AI能破解国际机票预订的决策困局吗？

一场围绕“决策权”的再分配变革

*本文为评论员投稿，不代表环球旅讯立场

在环球旅讯近期对首席业务官James Wate rs 的专访中，当被问及对生成式AI引领行业热潮的看法时，这位行业领袖 坦言 ： 目前尚未观察到AI能带来颠覆性的体验，现有应用还尚未突破旅行决策的核心痛点。

观察各大OTA的AI布局，虽然都 在 积极拥抱人工智能技术，但实际落地的功能 仍 多 聚焦于 "智能客服"层面。这些 应用虽然 能提供 一些 标准化 的 答案，但答案的实际价值与用户真实需求之间仍存在 一定的 鸿沟。

究其原因，旅行决策本身就是一个极其复杂的多变量系统——价格敏感度、时间窗口、个人偏好等关键因素的细微变化 ， 都可能引发行程方案的彻底重构。加之旅游产业链条长、各环节数字化程度不均的现状，打造全能型AI旅行顾问的 条件可能 尚未成熟。相比之下，选择特定细分场景进行AI赋能改造，或许是更务实的突破路径。

所谓 的AI赋能，本质是通过机器 自 学习技术，将人类专家的决策逻辑、操作经验与海量数据相结合，从而实现对传统服务体验的智能化升级。在国际机票预订这个高度数字化的细分领域（ 因 国内机票 行程与运价体系 相对简单， 故 本文 主要聚焦 国际机票场景），AI技术或将带来 具有 想象力的应用革新。

尽管OTA平台的机票 检索 技术已取得显著进步，用户能轻松查询 到 全球 的 航线数据，但国际机票复杂的 运价规则与动态定价机制 仍 给用户 构成 较高的 认知壁垒。

据称 ，超过80%的用户在购买缺口程机票（如上海-东京，大阪-上海）时，仍选择搜索两张单程票而非更经济的联程方案。

可见， 用户需要的不仅是 检索 工具，更是一个能指导 "如何科学 决策 " 的智能导师。

消费者对“买便宜机票”这事

的通常理解

尽管 消费者 通过网络购买机票已普及多年 ，但限于机票本身独特且复杂的定价机制，多数消费者对于“买机票”这事的理解，还停留在和买其他普通商品差不多的认知中。

在他们看来， 能否买到便宜机票 的核心仍然是 “在哪买” ？

事实上， 经过各 OTA多年 的 激烈竞争，市场留存的主流平台已为数不多 。在 剔除违规票源 与数据错误的前提下 ，各平台 相同 机票 的 价差已微乎其微 。

然而，市场广泛流传各种似是而非的订票“秘籍”和诸如“大数据杀熟”的舆论引导，使得缺乏准确认知的消费者依然需要进行大量的无效搜索才能完成最终购买决策。

可以说， “渠道趋同化” 与 “决策复杂化” 已然 成为 了消费者购买机票过程中的核心矛盾。

如何“买对票”？

通常来讲，用户对机票真正的诉求并非是绝对意义上的价格便宜，而是在“合适”的前提条件下，“便宜”才有意义。

所谓的“合适”是指适配用户整体行程需求的航班方案，而不同的航班方案之间的价格差异可能是巨大的。

可以说，“买对票”实际是一个在诸多限制条件下寻求的 “最优解” 。

然而，当用户对机票运价规则与定价机制没有准确认知时，单单一个机票搜索与比价的工具是不足以保障其做对决策的。

因此，有必要对影响“买对票”的关键因素进行剖析，进而提升用户命中最优解的概率。

在讨论购票策略时，先抛去“在哪买”的问题不谈，影响机票价格差异的关键变量可归结为 2 个，即： “地点” 与 “时间” 。

地点指， 从何地去何地？ 从何地回何地？

时间指，什么日期去、什么日期回？什么时间买？

其中每一个变量的变化都会导致最终不同的航班选择与价格差异。

一．“地点”

