民航通观察--AI、数据分析、语音识别助力航司解决客服痛点

　　民航通观察：2017年美国国内航空市场混乱状况频发，航空公司是该认真审视自身的客户服务策略了。

　　然而遗憾的是，有些航空公司的劣质客户服务是因为地域性垄断——这令经济舱旅客备受打击，而高端常旅客服务则完全是另一种水平。

　　随着社交媒体报道客服事件的情形愈加频繁，航空公司不得不处理自身客服缺点。在不远的将来，诸如人工智能等新科技将在航企服务中占据中心位置，助力航空公司解决超售、行李丢失以及其他旅客痛点。

　　航空公司怎样使用基于人工智能的新工具？

　　人工智能（AI）是通过使用逻辑、决策树等为预测分析和机器学习建立模型，从而模仿人类智力的一种广义的科技范畴。人工智能基于对历史或动态数据集合的分析，利用程序控制逻辑形成更为高级的学习能力。

　　人工智能工具正广泛运用于客户服务领域以完成大量的工作。例如解决办理登机牌、登机口更改通知，以及其他数据推送至客户手机等任务。站在客户的角度来看，人工智能驱动的聊天机器人等虚拟助手正在改变客户接收最新消息的方式。

　　人工智能解决方案和交互式语音应答系统（IVR），正逐渐成为回答客户问题的高效方式。

　　冰岛航空将聊天机器人应用在脸书信息平台，以会话方式帮助旅客搜索和预订航班。用户只需输入旅行细节信息，系统即可理解诸如“预订航班”或者“预订中转航班”等特定短语。一旦需要支付和选座，系统还可以无缝切换至冰岛航空官方网站。

　　航空公司也可以将人工智能植入公司运行中，代理服务商可以借此完成更为复杂的任务。

　　如果客户需要在恶劣天气发生之前改签行程，飞往另一个目的地，人工智能系统可为代理商提供可行性选择，然后完成必要的步骤。

　　有些航空公司将人工智能科技运用到行李服务中，这也是旅客共同的痛点领域之一。

　　达美航空和新西兰航空正在利用人工智能和生物计量学，消除旅客在值机和行李托运流程中的人为介入。机器人以及生物识别摄像头通过面部识别系统核实旅客身份，然后确定行李限制。旅客免去人工值机带来的长队困扰，即可快速到达登机口。

　　达美航空使用先进的交互式语音应答系统（IVR），该系统的特点是自然流畅的语音处理。该系统包含几百种客户标签，既可以传递语音，对于行为者来说也可视。所以当达美IVR传来呼叫请求时，他们已经拥有呼叫者的文本信息。IVR智能系统免去了实际会话中解析旅客所需信息的步骤。

　　通过人工智能解决航班超售

　　举一个使用人工智能解决超售的例子。航空公司通过使用特定算法收集人口统计数据，根据旅客所需所想调整相应策略。所以当航班超售发生时，航空公司可以使用旅客智能数据，选择是为三口之家发放旅游券，还是直接为单独旅客补偿现金。

　　此外，人工智能还可基于任何航班的变化和延误，为航空公司提供实时登机旅客人数。人工智能使用预测分析方法，确定某位旅客登机是否为合理选择。

　　同时，确实因超售导致某位或几位旅客不得不下机，人工智能还可提供备选项以避免此种情况，或者用一种愉快的方式降低受害旅客的损失。

　　数据分析和旅客满意度

　　虽然网上订票和改签易于操作，但是很多旅客在遇到问题时，还是倾向于直接同客服人员交谈。特别是当天气或机械因素导致航班延误，旅客希望客服能尽快帮助他们变更行程。

　　客服中心缺少的是实际电话中的详细数据。他们需要的是能够记录语言内容、长度和其他度量标准的方法，这在实际会话中可能无法提供。

　　这一问题可在语音分析平台上解决——该平台可百分百记录谈话内容，然后将内容转录为可搜索文本。管理人员因而能够监控和改进客户服务。因为这一解决方案将数据分析并归类，继而提供给航空公司，所以将产生不可估量的价值。

　　近年来机器学习和深度学习助力语言模式的改进，语音识别技术在精准度上飞速提升。这一切都要归功于人工智能的快速发展。

　　总体来看，语音分析技术使航司客服人员能够百分百分析电话、聊天、邮件内容，继而追踪旅客满意度趋势——这可能是正面的，也可能是负面的趋势。

　　也许会发现，某机场的地面操作人员投诉率偏高。也许系统会识别成千上万的请求，要求某航司在两个特定城市间开通航线。

　　所以人工智能系统将帮助航空公司更好地理解旅客喜好，告诉航空公司怎样使用预测模型法，避免让负面情况演化为重大问题。