慧科夥科大推香港旅游指數預測本港酒店房價變化誤差僅4%

香港科技大學工商管理學院（科大商學院）夥慧科訊業（慧科）推出香港首個利用人工智能展望旅遊業短期走勢的「慧科–香港科技大學旅遊指數」（慧科科大旅遊指數），當中最準確的模型要數即月本港酒店房價，預測誤差可低至4%。

香港首創人工智能旅遊指數

慧科科大旅遊指數由綜合指數由訪旅客人數指數、酒店入住率指數及酒店平均每日房價指數綜合而成，旨在協助預測旅客到訪香港的意欲。

兩間機構會透過分析內地社交媒體平台（小紅書、抖音、BiliBili、微博）、網上旅行社及旅遊論壇（窮遊論壇、去哪兒旅行、磨房論壇等）的逾1,000萬條數據後，利用自然語言處理及機器學習等先進人工智能技術構建內地旅客訪港意欲的預測模型期望協助行業持份者制訂前瞻性政策及商業部署，支持旅遊業的長遠發展。

慧科科大旅遊指數的預測模型亦會參考歷史數據以及20多項影響旅遊業市道的因素，包括分析社交/網上媒體帖文後得出的旅遊意願及取態概況。指數以2018年的數據為100點作基準，7月份最新報92.16點，按月升近18%，科大商學院客座副教授何超稱趨勢反映本港旅遊業仍處於復蘇過程。

他強調指數在個別月份或會有較明顯的波動，反映的可能是個別特殊或季節性因素，建議參考指數數據時應著目於趨勢。

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就住指數預測準確度，科大商學院資深副院長許佳龍教授指預測即月酒店平均每日房價模型的MAPE（平均絕對百份比誤差）為0.04，即預測誤差可低至4%，而預測下月或兩個月後的酒店房價模型預測誤差則分別為6%及5％。

許佳龍表示，採用內地社交媒體數據是因為本港目前旅客數目有八成都來自內地，未來會考慮納入其他地方、其他語言的數據以加推指數的準確度，例如目前指數的參考因素中側重觀光客，未必能全面反映商務旅客的需要。

至於指數中的外生變量中除了公眾假期、氣溫、學生假期等容易理解的因素外，甚至包括了空氣質素。慧科高級數據科學家趙竟辛解釋，制作指數初期會將大量因素投入運算，最終得出具價值的外生變量可能反映住一些無法採集到的隱含變量，至於該隱含變量是什麼目前仍無法解答。

對於網絡水軍的對指數影響，何超認為此類打手的評論亦確實會左右遊客的訪港意欲。

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