Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική μάθηση στον τομέα του Τουρισμού
ENGLISH ABSTRACT: Machine learning (ML) has revolutionized numerous industries by enabling the analysis of vast datasets and predicting future outcomes. The hospitality industry, being customer-centric and extensive, has embraced ML to enhance operational efficiency and improve guest experiences. This thesis aims to provide an in-depth analysis of ML applications in the hospitality industry, exploring how it improves efficiency, personalization, and customer satisfaction. The thesis begins with a comprehensive overview of machine learning, including its types and basic principles. It examines supervised, unsupervised, and reinforcement learning, highlighting their differences and potential applications. Additionally, it presents fundamental ML techniques such as classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. The role of neural networks and deep learning in implementing advanced ML applications is also discussed. The subsequent sections delve into the use of ML in the hospitality industry, where ML algorithms contribute to simultaneous improvements in operational efficiency and customer satisfaction. Various applications of ML in hospitality are discussed, such as revenue management, customer segmentation, demand forecasting, and sentiment analysis. Furthermore, it covers ML's role in optimizing food and beverage management, cleaning processes, and reducing energy consumption. The exploration also extends to how ML enhances security through facial recognition and other biometric technologies. Moreover, the thesis investigates how ML enables personalization in the hospitality industry, as personalized experiences are crucial for customer retention and satisfaction. ML techniques analyze customer data and preferences, facilitating customized marketing strategies and personalized recommendations. This section explores ML-based personalization in room selection, dining experiences, and event planning. It also discusses the contribution of natural language processing in improving customer service through intelligent chatbots and voice assistants. Additionally, a brief SWOT analysis evaluates the application of AI and ML in the tourism industry, examining internal strengths and weaknesses, as well as external opportunities and threats associated with their adoption. The analysis reveals several key findings. Firstly, AI and ML possess significant potential to enhance the customer experience through personalized recommendations, efficient booking systems, and customized travel itineraries. Additionally, these technologies improve operational efficiency by automating repetitive tasks and streamlining processes, resulting in cost savings and increased productivity. Finally, the thesis presents case studies of prominent hospitality organizations that have successfully implemented AI to optimize their operations and improve customer experiences. These case studies showcase the tangible benefits of adopting ML in revenue management, streamlining operations, and enhancing customer satisfaction. Furthermore, they provide insights into practical considerations and best practices for implementing ML technology in the industry.
