开发AI：保持铁路创新跟踪

我们正在进入一个铁路旅行的新时代——以机器学习和人工智能为形式的先进技术能力将消除目前旅客所经历的许多痛点。

这些最新的创新受到了业界的欢迎，并且已经对客户如何规划和预订旅程产生了明显的影响——同时也提供了一个强大的工具，以帮助应对前所未有的延误和中断。它让火车体验更直观，最终也更吸引人。

为了继续这种进展速度，所有行业利益相关者都需要更多的合作，特别是，运营商和科技公司之间的伙伴关系需要进一步加强客户的利益。

AI和今天的消费者

客户的期望将永远推动创新和发展——门票的价值对他们来说永远重要。认识到这一点，预测定价能力变得至关重要。这些公司利用预测分析技术让顾客对未来有一个初步的了解，并帮助他们节省购票费用。借助先进的数据模型和机器学习，他们将复杂的数据集整合在一起，分析多个因素，建议最佳购票时间，并预测票价预计何时上涨，就像现在的Trainline应用所做的那样。我们的价格预测工具——英国铁路的第一个同类工具——分析了数十亿的历史数据点，以及实时需求，以揭示何时预售票价格可能发生变化。这是一个巨大的成功——通过鼓励旅行者提前预订我们的应用程序，到目前为止已经为他们节省了1000多万英镑——我们很高兴很快将其推广到更多的市场。

人工智能还可以帮助员工提供更好的客户服务，我们可以在这里寻找其他行业的灵感。例如，荷兰皇家航空(KLM)正在使用人工智能来推动其社交媒体战略。这家荷兰航空公司推出了一个平台，接受基于社交媒体的客户查询，并为客户服务代理生成建议回复。随着时间的推移，该系统学会了根据客户服务代理是否使用或拒绝提供最佳答复——该系统现在支持公司超过50%的客户服务查询。

在铁路中，特别是在广泛的中断期间，客户服务应通过实时促进的AI-LED技术，可减少通过呼叫中心和社交媒体路由的直接问题的数量，但是当问题更多时无缝地交给人类助手复杂的。因此，在2019年，我们很可能会看到更多的创新利用聊天的使用即将到来。At Trainline, we’re focused on doing just this, having recently launched a chatbot in our Android app that leverages Google Assistant capabilities to quickly help customers with queries such as: ‘How can I get a refund?’ without directly speaking to the customer service team.

更重要的是，AI可以非常有效地减轻客户和客户关系团队在网络中断时所经历的一些挫折。语音助理的迁移增长，如谷歌助手，Cortana和Siri，让客户服务进一步，开辟了自动化，实时辅助的可能性。旅行科技公司正在建立这些助理背面的新能力，允许旅行者从询问他们上市的实时更新到购买门票。

通过分析现有的列车延误数据，并以智能的新方式与客户分享这些数据，这些创新技术在保持列车旅行体验的合理化方面发挥着进一步的作用。然而，他们需要的数据并不总是在您可能期望的地方。例如，在英国，我们发现运营商在推特上分享了很多关于航班延误的信息。该社交平台正被用来帮助运营商迅速向客户发出警报——通常是在国家铁路数据提供正式信息之前。因此，我们构建了一个可以“阅读”Twitter的人工智能，理解分享的信息，并通过我们的语音应用程序自动为受影响的旅行者提供量身定制的更新。人工智能让我们向客户获取及时相关信息的过程变得更快、更方便——现在我们的语音应用用户可以简单地问:“我的通勤是什么样的?”以便实时了解任何可能影响行程的干扰情况。

聊天机器人的功能可以快速有效地帮助客户解决问题，而无需直接与客户服务团队对话

人工智能创新的秘诀

虽然人工智能的发展令人兴奋，但我们距离释放其真正的潜力仍有一段距离。而成功取决于众多因素的协调工作。

虽然云架构不是新的，但铁路行业内的许多玩家都没有基于云的技术，通常限制他们的开发团队。更重要的是，现代云提供商往往提供比大多数企业在房地上实现的更大的安全性。训练线移动到亚马逊Web服务，以100％的云云为基础，为我们提供了更大的灵活性，灵活性和可扩展性，缺乏持续的技术开发和增长。

在AI进展的核心处于数据 - AI的燃料。数据为智能系统提供了智能系统的原材料，从而帮助我们开发新的解决方案和挑战方法。我们最近与Etalab分享了您自己的数据，法国政府的开放数据门户网站，提供了通用语言 - 以30,000站，电台和城市的信息。通过分享此数据，其他旅游技术公司将能够使用它来构建新的创新，并为旅行者提供更好的服务。

差旅数据通常由各种不同的利益相关者持有，并以不同的方式组织和聚合。对于旅游科技行业来说，打破这些信息孤岛并为数据制定通用标准是一项持续不断的任务。然而，这是一项对我们行业的持续进步至关重要的活动。伦敦交通局(TfL)是另一个认识到这一点的组织，它向开发商开放数据流，并由此释放出一波创新浪潮。

2018年8月，英国政府发布了《联合铁路数据行动计划》，进一步促进了数据的智能化共享。政府和铁路行业促进数据开放的框架是一个强有力的起点，我们希望这将随后得到进一步的政策支持和私营企业的倡议。

众包是进入更大的数据池的另一种方法，它可能是令人惊讶的是，如何开放其他旅行者将分享更好的旅程的信息。我们的应用程序中的繁忙数据使用众群数据来帮助乘客在火车上找到一个空座位 - 这一直很棒，看到每天26,000多个旅行者使用它来帮助自己，彼此找到一个坐的地方。

随着年龄的增长，复杂性也随之而来，我们的行业并不缺乏传统——我们有巨大的机会来提高客户体验。最能影响铁路行业人工智能发展进程的因素是该行业团结协作的速度。如果运营商、技术人员和政策制定者能够继续鼓励和实现数据开放，为客户提供更好的服务，那么我们就有了一个可持续的、极其令人兴奋的铁路未来的基石。