罗伊·科恩指出，航空业在技术投资上严重不足，仍依赖数十年前的遗留系统与过时基础设施。作为电商行业出身的创业者，他认为航空公司未能充分利用人工智能（AI）等新兴技术，而AI具备在降低成本的同时提升利润的潜力。
基于这一理念，科恩联合创立了Fetcherr平台，旨在利用AI算法优化机票定价。今日，Fetcherr宣布完成由Left Lane Capital领投、M-Fund参投的1250万美元融资，使公司通过股权和债务融资筹集的总金额达到3100万美元。
融资历程与战略规划
科恩于2019年与Shimi Avizmil、Uri Yerushalmi及Robby Nissan共同创立Fetcherr并担任CEO。他表示，本轮资金将用于支持业务发展、市场扩张以及扩大在美国的业务布局。（Fetcherr总部位于特拉维夫。）
“现有的传统收益管理系统碎片化严重，难以应对市场波动、需求变化、消费者行为转变及人力短缺等挑战，”科恩在接受TechCrunch邮件采访时称，“Fetcherr通过实时复杂模型预测需求，并自动提供定价建议。”
核心技术与数据模型
Azul Airlines是Fetcherr的客户之一，该平台使用针对各航司人口统计特征定制的算法来预测和定价机票。科恩透露，这些算法基于“数年”的预订数据、航班时刻表、可用性、票价、事件、天气、资本市场数据，以及“从全球市场和各垂直领域收集的宏观经济与微观经济数据点”进行训练。
算法训练完成后，将在特定航司业务背景下预测航空旅行市场的购买行为。本质上，Fetcherr平台模拟了特定承运人销售航班座位的全过程。
行业竞争与市场争议
利用算法预测定价并非新概念。Pricefx等供应商已综合考虑客户调查数据、细分群体、竞争对手信息、运营成本、库存及历史定价等因素，协助企业制定产品价格。
然而，由不可预测且易受经济冲击影响的算法驱动的动态定价，往往不受公众欢迎。《哈佛商业评论》曾报道美联航将常旅客里程表替换为算法定价模型后，导致热门航班奖励票价上涨并引发舆论反弹。
更令人担忧的是，越来越多证据表明算法定价可能导致消费者间的不公平歧视，并助长企业间的“隐性共谋”，从而推高整体价格。拥有复杂定价算法的公司能迅速匹配竞争对手降价，这使得技术较弱的对手缺乏降价动力。
产品价值与未来展望
科恩将Fetcherr定位为对航空公司有利的工具（未必直接惠及客户），认为该平台可通过多渠道更新票价及在“动荡时期”预测需求来节省人力成本。
“Fetcherr旨在通过深度学习技术颠覆传统基于规则的遗留收入系统，首选航空业切入，”他补充道，“我们能无缝整合所有现有系统，提供零风险接入方案，在不干扰航司当前IT基础设施的前提下，帮助其平滑迁移至完整的云零售环境及以用户为中心的可定制仪表板。”
这是一个宏大的承诺，Fetcherr能否兑现诺言仍需时间验证。