在国际行程中，消费者往往会面临多个进出点的选择，在不影响整体行程的前提下，通过正确的搜索对比，更容易锁定最具性价比的航班方案。

先拿比较常规的日本行程来举例，如图所示：

7.10从上海出发至东京，7.15从大阪回上海，在早去下午回的时刻段，最便宜的直飞航班组合为吉祥航空的航班，价格为2659元。

若调整进出点，7.10从上海出发至大阪，7.15再从东京回上海，在类似的时刻段，最便宜的直飞航班组合为南航的航班，价格为2228元。即使是吉祥航空同时刻段的直飞航班，价格也比东进阪出的价格便宜近 10% 。

若旅客身处三、四线城市，需选择临近的大城市出港，势必还要进行更多的搜索工作。比如常州的旅客去东京，既可以选择上海出港也可以选择南京出港。

上海出港最便宜的直飞航班为吉祥航空，价格为1808元，南京出港最便宜的直飞航班为东航，价格为2704元，两者价差近 50% 。

二．“时间”

众所周知， 同一航班的票价会因出行日期 的 不同而 波动 。当出行日期可在一个范围里浮动选择时， 也意味着消费者挖掘机票成本空间的潜力更大 。

8.12-8.19上海往返巴黎的法航AF111-AF116航班价格为10820元，假如出行日期可以选择前后浮动3天，此航班最便宜的出发日期为8.14，对应价格为9020元，两者价差近 17% ！

当选择好日期与航班时，旋即也将面临另一个关键的选择—— “什么时间买” 最合适？

通常来说， 机票价格会随着出发日期 的 临近而上涨，但实际情况更为复杂。航空公司会根据市场需求动态调整 定价 ，导致票价呈现 “震荡上扬” 的趋势。

消费者无论是受限于自身认知还是产生出行想法的时间点，都会使其往往难以把握“扣动扳机”的时机。

需要注意的是，因为机票的动态定价机制，本质上是航司与竞品竞争、消费需求相互博弈的结果。所以无论用哪种解决方案的加持，都无法100%保证是绝对意义上的最佳时刻。而我们通过专业经验结合数据来决策，实际上都是为了增加 “最优命中” 的概率。

那么，如何科学确定“什么时间买”？ 我认为应着重参考三个维度的信息 ：

1．此航线历史的价格经验

对于机票从业者或有丰富飞行经验的旅客来说，什么时间点买什么机票应该大致在什么价格范围内，是有基础判断的。比如5月份购买暑期去欧洲的直飞航班价格大致在1万元左右，当初步查询的价格远高于这个范围，排除特殊时期的干扰因素，说明接下来需要更为精细的搜索工作以证伪。

2．航司运价策略与促销节奏

就国际机票而言，航司通常提前一年就会设定好各航班的基础运价。在售卖过程中，航司的收益管理部门会动态调整定价，而航班的最低价区间主要取决于其释放的促销政策。

通常规律是， 主要航司 会在航班出发前6个月内 逐步释放 促销政策 ，一旺季航班可能提前3个月、淡/平季航班则提前1.5个月左右。且作为占据中国出境航线运力主力的国内航司，其收益管理部门是按季度考核业绩，所以在航班出发日期的当季， 相应的促销力度通常最为显著 。

所以，机票并非越早买越便宜，理解航司收益管理部门的定价逻辑是做对购买决策的关键一环。这 也意味着，一旦错过关键促销窗口期，指望后续价格大幅“跳水”的概率相对较小 。

3．多日期价格查询与和竞品航班的价格对比

已知相同的航班在相邻的多个出行日期价格可能是不同的，通过周围日期的查询对比，可以得出此航班在某段日期内的价格范围，如实际出行日期的价格已是此范围的低价区间，代表此刻“扣动扳机”是合理的。

