Applying Artificial intelligence and Big data analysis in predicting the effectiveness of Strategic decision-making in the Hotel Industry - Decision Support System
यह अध्ययन एक एआई-संचालित निर्णय सहायता प्रणाली का प्रस्ताव करता है जो होटल उद्योग में रणनीतिक निर्णयों की प्रभावशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए विषम बिग डेटा स्ट्रीम और एन्सेम्बल मशीन लर्निंग मॉडल को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ट्री-आधारित एल्गोरिदम वित्तीय सुधार के पूर्वानुमान में पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और साथ ही पूंजी आवंटन एवं ग्राहक भावना को सफलता के प्रमुख निर्धारकों के रूप में पहचानते हैं।
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उच्च दांव वाले व्यवसाय की दुनिया में, एक फलते-फूलते उद्यम और एक विफल होने वाले उद्यम के बीच का अंतर अक्सर एक एकल, महत्वपूर्ण चुनाव पर निर्भर करता है: पैसा कहाँ लगाना है। दशकों से, होटल उद्योग के नेताओं ने इन रणनीतिक निर्णयों को अनुभव, अंतर्ज्ञान और उन रिपोर्टों के आधार पर लिया है जो पहले ही हो चुके घटनाक्रमों को पीछे मुड़कर देखती हैं। वे यह तय करने के लिए कि क्या एक नया विंग बनाना है, ऋण पुनर्गठन करना है, या अपनी मूल्य निर्धारण रणनीति बदलनी है, पिछले वित्तीय विवरणों की समीक्षा करते थे और उम्मीद करते थे कि भविष्य भी अतीत के समान ही होगा। हालाँकि, आधुनिक बाजार इस पुराने दृष्टिकोण के लिए बहुत तेज़ और बहुत जटिल है। उपभोक्ताओं की पसंद रातों-रात बदल जाती है, आर्थिक स्थितियाँ अनिश्चित रूप से घटती-बढ़ती रहती हैं, और उपलब्ध जानकारी की विशाल मात्रा अत्यधिक बोझिल हो जाती है। इससे निपटने के लिए, एक नया दृष्टिकोण उभरा है जो व्यावसायिक रणनीति को एक जुए की तरह नहीं बल्कि एक विज्ञान की तरह मानता है, जो एक भी डॉलर खर्च करने से पहले यह भविष्यवाणी करने के लिए डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग करता है कि क्या होने वाला है।
यह बदलाव दो शक्तिशाली उपकरणों के मिलकर काम करने पर निर्भर करता है। पहला है बिग डेटा, जो सरल शब्दों में कई अलग-अलग स्थानों, जैसे कि आधिकारिक वित्तीय रिकॉर्ड, उद्योग रिपोर्ट और यहाँ तक कि ऑनलाइन ग्राहक समीक्षाओं के असंरचित टेक्स्ट से जानकारी के विशाल संग्रह को कहते हैं। दूसरा है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से मशीन लर्निंग नामक एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम। कठोर, पूर्व-लिखित नियमों का पालन करने वाले पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, मशीन लर्निंग एक कंप्यूटर को डेटा में पैटर्न को अपने आप समझने की अनुमति देती है। यह सीखने में सक्षम है कि कारकों के कौन से संयोजन—जैसे कि एक कंपनी पर कितना कर्ज है, पिछले साल उसने कितना लाभ कमाया था, और उसके ग्राहक कितने खुश हैं—भविष्य में सफलता या विफलता की ओर ले जाते हैं। इन प्रणालियों को ऐतिहासिक डेटा खिलाकर, शोधकर्ता उन्हें उच्च सटीकता के साथ भविष्य के निर्णयों के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं।
