AI в функционале авиационных

IT-решений

мировой и российский опыт

Александр Сизинцев

генеральный директор ORS

Машинное обучение (ML)

Технологии и область применения AI

​

Искусственный интеллект (AI)

​

Большие данные (BD)

​

Интеллектуальная поддержка принятия

Обработка естественного языка

Распознавание и синтез речи

​

​

Компьютерное зрение

Генерация текста

​

Управление

• Управление доходностью
• Финансовое управление
• Управление рисками
• Аудит и контроль
• Контроль качества
• Планирование

Процессы

• Делопроизводство
• Админ-хоз. обеспечение
• IT
• Безопасность
• Контроль состояния флота
• Кадры
• Учет и планирование ресурсов
• Маркетинг и продажи
• Обслуживание клиентов

• Объем рынка $196.63 млрд

​

• Объем инвестиций $154 млрд

в 2024 году

​

• Прогноз объема рынка в 2030 году

1,85 трлн $

​

• CAGR 32,9% ежегодно

AI рынок в мире

​

*Источник: https://www.gminsights.com/industry-analysis/artificial-intelligence-in-aviation-market

** https://explodingtopics.com/blog/ai-market-size-stats

Источники:

Gminsights, Eхplodingtopics

AI рынок в мире — транспорт

​

Авиация в России будущего глазами AI

Поддержка AI в РФ

Рынок AI-продуктов�12 млрд руб в 2022 году

�Рынок продуктов с использованием ИИ 650 млрд руб в 2023 году

​

Кол-во исследовательских центров AI

90+�

Использование AI крупными �компаниями РФ

52%

Источники:

Ведомости, Коммерсант

1. Федеральный проект «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика»

​

1. Минцифры «Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии �и искусственный интеллект»

​

3. АНО «Цифровая экономика»

​

4. Сложившийся рынок вендоров

​

​

Поддержка AI в РФ

Планы РФ в сфере AI-технологий

1 000+ �компаний разрабатывают AI-продукты

�

+11,2 трлн �рублей в ВВП до 2030 года

�

+850 000 �специалистов до 2030 года

​

​

Источник:

Ведомости

Сбер: фокус AI технологий на медицину

​

Yandex: фокус на генеративные текстовые и речевые AI

Источник:

Ведомости

*Национальный центр развития ИИ при Правительстве РФ. Индекс готовности приоритетных отраслей Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. 2023.

AI в транспорте России — сегодня

​

AI в транспорте России — завтра

​

CAGR: 40%

+1,1 трлн рублей

в экономику

219 млрд руб: объем рынка в 2030 году

​

*Национальный центр развития ИИ при Правительстве РФ. Индекс готовности приоритетных отраслей Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. 2023.

AI в транспорте России — завтра

​

CAGR: 40%**

+1,1 трлн рублей

в экономику*

219 млрд руб: объем рынка в 2030 году**

​

Эволюция AI в авиации

Было:

Процессы вокруг ВС

Будет: �Процессы вокруг бизнеса �и путешественников помимо ВС

Мировой опыт: �коллаборации в авиации вокруг создания AI-решений

Опыт применения: динамическое ценообразование

​

​

ORS RMS: Управление доходами с прогностической функцией на базе ИИ

​

​

​

​

​

• Прогнозирование бронирований и выручки по рейдам

​

• Точность сравнима с математическими методами линейной регрессии и градиентного бустинга

• Прогнозирования объёмов продаж дополнительных услуг

​

• Дальнейшее улучшение точности с накоплением объёмов данных

​

• Динамическое ценообразование

по билетам и допуслугам

Персонализированное определение вероятности покупки доп услуг на основе BigData и ML

​

​

• Sabre Ancillary IQ
• Dynamic Pricing S7

Примеры решений

​

• GOL Airlines
• Air Serbia
• S7 Airlines

Опыт применения: допуслуги

​

​

​

​

Управление расписанием

​

​

​

​

​

​

​

• Amadeus Sky suite
• UCP S7

Решения

​

• Saudia Arabian Airlines
• S7 Airlines

Эксплуатанты

• Определение частоты полетов
• Определение оптимального времени вылета
• Обнаружение ошибок в планировании

