Как развиваются IT-тренды в современной авиационной отрасли
Аналитики Fortune Business Insights прогнозируют, что мировой рынок цифровых решений в гражданской авиации вырастет с $37,92 млрд в 2022 году до $65,11 млрд к 2029 году. Несмотря на последствия пандемии и кризиса, авиакомпании и аэропорты активно наращивают свою активность, а пассажиры ожидают уровень сервиса, соответствующий быстрому развитию технологий.
По мнению Tadviser, к 2025 году приоритетными направлениями инвестиций в большинстве крупных аэропортов станут цифровизация процессов взаимодействия с клиентами, безопасность и аналитика. Yandex Cloud наблюдает схожие технологические приоритеты среди своих клиентов.
Эксперты международной компании ISO также отмечают, что с 2020 по 2025 год Интернет вещей будет играть более важную роль в авиалогистике и обслуживании самолетов, а с 2025 по 2030 год он будет внедрен для улучшения летных характеристик.
Безопасность и комфорт полетов с помощью ИИ: от конструкции самолета до защиты данных и общения с пассажирами
По данным ORS (системы онлайн-бронирования), авиакомпании и аэропорты по всему миру активно интегрируют ИИ в процессы, связанные с обслуживанием пассажиров. Эти технологии в основном используются в чатах и службах поддержки, а также для персонализации маркетинговых коммуникаций. В аэропортах ИИ используется для ускорения досмотра и регистрации пассажиров, а также отслеживания и получения багажа.
Таким образом, многие международные авиакомпании все чаще тестируют и используют большие языковые модели. Например, индийская Air India уже использует чат-ботов на основе технологий GPT для модернизации своих цифровых систем, а American United Airlines использует генеративные нейронные сети для общения с пассажирами и планирует использовать ИИ, чтобы помочь пилотам-интровертам готовить сообщения для пассажиров; готовить сводки технических регламентов и многое другое.
Но использование ИИ в авиации не ограничивается пассажирскими перевозками. Машинное обучение также помогает решать внутренние проблемы авиационного бизнеса. Например, искусственный интеллект можно использовать для улучшения планирования маршрута: технология может заранее определить возможные задержки или различия в рейсах. Например, British Airways уже использует машинное обучение и искусственный интеллект для минимизации задержек рейсов и анализа прогнозов погоды.
ИИ также помогает специалистам по техническому обслуживанию самолетов, а именно, он может достаточно точно прогнозировать потенциальные проблемы, такие как отказы оборудования и необходимость проведения технического обслуживания. Этот результат достигается за счет анализа огромных объемов данных, поступающих от различных систем самолета, датчиков и исторических записей об обслуживании. Это помогает сократить время внепланового технического обслуживания и простоев самолетов. Например, Lufthansa Technik уже внедрила системы прогнозирования технического обслуживания на основе искусственного интеллекта. Их решение, основанное на алгоритмах машинного обучения, анализирует данные, поступающие от различных компонентов самолета, и прогнозирует требования к техническому обслуживанию.
Среди российских компаний тоже есть заинтересованные во внедрении генеративного ИИ в рабочие процессы. Так, среди клиентов Yandex Cloud в тестировании участвуют несколько авиакомпаний и аэропортов. Самый распространенный сценарий — внутренний поиск по базе знаний, чем-то напоминающий корпоративный Google, когда нужно быстро найти информацию в документации, задав вопрос. Российские авиакомпании также активно используют речевые технологии, например, в службе поддержки клиентов. Они позволяют делегировать ботам живой диалог с клиентами, выделять ключевую информацию из этого разговора и лучше контролировать качество звонков. Так, одна из крупнейших российских авиакомпаний уже активно использует возможность поиска авиабилетов на основе технологии Yandex SpeechKit. С его помощью пользователи смогут искать билеты с помощью встроенного голосового помощника, подавая команды не только текстом в чате, но и голосом. Робот-помощник обучен обрабатывать неформальные голосовые запросы на основе базы знаний и данных о рейсах на веб-сайте.
