Amadeus запускает ИИ-инструмент для прогнозирования корпоративных поездок. Есть ли аналоги в России?

В сентябре 2025 года технологический гигант Amadeus анонсировал запуск нового модуля искусственного интеллекта — Corporate Demand Forecasting AI — в рамках своей платформы управления корпоративными поездками Amadeus Travel Platform. Решение предназначено для туроператоров, TMC (Travel Management Companies) и крупных корпораций, стремящихся оптимизировать планирование командировок.

Как это работает?

Система анализирует:

• исторические данные по командировкам (направления, частота, длительность, стоимость);
• корпоративные календари (в анонимизированном виде);
• макроэкономические индикаторы (курсы валют, цены на топливо, геополитические риски);
• сезонные и отраслевые тренды.

На основе этих данных ИИ прогнозирует объём и структуру деловых поездок на 3–12 месяцев вперёд с точностью до 85–90%, согласно внутренним тестам Amadeus. Это позволяет компаниям:

• заранее блокировать объёмы по выгодным тарифам;
• оптимизировать travel-политики;
• сократить last-minute бронирования, которые в среднем на 30–50% дороже.

Первыми пилотными партнёрами стали Lufthansa Group, Siemens и несколько европейских TMC.

Есть ли аналоги на российском рынке?

На октябрь 2025 года прямых аналогов Amadeus Corporate Demand Forecasting AI в. России нет — ни одна локальная платформа не предлагает предиктивного моделирования спроса на основе ИИ, внешних данных и корпоративных календарей. Однако на рынке представлены несколько технологичных решений для управления корпоративными поездками, каждое со своей специализацией:

 — «Ракета» — специализируется по аналитике расходов и контролю тревел-политик. Платформа использует ИИ для выявления аномалий (например, бронирований вне лимитов), но не прогнозирует будущий спрос. Фокус — на ретроспективной оптимизации.

Дмитрий Кривошеев, генеральный директор цифровой платформы для организации командировок и управления расходами Ракета:

Прогнозирование корпоративных поездок с помощью ИИ — логичный следующий шаг для TravelTech-рынка в России, и существуют предпосылки реализации таких решений (в других отраслях активно развивают ИИ-инструменты). Основной вызов здесь видится не в технологиях, а в наличии, доступности и качестве данных: корпоративные календари, ERP и бронирования в компаниях часто разрознены, значительный объем рынка не оцифрован.

При этом эффект от внедрения на текущий момент неоднозначный: ИИ точно позволит планировать бюджеты и вносить изменения в тревел-политики компаний, однако сейчас, вполне вероятно, потребуются значительные ресурсы на поддержание ИИ-инфраструктуры.

 

— Corteos — ориентирован на крупный и средний бизнес, предлагает глубокую интеграцию с ERP (1С, SAP) и централизованное бронирование через GDS. Аналитика ограничена историческими данными; прогнозирование не реализовано, однако, по сообщениям представителей компании, в скором времени запуск предиктивной аналитики состоится. Также имеет отдельный модуль Corteos Expenses для управления командировочными и иными расходами.

«В Corteos мы активно работаем над внедрением предиктивной аналитики — в ближайшее время планируем запустить интеллектуальные дашборды, которые позволят клиентам не только анализировать исторические данные, но и прогнозировать будущие тренды. При этом мы остаёмся лидером российского рынка по объёму онлайн-транзакций и числу активных пользователей. Это даёт нам доступ к крупнейшему массиву реальных данных о корпоративных поездках в стране, что становится ключевым преимуществом при построении точных отчётов и надёжных прогнозных моделей», — Михаил Поливанов, директор по продажам Corteos.

 — BizOnTrip — B2B-платформа для TMC и корпоративных компаний. Обеспечивает единое окно бронирования, гибкие настройки travel-политик и white-label решения, но не включает ИИ-прогнозы.

 — Trivio — специализируется на автоматизации бронирования и отчётности для корпоративных клиентов. Имеет базовую аналитику по расходам, но не использует внешние данные или машинное обучение для прогнозирования.

— Smartway — фокусируется на интеграции с 1С и автоматизации документооборота (авансовые отчёты, командировочные удостоверения). Предиктивная аналитика отсутствует.

«Решение Amadeus интересно, но пока полезно в первую очередь авиакомпаниям для планирования загрузки. Прогнозы без данных по конкретным клиентам дают лишь усреднённую картину — разве что для выявления аномалий, но не для принятия бизнес-решений. Сегодня ИИ в туризме реально работает в чат-ботах, мониторинге событий и контроле коммуникаций. О предиктивной аналитике в российском travel-сегменте можно будет говорить не раньше чем через 1–2 года — и только для крупнейших агентств с достаточным объёмом данных», — Илья Вагнер, директор по развитию Smartway Travel Group

— Аэроклуб — ведущий разработчик IT-решений для управления функцией организации корпоративных поездок для крупного бизнеса. Специализируется на разработке и интеграции собственных IT-продуктов для полной автоматизации процесса командирования, консалтинге по оптимизации и сокращению расходов на деловые поездки.

«Российский TravelTech активно использует Big Data и ИИ для повышения эффективности деловых поездок. За 13 лет мы создали крупнейший в России банк данных по корпоративным командировкам и внедрили BI-платформу с модулем предиктивной аналитики. Сегодня мы развиваем ИИ-инструменты как для конечных пользователей, так и для бизнеса — включая рекомендательный сервис для бронирования и прогнозные модели для оптимизации тревел-бюджета», — Юлия Липатова, управляющий директор компании «Аэроклуб»

 

Почему прогнозирование пока не прижилось в России?

 

Эксперты выделяют три причины:

• Недостаток интеграций: большинство компаний не готовы делиться календарями или ERP-данными с внешними платформами.
• Низкая зрелость travel-менеджмента: в российских компаниях управление поездками часто сводится к контролю расходов, а не к стратегическому планированию.
• Ограниченный рынок: небольшое число крупных корпораций, готовых инвестировать в продвинутую аналитику.

Почему это важно?

По данным Global Business Travel Association (GBTA), компании, использующие прогнозирование спроса, снижают затраты на командировки на 12–18% и повышают удовлетворённость сотрудников за счёт более гибкого планирования.

Для российского рынка внедрение подобных решений остаётся перспективой ближайших 2–3 лет — при условии развития интеграций между travel-платформами, корпоративными системами и открытыми данными.

Все российские платформы находятся на этапе операционной и контролирующей автоматизации. Они решают задачи «как потратить меньше сегодня», тогда как Amadeus уже перешёл к «как планировать умнее завтра». Внедрение прогнозирования в России остаётся вопросом будущего.

Текущее состояние и тенденции развития рынка ИИ и технологий в российском туристическом и гостиничном бизнесе будут обсуждаться на Выставке-конференции Travel IT WorkShop 11 ноября в Москве.

Материал подготовлен редакцией www.trn-news.ru