[Liberius Technology Co., Ltd.] Vượt qua khủng hoảng nhân sự ngành khách sạn: Hỗ trợ nhân viên bằng \"Hotelwee\", Đối tác AI lưu trữ chuyên môn thực tế

Ban điều hành phải dọn phòng: Sự sụp đổ nhân sự nghiêm trọng trong ngành khách sạn

Xin chào tất cả mọi người. Tôi tên là Hiroyuki Nagimitsu, Giám đốc điều hành của Liberius Technology Co., Ltd. Hôm nay, tôi rất vui mừng được trình bày về nền tảng đồng hành AI của chúng tôi, \"Hotelwee\", giúp hỗ trợ các hoạt động hàng ngày của nhân viên khách sạn. Xin cảm ơn.

Trước khi xây dựng nền tảng của mình, chúng tôi đã phỏng vấn nhiều nhà vận hành trong ngành khách sạn. Những gì chúng tôi phát hiện ra là một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng: tình trạng thiếu lao động đang đẩy các khách sạn đến bờ vực sụp đổ. Tại một chuỗi khách sạn lớn liên kết với đường sắt, tình trạng thiếu nhân viên thực địa nghiêm trọng đến mức các giám đốc điều hành từ trụ sở chính phải đến dọn phòng hàng ngày.

Mặc dù lượng khách du lịch quốc tế tăng gấp đôi số lượng yêu cầu của khách hàng, các khách sạn vẫn thiếu thời gian để đào tạo nhân viên bán thời gian, dẫn đến tỷ lệ luân chuyển nhân sự lên tới 27% — cao hơn gấp đôi mức trung bình của tất cả các ngành công nghiệp.

Tôi tin rằng vấn đề cốt lõi làm kiệt sức những nhân viên khách sạn thực địa nằm ở ba khoảng cách quan trọng:

1. Không thể đào tạo: 45% lực lượng lao động khách sạn là nhân viên không chính thức với tỷ lệ luân chuyển cao. Tuy nhiên, nhân viên giàu kinh nghiệm quá bận rộn với các công việc hàng ngày để đào tạo người mới. Kết quả là nhân viên mới không thể cung cấp dịch vụ chất lượng, tạo ra một vòng lặp suy giảm tiêu chuẩn dịch vụ.

2. Không thể chia sẻ: Hoạt động khách sạn phụ thuộc vào vô số quy tắc bất thành văn và kiến thức ngầm — chẳng hạn như việc lau khô khay nhà hàng nhanh hơn bằng cách đặt chúng theo các hướng xen kẽ. Vì những công việc này không được ghi chép lại nên việc đào tạo hoàn toàn phụ thuộc vào từng cơ sở riêng lẻ, dẫn đến các tiêu chuẩn không nhất quán.

3. Không thể giám sát: Quản lý không thể theo dõi ai đang làm việc ở đâu theo thời gian thực. Do đó, hiệu suất của nhân viên (như tốc độ dọn dẹp và độ chính xác) không được công nhận, làm giảm tinh thần và dẫn đến tỷ lệ luân chuyển cao.

Để thu hẹp các khoảng cách này, chúng tôi đã phát triển một đối tác AI học hỏi từ các nhân viên kỳ cựu để số hóa và chia sẻ chuyên môn thực tế.

AI học từ các ghi chú viết tay: Giải pháp tức thì cho các yêu cầu của khách hàng

Hotelwee là một đối tác AI học hỏi từ các ghi chú viết tay, hình ảnh và quy trình tiêu chuẩn của nhân viên kỳ cựu để số hóa và lưu trữ chuyên môn thực tế.

Với Hotelwee, ngay cả những nhân viên bán thời gian chưa có kinh nghiệm cũng có thể cung cấp dịch vụ chất lượng như nhân viên kỳ cựu bằng cách chỉ cần làm theo các hướng dẫn từng bước được gửi trên điện thoại thông minh của họ.

Ví dụ, khi một khách hàng quét mã QR trong phòng và nhắn tin \"máy điều hòa đang phát ra tiếng động lạ\", nó ngay lập tức xuất hiện dưới dạng một nhiệm vụ trên điện thoại thông minh của nhân viên. Bằng cách mở trợ lý AI, nhân viên ngay lập tức nhận được các bước khắc phục sự cố dựa trên mẫu máy điều hòa — chẳng hạn như \"trước tiên hãy kiểm tra bộ lọc\" hoặc \"liên hệ với quầy lễ tân để bắt đầu quy trình đổi phòng\". Nhân viên không còn cần phải gọi điện thoại nội bộ để tìm người biết giải pháp.

Chúng tôi không chỉ hướng tới việc thay thế phần mềm hiện có. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là một đại lý AI dọc hoàn toàn tự động giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và giới hạn các điểm chạm.

Khi dữ liệu hiệu suất được tích lũy, nền tảng sẽ cho phép đánh giá nhân viên một cách khách quan, dự báo nhu cầu phòng khách sạn và dự đoán hư hỏng thiết bị (chẳng hạn như dự đoán khi nào cần thay thế máy điều hòa).

