德比软件：酒店库存预测准确率提高20%，多亏AI这个幕后功臣 原创

至顶网CIO与CTO频道 09月22日 北京消息（文/王聪彬）： 在预订酒店时你更愿意用携程，还是更愿意用booking.com？其实不管通过哪家平台预定成功，德比软件都有可能会从中获得一笔小额的订单费，这也是因为其架设了一条OTA（Online Travel Agency，全球在线旅游公司）与酒店间的互联网高速公路，建立起联系全球旅行社和酒店的互联网预订体系。

成立于2002年的德比软件是专业从事旅游网络营销系统的技术服务公司，为全球酒店行业提供科技服务，包括高效分销、内容管理和数字营销服务等，并且拥有全部产品自主知识产权。

我们几乎已知的OTA和酒店都已经与德比软件连接在一起，目前德比软件拥有全球22万家酒店数据，每月处理酒店间/夜超过1千万，全球对接案例超过450。最近德比软件又开始了新一轮的创新，通过AI来应对在酒店对接中，如何提升库存预测准确率和订单成功率。

从后发制人的“N”，到AWS的云上创新

酒店行业是一个分散且复杂的行业，所以在互联网问世前，GDS（Global Distribution System，全球分销系统）成为全球航空业和旅游业都离不开的大型计算机网络的信息服务系统平台，其是全球最早通过电脑进行订票、酒店预订的系统，也是全球旅游行业主要的预订系统。

进入互联网时代，传统的流量和入口从GDS转移到了OTA。德比软件开启了新思路，创造了GDN（Global Distribution Network，全球旅游数据网络）希望将任何一个旅游企业都可以连接进来，让更多的合作成为可能。

因为GDS的集中性会造成一定的局限，不能依据每个酒店定制不同的对接方式。GDN则是GDS升级版，每一个酒店自己的系统都可以通过GDN连接。目前OTA的订单已经占了酒店订单量的20-25%。

德比软件副总裁夏卫表示，我们主要的业务就是把全球各种酒店系统连接起来，像希尔顿集团将全球6000多家酒店通过德比软件连接到携程、Expedia、booking.com等OTA，占据其全球93%的份额，同时可以保证价格的一致性。

德比软件副总裁夏卫

随着业务的不断发展，德比软件的业务也从中国扩展到海外。早期的德比软件主要采用自建服务器方式，选择不同的IDC机房托管服务器，海外业务也是如此。但是问题也随之而来，资源的扩建、PCI认证的更新都让德比软件头疼不已。

2011年德比软件迎来了与AWS的合作契机，当时的洲际酒店集团进入中国需要建立一个官网，而云计算是一个受到青睐的选择，最终德比软件选择了AWS，而且一合作就是9年。

这一次的成功实践也将AWS在德比软件中推广开来，2017年德比软件的所有业务都已经All in on AWS，打破了传统IT基础架构的瓶颈，为业务发展提供了坚实保障，实现业务量的迅速发展。目前德比软件全球各区域服务器使用数超过2000，每天输入/输出200TB数据，使用付费服务种类53项。

“德比软件的客户分散在全球各地，想要更快的服务客户就需要缩短部署和客户间的距离，降低服务延迟，加速实现全球酒店数据的实时、智能同步，满足不同地区的用户需求。”夏卫说道，AWS提供了全球覆盖、安全保障、先进的云技术和服务，以及专业技术服务。

旅游科技已进入AI时代

酒店价格其实是在随时变化的，预定房间时，房价可能过一秒就会发生变化，订房最后发现价格变了，或者没有房间，会带来不愉快的体验。因为传统的缓存系统更新策略是基于规则的，有时会因为信息更新不及时造成客户订单失败。

随着旅游科技的变迁，这一问题也正在被解决。2019年德比软件开始用AI优化实时房价、房态缓存系统，可以在满足海量访问的同时控制对酒店后台的访问次数。智能缓存项目的目的在于通过分析历史数据，建立一套基于机器学习的缓存更新策略，在不显著提高缓存更新频率的前提下，提升缓存准确率。

智能缓存是人工智能技术融入的一个标志，但是由于人工智能需要大量的人力和时间的投入。为了建立智能缓存的算法，德比软件与AWS上海人工智能实验室的机器学习解决方案实验室（Amazon ML Solutions Lab）展开合作。

2020年8月3日，酒店库存智能缓存在德比软件生产环境正式上线，其使用Amazon SageMaker分析德比软件实时产品查询入口请求产生的数据，以及多年的历史订单数据，找到酒店产品的变化规律。通过周期性的训练模型，预测出热门以及易变化的酒店产品模式，在变化后及时更新缓存，并根据预测的产品状态过期时间推送给渠道。

“理论上每秒更新一次价格肯定是最准的，但是大部分酒店集团的系统和设备都相对老旧，一般都规定了访问量。”夏卫表示，当天的库存变化是非常大的，一分钟前有房，现在可能被订光，如果没有被订光同一房型的价格也可能变化；另外三分钟前想预订三间房，但是现在房量不足也不能实现预订三间。

酒店库存智能缓存目前可以做到自动训练，每三小时训练一次，一次训练几十分钟，并且通过使用Amazon SageMaker的Spot训练方式，整体费用可以节省70-90%，而且训练模型也在不断变化。

最终通过使用Code Builder/Pipeline，CDK架构和服务大大提高了AI项目上线的效率，降低了运维成本。实现酒店库存准确率提高20%以上，优化客户下单成功率以及客户体验。

酒店库存智能缓存还只是德比软件与AWS合作的冰山一角，双方合作主要有四个方面，第一，AIOps（智能运维）、包括容量预测和异常检测；第二，AI Distribution（智能分销）、包括酒店库存智能缓存（AI Cache Optimization）；第三，AI Content（智能内容）包括酒店内容智能映射（mapping）；第四，酒店订单数据智能分析和预测。

可以预计，未来酒店行业也将从手工操作中彻底解放，通过AI实现真正的自动化。