商旅市场分析：怎样利用技术实现风险管理

编译自phocuswire

全球商务旅行协会估算全球商旅业消费额高达1.4万亿美元，并预测到2022年将增长至1.7万亿美元。《2018-2022美国企业差旅报告》显示，美国受管理差旅业务在整个美国旅游市场占比为三分之一，到2022年市值将达1380亿美元，其中86%的消费将在线上支出。

“尽管移民政策紧缩等地缘政治问题再三出现，但美国企业差旅业务仍因企业信心回升而有稳健的增长。线上业务更是不断飞速发展，在企业差旅预订中占了大头，”报告中写道。这块线上业务范围广且品类多样，从自助预订工具到差旅管理公司和供应商提供的平台，再到整合机器学习、聊天机器人和虚拟助手等下一代科技，无所不包。

科技改变商旅最好的范例之一，便是用于风险管理。

通常，人们认为大小企业都对自己的员工负有“照顾义务”。“照顾义务”在定义上指员工出差时保障其安全的道德义务，有时也是一种法律义务。全方位的差旅风险管理项目是履行照顾义务的渠道之一。本文将阐述科技（尤其是移动设备和人工智能）怎样提升风险管理的有效性和效率。

智能机器

有员工要前往形势不明朗的地区出差的企业，必须随时了解当地的形势，以便评估风险级别和紧急性。这个过程中核心的解决方案，便是机器学习和人工智能。

风险管理公司无需雇佣数百名人员，无需让员工全天不间断翻阅纸媒和查看社交媒体。这些企业完全可以利用科技来即时完成这项工作，并且可使用任何语言。

“如今软件承担了所有的重活，”Sitata创始人以及首席执行官Adam St. John说。Sitata是一家风险管理公司，创办于2012年，以休闲游客为重点。公司近期扩大了业务范围，开始为企业客户提供服务。“你可以想象将这些神奇的算法用作真正强大的巨型过滤器。我们设法向这个过滤器挤入更多内容。过滤器则很出色地从中提取出相关事件并告知我们的团队。”

举例说明：使用基于规则的算法、通过“地震”、“枪击”等词汇来标记新闻报道和社交媒体帖子时，算法会同时探测到全球各地正在酝酿的潜在问题和实时发生的事件。

“第二阶段则是对获得的所有数据进行分析，根据地理位置和旅客的资料与行程看哪些人会对特定问题有所关注。一切问题事件都采用人机回圈管理，但对整个世界的监测量级则由机器来决定，” 风险管理解决方案供应商WorldAware（前称iJet International）创始人及首席执行官Bruce McIndoe对此表示。

WorldAware有130名情报与安全专家，每天为25万到35万旅客提供服务。公司直接面向麦当劳、NASA等企业服务，同时还有Allianz Travel、美国运通全球商旅部和等80多家合作伙伴。

人工智能也在加快风险管理流程的速度。

紧急事件情报平台Stabilitas联合创始人及首席执行官Greg Adams，在芝加哥全球商务旅行协会大会上表示，人工智能能够在大概四分钟的时间内便对可能发生的危险事件做出分析和评估。而利用人工，则平均需要40分钟。

不过，他也提醒此类算法需要时间来学习。“机器非常笨，尤其刚开始的时候。机器缺乏大量真正重要的背景，”Adams说，“我们处理新闻媒体的信息时发现了这一点。由于体育运动里‘炸弹’、‘射击’、‘霰弹枪阵’等词汇，全球各地的体育盛事都被机器当成了紧急事件。我们发现了大量误报，因此必须设法在这些机器学习模型中添加背景。”

移动为先

收集和分析有关紧急事件的信息还只是风险管理流程的一部分。

“我们能够拥有优质的情报和优秀的能力。但是，若无法与个人交流，就只能是白费，” McIndoe说。移动科技，再加上智能手机、数据网络、Wifi和GPS，则让这样的交流能够轻松在瞬间完成。

据McIndoe表示，从考虑某目的地之刻起这便具备了价值。“计划出差的员工和组织都需确保员工能够放心地外出。也必须清楚自己围绕免疫接种、安全、甚至文化意识该做什么，” McIndoe说道，“移动在其中发挥着一定作用。原因在于，若能够将有关目的地的情报和知识交到员工手中，员工便更有可能接纳移动科技，并在必须自行研究行程的时候利用移动科技。”

接受作者调研的风险管理公司都推出了可供员工下载的脱机应用，还为各大企业和合作伙伴提供了将移动服务整合进这些应用的软件开发包。此类平台能够在发生安全威胁时进行行程管理、发送推送通知和办理登机手续的请求。

St. John表示，基于GPS定位的跟踪，使得移动系统能够做出智能的决定，确定危害扩散时该通知谁。“若我们知道你目前位于孟买某街区，则或许就不需要告知目前德里正在发生的事。若我们只知道你在印度，或许就会选择向你发送德里的相关信息，” St. John说道，“我们还能有所超越。若印度某地爆发内战，则会告知正在该国的所有员工。”

使用Sitata应用的差旅人员也可选择关闭跟踪功能。但St. John表示只有不到5%的差旅人员这样做。“我们付出了巨大努力，解释我们用人们的数据来做什么、表示我们不会与任何人共享此类数据、告知我们为何要做这些事，” St. John对此表示，“广泛来讲，就是要让人们信任你的品牌。并且，人们愿意共享自己的位置，背后有着极为重要的原因。”

McIndoe则表示，与随时随地跟踪差旅人员相比，他更愿意采取“位置侦测”策略。“大致来说，我们以城市为单位报告差旅人员都在哪里。以纽约为例。一旦出现紧急事件，我们便会向报告自己位于纽约城的所有设备发出警报。由设备精确算出差旅人员的位置、差旅人员离事件现场有多远、是否该通知这些员工，” McIndoe说。

可要求离威胁较近的员工汇报自己的位置，由此直接响应需要帮助的员工。据Adams表示，Stabilitas为了不断推动机器学习系统“更智能”，要求差旅人员给出“赞成/反对”式的回复，确认自己接收到的信息是否有关联性。

McIndoe表示，据他预计，下一个十年，不仅算法更先进，系统也将开始整合更详细的差旅人员资料信息。“例如，性取向、性别，甚至可能还有是否有身体障碍、是否健康，都需要研究，利用机器学习以近乎实时的速度提供指引和建议，是这个行业未来五到十年的发展方向，” McIndoe说，“科技、内容和背景信息相结合，成就了极为强大的风险管理手段。”

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