首頁航空公司轉向人工智慧，嚴寒天氣考驗營運能力
目前影響美國的惡劣天氣正對該國航空業造成巨大壓力，導致航班時刻與航線調整，進而衝擊全球旅行。
在此類事件中，航空公司面臨客戶查詢量激增，必須在嚴格遵守最高安全標準的前提下迅速作出營運決策。
多家航空公司現正採用生成式人工智慧來管理這些干擾，以提升整體效率與應變能力。
去年，法荷航空集團建立基於雲端的生成式AI「工廠」，以簡化組織內AI開發流程，提升一致性與可重複使用性。該航空公司與埃森哲及Google Cloud合作，測試並部署生成式AI模型，在地面作業、工程、維修及客戶服務領域取得可量化的成效。據報導，此合作使生成式AI部署速度提升逾35%。
該人工智慧工廠延續了與埃森哲合作將核心應用遷移至雲端的基礎。此後，法荷航集團開發了私有化人工智慧助理及RAG工具，將大型語言模型與內部搜尋系統相連，支援飛機損壞診斷與維修等任務。
員工亦接受相關培訓，得以運用大型語言模型的強大功能推動業務成效提升。
航空公司如何運用AI應對惡劣天氣
聯合航空同樣將人工智慧融入營運體系。該公司資訊長傑森·伯恩鮑姆接受CIO.com專訪時指出，人工智慧有助於在異常營運期間（例如近期極端低溫造成的狀況）縮短決策週期。該航空公司最初採用人工智慧處理旅客諮詢。
當航班延誤或取消時，客服代表必須迅速提供詳盡資訊，同時遵循公司經「每趟航班都有故事」計畫淬鍊的標準溝通風格。在長期運營中斷期間，這些「故事講述者」難以應付龐大需求。
伯恩鮑姆指出：「考量延誤事件數量與說故事人員的有限資源，不可能為每起事件安排專人撰寫新訊息。我們聚焦於影響最深的狀況。[…] 透過向AI模型輸入基本航班資訊、機組人員與地勤人員的即時通訊內容，以及氣象條件等輔助數據，便能為顧客生成可靠的訊息草稿。」
「關鍵挑戰在於確保AI能理解聯合航空的溝通風格與核心要務。這正是提示工程發揮作用之處——並非用航班數據訓練模型，而是讓AI習得聯合航空偏好的措辭方式。例如我們強調安全時需避免引發乘客恐慌，AI正學習據此選擇合宜詞彙。 […]該模型尤其擅長將歷史航班數據融入當前情境。即便人類敘事者也鮮少提及延誤原因——而這正是旅客最需要的關鍵資訊。」
波士頓顧問集團指出，航空業的人工智慧成熟度現已達「平均」水準，較去年略低於平均的狀態有所提升。在受訪的36家航空公司中，僅有1家符合邁向AI驅動未來的最高準備標準。分析顯示，至2030年，將AI嵌入核心工作流程的航空公司，其營運利潤率可望較同業高出5至6個百分點。
生成式人工智慧預期將成為航空公司與機場營運的核心，支援航班時刻表、機組人員調度、飛機調度及旅客疏散等快速決策。微軟指出，數據驅動的人工智慧系統能透過更精準的航班中斷預測，減少高達35%的航班延誤根本原因，從而最小化旅行中斷的連鎖效應。
微軟數據顯示，採用AI驅動個人化服務的航空公司，每位乘客收入可提升10-15%。該公司同時強調，基於AI的自助服務介面能將成本削減高達30%。
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