何十年もの間、旅行リスク管理は地図に焦点を当て、戦争地帯、市民の不安、または健康危機に基づいて「高リスク」の目的地にフラグを立てました。しかし、地図は全体の物語を語っているわけではありません。リスクとは、あなたがどこに行くかだけでなく、あなたが誰であるかについても同様です。
ほとんどの伝統的な旅行リスクモデルは、ビジネスマン、観光客、女性など、一般的な旅行者のプロファイルを中心に構築されています。しかし、人々はペルソナではありません。彼らは階層的で複雑であり、リスクもそうです。
例えば、女性一人旅は、性別だけでは定義されません。彼女は、アラブ首長国連邦に旅行する若いLGBTQコンサルタントかもしれません。彼女のアイデンティティは、高いリスクにさらされています。頻繁に飛行する幹部は、目に見えない健康状態を管理している可能性もあります。イランのパスポートでイスラエルに旅行する技術請負業者は、同じ旅行で英国の同僚とはまったく異なるリスクプロファイルに直面しています。
これらのリスクは従来のヒートマップには表示されませんが、現実的で、非常に個人的なものであり、生命を脅かす可能性があります。人々がどこに行くかはまだ重要ですが、彼らが誰であるかは、彼らのリスクを本当に定義します。彼らの脆弱性を形作るのは、この個人的な文脈です。これは、AIがギミックとしてではなく、旅行の安全性を評価し、管理する方法を再構築する重要なツールとして登場します。
読み取りからリスクの予測とパーソナライズまで From reading to predicting and personalizing risk
古いモデルは、何かが起こるまで待って、事件の後に旅行警報を送りました：「パリで攻撃がありました。」役に立ちましたか？ たぶん。しかし今日、人工知能（AI）はゲームを変えています。
ニュースやソーシャルメディアから旅行パターンまで、リアルタイムのデータストリームを分析することで、AIは混乱を予測し、旅行者が混乱に巻き込まれる前に警告することができます。明日のアプローチは、「この地区では来週、不安が起こりそうです。事態がエスカレートする前に、旅程を調整しましょう」となります。
さらに強力なのは、これらのアラートをパーソナライズするAIの能力です。誰もが同じリスクに直面するわけではありません。平均的な旅行者にとって「低リスク」とマークされた都市は、トランスジェンダー、宗教的少数派、または国境や地方自治体とのやり取り中に不要な注意を引く可能性のあるアイデンティティマーカーを持っている人にとって、依然として危険である可能性があります。AIツールは、一般的な警告を送信する代わりに、旅行者の固有のプロファイル、目的地、状況に合わせた暗号化された目立たないメッセージを配信できます。これらのアラートは、パーソナライズされ、関連性があり、最も重要なのは、プライベートです。反応から予測、パーソナライゼーションへの移行は、AIがその価値を真に証明する場所です。
AIは単独では機能しません AI doesn’t work alone
はっきりさせておきましょう：AIは完璧ではありません。膨大な量のデータを処理し、リスクパターンを特定することはできますが、恐怖を経験したり、安全があなたにとってどのように感じるかを理解したりしません。夜間のインシデント率が高い地区にフラグを立てるかもしれませんが、一人旅の人が歩いているときに感じるかもしれない静かな不安を感じることはできません。文だから、化的ニュアンスや、その場所を歓迎されていると感じるか、そうでないかを解釈するのに苦労します。
また、AIはデータなしでは機能せず、そしてこの点が、非常にセンシティブな問題を孕んでいます。AIの有効性は、国籍、性自認、健康状態、性的指向などのデータポイントを含む詳細な旅行者プロファイルへのアクセスにかかっています。これは非常に個人的な情報です。よりスマートなシステムを構築することは、決してプライバシーを犠牲にしてはなりません。問題は、カスタマイズされた安全性を提供しながら、旅行者のデータをどのように保護するかということです。一部の企業は現在、安全なデジタル旅行ウォレット、つまりIDデータをローカルに保存し、暗号化して精査されたシステムでのみアクセスできるようにするツールを検討しています。
旅行リスク管理にAIを統合することは、倫理的なデータガバナンス、透明性、旅行者管理と密接に合わせなければなりません。旅行者がシステムを信用しなければ、彼らはそれを使用しません、そしてそれは安全上の失敗につながります。AIがリスク管理の戦術的側面を引き継ぐにつれて、旅行マネージャーの役割は進化しています。彼らは意思決定者、支持者、そしてAIが再現できない人間の判断になりつつあります。彼らの仕事は、システムが不十分になったときに介入することです。
サイロ問題 The silo problem
AIの約束にもかかわらず、その完全な可能性は依然として永続的な問題である断片化によって妨げられています。旅行マネージャー、サプライヤー、テクノロジープラットフォーム、保険会社はそれぞれ安全パズルのピースを持っていますが、あまりにも頻繁に、彼らは孤立して運営されています。システム同士が通信しないと、人々は隙間から落ちてしまいます。
メキシコシティに飛行機で到着したイギリス人旅行者の例を例にとります。AIはホテルの近くで潜在的な脅威にフラグを立てますが、旅程管理システムはそれを認識しません。同社の方針では、直前のホテルの変更は許可されていません。結果は？旅行者は立ち往生している。データが間違っていたからではなく、システムが整列していなかったからです。
リーダーシップの時 Time for leadership
AIはすでに旅行リスクに対する考え方を再構築していますが、それは大胆かつ責任を持って使用する場合に限ります。例えば、米国では、2024年に企業の82%が出張管理にAIを使用しており、2023年の69%から増加しています。AIが公平かつ効果的に適用されることを保証するには、強力なリーダーシップが不可欠です。
つまり、テクノロジーだけでなく、データガバナンス、旅行者教育、人間の監視、倫理政策など、テクノロジーをサポートするエコシステムに投資することを意味します。
旅行者が必要としているのは、アラートの数ではなく質のより良いものを必要としています：スマートで、タイムリーで、そして自分に関連性がある情報です。リスクを特定するだけでなく、誰がリスクにさらされているかを理解することです。この変化を受け入れる企業は、リスクを減らすだけではありません。彼らは信頼を築き、人々を守り、旅行の未来をリードします。
結局のところ、これはAIの話だけではありません。それは、実際の人々が実際のリスクに直面し、最終的に彼らが誰であるかを判別されることについての話です。彼らが「ありのままの自分」として、やっと認識されるようになるということでもある。
著者について…
Suzanne SangioveseはRisklineのCEOです。
【出典：Phocuswire 翻訳記事提供：業界研究 世界の旅行産業】