तय दो विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता, ट्रिनह क्वांग मिन्ह ने यह परीक्षण करने के लिए कदम उठाया कि क्या बिग डेटा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का यह संयोजन वास्तव में होटल के कार्यकारियों को बेहतर रणनीतिक विकल्प चुनने में मदद कर सकता है। इस अध्ययन ने वियतनाम के होटल उद्योग पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक तेजी से बढ़ते और महत्वपूर्ण अस्थिरता वाले बाजार के रूप में जाना जाता है। शोधकर्ता ने विभिन्न होटल कंपनियों से 2010 से 2025 तक के एक दशक की जानकारी एकत्र की। इसमें साइगोंटूरिस्ट और विनपर्ल जैसे प्रमुख समूहों की विस्तृत, ऑडिट की गई वित्तीय रिपोर्ट शामिल थीं, साथ ही छोटी, सूचीबद्ध कंपनियों और बुटीक होटलों का डेटा भी शामिल था। डेटा केवल संख्याओं तक सीमित नहीं था; इसमें उद्योग के बेंचमार्क जैसे औसत कमरे की दरें और अधिभोग (ऑक्यूपेंसी) संख्या, साथ ही सार्वजनिक भावना को मापने के लिए ऑनलाइन ग्राहक समीक्षाओं का कच्चा टेक्स्ट भी शामिल था।
शोध के मुख्य भाग में विभिन्न व्यावसायिक परिदृश्यों का अनुकरण करने में सक्षम एक डिजिटल इंजन बनाने का कार्य शामिल था। शोधकर्ता ने एकत्र किए गए डेटा को व्यवस्थित किया, उसमें मौजूद कमियों को भरा और संख्याओं को इस तरह से व्यवस्थित किया ताकि उन्हें विभिन्न आकार की कंपनियों के बीच निष्पक्ष रूप से तुलना किया जा सके। फिर, उन्होंने कई अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल को भविष्यवक्ता के रूप में प्रशिक्षित किया। इनमें से कुछ मॉडल पारंपरिक सांख्यिकीय विधियाँ थे, जबकि अन्य अधिक उन्नत, ट्री-आधारित सिस्टम थे जो चरों के बीच जटिल, गैर-रेखीय संबंधों को संभाल सकते थे। लक्ष्य यह देखना था कि कौन सा मॉडल यह बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है कि एक विशिष्ट रणनीतिक निर्णय, जैसे कि पूंजी निवेश या पुनर्गठन योजना, वित्तीय सुधार और दीर्घकालिक सफलता की ओर ले जाएगा।
परिणामों ने संकेत दिया कि उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से XGBoost और रैंडम फॉरेस्ट जैसे ट्री-स्ट्रक्चर्ड एन्सेम्बल पर आधारित मॉडल, व्यापक बेंचमार्क में पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं। बहु-अवधि वित्तीय सुधार की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए परीक्षणों में, सबसे परिष्कृत मॉडल ने 91 प्रतिशत से अधिक की सटीकता प्राप्त की। हालाँकि, अध्ययन स्पष्ट रूप से चेतावनी देता है कि जब मॉडल का परीक्षण एक बहुत छोटे, विशिष्ट नमूना सेट (केवल छह नमूने) पर किया गया, तो इसने 100% सटीकता प्राप्त की, जिसे लेखक ने "ओवरफिटिंग" और उच्च डेटा पृथकशीलता (डेटा सेपेरेबिलिटी) के कारण बताया है, न कि वास्तविक सामान्यीकरण के कारण। पेपर में उल्लेख है कि हालांकि मॉडल पुराने रेखीय तरीकों की तुलना में व्यावसायिक कारकों के बीच गैर-रेखीय कनेक्शन को पहचानने में बेहतर थे, लेकिन छोटे टेस्ट सेट पर पूर्ण स्कोर संभवतः सीमित नमूना आकार के कारण था, और बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन के लिए सामान्यीकरण क्षमताओं को अनुकूलित करने हेतु और अधिक डेटा की आवश्यकता है।
