AI-agenter för resor och hotell
Vi bygger multi-agent-system som hanterar störningar, återbetalningar och gästförfrågningar i era GDS-, PMS- och betalsystem. De agerar inom era policyer och tariffregler, med en människa i beslutsloopen.
Boka en kostnadsfri konsultationBetrodda av företag i Europa och USA.
Vad är ett multi-agent-system inom resebranschen?
Ett multi-agent-system inom resebranschen är en uppsättning specialiserade AI-agenter för störningshantering, återbetalningar och avräkning, gästförfrågningar och policyer, som samordnas under en orkestrator och agerar direkt i kärnsystemen: GDS, NDC, PMS, betalningsinfrastruktur och bokföring. Till skillnad från en enskild chattbot äger varje agent en domän och eskalerar till en människa vid definierade beslutspunkter.
Problemen som är värda att automatisera först
En störning kostar er dubbelt
En gång i ombokningar och passagerarkompensation enligt EU 261, och en gång till i timmarna era mest erfarna medarbetare lägger på att reda ut en enda våg av inställda avgångar medan kön fortsätter växa.
Återbetalningar begraver ert backoffice
En enda tidtabellsändring från ett flygbolag kaskaderar ut i hundratals bokningar — var och en berör ert bokningssystem, er betalleverantör och er bokföring, och var och en väntar på att en människa ska stämma av den.
Rutinförfrågningar väntar i timmar
De flesta ligger helt inom policyn, men de väntar på era dyraste medarbetare, eftersom verktygen som skulle kunna lösa dem inte får skriva till ert property management-system.
Ett exempel på agentteam: vem gör vad
Ett multi-agent-system fungerar som ett team med tydliga roller. Här är en exempeluppställning för en reseverksamhet:
Resenär / ops-händelse
Orkestrator
Specialiserade agenter
Störningar
Avräkning
Gäster
Policy & compliance
Mänsklig godkännandegrind
Kärnsystem
GDS/NDC · PMS · betalningar · bokföring
Revisionsspår: varje beslut, indata och motivering loggas
Störnings-agent
Övervakar inställda avgångar och förseningar, tar fram ombokningsalternativ inom tariffregler och er policy, och verkställer efter godkännande — eller automatiskt inom trösklar ni sätter.
Avräknings-agent
Matchar återbetalningar och tidtabellsändringar mellan er bokningsmotor, betalleverantör och bokföring, och föreslår avstämningsposter för godkännande.
Gäst-agent
Löser gäst- och passagerarförfrågningar från början till slut i property management-systemet: bokningsändringar, specialönskemål, statusuppdateringar. Eskalerar allt utanför policyn.
Policy- & compliance-agent
Validerar varje åtgärd som de andra agenterna föreslår mot tariffregler, företagspolicy och passagerarrättigheter (EU 261) innan den sker.
Orkestrator
Fördelar arbetet, håller ordningen på operationerna och skriver revisionsspåret för varje beslut.
Alla implementeringar behöver inte alla fem. Discovery-fasen visar vilka två eller tre som betalar sig först.
Orkestrering, godkännandegrindar och revisionsspår fungerar på samma sätt i varje system vi levererar.
Se hur multi-agent-system fungerar
Så ser det ut i er verksamhet
Vad agenterna gör
Störningar & ombokning
Upptäck händelse → ta fram regelenliga ombokningsalternativ → omboka + meddela passageraren
Återbetalningar & avräkning
Upptäck tidtabellsändring → identifiera berörda bokningar → föreslå återbetalningsväg → stäm av efter godkännande
Gästservice
Klassificera förfrågan → agera i PMS → bekräfta och logga
Affärsresor
Validera förfrågan mot policyn → föreslå regelenligt alternativ → boka
Tilläggstjänster & merförsäljning
Läs bokningskontexten → ge ett passande erbjudande i kanalen → verkställ
Berörda system
Störningar & ombokning
GDS, NDC, CRM, betalning
Återbetalningar & avräkning
Bokningsmotor, PSP, bokföring
Gästservice
PMS, CRM, lojalitet
Affärsresor
GDS, OBT, ERP
Tilläggstjänster & merförsäljning
CRS, PMS, betalning
Vad vi mäter
Störningar & ombokning
Lösningstid per passagerare; kostnad per störning; NPS under störningen
Återbetalningar & avräkning
Eftersläpningens storlek; kostnad per återbetalning; dagar till avräkning
Gästservice
Andel ärenden stängda utan människa; tid till första svar
Affärsresor
Andel bokningar inom policy; besparing per resa
Tilläggstjänster & merförsäljning
