隨著越來越多的客戶服務(wù)糾紛事件在社交媒體曝光，各航企也不得不設(shè)法解決在此方面的短板。各航企已發(fā)現(xiàn)了人工智能有助于管理超售、行李丟失和解決客戶其他痛點問題的能力，因此未來我們會看到人工智能等新興科技在航企的服務(wù)中發(fā)揮更加重要的作用。

　　人工智能是一個涵蓋廣泛的科技類型。其利用邏輯、決策樹、預(yù)測分析模型或機器學(xué)習(xí)來模仿人類智能，涵蓋了利用程序控制邏輯的系統(tǒng)和更高級的系統(tǒng)以及基于歷史或動態(tài)數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)技術(shù)。

　　由人工智能驅(qū)動的工具正在與客戶服務(wù)團隊并肩執(zhí)行大量不同任務(wù)。例如：此類工具經(jīng)設(shè)置后可解決客戶的很多問題，包括辦理登機牌、通知登機口變更以及其他可輕松“推送”至客戶手機的數(shù)據(jù)。就客戶服務(wù)而言，人工智能型聊天機器人和虛擬助手日益廣泛的應(yīng)用正在改變客戶接收最新信息的方式。

　　此類解決方案和交互式語音應(yīng)答系統(tǒng)讓航企能夠以經(jīng)濟劃算的方式解答客戶提出的大量問題。冰島航空便是在臉書Messenger平臺上使用聊天機器人的航企之一。其通過這項技術(shù)讓乘客能夠以會話的方式查詢和預(yù)訂航班。用戶輸入其出行的詳細信息，系統(tǒng)則能夠理解“預(yù)訂航班”或“預(yù)訂經(jīng)停航班”之類的詞匯。需要付款和選座時，該系統(tǒng)能夠無縫暢通地將頁面切換至冰島航空的官網(wǎng)。

　　各航企也在其業(yè)務(wù)中增加了人工智能技術(shù)。這樣代理就能夠利用這項技術(shù)完成更復(fù)雜的任務(wù)。若客戶因預(yù)計會出現(xiàn)惡劣天氣而希望變更航線，前往另一個目的地，人工智能便能夠向代理提供正確的選項，再由代理采取必要的措施。一些航企也開始在行李托運這一令客戶頭疼的流程中納入人工智能技術(shù)。

　　達美航空和新西蘭航空等航企正在利用人工智能和生物識別技術(shù)使得乘客在不需要人工介入的情況下也能夠完成登機手續(xù)辦理和行李托運。機器人和生物識別攝像頭能夠通過面部識別來驗證身份，再確認是否存在行李限制，無需乘客排長隊等待，便可將其直接送至登機口。

　　達美航空還使用了一項交互式語音應(yīng)答方案。其特色是能夠進行自然語言處理。該系統(tǒng)覆蓋了數(shù)百個能夠附屬于客戶來電的客戶“標(biāo)簽”，且是真人代理可見的。因此，真人代理通過交互式語音應(yīng)答系統(tǒng)接收到來電請求時，便已經(jīng)了解了來電者問題的相關(guān)背景。該智能系統(tǒng)可以通過實際的對話解析客戶真正需要什么。

　　解決超售問題是人工智能和數(shù)據(jù)的又一應(yīng)用實例。各航企都在利用能夠收集乘客人口數(shù)據(jù)的解決方案，并相應(yīng)調(diào)整自己提供的內(nèi)容，使之與乘客可能存在的需求相匹配。因此，如果出現(xiàn)超售的情況，航企就能夠利用智能數(shù)據(jù)了解乘客群的相關(guān)信息，并向三口之家提供樂高樂園門票或向單人乘客提供現(xiàn)金作為補償。