25 năm chuyên môn DX: Thúc đẩy PoC với các chuỗi khách sạn đường sắt lớn

Tôi đã dành 25 năm qua để dẫn dắt các sáng kiến chuyển đổi số (DX), chuyên về các hệ thống đa kênh hợp nhất các hoạt động trực tuyến và ngoại tuyến. Đã từng xây dựng các hệ thống quản lý phòng khách sạn trong quá khứ, tôi nhận thấy rằng các bộ phận hành chính của khách sạn không thay đổi trong hai mươi năm qua. Nhận thức này đã thúc đẩy tôi tạo ra Hotelwee.

Cơ sở hạ tầng của Hotelwee được xây dựng trên AWS, tích hợp nền tảng tích hợp API n8n và nhiều đại lý AI chuyên dụng. Mặc dù công nghệ cơ bản đã được thiết lập, lợi thế cốt lõi của chúng tôi nằm ở việc chú thích dữ liệu độc quyền, ánh xạ các thuật ngữ chuyên ngành khách sạn và các quy trình ngầm để tối đa hóa độ chính xác của phản hồi AI.

Trong khi các Hệ thống quản lý thuộc tính (Property Management System - PMS) hiện tại rất phức tạp và yêu cầu hơn một tuần đào tạo cho nhân viên mới, Hotelwee cung cấp một UX di động trực quan kết nối với PMS để đơn giản hóa quy trình làm việc hàng ngày ngay lập tức.

Chúng tôi hiện đang ở giai đoạn gọi vốn hạt giống (seed stage). Chúng tôi đang đàm phán các thỏa thuận Thử nghiệm chứng minh giá trị (PoC) cụ thể với các chuỗi khách sạn lớn liên kết với đường sắt, bao gồm Seibu Prince Hotels, Odakyu và Keio Plaza Hotels. Chúng tôi cũng đang tìm kiếm các khách sạn độc lập có thể đưa ra quyết định nhanh chóng để bắt đầu PoC.

Trọng tâm trước mắt của chúng tôi là 17.000 khách sạn thương mại và thành phố của Nhật Bản, nhằm mục tiêu xây dựng một cơ sở hạ tầng hỗ trợ nhân viên thực địa trong bối cảnh du lịch bùng nổ sau đại dịch. Chúng tôi đang gọi vốn hạt giống và mong muốn được kết nối với các nhà đầu tư và đối tác khách sạn. Xin cảm ơn.

Hỏi đáp và Phản hồi

Ông Ito (Người bình luận): Cảm ơn ông Nagimitsu. 25 năm kinh nghiệm DX của ông rõ ràng đã mang lại cho ông sự hiểu biết sâu sắc về những thách thức thực tế trong hoạt động khách sạn.

Với rất nhiều ngành cần DX, tại sao lại tập trung cụ thể vào các bộ phận hành chính khách sạn?

Ông Nagimitsu: Theo dữ liệu của Văn phòng Nội các, lĩnh vực ăn uống và lưu trú xếp hạng thấp nhất về năng suất và tăng trưởng lao động, giảm xuống dưới cả ngành xây dựng và dịch vụ bưu chính.

Trong khi các nhà hàng đang tự động hóa thông qua đặt món di động, các bộ phận hành chính của khách sạn vẫn chưa phát triển. Trong một lĩnh vực mà 45% nhân viên là lao động tạm thời, việc đào tạo họ trên các nền tảng PMS phức tạp là một điểm đau phổ biến mà cả Hilton và Ritz-Carlton đều gặp phải. Tôi bắt đầu việc này vì nếu chúng tôi không giải quyết, sẽ không ai giải quyết.

Ông Ito: Cung cấp một UX di động bỏ qua đào tạo và tái hiện hiệu suất của nhân viên kỳ cựu là rất hợp lý cho lực lượng lao động tạm thời.

Làm thế nào để ông bảo vệ sở hữu trí tuệ của mình? Điều gì ngăn cản các đối thủ cạnh tranh sao chép cách tiếp cận số hóa các quy trình ngầm của ông?

Ông Nagimitsu: Mặc dù chúng tôi sử dụng các công cụ tiêu chuẩn như AWS và n8n, lợi thế độc quyền của chúng tôi là chú thích dữ liệu theo từng lĩnh vực cụ thể. Chúng tôi đã xây dựng các tập dữ liệu tùy chỉnh ánh xạ các thuật ngữ khách sạn và các quy trình vật lý ngầm vào mô hình AI của mình. Việc tích lũy dữ liệu tùy chỉnh này là rào cản cạnh tranh chính của chúng tôi.

Ông Ito: Ở giai đoạn hạt giống trong khi đang đàm phán PoC với các chuỗi lớn là rất hứa hẹn. Việc đảm bảo các nghiên cứu tình huống đầu tiên của ông nên là ưu tiên hàng đầu. Chúc ông những điều tốt đẹp nhất.

Ông Nagimitsu: Xin cảm ơn ông. Chúng tôi sẽ tập trung hoàn toàn vào việc chuyển đổi các hoạt động thực địa.