Making 600 Billion Decisions With AI: Expedia Group’s Rathi Murthy
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今天我们播放的是由我们的朋友 Modern CTO Podcast 制作的一期节目，他们最近很友好地邀请我作为嘉宾参加。我们讨论了生成式 AI 的兴起，在技术方面取得成功的意义，以及领导者在指导技术实施工作时需要考虑的一些因素。您可以在 Apple Podcast、Spotify 或您收听播客的任何地方找到 Modern CTO Podcast。当消费者计划旅行时，他们会考虑许多因素。

他们不会做出 6000 亿个决定，但一家旅行公司的 AI 工具做到了。在今天的节目中，了解这家公司如何使旅游业现代化。我是 Expedia 集团的 Rati Murthy，您正在收听《我和 AI》。欢迎收听《我和 AI》，这是一档关于人工智能和商业的播客。在每一期节目中，我们都会向您介绍一位在人工智能领域进行创新的个人。我是 Sam Ransbotham，波士顿学院分析学教授。

我同时也是麻省理工学院斯隆管理评论的 AI 和商业战略客座编辑。

我是 Sherwin Kodabande，BCG 的高级合伙人，也是我们 AI 业务的领导者之一。麻省理工学院 SMR 和 BCG 自 2017 年以来一直在研究和发表关于 AI 的文章，采访了数百名从业者，并对数千家公司进行了调查，了解构建、部署和扩展 AI 能力以及真正改变组织运营方式需要什么。

欢迎。今天的嘉宾是 Expedia 产品和技术首席技术官兼总裁 Rathi Murthy。Rathi，感谢您抽出时间与我们交谈。非常高兴来到这里。感谢您的邀请。我们可以从很多地方开始，但也许我们可以从 Expedia 开始。我们有来自世界各地的听众，他们可能不熟悉 Expedia，或者他们可能知道 Expedia，但不了解 Expedia 集团。

所以也许让我们从这里开始。你能为我们描述一下 Expedia 吗？你们的集团都做些什么？当然。在 Expedia，我是首席技术官，我负责 Expedia 集团的产品和技术。如果您考虑 Expedia，我们最初是由 21 个不同的品牌组成的大家庭。而今天，我们将所有这些品牌整合在一起，并为旅游业构建一个平台。

其中一些品牌是家喻户晓的品牌，实际上是 Expedia、Hotels.com、Vrbo、Travelocity。我们正在努力统一这些体验，并带来共同的构建模块，这可以帮助我们不仅改变 Expedia，而且改变整个旅游生态系统。

所以，Rathi，请为我们的听众说明一下，对吧？每天全球的旅游规模和流量一定非常巨大。你能给我们一些关于我们在这里谈论的规模的量化数据吗？例如航班、酒店、预订以及复杂的旅游选择网络。这个规模有多大？

是的，完全正确。如果您考虑我们今天的业务，我们将超过 1.68 亿名忠诚会员与所有这些品牌和 50,000 个 B2B 合作伙伴以及超过 300 万处房产和超过 500 家航空公司、租车公司和邮轮公司联系起来。

当您考虑我们在所有这些品牌和我们的平台上拥有的数据时，今天我们处理……

每年超过 6000 亿个 AI 预测。它由超过 70 PB 的数据提供支持。所以，想想我们在平台上运行的各种数据和业务量，以服务于所有这些不同的业务线，无论是住宿、航空、汽车还是邮轮。

这些 AI 决策中的一些是什么？请为我们的听众举一些例子。当然。从根本上说，我相信随着技术的进步，

AI 可以被利用到我们业务运营的几乎所有方面。我们在利用复杂的 AI 和 ML 方面擅长一些核心平台功能，其中之一是欺诈预防。现在，许多部门都有欺诈预防措施，例如金融、金融，

您会看到被盗的信用卡或帐户被盗用，这是能够在您看到攻击时检测欺诈的非常常见的用例。但在旅游业中，情况变得更加复杂。我们正在努力防止滥用信任，这会影响所有旅行者的安全，尤其是在您考虑度假租赁时。现在，滥用可以是任何事情，从虚假评论，

不良列表、不当内容、错误图像、虚假描述，甚至是不当使用房产，无论是违法活动还是噪音过大。我们必须防范所有这些情况。

而让它变得非常困难的是，预订和一个人度假之间的时间非常短。我们的算法必须能够找到这些与正常轨迹不同的变体，并提醒我们任何这些信号，以便我们可以解决这个问题并保护我们的旅行者。

