假设约翰下周将从旧金山飞往伦敦，如果他此行是休闲游，他会搜索Kayak、Expedia、Orbitz等这些在线旅游社OTA找到符合他要求的航班。

不过，约翰面临着一个选择：是在芝加哥、纽约还是达拉斯转机？

他发现，冬季在芝加哥转机很有可能出现航班延误或被取消的情况，误机就不好了。最后，考虑到价格的因素，他还是选择在芝加哥转机。

如果他此行是出公差，那么他在价格上的选择空间就会大很多，但差旅管理公司还是会尽力替约翰的公司降低成本。但约翰和他的差旅代理人都知道，航班延误是件很麻烦的事情，但他们又没有必要的工具帮助他们在价格和误机之间找到一个平衡点。

所以，是否要转机以及在哪里转机最终将由价格来决定。

除了航班延误的麻烦之外，通常被忽视的另一个问题是由于延误给约翰造成的额外损失和出行的麻烦。

首先，如果约翰的航班延误导致他误机了，他不得不在机场待上好几个小时，这不仅给他本人带来了不便，而且还浪费了他几个小时的工作时间。

其次，为了避免第一趟航班延误，约翰或许已经在旅行计划中预留了缓冲的时间——搭乘下午早一点的航班，而不是晚上的航班，而这其实也浪费了他的工作时间。

一旦约翰预订的航班延误，他必须给差旅代理人打电话重新预订一趟飞机；而这种临时的变更需要花费较高的代价。

这些隐形的成本并不算少：一项研究预计，航班延误每年给乘客造成的损失超过150亿美元。

让我们将时间快进一周，约翰终于要出发了，不幸的是他飞往芝加哥的航班延误了2小时，但他直到在旧金山国际机场过安检时才知道飞机延误了。此时此刻，他别无选择。

现在，约翰的会议和计划全都泡汤了，他几乎没有别的选择。

所以，差旅代理人应该在最初就帮助约翰制定最好的行程，或帮助他选择更合适的航班，或积极采取措施将可能出现的延误导致的临时变更的成本降到最低。

如今，旅游科技在帮助旅行者搜索数十家旅游提供商提供的上十亿种旅游产品，并从中找到价格最低的机票方面已经相当成熟。而此前缺少的对机票价格的预测如今也被Hopper、 Options Away和Flyr等机票预测公司弥补了空缺。

最近，Upside——一家利用大数据分析、云计算及移动客户端，为那些愿意灵活预订机票和酒店的商旅人士赠送礼品卡，从而降低小型企业差旅成本的专业平台获得了5000万美元的融资，其估值达到2亿美元。旅游业现在做的和以前差不多，就是帮助乘客和企业降低差旅成本。

现在所需的是下一波能帮助乘客减少“隐性成本”的创新：帮助他们制定最好的行程，在他们的计划出现意外时帮助他们。

现在已经进入了人工智能时代。对人工智能技术的兴起发挥重要作用的机器学习和数据学的强大力量意味着，各个平台正在逐渐增强预测能力并做出快速反应转变。

需要再次强调的是，这项技术主要关注的是帮用户省钱，而不是提升效率和整体的旅游体验。

比如，Kayak的联合创始人保罗 英格西(Paul English)创立的旅游人工智能公司Lola就融合了人工智能技术和人工服务，Lola充分利用人工智能技术，为用户提供系统的旅游预订体验；此外，该公司还研发了一款移动应用程序，能够了解用户的偏好，并帮助他们预订和计划度假旅游和差旅。

和Lola类似，天巡预测：到2024年，旅行者将自己使用人工智能技术预订旅游产品，找到最优惠的价格。这与目前的情况很不一样，现在旅行者只能在基于算法的平台上寻找合适的产品，而这些平台几乎无法预测和展示最实惠的产品。

但是希望这种预测技术能够被运用到航班延误和取消预测中。而目前急需的是一个不仅能在出现延误时为乘客提供解决方案，而且能提前发现问题、及时解决问题的平台。

让我们再回到约翰的问题上来，我们希望看到的是，当约翰提着行李抵达机场时发现，没错，他原本预订的航班的确延误了，但已经有人帮他重新预订了一趟与原先航班差不多同时抵达目的地的航班，也就是说他还来得及赶去开会。这种方法可以减小延误给旅行者带来的不便，损失也能相应降低。技术正在向这一方向发展，但我们需要它的发展速度再快一点，而且更多的关注航班取消带来的问题。（方欣）

　 原载于《中国民航报》 2017年02月27日第003版