콘텐츠
출처 : Vladyslav Danilin / iStockphoto
테이크 아웃 :
항공은 비즈니스를 능률화하고 고객 경험을 향상시키기 위해 여러 가지 방법으로 AI를 채택하기 시작했습니다.
항공 산업, 특히 상업용 항공 부문은 작동 방식과 고객 만족도를 개선하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이를 위해 인공 지능을 사용하기 시작했습니다. 항공 산업의 AI는 아직 초기 단계이지만, 일부 주요 항공사가 AI에 투자함에 따라 일부 진전이 이미 이루어졌습니다. 우선, 얼굴 인식, 수하물 체크인, 고객 문의 및 답변, 항공기 연료 최적화 및 공장 운영 최적화와 같은 특정 용도로 사용됩니다. 그러나 AI는 현재 사용 사례를 훨씬 능가 할 수 있습니다. 긴 이야기를 짧게하기 위해 AI는 항공 업계의 업무 방식을 재정의 할 수 있습니다. 비즈니스의 AI에 대해 자세히 알아 보려면 회사에서 AI 사용을 고려할 수있는 5 가지 방법을 확인하십시오.
사기
세계 항공 산업은 기하 급수적으로 성장하고 있습니다. 미국의 상업용 항공 산업의 예를 보자. 향후 20 년 동안 승객 수는 두 배가 될 것으로 예상된다. 2016 년 미국의 상업용 항공 산업은 1 억 2,210 억 달러의 매출을 올렸습니다. 이것은 잘 처리 될 필요가있는 지수 성장의 기회입니다. 항공 산업은 현재의 작업 방식을 넘어 자원을 최적화하고 고객 만족과 안전 기록을 개선하며 비용을 관리하고 환경에 대한 책임을 다하는 더 나은 방법을 찾아야합니다. 데이터는 잠재력을 여는 열쇠이며 항공 산업은 AI를 활용해야합니다. 따라서 항공 산업의 비즈니스 사례와 AI의 단점이 모두 설정되어 있지만 현재 구현중인 사용 사례에 대해 논의해야합니다.
항공의 AI 사용 사례
이미 언급했듯이 항공 AI는 초기 단계이지만 일부 유스 케이스는 이미 일부 주요 미국 항공사에 의해 구현되고 있습니다. 이러한 사용 사례는 아래에 설명되어 있습니다.
승객 식별
공항에서 기계가 엔드 투 엔드 승객 식별 및 체크인을 수행하도록하는 것이 아이디어입니다. 델타 항공은이 과정을 테스트하고 있습니다. 델타 항공은 플라이 델타 모바일 앱을 통한 발권 키오스크 및 체크인과 같은 이니셔티브에서 분명히 알 수 있듯이 AI를 오랫동안 사용하고 있습니다. 2017 년 5 월 델타는 얼굴 인식 기술을 포함하는 자동 셀프 서비스 백 점검 키오스크 4 개에 60 만 달러를 투자 할 것이라고 발표했다. 실험은 미니애폴리스-세인트에서 수행되고 있습니다. 폴 국제 공항. 델타에 따르면, 이전 실험은 공항에서 고객 흐름을 간소화하고 고객 만족도 점수를 향상시키는 데 도움이되었다고합니다. 델타 연례 보고서에 따르면 :
우리는 현재 비즈니스 환경에서 경쟁하기 위해 고객 서비스 및 운영 효율성을 제공하기위한 기술 이니셔티브에 의존합니다. 예를 들어, 우리는 델타 닷컴, 모바일 기기 애플리케이션, 체크인 키오스크, 고객 서비스 애플리케이션, 공항 정보 표시 및 이러한 이니셔티브에 대한 보안을 포함한 관련 이니셔티브에 상당한 투자를하고 있습니다.