这是一个方面，而且我们在这方面做得很好。我们非常擅长发出警报。复杂之处还在于我们不拥有最终服务。那就是酒店或度假租赁或航班。因此，我们必须对我们的技术和数据科学能力应用更高水平的复杂性来保护自己。

我们的旅行者、我们的供应合作伙伴以及我们的平台。如果您考虑在平台层面，这是一个方面。对于我们旅行者的产品，我们也做了很多创新，以帮助我们为我们的旅行者和合作伙伴提供良好的体验。一个例子就是航班的价格追踪。今天，对于旅行者来说，知道预订航班的最佳时间非常复杂。

我们构建了一个复杂的算法，该算法使用我们的航班购物数据和大量的机器学习来映射过去选择的飞行路径的价格趋势，以便旅行者可以了解过去的价格，并为未来提供预测，以便您知道何时是预订航班的最佳时间，这是目前其他人无法提供的功能。

另一个例子是酒店的智能购物。今天，如果您真的想比较一家酒店，那非常复杂。我们经常开玩笑说，您需要打开一百个不同的标签，因为每家酒店都有数百万个费率描述符，无论是面向大海的房间

这就是我们家里的做法。是的，城市景观、双人床、单人床、特大号床、大号床。有很多免费早餐、免费取消。有很多描述符。所以很难……

将苹果与苹果进行比较。我们已经获取了所有这些数百万个费率描述符，并将它们提取出来，以便能够向您显示某些关键属性，例如房间功能和升级，这有助于您快速做出决定。而且，你知道，我认为回忆是宝贵的。

而不仅仅是商品，对吧？我买了一支错误的铅笔。我明天可以去换。有时它是你拥有的唯一记忆。你只会去那里一次，你希望它完美无缺。旅行必须完美无缺。我们为我们的旅行者和合作伙伴创造了终生的回忆。你需要它尽可能完美。所以这真的是我们游戏中非常关键的一部分。

是的，每年 6000 亿个决定背后，每一个决定对一个人都很重要。当然，AI ML 通过预订周期以及预订后也推动了大量的个性化体验。这些只是一些简单的例子。我们还在我们的客户服务应用程序上开始利用 AI，通过 COVID 和

正如您所想象的那样，我们在平台上的客户服务量达到了历史最高水平，大约是 5 倍。在 COVID 袭击时，我们每天处理超过 500,000 个电话。我们利用这段时间来加速我们的对话平台功能，并在那里构建了许多 AI ML 来构建我们的虚拟代理功能。

实际上，在过去三年中，这已经得到了回报。我们经历了许多高峰和低谷，即使最近的伊恩飓风，我们的呼叫量也激增，因为我们有很多航班被取消。

今天，我们通过虚拟代理进行超过 2900 万次对话，节省了我们代理商超过 800 万小时的通话时间。因此，我们能够非常快速地扩展我们的能力，并将我们的通话时间保持在 30 秒以内。

你知道，当我听到你描述这些时，有两件事给我留下了深刻的印象。一是鉴于所有细微的因素，以及您不控制整个闭环等等，决策的复杂性和智能性。

另一方面是它的规模。因此，感觉您描述的数据科学已经相当复杂，您必须超越典型的欺诈预测或典型的个性化或功能比较引擎所做的工作。但我也对它的规模印象深刻，因为我记得当在线旅游开始流行时，有很多这样的品牌，例如……

Travelocity、Hotels.com 和 Expedia。那时它们相当可比。我认为你们现在拥有很多这样的品牌。所以对我来说，问题是如何标准化？因为所有这些实体的数据模型一定不同。仅仅为了创建通用组件、通用数据模型而必须进行的工程工作规模之大。我说的对吗？这比数据科学更复杂吗？是的。

绝对正确。在我们经历这个过程时，这是平台层面的巨大转变。两者都是，对吧？在后端，我们有六个不同的结账方式。我们有很多定价算法。我们有很多不同的堆栈为我们不同的品牌服务。因此，真正压缩所有这些并融合我们的后端是一段漫长的旅程。我们已经走上了这条道路

在过去的几年里，我们已经做了很多工作来整合这条道路，以及前端。在过去的一年中，我们做了很多工作来融合我们的住宿路径，无论是 hotels.com、Expedia 还是 Vrbo，并将这些前端和住宿路径整合在一起，以便我们可以一次创新，这将

帮助我们所有的品牌和所有体验，无论是传统住宿还是度假租赁，都将同时受到影响。所以，是的，绝对正确。此外，我们一直在融合我们的大量机器学习模型、大量的数据模型，以便我们可以更快地进行创新。