Η μηχανική μάθηση (ML) έχει φέρει επανάσταση σε διάφορες βιομηχανίες με την ικανότητά της να αναλύει τεράστια σύνολα δεδομένων και να προβλέπει μελλοντικά αποτελέσματα. Ο κλάδος της φιλοξενίας, ως ένας από τους μεγαλύτερους και πιο πελατοκεντρικούς τομείς, έχει αγκαλιάσει την ML για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και τη βελτίωση των εμπειριών των επισκεπτών. Η παρούσα διατριβή έχει ως στόχο να παράσχει μια εις βάθος ανάλυση των εφαρμογών ML στον κλάδο της φιλοξενίας και να διερευνήσει τους μηχανισμούς με τους οποίους βελτιώνει την αποτελεσματικότητα, την εξατομίκευση και την ικανοποίηση των πελατών. Αρχικά η παρούσα διατριβή προσφέρει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση της μηχανικής μάθησης, των τύπων της και των βασικών αρχών της. Η επιβλεπόμενη, η μη επιβλεπόμενη και η ενισχυτική μάθηση εξετάζονται λεπτομερώς, τονίζοντας τις διαφορές τους και τις πιθανές εφαρμογές τους. Επιπλέον, παρουσιάζονται βασικές τεχνικές ML, όπως η ταξινόμηση, η παλινδρόμηση, η ομαδοποίηση και η μείωση διαστάσεων. Εξετάζεται επίσης ο ρόλος των νευρωνικών δικτύων και της βαθιάς μάθησης στην υλοποίηση προηγμένων εφαρμογών ML. Στην συνέχεια της διατριβής εμβαθύνει στη χρήση της ML στον κλάδο της φιλοξενίας. Με την εφαρμογή αλγορίθμων ML, ο κλάδος μπορεί να βελτιώσει την επιχειρησιακή αποδοτικότητα και την ικανοποίηση των πελατών ταυτόχρονα. Το τμήμα αυτό εξετάζει διάφορες εφαρμογές ML στη φιλοξενία, όπως η διαχείριση εσόδων, η τμηματοποίηση πελατών, η πρόβλεψη ζήτησης και η ανάλυση συναισθήματος. Επιπλέον, καλύπτει τη χρήση της ML στη διαχείριση τροφίμων και ποτών, τη βελτιστοποίηση της καθαριότητας και τη μείωση της κατανάλωσης ενέργειας. Διερευνάται επίσης ο ρόλος της ML στην ενίσχυση της ασφάλειας μέσω της αναγνώρισης προσώπου και άλλων βιομετρικών τεχνολογιών. Επιπλέον, η διατριβή διερευνά τον τρόπο με τον οποίο η ML επιτρέπει την εξατομίκευση στον κλάδο της φιλοξενίας. Οι εξατομικευμένες εμπειρίες έχουν καταστεί σημαντικός παράγοντας για τη διατήρηση και την ικανοποίηση των πελατών. Οι τεχνικές ML χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των δεδομένων και των προτιμήσεων των πελατών, επιτρέποντας προσαρμοσμένες στρατηγικές μάρκετινγκ και εξατομικευμένες συστάσεις. Αυτή η ενότητα εξετάζει την εξατομίκευση με βάση την ML σε τομείς όπως η επιλογή δωματίων, οι εμπειρίες εστίασης και ο προγραμματισμός εκδηλώσεων. Εμβαθύνει επίσης στο ρόλο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας στη βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών μέσω έξυπνων chatbots και φωνητικών βοηθών. Ακόμη παρέχει μια σύντομη επισκόπηση της ανάλυσης SWOT που διεξήχθη σχετικά με την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης στον τουριστικό κλάδο. Η ανάλυση SWOT αξιολογεί τις εσωτερικές δυνάμεις και αδυναμίες, καθώς και τις εξωτερικές ευκαιρίες και απειλές, που σχετίζονται με την υιοθέτηση και εφαρμογή των τεχνολογιών AI και ML στον τουριστικό τομέα. Η ανάλυση αποκαλύπτει διάφορα βασικά ευρήματα. Πρώτον, όσον αφορά τα δυνατά σημεία, η ΤΝ και η ML προσφέρουν σημαντικές δυνατότητες για τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών μέσω εξατομικευμένων συστάσεων, αποτελεσματικών συστημάτων κρατήσεων και προσαρμοσμένων ταξιδιωτικών δρομολογίων. Επιπλέον, οι τεχνολογίες αυτές μπορούν να βελτιώσουν τη λειτουργική αποτελεσματικότητα με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών και τον εξορθολογισμό των διαδικασιών, οδηγώντας σε εξοικονόμηση κόστους και αύξηση της παραγωγικότητας. Τέλος η διατριβή παρουσιάζονται μελέτες περιπτώσεων διακεκριμένων οργανισμών φιλοξενίας που έχουν εφαρμόσει με επιτυχία την ΤΝ για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών τους και τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών. Αυτές οι μελέτες περίπτωσης αναδεικνύουν τα απτά οφέλη της υιοθέτησης της ML σε διάφορες πτυχές του κλάδου της φιλοξενίας, όπως η βελτιωμένη διαχείριση των εσόδων, ο εξορθολογισμός των λειτουργιών και η αυξημένη ικανοποίηση των πελατών. Επιπλέον, οι μελέτες περίπτωσης παρέχουν πληροφορίες σχετικά με τις πρακτικές εκτιμήσεις και τις βέλτιστες πρακτικές για την υιοθέτηση της τεχνολογίας ML στον κλάδο.