수하물 검사
2017 년 아메리칸 항공은 승객의 수하물 검사를보다 쉽게하기 위해 앱을 개발하는 것을 목표로 앱 개발 경쟁을 진행했습니다. HackWars라는 경쟁은 인공 지능, 드론 및 증강 및 가상 현실을 주제로했습니다. "팀 아바타"로 알려진 승자는 승객이 공항에 도착하기 전에 수하물 크기를 결정할 수있을뿐만 아니라 수하물 관련 비용을 미리 지불 할 수있는 앱을 개발했습니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
고객 지원
유나이티드 항공은 아마존의 알렉사 (Alexa)를 사용하여 일반적인 고객 질문에 답변을하고 있습니다. 2017 년 9 월, United는 Alexa와의 협력을 발표했습니다. 이 기능을 유나이티드 스킬이라고합니다. 시작하려면 모든 승객이해야 할 일은 Uniteda 기술을 Alexa 앱에 추가 한 다음 질문을하는 것입니다. Alexa는 번호 별 항공편 상태, 체크인 요청 및 항공편의 Wi-Fi 가용성과 같은 일반적인 쿼리에 올바르게 응답합니다. 지금까지 리뷰가 혼합되어 학습 곡선이 있다는 사실을 지적하며 AI가 고객 지원을 완전히 처리하기 전에 아직 먼 길입니다.
도전 과제
항공 산업은 최근 AI 여행에 착수 했으므로 AI를 완전히 수용하는 것은 어려운 과제가 될 것입니다. 다음과 같은 도전이 떠 오릅니다. (현재 AI 사용에 대한 자세한 내용은 기업을위한 AI의 기능을 참조하십시오.)
데이터 기밀성 관리
항공 산업이 AI를 채택함에 따라 엄청난 양의 데이터가 사용되어 데이터 기밀성 위험이 발생할 수 있습니다. 그러나 데이터를 올바르게 관리해야하는 것은 항공사에게 새로운 도전이 아닙니다. 주요 항공사 인 에미레이트 항공이 허가없이 고객 데이터를 제 3 자에게 유출 한 것으로 밝혀 졌을 때 한 가지 사건이 이미 밝혀졌습니다. 이름, 일정, 전화 번호 및 여권 번호와 같은 고객 정보는 Boxever, Coremetrics, Crazy Egg 및 Google과 같은 타사 서비스 제공 업체와 공유되었습니다. 에미레이트 항공의 정책에 따르면 일부 데이터 공유가있을 것이지만 정책은 매우 모호합니다.
진행 상황 추적
진행 상황 추적은 항공사가 직면하게 될 엄청난 도전입니다. 가장 먼저해야 할 일은 정확한 데이터를 개발하고 처리하는 데 도움이되는 분석을 개발하는 것입니다. 그러나 그 자체가 도전입니다. 어떤 종류의 분석이 도움이됩니까? 예를 들어, 고객 만족은 성공의 가장 중요한 요소 중 하나가 될 것입니다. 항공사가 고객 만족도 파라미터를 개선하고 있다고 판단하는 분석 방법은 무엇입니까?
투자 관리
AI는 막대한 투자가 필요하며 아마도 가장 큰 위험은 더 작습니다. 특히 저예산 항공사는 AI의 이점을 완전히 누리지 못할 것입니다. 더 작은 캐리어의 성능이 영향을 받습니까? 우리가 더 많은 인수 및 합병을 향해 나아가고 있기 때문에 그렇지 않을 수도 있습니다. 규모가 큰 항공사는 시장을 주시하면서 소규모 항공사를 인수하는 데 큰 관심을 가질 것입니다. 사우스 웨스트와 같은 소규모 항공사는 이미 AI 수용을위한 몇 가지 이니셔티브를 보여 주었기 때문에 그다지 우울하지는 않습니다.
결론
항공만큼 중요한 분야가 늦게 AI로 깨어났다는 것은 놀라운 일입니다. 항공 분야의 AI가 그 속도를 높이면서 투자를 감당할 수없는 소규모 항공사의 합병, 인수 또는 폐쇄가있을 수 있습니다. 이제 AI는 항공을 다음 단계로 끌어 올리는 가장 좋은 방법 인 것 같습니다.