是的，这似乎非常庞大。我的意思是，你一开始说了一句话很简单。哦，是的，我们将所有这些整合到一个平台中。然后正如 Shervin 指出那样，一句话就足以说明将所有这些东西整合在一起是一场噩梦。是的，然后不知何故，这一切都神奇地发生了，你知道吗？是的，绝对正确。如果您考虑一下……

当您查看所有这些正在发生的工作时，此外，我们还在继续发展我们的业务。在我们进行大量后端转型的同时，我们还在不断创新。这一切都融合在一起，真正帮助我们

为我们的旅行者和合作伙伴创新和简化体验。我们正在见证这种生活。例如，我谈到了欺诈预防即服务。仅仅在去年，我们就避免了超过 20 亿美元的欺诈企图。因此，构建和扩展它已经帮助了我们。现在，我们正在采用我们的平台和平台功能，并将其提供给我们的合作伙伴。所以我们

我们的战略之一是成为旅游业的平台。因此，我们将我们拥有的所有这些平台功能，无论是欺诈即服务、支付即服务还是对话即服务，任何这些功能都作为核心构建模块，以便我们实际上可以支持

旅游业中的许多企业，我们可以用我们的技术为他们提供支持，以帮助加速和数字化他们的业务。这就是我们看到的巨大机遇。在组织方面，您和 Expedia 集团是如何开始这些流程的，因为知道在您拥有下一个导致中断的伊恩飓风之前还需要一段时间，您已经做好了准备？

但您当时并没有经历痛苦。您是如何在组织上做到这一点的？

我认为我们首先从试用我们自己的技术开始。当您将 21 个不同的品牌整合在一起时，重要的是以可扩展、可配置和可外部化的方式构建平台、构建功能和所有功能。因此，您可以将这些体验整合在一起。我们从我们自己开始，从构建我们自己开始。

作为可以跨平台共享的小型构建块的功能。然后我们也意识到，旅游业有很多过时的系统和过时的流程，我们有机会不仅使自己现代化，而且帮助整个旅游业现代化。尤其是在 COVID-19 期间，

旅游业中的许多参与者不得不精简规模并专注于他们的核心专业知识。因此，我们在这里要说的是，做好您最擅长的事情，让我们帮助您做好我们最擅长的事情，那就是构建平台和技术。这就是我们说我们有一个巨大机会不仅帮助我们自己，而且通过做好我们最擅长的事情，我们还可以帮助整个旅游业团结起来的原因。

当我想到您正在谈论的规模时，我合作的许多公司都拥有构建类似规模和质量的决策的愿景，并用先进的 AI 替换许多手动和困难的决策。

但许多人心中都有一个问题，那就是如何开始以及他们从起点到达这个平台规模化运行的路径。

其中一个方面是围绕现在获得商业价值，并选择那些您知道可以应用一些高级算法并获得更高质量的决策、更高质量的优化、个性化等的用例。然后，另一个方面是围绕数据平台和技术、通用技术组件和 API 以及标准化所有数据。

我几乎看到了两个城市的故事，一个城市是这样的：我们必须首先获取所有数据，我们必须构建所有平台。一旦我们拥有了一切，我们就可以在其之上构建这些用例。

还有一些完全相反的，例如：让我们通过一个筒仓进行一个垂直切片，然后将一件事情做得非常好。然后我们将其扩展到业务的其他部分或其他合作伙伴等等。您对如何驾驭这一点有什么建议？因为一方面这是一个巨大的工程和数据挑战。然后还有另一个关于

商业价值和数据科学以及 AI 应用和产品挑战的方面。当我看到这一点时，我们同时从水平和垂直方向开始。

当然，我们从 COVID 袭击时开始，我们如何才能解决虚拟代理的问题，并帮助我们的旅行者快速获得答案，而无需在长长的队列中等待才能从我们的呼叫中心获得回复？所以它始于一个声明，让我们解决这个特定问题，并在那里构建 AI 和 ML，以便我们可以非常快速地帮助我们的旅行者。

因此，我们从垂直方向开始，然后我们将其扩展到说，我们现在将为旅游业构建一个平台。我们将整合我们的大量功能，并利用这个对话作为平台，并在可以跨平台利用的服务中构建这些功能。那时我们想出了，让我们将事情作为构建块来解决。

我们的旅游平台。让我们将其中的每一个都作为可以随后外部化以服务于不同功能的构建块来构建。因此，我们做了一些我们从水平方向解决的事情，而且我一直都在优化垂直方向。所以它并不是非此即彼。实际上是试图……