此外，相似的竞品航班价格也是重要的参考信息，如显著高出竞品航班，也代表往后时间调低价格的概率较大。

预订决策有多复杂？

国际 机票 预订 决策的复杂性源于多重动态变量的交织 ， 基础运价规则与动态定价模型仅是决策的起点，真实场景中还需权衡 更多的 关联因素。

作为行程规划的成本核心与前置环节，航班选择与整体行程设计 之间 存在显著的相互制约关系：

1. ‌ 行程刚性约束 ‌ ：当特定行程节点不可调整时，旅客可能被迫接受高价航班方案；

2. 价格驱动弹性 ‌ ：若出现超预期低价机票，旅客也往往会相应调整整体行程 。

由此可见， 如 机票检索工具仅停留于信息展示层面， 则 用户仍需 付出 高昂的决策成本 。为了更为直观的理解，我以一个常见的澳洲行程举例：

旅客准备从上海出发去澳洲游玩十天。出发日期暂定8月7日左右，前后可浮动3天，澳洲停留游玩城市为悉尼、墨尔本、布里斯班三地，需要找到合适的航班方案。

其中关于进出点的选择，理论上讲就有 6 种选项，如上海飞墨尔本-悉尼回上海/上海飞布里斯班-墨尔本回上海；

出发日期也有 7 种选择，即8.4-8.10；

两者叠加，意味着用户理论上需要进行 6*7=42 轮独立搜索，方可初步筛选出性价比高的潜在航班方案。

不过，对机票专家来而言，可以凭经验对其进行简化。

首先，在进出点上可以先排除布里斯班，一是因为布里斯班属于次级枢纽，代表其国际航线选择有限，出现更低价航班的概率不大；二是布里斯班地理位置位于另两城之间，如选择为进出港城市，则意味着境内段行程将绕飞，使之相应的票价更贵。

其次，先大致搜索上海飞墨尔本、悉尼回上海的直飞与转机航班，结合经验挑选1-2个直飞航班组合以及2-3个转机航班组合，并对其进行前后三天的价格对比。之后大致找到最具性价比日期的直飞或转机航班组合。

最后，再行进反向行程的查询验证，即可得出“最优解”。进而，如此航班的价格处于低价区间，则可立即购买出票。

此外， 若进一步叠加酒店价格联动、景点门票预订时效、司导档期协调等因素，整体决策的复杂度将呈 ‌ 几何级攀升 ‌ 。

国际机票预定的AI交互范式

国际机票 预订 决策本质上是一个需要专业经验与 数据检索 高度协同的复杂过程。这不仅要求用户具备航空运价规则的专业知识，还需要投入大量时间进行多维度的数据比对分析。对于普通消费者而言，这种专业门槛和操作成本显然 超出了日常消费决策的合理范畴 。这也解释了为何在机票购买 决策中 ，绝大多数消费者实际上处于被动接受价格的弱势地位，其购买行为往往带有明显的 随机性 和 不确定性 。

当前AI技术的突破性发展 ，使 改变这一局面 成为可能 ：一方面，基于深度学习的认知系统已能有效模拟人类专家的决策逻辑；另一方面，机器数据处理效率已实现指数级提升。二者的协同作用将推动国际机票预定系统实现质的飞跃， 进而 使普通用户也能便捷获得趋近专家级的决策支持。基于此，试对AI加持下的国际机票应用未来交互形态进行推演 。

通过模拟人类机票专家的核心业务流程，AI交互流程可提炼为以下关键步骤：

1. 智能对话初筛

了解 用户初步需求与大致的行程 安排 （如 预计出发日期 、 目的地 、人员构成） ；

2. 偏好澄清与要素补全

主动探询用户核心偏好（如 直飞/转机偏好 、时刻敏感度、航司忠诚度），并智能提示可能遗漏的关键要素（如出发地机场选择、 舱等 、行李需求） ；

3. 动态可视化需求确认

生成交互式选项卡， 将行程路线、出行日期、时刻选择、航司偏好等需求信息细化 ，明确标注刚性约束与弹性变量；

4. 推理 透明化与后台检索

根据明确的需求信息， 清晰展示AI的推理路径，同步触发后台全量数据检索 ；

5. “最优解”呈现与依据阐释

基于多维目标自动比对结果，向用户推荐 多 个优选方案，并清晰阐明推荐逻辑与关键权衡点 ；

6. ‌ 购票策略智能建议

用户预选方案后，AI基于历史价格波动模型、当前舱位库存趋势及需求预测，生成购票策略建议（ 立即锁定/后续观望 ） ；

7. ‌ 价格追踪与自动执行

对用户标记的“观望”方案，AI持续监控价格与舱位变化，在触发预设条件时主动推送通知或经用户授权后自动完成预订 ；

8. 决策反馈闭环学习

记录用户最终选择及原因，持续优化后续推荐的精准度与个性化水平，形成自我进化闭环。

通过上述AI驱动下的交互范式，目标在于让用户无需具备机票专家的认知能力，也无需进行大量无谓的数据检索，只需跟随AI的引导选择，进行最基础的需求逻辑判断，从而提高机票预订的整体决策效率。

