公司介绍
去哪儿旅行（Qunar）以AI技术重构用户旅行全流程，构建从被动应答到主动预判的智能服务闭环。其机票售前AI助手「小驼」将高频问题拆解为48类定向输入大模型，AI客服培训系统以大模型模拟训练将新坐席培养周期从15天压缩至5天，大模型工单复盘与质检实现100%全量检查，AI旅行助手已生成超2000条全球路线攻略、服务超10万人次。
提供的AI解决方案
擅长行业
成功案例
去哪儿机票售前用户
机票预订场景原客服仅能回答50个固定问题，无法满足个性化需求。去哪儿研发机票售前AI助手「小驼」，将用户高频问题拆解为48类并定向输入问题特点与解答思路至大模型，解题能力大幅提升，首解率达85%。
首解率达85%
去哪儿新客服坐席
传统客服新坐席需15天培训才能独立处理订单。去哪儿AI客服培训系统以大模型驱动模拟训练与智能考核，将培养周期压缩至5天，用户反馈满意度提升13%，每次服务时间缩短15%。
培训5天顶15天，满意度+13%
去哪儿工单质检
传统质检仅抽检不超总工单10%，大量问题难发现。去哪儿以大模型对全部工单复盘与质检，实现100%全量检查，高频问题与薄弱环节快速纳入AI培训素材，形成持续优化闭环。
质检100%全量覆盖
去哪儿AI旅行助手用户
用户行前规划需高效定制行程。去哪儿AI助手自2024年初测试上线，生成范围涵盖全球30多个城市，自动生成超2000条高质量旅游路线攻略，超10万人次计划出行用户使用。
2000+路线，10万+用户
去哪儿退改签客服
旅游长链条退改签、行程调整诉求复杂。去哪儿AI系统承接标准化重复工作，从智能质检、新人模拟实训到复杂诉求快速研判，将服务闭环压缩60%，人工专注情感共情与责任承担，复杂工单人工介入时长从8分钟降至3分钟。
服务闭环压缩60%
去哪儿RAG话术推荐
客服服务中需实时优质话术。去哪儿以RAG技术从历史优秀工单提取话术，实时根据对话推送给客服，减少查找时间加快服务速度，单次服务平均耗时下降15%。
单次耗时降15%
去哪儿旺季保障
出行旺季客服人力易跟不上导致排队飙升。AI培训系统使平台可提前储备训练有素客服，旺季排队时长较未部署前下降约30%，用户体验显著改善。
旺季排队降约30%
去哪儿酒店预订用户
四星级酒店预订用户对客服响应及时性要求高。去哪儿第三代AI+人工协同客服以AI无缝衔接人工，复杂场景（到店无房等）快速研判并转人工，响应及时率达99%，平均处理时长缩短40%。
响应及时率99%
去哪儿行程规划用户
用户制定行程常遇路线不合理。去哪儿AI助手根据目的地、天数及兴趣一键生成定制方案，覆盖交通住宿预算，用户规划时间从平均3小时缩至5分钟，方案采纳率达78%。
规划缩至5分钟
去哪儿企业差旅
企业差旅需合规与成本控制。去哪儿AI助手按企业差规自动推荐高性价比机票酒店，结合RAG核验政策，差旅合规率提升至98%，人均成本下降12%。
合规率98%，成本降12%
去哪儿客服质检员
质检员需从海量对话找短板。大模型自动提炼高频问题与解决方案实时提供给一线客服作决策参考，质检员人均覆盖工单数从日均800升至3000。
人均覆盖工单至3000
去哪儿AILab
去哪儿AILab需以技术底座获合规认可。其AI旅行助手相关场景应用已完成国家备案，技术底座获合规层面认可，支撑AI+人工协同服务体系在超1000个服务场景规模化运行。
完成国家备案