Почему искусственный интеллект становится необходимостью для авиакомпаний

Огромная значимость темы искусственного интеллекта едва нуждается в подтверждениях. Гражданская авиация ― консервативная отрасль с жесткой нормативной базой, поэтому она пока не стала основным драйвером использования ИИ, однако мы уже видим первые проекты, и возможности для развития огромны.

Глобальные тренды и российский контекст

По данным Gminsights, мировой рынок ИИ оценивается в 196 млрд долларов, и к 2030 году, по прогнозам, вырастет до 185 трлн долларов. Таким образом, среднегодовой рост составит почти 33%. Это говорит о взрывном росте интереса и инвестиций в эту область. В транспортной отрасли, к сожалению, рост пока менее значителен. Среднегодовые темпы роста прогнозируются на уровне почти 23%, и за шесть лет объем рынка должен достигнуть 14,8 млрд долл.

Объем рынка ИИ в России оценивается на уровне 12 млрд рублей в год. Несмотря на кажущуюся небольшую цифру по сравнению с мировыми показателями, развитие идет с хорошими темпами. Государственные программы активно поддерживают развитие ИИ, и это создает хорошие предпосылки для дальнейшего роста. Национальный центр развития ИИ при правительстве РФ говорит о 219 млрд рублей объема рынка в 2030 году и 40% роста. Готовы ли мы обеспечить такой рост? Более 1000 компаний в России занимаются разработкой продуктов, связанных с ИИ, и ожидается, что число специалистов к 2030 году превысит 850 тыс. человек. ORS — один из первых авиационных вендоров в России, интегрирующих элементы ИИ в свои решения. 

Как авиакомпании используют ИИ

Глобально можно выделить четыре направления, назовем их условно техническим, маркетинговым, организационным и коммерческим. В каждом из них есть множество возможностей.

Техническое направление связано с эксплуатацией воздушных судов, поддержанием летной годности, контролем состояния и предиктивным обслуживанием. Современные самолеты оснащены большим количеством датчиков, и за каждый полет набираются сотни мегабайтов, а порой и гигабайты информации о работе агрегатов и оборудования самолета (двигатели, гидравлика, электрика, кондиционирование, силовая конструкция и др.). Системы на основе ИИ позволяют анализировать весь этот массив информации и на основе накопленной статистики предсказывать возможные отказы и предлагать оптимальные графики технического обслуживания, тем самым повышая уровень безопасности полетов. 

К примеру, внедренная в «Аэрофлоте» система поддержания летной годности и ремонта воздушных судов позволила увеличить среднесуточный налет самолетов, что снижает стоимость летного часа, и автоматизировать планирование ремонтов и заказа запчастей.

Маркетинговое направление занимается персонализацией коммуникаций между пассажиром и авиакомпанией, его развитие способно радикально улучшить клиентский опыт, который пассажир получает на всех этапах воздушного путешествия, начиная с поиска билета и заканчивая получением багажа в пункте прилета. 

Например, внедренный авиакомпанией S7 Airlines чат-бот на основе ИИ позволил снизить расходы на поддержку контактного центра на 35% или 120 млн рублей, поскольку доля обращений, обрабатываемых чат-ботом, достигла 70%, а работа операторов ускорилась на 50%. Одновременно выручка за счет продажи билетов и дополнительных услуг выросла на 60 млн рублей.

Организационное направление связано с оптимизации внутренних бизнес-процессов авиакомпании, здесь открывается огромный простор для творчества, и даже банальный внутренний документооборот можно сделать с помощью ИИ гораздо эффективнее. 

В качестве примера можно привести внедренную в S7 Airlines автоматическую обработку документов, которая увеличила скорость обработки в 5-10 раз, позволила сократить процесс подготовки документации при техническом обслуживании одного самолета с трех месяцев до недели и исключить риски срыва сроков обработки документации при подготовке воздушного судна. 

Наконец, область, которой мы в ORS занимаемся профессионально, ― это направление, которое посвящено повышению коммерческой эффективности авиакомпаний. ИИ активно проникает в эту сферу.

