Yapay zekâ hemen her sektörde karşımıza çıkıyor. Turizmciler de yapay zekaya dört elle sarıldı. Yapay zekâ geliri artıracak. Çalışan sayısı azalacak. İşte bu kötü. İstihdam konusunda turizm geriye gider. O kadar çalışan kapı önüne konur. İşsizlik çoğalır.
Türkiye Bilişim Derneği (TBD) Antalya Şubesi tarafından düzenlenen 10. Turizm Teknolojileri Zirvesi, turizm sektörünün dijital dönüşüm yol haritasını ortaya koydu. FixCloud’un ana sponsorluğunda gerçekleşen zirvede yapay zekâ, veri güvenliği ve Turizm 5.0 kavramları ele alındı.
Zirve, turizm profesyonelleri, teknoloji liderleri ve kamu temsilcilerini Antalya’da bir araya getirdi. “Gelecek Zirvede” mottosuyla düzenlenen etkinlikte, sektörde teknolojinin rolü ve geleceği kapsamlı biçimde tartışıldı.
FixCloud CEO’su Yılmaz Barçın, turizmin artık sadece konaklama ve hizmet sunmaktan ibaret olmadığını belirtti. Barçın’a göre misafirlerin rezervasyon anından otelden ayrılışına kadar bıraktığı dijital iz, pasaporttan daha değerli hâle geldi. “Veriyi işlemeyen ve yapay zekâyı süreçlerine entegre etmeyen işletmelerin, önümüzdeki 10 yılda rekabet şansı kalmayacak,” dedi.
Barçın, veri güvenliği ve yerellik ilkesine dikkat çekerek, kişiselleştirilmiş tatil deneyimlerinin ancak güvenli bir altyapı ile mümkün olduğunu vurguladı. Kapalı devre yapay zekâ (AI) modelleri sayesinde veri güvenliği sağlanırken, kampanya optimizasyonu ve maliyet avantajı elde edilebileceğini aktardı. FixCloud’u “turizmcinin dijital kasası” olarak tanımlayan Barçın, KVKK uyumlu ve Türkiye sınırları içinde güvenli veri yönetiminin önemine değindi.
Zirvede panellerde yerli bulut teknolojilerinin kapasitesi, güvenlik avantajları ve FixCloud’un yüksek performanslı GPU altyapıları ile yeni nesil yapay zekâ çözümleri tanıtıldı. Katılımcılar, dijital ekosistemin güçlendirilmesi ve sektörde veriye dayalı karar almanın önemi konusunda bilgilendirildi.
Zirve, turizm ve teknoloji paydaşlarının yapay zekâ ve dijital dönüşümün sektörün geleceğinde kritik rol oynayacağı mesajlarıyla sona erdi.
Rezervasyon iptalleri, oteller için en büyük gelir risklerinden biri. Uzman Deepesh Kumar Gupta’nın tanıttığı yeni bir yapay zekâ modeli, hangi rezervasyonların yüksek olasılıkla iptal edileceğini artık önceden tahmin edebiliyor. Bu sayede oteller daha planlı bir şekilde overbooking yapabiliyor, kayıpları önleyebiliyor ve gelirlerini daha istikrarlı hâle getirebiliyor.
Esnek iptal koşulları, son yıllarda birçok otelde iptal oranlarının ciddi şekilde artmasına neden oldu. Araştırmalar, rezervasyonların %40’ına kadar olan kısmının kısa süre içinde iptal edildiğini gösteriyor. Havalimanı otellerinde bu oranlar kimi zaman daha da yüksek. Boş odalar, son dakika indirimleri ve yüksek komisyon maliyetleri kârlılığı düşürüyor.
Yeni geliştirilen yapay zekâ destekli model, bu belirsizliği azaltmayı hedefliyor. Sistem, geçmiş rezervasyon verilerini analiz ederek iptal riskini artıran kalıpları tespit ediyor.
Model; rezervasyonun yapıldığı zamandan seyahat tarihine kalan süre, sezon, misafirin ülkesine göre eğilimler, ön ödeme yapılıp yapılmadığı ve geçmişteki iptal davranışları gibi birçok faktörü hesaba katıyor. Gupta’nın Medium’da yayımladığı kapsamlı yazıya göre, bu bilgiler ışığında her rezervasyon için bir iptal olasılığı hesaplanıyor.
Makine öğrenimi teknikleriyle eğitilen model, geliştiricilerine göre %90’a varan tahmin doğruluğu sağlıyor. Bu sayede oteller, yüksek talep dönemlerinde overbooking stratejilerini daha sağlam verilerle planlayabiliyor veya riskli rezervasyonlara özel aksiyonlar alabiliyor — örneğin:
rezervasyon teyit talebi,
iptali önleyici teşvikler,
alternatif satış stratejileri.
Araştırma örnekleri, bu tür tahmin modellerinin gerçek iptal oranlarını üçte bire kadar azaltabildiğini gösteriyor. Bu yalnızca doluluğu artırmakla kalmıyor; fiyat istikrarını da güçlendiriyor.
Model, Python, Scikit-Learn ve XGBoost gibi araçlarla çalışıyor ve mevcut otel yazılımlarına entegre edilebiliyor. Uygulamada bir gösterge paneli, her rezervasyonu renk kodlu bir risk seviyesiyle görüntüleyebilir. Amaç, gelir yöneticileri ve rezervasyon ekipleri için günlük operasyonda kolay kullanılabilir bir araç sunmak.
Model ayrıca ek içgörüler sağlıyor:
uzun rezervasyon ön süreleri veya ön ödeme eksikliği iptal riskini artırıyor,
sadık misafirler ve özel istekli rezervasyonlar daha kararlı davranma eğilimi gösteriyor.
Bu tür bulgular, gelecekte otellerin rezervasyon politikalarını ve fiyatlandırma stratejilerini şekillendirmeye yardımcı olabilir.
Bir yanıt yazın