　　如果更明智地利用人工智能，則最終導(dǎo)致類似“拖曳乘客事件”的超售噩夢是可以避免的。例如：人工智能程序可向航企提供幾乎實時的數(shù)據(jù)，讓其根據(jù)航班變更和延誤了解哪些乘客會登機。人工智能可利用預(yù)測性分析結(jié)果來確定讓某人登上某個航班是否為最合邏輯的舉措。也就是說，是否確定某位乘客或更多乘客需要下機。如果是，那么可以另外提供哪些選項來避免這種情況出現(xiàn)，或至少讓受影響的乘客心情能夠好一些。

　　盡管預(yù)訂和簡單的變更可在線上輕松解決，但仍有大量客戶認為自己在有問題時更愿意與客戶服務(wù)代理交談。由于惡劣天氣或機械故障導(dǎo)致航班延誤時，乘客尤其希望有人盡快替他們改簽航班。

　　而許多此類呼叫中心缺乏的，都是與客戶來電的實際通話內(nèi)容確切匹配的數(shù)據(jù)。這些呼叫中心或許有辦法記錄來電、來電時長和類似數(shù)據(jù)，但卻無法提供與實際對話內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)。

　　而這樣的解決方案可在語音分析平臺找到。此類平臺能夠錄入完整的來電對話內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)換為可查詢的文本。這樣，管理人員就能夠監(jiān)測和改進代理的表現(xiàn)。此類解決方案擁有巨大的價值，因為其為航企提供了能夠分析和分類的數(shù)據(jù)。近年來，人工智能通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法改進了語言模型的應(yīng)用，使得驅(qū)動分析方案的語音識別技術(shù)在準(zhǔn)確性上有了極大提升。

　　總體來看，語音分析讓航企的客戶服務(wù)管理人員能夠分析所有的來電、聊天與郵件內(nèi)容，找出客戶體驗存在的趨勢，包括積極趨勢與消極趨勢。例如突然之間有大量乘客投訴某機場的地勤工作人員，或者系統(tǒng)還能夠發(fā)現(xiàn)某航企未運營有航班的一條城市配對航線有來自成千上萬名乘客的需求等。

　　這樣的系統(tǒng)幫助航企了解客戶喜好、向其展示怎樣利用預(yù)測模型來防止負面事件演變出嚴重的后果。分析方案足夠好的話，將捕獲來自多個客戶服務(wù)渠道的內(nèi)容，這樣管理人員就能夠極為清晰地觀察客戶服務(wù)代理的表現(xiàn)并了解整個客戶歷程。

　　航企利用自動化技術(shù)分析對話內(nèi)容，就能夠讓客戶服務(wù)代理了解其與客戶的互動通常有怎樣的語境，并讓其明白該怎樣改進。此類高級解決方案不僅能夠了解代理是否遵守了適當(dāng)?shù)囊?guī)章制度，還能夠了解代理是否利用了有共鳴性的語言和正確的語調(diào)。預(yù)測模型能夠有助于識別是什么語言帶來了積極的客戶體驗或期望的結(jié)果。航空出行可能會讓人壓力重重，由于惡劣天氣或飛機維修出現(xiàn)延誤時尤其如此，因為人們可能會由此錯過假期和人生中的其他重要事件。

　　能夠在聊天機器人、交互式語音應(yīng)答方案和呼叫中心中利用人工智能的航企，能夠更快地向客戶交付服務(wù)，并向客戶提供更多有關(guān)聯(lián)性的信息。民航業(yè)由于參與方眾多而極為復(fù)雜。航企必需采用能夠充分利用所有數(shù)據(jù)點以及消除超售和行李丟失等問題的技術(shù)。同時，基于人工智能的工具也能夠為呼叫中心的代理提供持續(xù)的反饋意見。

　　表現(xiàn)一直欠佳的客戶服務(wù)代理要么就其需要改進的領(lǐng)域接受培訓(xùn)，要么就讓出自己的位置。表現(xiàn)一直優(yōu)秀的代理則可適當(dāng)獲得獎勵，并可將其成功用于對話的語言融入到對其他代理進行的培訓(xùn)中。這樣做，才能夠讓代理向乘客提供的客戶服務(wù)質(zhì)量實現(xiàn)提升。