Персонализация маркетинговых коммуникаций

на основе BD

​

​

• Персонализация предложений
• Повышение конверсии

Примеры решения

​

Эксплуатанты

​

• Sabre Travel AI

​

• Virgin Australia
• GOL
• Air Serbia

Биометрия

• Оптимизация контроля в аэропортах за счет биометрии
• Сокращение физических контактов
• Идентификация и поиск багажа

Примеры решения

​

Эксплуатанты

​

• 2000+ аэропортов в мире

​

​

• SITA WorldTracer® Lost and Found Property

​

Пример проектов с биометрией в РФ

Пассажирам необходимо постоянно предъявлять посадочный талон, �что делает сервис �не оптимальным. �Запрос на повышение персонализации услуг. Необходимость упростить клиентский путь

Проблема

Автоматическая аутентификация пассажиров бизнес-зала в зоне вылета внутренних рейсов

Решение

• Улучшение клиентского опыта и повышение лояльности �
• Оптимизация работы сотрудников бизнес-зала

​

• Возможность отказаться

от голосовых объявлений

для сохранения в бизнес-зале атмосферы отдыха и комфорта

Эффект

Источник: АНО «Цифровая экономика». Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере транспорта и логистики

Контроль состояния воздушного флота

• Ускорение процесса подготовки документации по 1 самолету

с 3-х месяцев до 1 недели

​

• Исключение рисков в срыве сроков обработки документации по подготовке воздушного судна и избежание штрафов

​

• Скорость обработки документов увеличилась в 5-10 раз

S7: Автоматическая обработка документов

• Воздушные суда проводят в воздухе больше времени в сутках (12 часов), что снижает стоимость летного часа

​

• Увеличение КПД самолетов

​

• Автоматизация планирования ремонтов и заказа запчастей

Аэрофлот: Система поддержания летной годности и ремонта воздушных судов

Источник: АНО «Цифровая экономика». Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере транспорта и логистики

Путешественники

Персонализированные чат-боты

Трэвел-ассистенты

AI-Консьержи

Обработка документов

Примеры в России

Чат-бот S7 на базе AI

Источник: АНО «Цифровая экономика». Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере транспорта и логистики

• Снижение расходов на поддержку контактного центра: 35% или 120₽ млн в год

​

• Увеличение выручки за счет продажи билетов / дополнительных услуг: �60₽ млн

​

• Ускорение работы операторов: 50%

​

• Доля обрабатываемых обращений ботом 70%

Примеры в России

Чат-бот Туту.ру на базе AI

• До 90% запросов в топике обрабатывает бот: типовые вопросы по маршрутам и расписанию поездов, самолетов и автобусов и подбору билетов

​

• 10-20% запросов обрабатывает оператор: сложные маршруты за рамками сценария или ситуации, в которых боту трудно понять собеседника

​

• Автоматизация сценария поиска билетов позволила снизить нагрузку на операторов на 10%

​

• Ускорение обработки запросов в моменты пиковых нагрузок на сервис (сезонность, моменты открытия границ)

Источник: АНО «Цифровая экономика». Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере транспорта и логистики

Моделирование пассажиропотоков

Недостаточная точность используемых инструментов прогнозирования ключевых метрик бизнеса.

​

Проблема

Моделирование пассажиропотока

Задача

• Экономия превысила

1 000 000 000 рублей в год

�

• Точность прогнозирования пассажиропотока, пропускных способностей узлов терминалов, загрузки персонала и техники повысилась в 5 раз

Эффект

• Скорость работы системы автоматического планирования стоянокв 1000 раз выше скорости работы команды диспетчеров

�

• По результатам 2022 года пропускные способности терминалов повысились

на 20%

Источник: АНО «Цифровая экономика». Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в сфере транспорта и логистики

Проблемы AI

​

• Кибербезопасность

​

• Корректность данных для обучения AI
• Замена персонала
• Экономическая целесообразность
• Юридическая ответственность за ошибки

Выводы

авиации будет постоянно расти

​

будут расти и их нужно купировать

​

ключевой фокус для IT-специалистов

в авиации

​

центра компетенции

в авиационных AI

​

Доля AI

Риски

AI

Необходимость

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ

сd@ors.aero

Коммерческий департамент

​