Tilläggsintäkt per bokning; merförsäljningskonvertering
Vad agenterna gör
Berörda system
Vad vi mäter
Störningar & ombokning
Upptäck händelse → ta fram regelenliga ombokningsalternativ → omboka + meddela passageraren
GDS, NDC, CRM, betalning
Lösningstid per passagerare; kostnad per störning; NPS under störningen
Återbetalningar & avräkning
Upptäck tidtabellsändring → identifiera berörda bokningar → föreslå återbetalningsväg → stäm av efter godkännande
Bokningsmotor, PSP, bokföring
Eftersläpningens storlek; kostnad per återbetalning; dagar till avräkning
Gästservice
Klassificera förfrågan → agera i PMS → bekräfta och logga
PMS, CRM, lojalitet
Andel ärenden stängda utan människa; tid till första svar
Affärsresor
Validera förfrågan mot policyn → föreslå regelenligt alternativ → boka
GDS, OBT, ERP
Andel bokningar inom policy; besparing per resa
Tilläggstjänster & merförsäljning
Läs bokningskontexten → ge ett passande erbjudande i kanalen → verkställ
CRS, PMS, betalning
Tilläggsintäkt per bokning; merförsäljningskonvertering
Från första samtal till produktion
01
Architecture Discovery (2 veckor)
Vi kartlägger er process, era system och begränsningar. Ni får en referensarkitektur för ert fall, en rekommenderad autonominivå per steg och en prioriterad färdplan rangordnad efter affärsvärde — oavsett om ni bygger med oss eller inte.
02
Pilot i shadow mode (6-8 veckor)
Systemet kör parallellt med er nuvarande process, på skarp data, utan att skriva något. Ni jämför resultaten sida vid sida och ser exakt var det träffar rätt, var det har fel och vad driften kostar, innan det rör ett kärnsystem.
03
Produktion (8-12 veckor)
Integration med era system genom ett kontrollerat lager (MCP där det är möjligt), godkännandegrindar kopplade till era roller, revisionsspår påslaget, säkerhetsgranskning godkänd.
04
AgentOps (löpande)
Utvärderingssviter körs vid varje ändring. Vi övervakar träffsäkerhet, latens och kostnad per uppgift, och omvärderar hela systemet när en modellversion ändras — för en tyst modelluppdatering får aldrig tyst ändra era beslut.
01
Architecture Discovery (2 veckor)
Vi kartlägger er process, era system och begränsningar. Ni får en referensarkitektur för ert fall, en rekommenderad autonominivå per steg och en prioriterad färdplan rangordnad efter affärsvärde — oavsett om ni bygger med oss eller inte.
02
Pilot i shadow mode (6-8 veckor)
Systemet kör parallellt med er nuvarande process, på skarp data, utan att skriva något. Ni jämför resultaten sida vid sida och ser exakt var det träffar rätt, var det har fel och vad driften kostar, innan det rör ett kärnsystem.
03
Produktion (8-12 veckor)
Integration med era system genom ett kontrollerat lager (MCP där det är möjligt), godkännandegrindar kopplade till era roller, revisionsspår påslaget, säkerhetsgranskning godkänd.
04
AgentOps (löpande)
Utvärderingssviter körs vid varje ändring. Vi övervakar träffsäkerhet, latens och kostnad per uppgift, och omvärderar hela systemet när en modellversion ändras — för en tyst modelluppdatering får aldrig tyst ändra era beslut.
Se hur vi har hjälpt våra kunder
Inbäddad AI i en cybersäkerhetsplattform som betjänar Fortune 500-kunder: genom att bädda in ett konversationellt AI-lager i plattformen kortade vi kundernas onboardingtid med 95 % och förvandlade ett kvartalsrapporteringsverktyg till ett dagligt beslutsstödssystem.
Varför oss
Därför väljer företag oss
Vi är ett 50 personer starkt, tvärfunktionellt mjukvaruutvecklingsteam i Warszawa, Polen, som bygger teknik med ROI, stark styrning och verklig adoption.
år av leverans av digitala produkter
grundat 2016
levererade produkter
webb & mobil
experter ombord
Produkt- & UX-designers, mjukvaruingenjörer, AI-specialister, PM:ar
kund-NPS
Hyllade för kommunikation, tempo och kvalitet
betjänade kontinenter
Nordamerika, Sydamerika, Europa, Asien, Afrika
Vanliga frågor
Vilken störning skulle ni lämna över till agenter först?
Berätta hur störningar, återbetalningar och gästförfrågningar flödar genom er verksamhet idag. Vi berättar vilken process agenterna bör ta först, vilken autonominivå som är säker och hur piloten skulle se ut.
Jobba med ett team betrott av Siemens, PwC och Toyota.
