FHA-HoReCa 및 Travel Tech Asia 2024 – 과장을 넘어: 호스피탈리티의 AI

아시아에서 가장 중요한 호스피탈리티 및 여행 기술 행사인 FHA-HoReCa 및 Travel Tech Asia 2024에서 Vouch의 설립자 겸 CEO인 Joseph Ling이 연단에 서서 업계를 위한 AI의 변혁적 잠재력에 대한 통찰을 공유했습니다. Joseph은 2016년에 Vouch를 설립했으며, 이후 회사는 생산성 향상, 수익 증대, 전반적인 투숙객 경험 향상을 위해 호스피탈리티 부문에 혁신적인 기술을 제공하는 국제 체인 승인(Accor, Hyatt, IHG) 여행 기술 회사로 성장했습니다. 오늘날 Vouch의 솔루션은 아시아 태평양 지역의 35,000개 이상의 객실에 도입되어 있습니다. 여행 기술 분야에서 AI를 구현한 최초의 아시아 기업 중 하나로서, Vouch는 기술이 운영 효율성과 뛰어난 투숙객 경험 사이의 격차를 메울 수 있는 방법에 대한 독특한 통찰을 가지고 있습니다. Joseph의 비전을 통해 Vouch는 투숙객 경험을 향상시키고, 운영을 간소화하며, 수익 성장을 촉진하는 혁신적인 AI 적용과 동의어가 되었습니다. Joseph의 강연 Beyond the Hype: AI in Hospitality는 핵심 통찰을 제시했습니다. AI가 호텔 운영을 변화시킬 수는 있지만, 효과적으로 활용하는 방법을 아는 사람들에게만 그렇다는 것입니다. Joseph은 강조했습니다. "AI가 모든 사람에게 기적을 일으키는 것은 아닙니다. 목적에 맞게 구현하는 방법을 아는 사람들에게는 실제적이고 측정 가능한 결과를 제공합니다. 하지만 이를 이해하지 못하는 사람들에게 AI는 빠르게 실망스럽게 되거나, 더 나쁘게는 비효율적이게 될 수 있습니다." 이러한 균형 잡힌 접근 방식은 AI를 접근 가능하고 실용적으로 만드는 Vouch의 철학의 핵심입니다. AI가 종종 모든 것에 대한 쉬운 해결책으로 여겨지는 업계에서 Joseph은 그 힘이 전략적 적용과 강점 및 한계에 대한 명확한 이해에 있다고 명확히 했습니다.

AI 과장 식별하기

"AI는 거창한 약속 이상을 해야 합니다. 우리는 적절히 사용될 때 어떻게 실제적이고 측정 가능한 결과를 가져올 수 있는지 보고 있습니다. 예를 들어, 우리의 한 클라이언트 호텔은 예측 및 생성형 AI를 사용하여 메뉴 제공을 맞춤화한 것만으로 F&B 수익이 20% 증가했습니다." Joseph은 공유했습니다. 그는 예측 AI와 생성형 AI가 어떻게 구별되면서도 상호 보완적인 역할을 하는지 설명했습니다. 예측 AI는 투숙객 수요와 행동을 예측하는 데 사용되어 왔다고 그는 설명했습니다. 하지만 "생성형 AI는 게임을 바꿉니다." 그는 말했습니다. "투숙객별 콘텐츠부터 개인화된 경험까지 창조하여, 호스피탈리티에서 가능한 것의 완전히 새로운 시대를 엽니다."

