Использование платформ на базе искусственного интеллекта в сфере туризма

Дарья Михайловна Кумова

doi:10.24412/1995-042X-2021-3-18-26

Авторы

Дарья Михайловна Кумова Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону, РФ)

DOI:

https://doi.org/10.24412/1995-042X-2021-3-18-26

Ключевые слова:

туризм, искусственный интеллект, виртуальная реальность, цифровой продукт

Аннотация

Цифровое пространство позволяет применять новейшие инструменты математического и программного кода для автоматизации процессов и распознавания образов. Искусственный интеллект внедряется широко во многие сферы общества и производства. Публикации последних лет свидетельствуют о том, что сфера туризма — это динамическая область, которая используют инструменты искусственного интеллекта в автоматизации процессов бронирования, регистрации и др. Это в первую очередь оказывает положительное влияние на качество предоставляемых услуг, повышает конкурентоспособность туристических фирм. В статье рассмотрено применение платформ искусственного интеллекта в сфере туризма. Рассмотрены причины внедрения искусственного интеллекта в данную сферу. Проведено исследование применения платформ на основе ИИ в туристских продуктах. Рассмотрены типы и структура рекомендательных систем, а также представлены платформы, используемые на предприятиях туристической сферы. Отражены положительные и негативные фактора внедрения ИИ в туристскую сферу.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Дарья Михайловна Кумова , Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону, РФ)

преподаватель

Библиографические ссылки

Yasnitskiy, L. N., Brzhevskaya, A. S., & Cherepanov, F. M. (2010). O vozmozhnosti primenenija iskusstvennogo intellekta v sfere turizma [Possibilities of application of artificial intelligence techniques in the field of tourism]. Service plus, 4(4), 111–115. (In Russ.).

Smirnov, A. V., Ponomarev, A. V., Levashova, T. V., & Teslya, N. N. (2018). Human–Machine Cloud Decision Support in Tourism. Scientific and Technical Information Processing, 45(5), 352–359.

Assaf, A. G., Li, G., Song, H., & Tsionas, M. G. (2018). Modeling and Forecasting Regional Tourism Demand Using the Bayesian Global Vector Autoregressive (BGVAR) Model. Journal of Travel Research, 58(3), 383–397.

Bulchand-Gidumal, J. (2020). Impact of Artificial Intelligence in Travel, Tourism, and Hospitality. In book: Handbook of e-Tourism. Springer, 1–20. doi: 10.1007/978-3-030-05324-6_110-1.

Wang, N. (2021). Application of DASH client optimization and artificial intelligence in the management and operation of big data tourism hotels. Alexandria Engineering Journal, 61(1), 81–90.

Chi, O., Gursoy, D., & Chi, C. (2020). Tourists’ Attitudes toward the Use of Artificially Intelligent (AI) Devices in Tourism Service Delivery: Moderating Role of Service Value Seeking. Journal of Travel Research, 1–16. doi: 10.1177/0047287520971054.

Renjitha, S., Sreekumara, A., & Jathavedana, M. (2020). An extensive study on the evolution of context-aware personalized travel recommender systems. Information Processing and Management, 57(1), 1-19. doi: 10.1016/j.ipm.2019.102078.

Zhang, Y., Li, G., Muskat, B., & Law, R. (2021). Tourism Demand Forecasting: A Decomposed Deep Learning Approach. Journal of Travel Research, 60(5), 981–997.