Gus Pina是SITA实验室主管 公司战略研发分支SITA实验室于2008年创建,探索新技术驱动航空运输界创新,独立工作并与其他方合作实施机器人实验项目、大数据实验、AI实验、可穿戴技术实验和许多其他实验项目
Gus25年来一直热衷于用新兴技术改变业务流程SITA前 Gus率先在FedEx、Delta航空公司和Mace公司数字变换中扮演关键角色确定SITA创新路径
聊天机AI演化
人际智能平台和大语言模型平台如ChatgPT捕捉公众的想象力并引起人们对这些变换技术快速演化的恐惧,许多行业现在都在变化技术范式中猜测自己的产品和服务未来
聊天机和虚拟助手是空运行业最常用客户化人工智能案例之一,2010年代聊天机和虚拟助手上升,Siri和Alexa相像同许多其他面向客户行业一样,航空运输行业开始利用AI驱动聊天机客户服务趋势
古型AI技术提供前,聊天机能力相对有限,需要在开发、培训调优方面大量投资。生成AI, 特别是CatGPT等LLMs,知识库提供范围广得多的工作基础
2017年,少数航空公司和机场使用AI驱动聊天机预测到2020年68%的航空公司和42%的机场计划采用AI驱动聊天机服务提供客户支持
最新消息空运IT透视发现AI继续推广:航空公司(76%)和机场(68%)计划到2025年为AI规划大型程序或研发
其中一些程序今天直接面向客户Etihad计划使用AI帮助乘客预订航班Etihad成为最新航空加入AI聊天机.
清晰地说,人工智能和基因人工智能仍然相对新颖,但它们有变换旅行的潜力
今日航空运输业使用AI
作为全球IT通信提供商,我们不断探索并运用新兴技术改变商业模式和过程 — — 帮助行业降低成本、克服操作阻塞并改进客运经验
从SITA实验团队开始 并扩展产品组合, 我们兴旺解决 行业挑战今天和明天SITA实验室探索新技术驱动创新空运输界独立工作并与其他方合作实施机器人实验项目、大数据实验、AI实验技术实验和许多其他实验项目
虽有风险 感化AI为航空运输业提供巨大机会作为围绕AI持续工作的一部分,我们正在探索多例使用案例精简过程,驱动新的操作洞见并改进航空公司、机场、政府和其他利益攸关方之间的合作
举例说,这些利害相关方之间的多进程交互作用是通过文本文档交换实现的(基于遗留原因)。LLMs使得有可能从这些人文可读文档中提取意义和意图入机读可解信息从人读文本到数字计算机接口的桥梁将增强协作和知识分享,加速进程和提高行业效率
今日,我们使用AI, 包括机器学习 数据解析方式多维例子概述如下:
(1) 我们提供SITAOptiClimbSITAOptiFlight+iSITAOptiClimb2千吨排放 运营成本 上百万元
(2) 我们SITA WorldTracer利用机器学习和数大新技术解决全球几百万失物问题,即时和精确处理失物并发现问题,使乘客与失物重聚,并确保遵守GDPR
技术解决方案搜索全局图像描述数据库 匹配发现项缺失项报表解决方案使用图像识别识别细节,如缺失项的品牌、素材和颜色并识别描述中相似词令定匹配
失物归并成本 90%航空公司员工可注册发现项,创建缺失项报表,二分钟内验证匹配解决方案还大大加速查找并返回发现项所花时间,其中60%在前48小时内返回
3)边界技术也利用AI生物识别技术支持现代边界控制程序提高安全性,提高边界机构运营效率,并普遍为旅行者提供更容人的移民经验
快速提高面部识别软件性能到点相遇甚至超出生物测定模式性能,强边处理机和机器学习模型的组合使得手机和智能安全摄像头等设备能识别脸部
(4) SITA实验室正开发下一代数字助手,利用LLMs创建比第一代聊天机器人多得多的聊天机型接口机器人综合机场手册、乘客点兴趣和实时运维数据机场可部署这些助手扩充现有信息服务台或航空公司和机场应用
开发数字助手帮助机场操作系统助理可提供例行操作决策建议,腾出时间供机场工作人员处理复杂场景
5使用AI帮助解决机场客户技术问题,加强通信,通过虚拟代理提高客户自服务
SITA发现全旅游运输行业 都极有可能生成AI 并会更多利用它提高解决方案和服务效率 支持产业
评估AI风险
有很多契机与AI探索AI从侵犯隐私到歧视等几大潜在风险
除传统机学习风险外,染色AI还带来新风险类别最常知道的是CatGPT'Hallucinates'并提供答案时,这些答案听起来有说服力,但却有误或刚发明以LLM为例,谨慎使用Express工程并限制LLM使用特定数据源(如机场操作手册)可防止这种情况发生
在建立信任这些系统之前,重要的是让人参与决策过程并搭建自自主系统卫士栏杆
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