Maschinelles Lernen ist bei Fluggesellschaften auf der ganzen Welt bereits auf dem Vormarsch
Es gibt so viel Hype um künstliche Intelligenz (KI) und einiges davon ist Fantasie. Aber es besteht kein Zweifel, dass KI die Grenzen dessen, was ein Computer leisten kann, weit über unsere Erwartungen hinaus verschiebt. Und wir helfen Fluggesellschaften, die Vorteile dieser erstaunlichen Technologie bereits jetzt zu nutzen.
Hunderte Millionen Passagiere reisen jedes Jahr mit einem Ticket, das von unseren Systemen preislich angepasst und optimiert wurde. Dazu muss die zukünftige Nachfrage jedes Fluges antizipiert werden. Dazu machen unsere Systeme täglich mehr als eine Milliarde Vorhersagen. Bald werden wir über eine Million Machine-Learning-Modelle in der Produktion haben, von denen einige erstaunliche zwei Millionen Auswertungen pro Sekunde durchführen.
Mein Team arbeitet daran, die Integration von KI, insbesondere von Technologie des maschinellen Lernens, zu unterstützen, um dieAmadeus Airline Platform zu beschleunigen
und andere Lösungen. Wir arbeiten unermüdlich daran, maschinelles Lernen in alles zu integrieren, was wir tun, damit die Fluggesellschaften davon profitieren können.
Maschinelles Lernen für Fluggesellschaften einsetzen
Unsere Lösungen nutzen maschinelles Lernen, um Fluggesellschaften intelligente Geschäftsberatung zu bieten. Müssen Sie den Bedarf auf einer bestimmten Route zu einer bestimmten Tages- und Jahreszeit genau prognostizieren? Wir haben eine Vielzahl fortschrittlicher Tools für das Umsatzmanagement entwickelt, die genau dies tun.SAS hat bereits großartige Ergebnisse erzieltMit unsererRevenue-Management-Technologie
Das Rückgrat dieses Erfolgs sind unsere marktführenden Funktionen für maschinelles Lernen.
Und wir fangen gerade erst an. Von Flugmanagement über Merchandising bis hin zurTerminplanung
und digitales Erlebnis – KI-gestütztes maschinelles Lernen verändert die Luftfahrtbranche in einem Tempo, das nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt ist.
Förderung der besten Köpfe in der Datentechnik
Die Fähigkeiten des maschinellen Lernens sind direkt mit den Datenwissenschaftlern dahinter verbunden, und ich habe das Glück, mit einem sehr talentierten Team von Doktoranden zusammenzuarbeiten. Diese angehenden Datenwissenschaftler erforschen einige der Themen, die unseren Airline-Partnern schon bald einen geschäftlichen Mehrwert bringen werden.
Sie entwickeln maschinelle Lernantworten auf Fragen wie: Wie können wir die Flugzeugladung und das Gleichgewicht optimieren? Wie können wir Airline Revenue Accounting Managern dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten? Welchen Preis sollten Fluggesellschaften bestimmten Reisesegmenten anzeigen? Wie können Fluggesellschaften die Vorteile von Reinforcement Learning nutzen, um ihre Umsätze zu optimieren? Wir sind auf dem besten Weg, Antworten auf diese Fragen zu entwickeln, die auf maschinellem Lernen basieren.
Verpflichtung, weiterhin führend in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu sein
Amadeus setzt alles daran, wenn es darum geht, in maschinelles Lernen und die notwendige Cloud-basierte Infrastruktur zu investieren, um große Datenmengen, hohen Durchsatz und massiv verteilte Daten für den kommerziellen Flugverkehr besser zu verstehen. Wir stehen regelmäßig an der Spitze des EU-Anzeigers für industrielle F&E-Investitionen in der Reise- und Tourismusbranche. Und wir blicken in die Zukunft des maschinellen Lernens. Wir verfolgen spannende neue Entwicklungen wie Deep Learning, personalisierte Algorithmen und die Vorhersage von Flugunterbrechungen, die alle eine große Rolle für die Zukunft der Amadeus Airline Platform spielen werden.
Wir sind auf dem Weg, KI- und Machine-Learning-Technologien für Fluggesellschaften und die Reisebranche zu industrialisieren. Bleiben Sie also auf dem Laufenden in diesem Blog, in dem wir tiefer in die Welt der Datentechnik, der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für Fluggesellschaften eintauchen.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Beitrag ist Teil einer Serie über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Fluggesellschaften.Schauen Sie sich hier den zweiten Beitrag an .
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