它就像一种编织，对吧？就像您试图在汽车行驶时更换轮胎一样，因此您正在不断权衡以查看什么最能同时为我们的旅行者和合作伙伴服务。有一些水平元素是核心平台，必须整体解决，

这将功能整合在一起。然后我们让其他平台开始利用这些功能并撤消堆栈。因此，如果您考虑一下我们从哪里开始，我们从超过 21 个不同的堆栈开始，从前端到后端。

我个人一直在不断挑战自己，看看是否有九种不同的路径比我所走的路径更好。所以最好的建议是不断寻找更好的机会来变得更好。总会有更好的路径，并且要寻找它。这不是一个正确的答案。

答案一直在变化。在每一步中，您的成熟度曲线都会发展，以提供不同的功能集，这些功能集可以将我们与旅游合作伙伴区分开来。说得很好。谢谢。我认为您之前说过的一条评论很有趣，如果您将其与您之前说过的话联系起来，那就是该行业有多少固有的、诚实的、古老的基础设施。是的。

我们在 Shervin 和我的背景下谈论，你知道，我们几乎是第一次见面，但失败了。我们失败的主要原因是旅游业中较旧系统的困难和故障。这里的重点是，您正在做的是，您拥有如此多的难以改变的世界，并且您正在提供这种

在您有经验的某些较旧的困难部分之间以及防止许多世界不得不适应这些部分之间起隔离作用的层。这似乎是一个非常有价值的隔离层，您正在提供。绝对正确。是的。正如你所说，旅游业是一个非常复杂的行业，

作为一家公司，我们触及旅游生态系统的各个方面，并非每家公司都触及旅游生态系统的各个方面，但我们做到了。因此，我们认为我们非常有能力了解阻碍行业发展的因素。技术是关键。这就是为什么我们将自己视为一家科技公司，而不是一家旅游公司。如果我看看你的背景，

你得到了一个，你最终是如何在这个职位、在这个角色上的？你知道，如果我们看看你的历史，我看到了 Amex、Gap、Verizon、eBay、Yahoo 和 WebMD，甚至 Informix。我看到它回到了那里，我很久没有想过 Informix 了。我也没有。你能告诉我们一些关于你个人的事情吗？你最终是如何对这些组件感兴趣的，以及你最终是如何加入 Expedia 的？

我一直，是的，在我的职业生涯中，我一直涉足许多不同的垂直领域，但一切实际上都取决于我对领导和驱动的热情。

转型。我一直热衷于将技术视为帮助加速业务的工具。我在许多不同的垂直领域开始了工作。我在媒体、金融科技组织、电子商务和零售部门工作过。我发现许多部门有很多共同点。我们处理了很多遗留问题，我们也处理了很多创新，但其核心是，它实际上必须处理以无摩擦的方式将消费者和产品结合在一起。我一直热衷于真正研究如何利用技术作为竞争优势来推动任何和所有这些业务。

归根结底，您实际上将其视为一个技术堆栈。总是有很多技术债务需要处理，您正在考虑对其进行现代化改造，为未来构建堆栈，将旧的迁移到新的，以客户为中心。

我对旅行充满热情，所以这实际上是将我对领导、推动技术转型、我对旅行的热情以及以客户为中心的核心结合在一起。这就是我加入 Expedia 的原因。如果您看看这个广度……

我很想知道，这些转型中有什么困难？什么变得越来越难，什么变得越来越容易？我认为您对这么多行业以及跨行业的经验有独特的概述。有趣的是，我会与您分享。我觉得技术在帮助我们。

同时，技术也让它变得更难。总有一些东西在不断发展。跟上接下来会发生什么几乎很难。例如，今天我们都在谈论 chat GPT 以及它如何接管一些生态系统和启发式方法。但也存在大量虚假数据。你不知道该剔除什么，也不知道该保留什么。所以变化是持续的。

我们在技术发展方面面临的挑战，能够适应新技术以服务于我们的业务目的。对我们来说，这是关于让我们的旅行者和合作伙伴的生活更轻松，并将技术作为这种优势。所以我觉得

技术让事情变得更容易。现在您可以解决过去许多真正更难解决的问题。这是禁果。是的，绝对正确。善恶知识树。它是好的，然后就会出现问题。好事伴随着挑战，没错。所以它让你保持领先地位，警惕即将发生的事情。我会说另一件事是，作为技术人员，你永远不能安于现状。所以我们总是……