호스피탈리티에서 AI의 실제 적용 사례

1. AI를 활용한 간소화된 온보딩호텔과의 일반적인 온보딩 과정에 대해 그는 말했습니다. "온보딩은 플랫폼에 정보와 콘텐츠를 채우기 위해 상당한 양의 데이터를 수집해야 하는 시간 소모적인 과정이었습니다. 호텔 마케팅 팀은 객실 설명과 편의 시설과 같은 세부 정보를 수동으로 수집하여 시스템에 입력해야 했습니다." "이것이 GenAI의 핵심 강점 중 하나가 작용하는 곳입니다. 톤 오브 보이스를 모방하는 능력입니다. AI는 공개 데이터를 스크래핑하여 콘텐츠를 자동으로 채우고 호텔의 브랜드 톤과 스타일에 맞추는 방식으로 이 과정의 상당 부분을 자동화할 수 있습니다." "그 결과, 온보딩 시간은 몇 주에서 몇 시간으로 단축되었습니다. AI를 사용하여 데이터를 수집하고 콘텐츠를 호텔의 고유한 브랜드 톤에 맞추면서, 호텔은 브랜드 표준을 유지하면서 시장 진출 시간을 단축할 수 있었습니다."2. 맥락 인식 번역Joseph은 GenAI의 두 번째 장점, 즉 맥락을 이해하는 능력을 공유했습니다. "AI 기반 번역은 이제 문자 그대로의 단어 변환을 넘어 브랜드 톤과 맥락을 정확하게 포착합니다. 예를 들어, 'poolside snacks'를 번역할 때는 투숙객을 유혹하고 잠재적 오해를 방지하기 위해 편안한 분위기를 전달하는 방식으로 해야 합니다." "우리는 우리와 협력하는 한 호텔이 플랫폼을 영어에서 인도네시아어로 번역하기를 원하는 문제가 있었습니다. 그들은 인간 번역가를 고용했고 약 한 달이 걸려 번역을 받았습니다. 호텔은 여전히 무언가 맞지 않는다고 느꼈고 우리 제품의 출시를 지연시키고 싶어했습니다." 그는 회상했습니다. 그는 덧붙였습니다. "나는 팀에게 '왜 GenAI로 번역을 하지 않을까?'라고 말했고, 우리는 마침 그 기능을 개발했었습니다. 그런 다음 우리가 인도네시아어 번역을 제공할 것이라고 말했고, 결과적으로 그들은 번역에 만족했습니다! 우리는 호텔이 너무 만족해서 GenAI 번역으로 출시했습니다."3. 예측 및 생성형 AI를 활용한 F&B 수익 증대Joseph은 또한 Vouch의 솔루션이 투숙객 선호도에 맞춰 F&B 제공을 조정함으로써 부대 수익을 어떻게 촉진할 수 있는지 강조했습니다. "투숙객이 객실 내 다이닝을 주문할 때, 우리의 솔루션은 투숙객 주문 행동에 대한 통찰을 수집하고 드러냅니다. 예측 AI는 이 데이터를 사용하여 어떤 메뉴 항목이 잘 어울리고 성과가 좋을지 스마트하게 제안하여, 호텔이 부대 수익을 증대시킬 수 있도록 음식과 음료 제공을 맞춤화할 수 있게 합니다. 생성형 AI는 투숙객이 이러한 요리를 시도하도록 독려하는 매력적이고 브랜드 일관성 있는 설명을 작성합니다." "그 결과, 우리는 한 클라이언트의 F&B 수익을 20% 증대시킬 수 있었습니다." 그는 설명했습니다.

