6、酒店量子计算与机器学习算法在物业管理系统中的应用

酒店量子计算与机器学习算法在物业管理系统中的应用

1. 酒店预订与折扣策略

酒店为避免因空房造成潜在损失，会采取多种策略吸引客人预订房间。

• 基于需求的折扣分配 ：前台模块允许在特殊场合、针对旅行社、旅游运营商、航空公司、企业公司和贵宾提供折扣。当酒店入住率达到 20% - 25% 时，为提高入住率，房价需与其他竞争对手竞争。部分物业管理系统（PMS）为半自动化，即使是全自动化系统，房价调整也需酒店管理层决定。PMS 还提供诸如与登记台对账、支持二维码入住等功能。与 PMS 相关的模块包括预订、客房服务、水疗、健康和健身等。要进行折扣分配，PMS 必须配备借助机器学习的收益管理系统。
• 时长控制 ：酒店和度假村根据情况和需求分配房间时，会优先考虑长住客人。由于酒店房间被视为易腐产品，通常会提供低于标准房价的折扣。时长控制的目的是为长住客人提供空间，避免接受短期（如一天或半天）预订，以免影响整体收益。酒店 PMS 实现自动预订时，可通过集成收益管理软件来阻止团体预订房间，这也为量子物业管理系统（QPMS）在关键时期做出决策创造了机会。

2. 全球分销系统（GDS）与在线旅行社（OTA）

• 全球分销系统（GDS） ：GDS 是一种计算机化网络，可将酒店的房源信息和收费情况发送给旅游行业的专业人士和旅行社。在旅游业中使用 GDS 可扩大住宿的可获取性，确保相关机构之间通信的及时性和高效性。GDS 主要整合了大型航空公司、汽车租赁公司和酒店集团。借助现代信息技术，GDS 使客人能够从全球任何地