完成所有事情的挑战。尤其是在我们所处的世界中，有很多遗留问题，有很多迁移，有很多过时的系统，您想摆脱它们或整合它们。但前端的技术也在不断变化，您感觉自己正在追逐一颗不断移动的北极星。能够做出正确的权衡对于所有领导者来说通常是最具挑战性的。

我只有一个问题，因为我也从高度手动地规划我的出行方式和方法，到一切都在线上，一切都很快等等。但是，对于非常特殊的旅行，或者说对柬埔寨的三日游或某个特定岛屿的访问，其中有一个因素。该

一个人去过那里仍然拥有的知识。你对此是怎么想的？我知道这可能只是边缘问题，但这并不总是关于海滨和卧室数量等等。它也关乎一些可能更不结构化、更主观的东西，

你们是否正在考虑这个问题，并利用这种更具生成性的 AI 体验？是的，我们一直在研究一些非结构化数据并试图利用它。我们做了很多关于来自我们所有旅行者的评论和反馈的工作，然后我们可以整理并为您提供。

了解您的旅行行为和模式以及对您来说重要的因素。所以是的，我们一直在不断创新，以一种能够为您服务的方式将这些非结构化数据整合在一起。有很多。听着，今天我们正在寻找我可以只查看图像的地方。我不知道那张图片在哪里，但我想去那里。

我想知道任何去过那里的人的反馈，并能够从图片到旅行者的反馈和输入中识别出来，并将所有这些信息整理在一起。所以我可以为您提供不仅仅是关于那里的情况和在那里做什么的反馈，还可以提供住宿地点、您可以在那里进行的活动等信息。因此，我们所有人都在努力进行各种创新以将这一切整合在一起。

我们有一个环节，我们会问你一系列快速的问题。所以我们只想让你回答第一个想到的东西。你在 Expedia 使用人工智能做了这么多事情。你最引以为豪的一件事是什么？你最自豪的时刻是什么？我对我们的客户服务非常兴奋。我们已经能够通过利用 AI 来无缝扩展。是的，所以每次发生灾难并且您能够处理它时，这绝对是您引以为豪的事情。

我会说，例如最近，我们经历了飓风，我们在东海岸发生了很多事情，我们仍然让我们的代理商能够在 30 秒内做出回应。这太棒了。所以我想每个人都担心 AI 和偏差以及这里面的伦理问题。还有什么让你担心 AI 的吗？什么让你担心人工智能？

让我担心的是我不知道的事情。它在不断变化。有很多发展。同时也有很多发现。让我担心的是，我是否能够跟上这一发现？我理解你的感受，当然每次上课都会有这种感觉。你最喜欢的不用技术的活动是什么？冥想。好的。你小时候想从事的第一份职业是什么？你长大后想做什么？

这真的很有趣，但我想要成为一名牙医。但我可以告诉你，我有时感觉像是在拔牙，所以没关系。所以有一些与你所做的事情和你想要做的事情的类比。这太棒了。你对人工智能有什么期望？你最大的愿望是什么？

我真的很希望它能帮助我们消除现在正在消耗我们手动工作的大量人力智能，并帮助预测人类思维无法预测的一些路径。对我们来说，能够以人类思维无法做到的一种方式关联信息，以便我们可以利用我们的时间去做更有趣的工作。

所以人们可以有更多时间旅行，我想。这是一个有益的利己主义。好吧，Rathi，非常感谢您抽出时间。很高兴见到你。我认为人们可以从我认为你可能以略微不同的方式描绘的东西中学到很多东西。

你让它听起来很容易，但随着时间的推移协调所有这些部分并准备好服务于技术债务的想法，以便当这些下一个事件出现时，你已经做好了准备，并构建了人们可以作为组件使用的平台和生态系统。我认为很多人可以从中学习。我们非常喜欢与您交谈。谢谢。非常感谢。我很荣幸。

感谢收听。下次，Sherva 和我将与世界野生动物基金会的数据和技术全球首席科学家 David Tsao 谈谈。请加入我们。感谢收听《我和 AI》。我们相信，就像您一样，关于 AI 实施的对话不会仅限于此播客。这就是为什么我们在 LinkedIn 上专门为像您这样的听众创建了一个小组。它被称为 AI for Leaders，如果您加入我们，您可以与节目创建者和主持人聊天，提出您自己的问题，分享您的见解，

并获得来自 MIT SMR 和 BCG 关于 AI 实施的宝贵资源，您可以通过访问 mitsmr.com/AIforLeaders 来访问它。我们将把该链接放在节目说明中，我们希望在那里见到您。