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商务旅行3:技术如何改进风险管理

迈点网 · 王丹丹专栏 · 2019-08-20 08:44:05

这种技术、内容和上下文信息的融合是一种非常强大的风险管理方法。

  商务旅行是一项大生意。

  全球商务旅行协会(Global Business Travel Association)估计,全球商务旅行支出为1.4万亿美元,预计到2022年这一数字将升至1.7万亿美元。

  在美国Phocuswright公司发布的《2018-2022年商务旅行报告》称,管理旅游占美国旅游市场的三分之一,到2022年将达到1380亿美元,其中86%发生在网上。

  “尽管移民政策收紧等地缘政治挑战不断出现,但在商业信心不断增强的推动下,美国的商务旅行稳步增长。在线预订业务继续快速增长,并在企业预订中占据主导地位。

  这一在线领域广泛而多样——从自助预订工具到旅游管理公司和供应商的平台,再到整合机器学习、聊天机器人和虚拟助理等新技术。

  技术如何改变商务旅行最明显的例子之一就是风险管理。

  人们普遍认为,所有公司,无论大小,都对员工负有“注意义务”,其定义是在上班途中保护员工安全的道德义务,有时甚至是法律义务。

  全面的旅行风险管理计划是提供注意义务的一部分。

  在我们为期一个月的商务旅行系列的第三部分,我们来看看技术——特别是移动设备和人工智能——是如何使风险管理变得更加有效和高效的。

  智能机器

  风险管理公司可以利用技术来完成这一工作,而不是雇佣数百名员工昼夜不停地阅读、观看新闻来源和搜索社交媒体——而且是即时的、以任何语言进行的。

  风险管理公司Sitata创始人兼首席执行官Adam St. John表示:“现在软件承担了所有的重任。你可以把这些神奇的算法当作一个非常好的巨型过滤器。我们试着尽可能多地通过这个过滤器,然后这个过滤器就能很好地找出这些事件,并通知我们的团队。”

  通过使用基于规则的算法,例如用“地震”或“枪击”等词标记新闻报道和社交媒体帖子,这些算法可以检测到世界各地正在酝酿的潜在问题和实时事件。

  第二阶段是对所有数据进行分析,根据地点、旅行者的个人资料和行程,找出谁关心特定的问题。所有这些都是由人工控制的,但监控整个世界的重要性却留给了机器。

  该公司拥有一个由130名情报和安全专家组成的团队,每天为25万至35万名旅行者提供服务,直接向麦当劳和美国宇航局(NASA)等公司提供服务,并通过安联旅游(Allianz Travel)、美国运通全球商务旅行(American Express Global Business Travel)和Sabre等80多家合作伙伴提供服务。

  人工智能也在加快风险管理过程。

  Stabilitas联合创始人兼首席执行官Greg Adams 8月7日在芝加哥举行的全球商务旅行协会大会上发表演讲时表示,人工智能可以在大约4分钟内分析和评估潜在的危险事件,而人类平均只需40分钟。

  但他也警告说,学习这些算法需要时间。

  Adams指出,“机器是相当愚蠢的,尤其是当你刚开始的时候。他们缺乏很多非常重要的背景。我们在处理来自新闻来源的信息时看到了这一点——体育赛事看起来很像世界各地的关键赛事,(用了)‘炸弹’、‘枪战’和‘线下爆炸’等词。我们看到了很多假阳性结果,我们必须找到方法,让这些机器学习模型符合实际情况。”

  移动优先

  收集和分析关于关键事件的信息只是风险管理过程的一部分。

  McIndoe表示,“我们可以拥有伟大的英特尔和强大的能力,但如果我们不能与个人沟通,那么一切都是徒劳的。”

  而移动技术——智能手机、数据网络、Wi-Fi和GPS的结合——使这种通信变得简单和即时。

  McIndoe说,从考虑目的地的那一刻起,这就有了价值。

  他表示:“无论是计划出差的员工还是公司,都需要确保他们能放心地让员工去,以及他们需要围绕免疫、安全甚至文化意识做些什么。”

  “手机在其中扮演了一个角色,因为如果你能把所有关于目的地的智能和知识掌握在他们的手中,他们更有可能获得并使用它,而如果他们必须自己研究的话。”

  我们采访的所有风险管理公司都提供独立的应用程序供员工下载,同时也为公司和合作伙伴提供软件开发工具包,以便将该服务集成到他们的应用程序中。当出现安全威胁时,这些平台支持行程管理、推送通知和签到请求。

  St. John认为,基于GPS的跟踪使系统能够做出明智的决定,当危险发生时通知谁。

  “如果我们知道你在孟买某个特定的街角,我们不一定会告诉你德里发生了什么。但如果我们只知道你在印度,我们可能会选择发送给你。我们也可以推翻它。所以如果某个地方爆发内战,我们会告诉全国人民。”

  St. John 说,使用Sitata的旅行者可以选择关闭追踪功能,但只有不到5%的人会这么做。

  他表示:“我们特别努力地解释,我们正在用你的数据做什么,我们没有与任何人分享数据的事实,以及我们这么做的原因。一般来说,如果人们信任你的品牌,而且这背后有一个重要的原因,那么人们就不会愿意分享位置。”

  McIndoe说,他更喜欢“位置感知”策略,而不是随时跟踪个人。“我们基本上是在城市层面报告它们来自哪里,然后如果出现问题,比如在纽约,我们会向所有报告它们在纽约市的设备发送警报。该设备可以精确地计算出他们在哪里,他们离这个问题有多近,以及是否应该通知他们。”

  靠近威胁的员工可以被要求查看他们的位置,以便对有需要的人做出直接反应。

  Adams 认为,作为帮助机器学习系统变得“更智能”的持续努力的一部分,Stabilitas要求旅行者对他们收到的信息是否相关做出“大拇指朝上或朝下”的回答。

  McIndoe 预计在未来10年,不仅算法会改进,系统还将开始包含更详细的旅行者个人资料信息。

  “如果我是一个穆斯林女性旅行,我需要知道一个黑人同性恋者和一个白人犹太人之间的区别。所以看看性取向、性别、宗教、甚至是残疾或健康问题……通过机器学习提供近乎实时的指导和建议,是这个行业未来5至10年的发展方向。这种技术、内容和上下文信息的融合是一种非常强大的风险管理方法。”McIndoe 表示。

  (本文由迈点网编译自phocuswire,原题《Business travel, part 3: How technology is improving risk management》)

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