Благодаря технологии Big Data авиакомпании и операторы ТОиР (ТОиР) теперь все чаще начинают систематизировать подобную информацию, отмечают аналитики группы корпоративных оценок АКРА. Это позволяет компаниям задолго до поломки знать об износе той или иной детали и необходимых сроках ее замены.
Практический опыт: для каких задач авиакомпании используют искусственный интеллект?
Ольга Игошева, заместитель коммерческого директора по ИТ-решениям, «Уральские авиалинии»: «Мы активно используем анализ голоса в колл-центре, интегрируем этот инструмент в наши бизнес-процессы и видим в этом большой потенциал. Для анализа мы используем сервисы распознавания речи на базе облачных технологий — это помогает нам понять, с какими трудностями наши клиенты сталкиваются больше всего» часто встречаем и оперативно устраняем эти причины. Кроме того, мы активно используем облачные и ML-технологии для нашей системы бронирования билетов. В среднем в систему поступает более 200 миллионов запросов в месяц, а более технологические решения на основе нейронных сетей помогают снизить количество запросов. ИТ-инфраструктура обходится на 20-25%.
Александр Улан, руководитель отдела развития корпоративных технологий S7 Group: «Ежемесячно мы получаем около полумиллиона запросов от пассажиров, а для обеспечения высокой скорости ответа и предложения совершить простые действия с билетом онлайн по телефону и в чате работает бот, использующий технологии нейросети и машинного обучения. С его помощью пассажиры могут не только разъяснить всю необходимую и полезную информацию, например о правилах провоза багажа и статусе рейса, но и отправить заявку на перевозку домашнего животного или осуществить возврат и обмен билета.
На данный момент чат отвечает на 80% запросов пассажиров без участия человека. Особенно хорошо он справляется с вопросами о том, что можно брать в ручную кладь, присылает квитанции о покупке билетов и справки о факте полета. Пассажиры теперь чаще используют чат, чем звонят. Некоторые люди играют с роботом в городские игры или спрашивают о своем гороскопе, ожидая ответа оператора. По телефонной линии 60% звонков совершаются без человека, что также является высоким показателем. Каждый звонок в контакт-центр оценивается нейросетью по уровню эмоциональной окраски, что позволяет нам быстро выявить сильные и слабые стороны нашего сервиса и улучшить качество обслуживания пассажиров в самых болевых точках».
Александр Сизинцев, генеральный директор ОРС (российский разработчик ИТ-решений для авиакомпаний и аэропортов): «Мы используем искусственный интеллект в нашем решении ORS RMS, которое помогает авиакомпаниям прогнозировать авиаперевозки и выручку путем анализа закономерностей в исторических данных. В будущем мы планируем добавить в это решение прогноз объемов продаж дополнительных услуг и функцию динамического ценообразования. Сейчас по точности прогноза нейросеть сравнима с математическими методами линейной регрессии и градиентного бустинга. Однако по мере накопления объемов данных нейросеть становится более точной, увеличивая возможности прогнозирования для авиакомпаний.
Как ИИ будет развиваться в авиации
По словам Михаила Гаврикова, все процессы в авиации сейчас пересматриваются с точки зрения использования искусственного интеллекта. Отрасль находится только в начале своего пути к пониманию того, как можно применять эту технологию. Преимущества ИИ — возможность анализировать огромные базы данных, брать на себя рутинные процессы в рамках сложных алгоритмов действий и работать 24/7. В конечном итоге это приводит к улучшению обслуживания пассажиров. Масштаб изменений, которые ИИ принесет в авиацию, сравним с влиянием появления Интернета. Но в настоящее время многие юридические вопросы при использовании ИИ и нейронных сетей не решены.
Например, кто несет ответственность за неточные решения ИИ в сфере безопасности полетов, приводящие к инцидентам. На многие вопросы еще предстоит ответить. Задача авиакомпаний сегодня – быть в курсе изменений и вовремя интегрировать их в свои процессы, чтобы оставаться конкурентоспособными и активно использовать новые технологии.
Обложка – скачана с Freepik.
0 Комментариев