從概念上講，自1950年代以來，人工智能在技術上已經存在。具體來說，該術語最早是在1956年在達特茅斯學院的一次會議上創造的，此後人工智能簡稱為AI並廣為人知。
人工智能和機器學習可能對未來產生重大影響，但人工智能已被廣泛用於我們的生活中，超出了我們可能意識到的範圍，從日常欺詐檢測和購物促銷，到更具爭議性的系統（例如面部識別）。
我們不知道技術的發展將如何影響世界，而對AI演變的最大影響之一就是基於雲的機器學習服務的爆炸式增長。
用外行的術語來說，機器學習是一種可以自我糾正並發展其算法以找到實現目標的最佳方法的軟件。
最近，我們看到基於應用程序編程接口（API）的單焦點服務的使用有了大幅增長，用於解決特定問題，例如翻譯、手寫、識別圖像中的內容甚至識別人臉。
旅遊業肯定可以比現在從機器學習中受益更多。
旅遊業對機器學習並非完全陌生。實際上，在價格和收益管理等特定領域，已有一些旅行社已經使用該技術有一段時間了。
結合機器人流程自動化（RPA）之類的技術，機器學習還可用於解決其他領域的重大效率挑戰，例如解決成本高昂的重複以及不正確的產品和合同，消除了製造商的痛苦成本和糟糕的客戶體驗。不僅有機會改善旅行公司的銷售方式，而且現在還可以確保公司銷售的產品也對客戶而言是最佳的。
在機器學習的世界中，有一個重複出現的短語：“數據，數據，數據……”。您擁有的越多，對您自己以及作為銷售公司的自己，就越瞭解，成功的機會就越大。
使用數據並將其放入機器學習服務中只會對公司有所幫助。必要的基於雲的機器學習服務可以訪問並可以使用。
無論是要改善客戶服務，簡化預訂，還是要增加附加功能來加價銷售，都不需要人工來解釋信息，由AI完成所有工作，而且一旦引入了這些服務，旅遊經營者就可以期待逐步得到改善。
確實沒有理由讓旅遊業不使用機器學習。在如此競爭的環境中，實際上，相當簡單的系統集成可以為旅行公司帶來巨大優勢。