सफलता या विफलता की भविष्यवाणी करने के अलावा, शोध ने यह भी उजागर किया कि वास्तव में वे कौन से कारक हैं जो उन परिणामों को संचालित करते हैं। कंप्यूटर किस जानकारी पर सबसे अधिक निर्भर करता है, इसका विश्लेषण करके, अध्ययन ने रणनीतिक सफलता के पीछे के प्रमुख कारकों की पहचान की। सबसे महत्वपूर्ण चालक पूर्व-निर्णय वित्तीय स्वास्थ्य थे, विशेष रूप रूप से एक कंपनी द्वारा अपनी संपत्तियों के सापेक्ष कितना कर्ज वहन किया गया और वह पूंजी परियोजनाओं पर कितना खर्च कर रही थी। इन वित्तीय मेट्रिक्स ने भविष्यवाणिय शक्ति के एक तिहाई से अधिक हिस्से का योगदान दिया। दूसरा सबसे महत्वपूर्ण कारक कंपनी का ऐतिहासिक परिचालन प्रदर्शन था, जैसे कि सकल परिचालन लाभ और उपलब्ध कमरे से प्रति राजस्व (रेवेन्यू पर रूम)। दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन में पाया गया कि असंरचित ग्राहक भावना—ऑनलाइन समीक्षाओं में व्यक्त की गई भावनाएँ—एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती थी, जो एक मार्केट मॉडरेटर के रूप में कार्य करती है जो यह प्रभावित कर सकती है कि किसी बड़े निर्णय के बाद एक होटल कितनी तेज़ी से उबरता है।
इस कार्य का अंतिम लक्ष्य केवल एक बेहतर भविष्यवाणी उपकरण बनाना नहीं था, बल्कि होटल बोर्डों और कार्यकारियों के लिए एक व्यावहारिक निर्णय-सहायता प्रणाली बनाना था। यह प्रणाली नेताओं को महंगे रणनीतियों के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले "क्या-अगर" (what-if) सिमुलेशन चलाने की अनुमति देती है। वे सिस्टम से ऐसे प्रश्न पूछ सकते हैं जैसे, "यदि हम एक नया विंग बनाने के लिए इतना कर्ज लेते हैं, तो यह तीन वर्षों में हमारे लाभ को कैसे प्रभावित करेगा?" या "यदि हम अभी अपनी मूल्य निर्धारण रणनीति बदलते हैं, तो ग्राहक भावना हमारे अधिभोग को कैसे प्रभावित करेगी?" अध्ययन सुझाव देता है कि इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करके, होटल नेता अंतर्ज्ञान पर निर्भर रहने के बजाय जोखिमों और संभावित पुरस्कारों की स्पष्ट, साक्ष्य-आधारित समझ के साथ उच्च-दांव वाले निर्णय ले सकते हैं।
हालांकि निष्कर्ष उत्साहजनक हैं, शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि अध्ययन की सीमाएं हैं, मुख्य रूप से अंतिम परीक्षण के लिए उपयोग किए गए डेटासेट के आकार के कारण। मॉडल को वियतनामी होटल डेटा के एक विशिष्ट सेट पर प्रशिक्षित किया गया था, और हालांकि परिणाम उस संदर्भ में अत्यधिक सटीक थे, शोधकर्ता ने कहा कि भविष्य के कार्यों में भविष्यवाणियों को हर जगह सही साबित करने के लिए विभिन्न क्षेत्रों के व्यापक रेंज के होटलों को शामिल करने के लिए विस्तार किया जाना चाहिए। इसके बावजूद, अध्ययन आतिथ्य व्यवसायों के प्रबंधन के एक नए तरीके के लिए एक मजबूत नींव प्रदान करता है। यह प्रदर्शित करता है कि ऐतिहासिक वित्तीय डेटा को आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़कर, होटल उद्योग अपने भविष्य को देखने के लिए एक शक्तिशाली नए लेंस प्राप्त कर सकता है, जिससे अनिश्चितता को एक प्रबंधनीय चर में और रणनीतिक योजना को एक सटीक विज्ञान में बदला जा सकता है।
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