Asgard AI

房型超賣處理

類型
示範專案
專案
飯店示範專案
產業
飯店

示範專案的情境與數字是模擬資料。

產業
飯店
交付形式
Agent、skill、語意模型與寫入工具,建在示範資料上
知識來源
團體合約,以及 PMS、通路、營收管理、會員、房務系統的示範資料

夜核後的空窗

  • 飯店的夜核發現,明晚一個房型的確認訂房多於實體房數。
  • 這類飯店過去的做法,是訂房主管早上到班後才翻名單、打電話協調。

升等與合約的判斷

  • Agent 用語意模型查各房型的空房、賓客的會員等級和房間的整備狀態。
  • Agent 讀團體合約,確認過了期限還沒確認的保留房可以收回。

處理方案與核准

  • Agent 用這些 skill 做判斷:超賣偵測、升等消化矩陣、忠誠度優先排序、轉住成本計算、房間整備驗證。
  • Agent 依會員等級排出受影響賓客的順序。會員排在升等名單,非會員的單晚訂房列為轉住候選。
  • Agent 比較轉住合作飯店的成本,和把套房給非會員的機會成本。
  • Agent 先查合作飯店明晚還能訂房,避免轉住時對方也客滿。
  • Sindri 把升等名單、要收回的團體保留房、轉住安排和給賓客的通知,彙整成一份決策包。
  • 升等、調整團體保留房、安排轉住和通知賓客寫回系統之前,Agent 都先停下來。
  • 訂房主管早上一次核准後,Agent 才寫回 PMS 與會員系統。

持續改進

  • 這類飯店的房價方案與團體合約會一直新增、改版。
  • Agent 會向使用者收集對回答的回饋。回饋會交給 Odin。
  • 答錯的題目會變成考題。評測分數進步,修改才會被採用。

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現行流程的 AI 可行性評估