Воздушная перевозка ― это сложный, довольно дорогой, ограниченный в количестве и в буквальном смысле слова скоропортящийся продукт, поскольку в самолет нельзя добавить дополнительные кресла, а в момент вылета все непроданные места в самолете приносят авиакомпании убытки. Продавать такой продукт на высококонкурентном рынке весьма непросто, и не случайно авиакомпании считают очень хорошей рентабельность на уровне нескольких процентов. 

Поэтому с 80-х годов прошлого века в авиации развиваются системы управления доходами, которые за счет применения разных тарифов позволяют не только увеличить доходы авиакомпании, но и сделать авиаперевозки более доступными для всех категорий пассажиров (под доступностью понимается не только цена, но и наличие мест).

Внедрение ИИ выводит управление доходами в авиакомпаниях на принципиально новый уровень. Динамическое ценообразование позволяет гибко регулировать цены на авиаперевозку и дополнительные услуги, но для этого как раз и требуется искусственный интеллект, чтобы оперативно анализировать не только динамику продаж и исторические данные, но и информацию о пассажире и предложения конкурентов. И все это для многих миллионов бронирований! 

Эта область требует больших инвестиций, и до недавнего времени ведущие российские авиакомпании пользовались готовыми решениями от крупных мировых провайдеров, что, впрочем, тоже требовало немалых расходов на внедрение и поддержку подобной системы. Сейчас российская отрасль воздушного транспорта движется своим путем, творчески перерабатывая опыт, накопленный в ходе эксплуатации этих систем, и создавая собственные решения. Свои системы прогнозирования спроса и управления доходами уже внедрены в авиакомпаниях S7 Airlines и «Азимут», компания «АФЛТ-системс» ведет разработку для «Аэрофлота» с последующим масштабированием на его дочерние авиакомпании. S7 Airlines занимается динамическим ценообразованием, которое позволяет оптимизировать тарифы на авиаперевозки и дополнительные услуги. С использованием ИИ работает система управления доходами ORS RMS. 

На стыке между организационным и коммерческим направлениями находится и управление расписаниями ― еще одна очень важная для авиакомпаний задача, в которой ИИ позволяет оптимизировать оборот воздушных судов и график рабочего времени летного состава. Авиакомпания S7 Airlines уже внедрила собственную подобную систему.

Риски использования ИИ для авиакомпаний

Среди ключевых вызовов и рисков использования ИИ следует выделить обеспечение кибербезопасности. С увеличением количества данных и их обработки возрастает риск кибератак, поэтому необходимо обеспечить надежную защиту данных и систем от несанкционированного доступа и возможных угроз. Корректность данных для обучения ИИ также является важным фактором. Для обучения ИИ используются большие объемы данных, и важно, чтобы эти данные были корректными и репрезентативными, иначе алгоритмы могут принимать неверные решения. 

Экономическая целесообразность внедрения ИИ требует значительных инвестиций, поэтому необходимо тщательно оценивать экономическую целесообразность таких проектов, учитывая возможные выгоды и риски. Вопрос юридической ответственности за ошибки ИИ также актуален. В случае ошибок или сбоев в работе ИИ важно определить, кто несет юридическую ответственность, особенно если ошибка приводит к серьезным последствиям.

Заключение

ИИ будет играть все более значимую роль в авиации. Для успешного внедрения и использования ИИ необходимо скоординированное взаимодействие между компаниями. Обмен опытом и лучшими практиками поможет ускорить внедрение ИИ и повысить эффективность его использования. 

Развитие образовательных программ для ИТ-специалистов также является ключевым фактором для успешного развития отрасли. Подготовка квалифицированных специалистов в области ИИ и авиации поможет обеспечить необходимую экспертизу для реализации проектов. 

Важнейшим шагом является формирование центров компетенций в сфере авиации и искусственного интеллекта, что позволит объединить усилия различных компаний и организаций, способствуя развитию инноваций и повышению конкурентоспособности авиационной отрасли.