诚然，以上思考只是基于我个人业务经验的一些初步推演，未来AI赋能下的新应用将以何种面目示人，还需要不断的讨论并结合真实业务场景进行实证。

值得注意的是，无论其最终形态如何演变，本质上都需要体现将 ‌ 专业经验标准化、决策过程透明化、数据检索自动化、时机判断智能化 ‌ 的核心价值 。 其意义不止于 大幅降低消费者的决策门槛与时间成本，更 是 通过提升信息对称性 来 扭转其弱势地位，最终导向更高效的资源匹配与更优的用户体验。未来，随着多模态交互与预测精 准 度的持续提升，机票预定有望从一项繁琐 的 任务转变为高度个性化的智能旅行规划起点。

将由谁“执牛耳”？

前段时间，环球旅讯上发起了一个话题——“OTA会被AI干掉吗？”，各路旅业同行纷纷表达自己观点。虽然我无法预计未来OTA将以何种方式谢幕，但可以明确的是，无论谁来创造面向C端的国际机票AI新应用，都 必须跨越 策略 与 数据 的 双重门槛 。

一． 策略门槛 —— 动态进化能力 的考验

AI不仅需 深度 理解基础运价 体系 与动态定价 机制 ，更需通过持续的人机交互积累经验并动态修正决策模型 ；

二． 数据门槛 —— 能力 与成本 的双重博弈

有获取运价数据的通道只是基础，还需要本身具备极高的运价计算能力。此外，高昂的数据成本也是另一关键制约。

因此， 面向C端的交互入口，极高的运价计算能力，可控的数据成本 三者相辅相成，缺一不可。而这些也恰恰说明，相较之下，OTA优势尽显。

GDS 作为数据中心， 通常扮演行业“数据通道”的角色。 虽然拥有机票的运价数据与计算能力，但缺乏直接面向C端用户的 手段 ，这 将 限制其在AI应用领域的直接参与度 ；

航司 作为机票运价的制定者， 需要面对 数据孤岛与计算能力不足的挑战， 势必 难以独自承担起推动行业变革的重任 ；

新兴公司 尽管可能通过借力获得交互入口，并在 运价计算能力上展现出创新能力 。但 高昂的数据成本 将势必 成为其发展道路上难以逾越的障碍 ；

而 OTA 坐拥 面向C端的流量入口，不仅具备较高的运价计算能力 （并非所有OTA） ，还通过长期运营积累了庞大的用户数据与交互经验。这些数据与经验对于训练AI模型、优化策略至关重要。此外，OTA设有庞杂的缓存数据库，使得运价数据的边际 使用 成本趋近于零， 这 进一步巩固了其在数据资源方面的优势。

结语

AI驱动下的产业生态博弈

AI对机票产业生态的 影响 ，本质是一场 围绕 “决策权” 的再分配 变革 。 当算法穿透国际机票复杂的运价黑箱，将专家经验转化为普惠工具时，传统以信息垄断构建的壁垒正加速 演变 。

OTA凭借 用户触点 与数据 资源的双重优势暂据先机 ，但 其与 航司定价主权 的掌控诉求、以及 GDS底层数据话语权的博弈 还 远未终结 ， 三方在 围绕 AI 的 军备竞赛中 ，势必 陷入 持续的 动态制衡 ， 任何一方的技术突破都将触发新一轮 的 攻防 转换。

未来生态的胜负手，在于谁能最 有效的构建 “策略-数据-交互”的闭环 体系。在此进程中， 消费者 无疑 将成为最大赢家 ， 当AI把机票决策从耗时耗力的技术活 转化 为 高效精准 的智能服务 时 ，旅行规划的真正价值终将回归体验本身。这场变革的终点，不会是单一巨头的垄断，而是生态协同下 催生出 更透明、更高效、更人性化 的机票消费新范式。