AI의 미래: 개인화된 투숙객 여정

Joseph은 청중들에게 완전히 AI 기반의 투숙객 경험이 무엇을 의미할지 상상해 보라고 초대했습니다. "호텔의 PMS에는 투숙객이 도착하기 전에도 이미 재방문객에 대한 많은 정보가 PMS 노트에 있습니다. 왜 AI를 사용하여 이러한 노트를 요약하지 않을까요?" 그는 생생한 예를 들어 설명했습니다. "상상해 보십시오. John이라는 투숙객이 귀하의 호텔에 정기적으로 머무르며, 매번 객실에 운동용 자전거와 운동복을 요청합니다. AI는 PMS 노트를 통해 이러한 행동 패턴을 파악하고, 그가 도착하기 전에 하우스키핑 직원에게 운동용 자전거와 운동복을 객실에 놓을 임무를 생성합니다." "직원들은 임무를 생성할 필요 없이 승인만 하면 됩니다. 이것이 진정한 효율성입니다." Joseph은 또한 생성형 AI를 통한 개인화된 커뮤니케이션 아이디어를 공유했습니다. "각 투숙객이 PMS/CRM의 선호도를 기반으로 즐길 가능성이 높은 편의 시설, 서비스, 경험을 강조하는 뉴스레터를 받는 것을 상상해 보십시오. 더 이상 일반적인 메시지가 아닌, 관련성 있고 개인화된 느낌을 주는 선별된 정보를 받게 됩니다." AI 기반 투숙객 여정 아이디어를 확장하여 그는 덧붙였습니다. "PMS를 공항 API와 통합하여 투숙객이 도착했는지 알 수도 있습니다. 그러면 비행기가 착륙할 때, 'XYZ 항공편이 착륙했고 이 투숙객들이 향후 2시간 내에 귀하의 호텔에 도착할 것입니다'라고 직원들에게 알리는 팝업이 나타나므로 직원들은 필요한 준비를 할 수 있습니다." "John이 로비로 걸어 들어올 때를 상상해 보십시오. 카메라가 그를 인식하고, 프론트 데스크에 알림이 나타납니다. 'John이 도착했습니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.' 직원들은 정보를 얻고 준비되어 있으며, 단순한 체크인을 넘어선 추가적인 환영 수준을 제공할 수 있습니다." 그는 상세히 설명했습니다. 그는 또한 AI가 가장 작은 세부 사항조차도 강력한 접점으로 끌어올릴 수 있는 방법을 설명했습니다. "John이 종종 호텔에 자신이 좋아하는 레스토랑 예약을 부탁한다면, PMS가 팀에게 그가 다시 그곳 예약을 원하는지 확인하라고 알릴 수 있습니다. 이러한 작은 배려는 세심함을 보여주며 John이 소중하게 느끼게 합니다." AI는 또한 더 개인화된 업셀링과 서비스 복구의 문을 엽니다. "PMS에 John이 보통 클럽 라운지 액세스를 구매하지만 이번 투숙에서는 그렇게 하지 않았다는 정보가 있다면, AI는 이를 플래그하여 직원이 투숙객에게 클럽 라운지 액세스 구매를 원하는지 확인하거나, 서비스 복구를 위해 할인을 제공할 수 있도록 합니다." 그는 이것이 호텔이 투숙객에게 그들을 주목하고 배려한다는 것을 보여주는 방법이라고 강조했습니다. "이것은 VIP만을 위한 VIP 터치가 아닙니다. 모든 투숙객을 위한 것입니다."

호텔이 AI를 시작하는 방법

호텔은 투숙객과 관련된 민감한 정보를 다루므로, 데이터 보안 유지가 최우선입니다. "한 가지 해결책은 클라우드 기반 서비스에 의존하는 대신 자신의 컴퓨터에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행하여 민감한 투숙객 데이터가 시스템을 떠나지 않도록 하는 것입니다." Joseph은 말했습니다. 강연 중 공유된 실제 예시는 로컬 AI 모델을 사용하여 투숙객을 위한 개인화된 환영 이메일을 작성하는 방법을 다루었습니다. "LLM을 로컬로 실행함으로써, 각 투숙객의 선호도에 맞춘 맞춤형 이메일을 생성할 수 있습니다. 민감한 데이터를 외부 서버로 보내지 않고도 말입니다. 이를 통해 호텔은 개인화를 유지하면서 데이터를 안전하게 보호하고 개인 정보 규정을 준수할 수 있습니다." 공유된 또 다른 팁은 오프더셸프 AI 모델을 사용하는 장점이었습니다. 이러한 모델은 비용 효율적이고 적응 가능하며 지속적으로 업데이트되어 호텔이 최신 발전을 활용할 수 있도록 합니다.

미래는 여기에 있습니다 – 오늘과 내일의 호스피탈리티 AI

마무리하면서 Joseph은 청중에게 명확한 메시지를 남겼습니다. "AI는 지금 여기에 있으며 호스피탈리티의 실제 문제를 해결하고 있습니다. AI는 투숙객과의 소통 방식과 운영 방식을 계속 형성할 것이므로, 첫걸음을 내딛고 AI가 투숙객 참여와 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 확인해 보십시오. AI는 단순한 과장이 아닙니다. 이것이 호스피탈리티의 미래입니다."