干货分享｜AI赋能航空收益管理，大模型下的智能决策革命

四川大学商学院和华西医院博士生导师，国家高层次人才计划入选者，教育部工业工程类专业教学指导委员会委员，中国运筹学学会医疗运作管理分会副理事长，四川大学服务管理研究所所长，大数据分析与决策研究中心主任，四川省学术与技术带头人。

航空业传统收益管理存在局限

航空业自发展至今，经历了诸多变革。尤其是在 “十四五” 期间，民航发布了发展规划，强调创新在民航业的核心地位，推动数字化、智能化转型，加快智慧民航建设，积极应用大数据、人工智能、区块链等技术。传统的航空收益管理起源于上个世纪 90 年代，那时就开始利用数据进行市场定价和需求预测。但AI技术的出现，为航空公司收益管理带来了全新视角和方法，在超售策略优化、运价评估、经营分析等方面发挥着重要作用。

AI技术为航空收益管理带来新变革

大模型在航空收益管理中的一个重要应用体现于数据治理。航空业的数据基础雄厚，大模型凭借强大的自然语言处理和数据理解能力，能有效整合海量且多元化的数据，提升数据治理的效率和质量，在数据规范、清洗、预测和决策等环节都发挥着关键作用。

一、动态定价

二、需求预测

除了动态定价，收益管理还有存量控制（仓位分配）和超售这两个核心策略，而它们的基础都是需求预测。准确的需求预测对航空公司收益和运营策略意义重大。在 AI 时代，从数据收集与预处理、建立特征工程、选择机器学习模型，到模型训练、调整以及应用高级算法和评估模型，AI 技术都能得到运用，从而让需求预测更加准确，有助于合理分配座位、实施仓位控制和超售策略，在保证客座率的同时提高每个座位的收益。

三、超售决策优化

超售是收益管理的关键策略之一，其决策的关键在于精准平衡供需。航空公司通过超售预测提高运营效率和盈利能力，但其中旅客的“No-Show”行为是影响超售决策的重要因素。机器学习模型可以在不牺牲顾客满意度的前提下，帮助航空公司制定更精准的超售策略。我们构建了超售决策框架图，展示了如何将收益管理和机器学习技术相结合，把 AI 技术融入超售决策优化，帮助航空公司精准把握超售的不确定性，实现收益最大化。

四、经营分析与运营管理的优化

航空公司的经营分析也是市场竞争的重要环节，它需要识别影响收益的关键因素，评估不同航线航班服务的盈利能力。航空公司可以利用人工智能技术，特别是机器学习和大数据分析，进行经营分析的决策优化。与传统经营分析系统相比，AI 技术能更好地解决其中存在的问题。

一、AI收益预测案例

北欧航空与Amadeus合作开发了先进的收益管理系统，能够实时进行新型收益预测，将航空公司的需求预测能力提升了33%，充分彰显了AI技术在提升收益管理需求预测方面的潜力。需求预测在整个收益管理中占据基础地位，AI能够实现高精度提升，助力航空公司更精准地调整定价和库存水平。

而汉莎航空与PROS合作，充分利用其人工智能和机器学习能力，对航班价格进行更为准确的预测，有助于优化收益管理策略。

二、AI航班优化案例

在航班优化方面，某大型航空公司引入AI航班延误预测系统，在特定时间段内，成功将航班延误预测准确率从60%提升至85%。以繁忙的国际机场为例，AI实时动态调度能够使航班平均等待时间缩短20%-30%。AI还能够依据热门旅游目的地客流量的增长趋势，建议航司在旺季增加相应航线的航班频次，在淡季合理调整机队布局，将闲置运力调配至其他有需求的航线，实现资源的高效配置。

三、AI智能决策案例

国内有一家航空公司，规模庞大，航线网络广泛，旅客运输量居首，并且其安全管理和数字化水平在国际上处于领先地位，其落地的AI智能决策成果显著。

• 在创新业务探索方面，通过机器人实现智能数字员工角色，打通内外部多系统的创新业务模式；

• 在运营效率提升方面，基于深度学习算法实时分析大量数据，预测航班需求，优化航线规划，减少人工差错，提高整体运营灵活性；

• 在客户满意度提升方面，通过精准航班信息推送、快捷行李追踪以及个性化服务体验，打造无缝连接的智慧机场生态系统，提升客户满意度。

此外，其智能中心平台通过AI模型组合实现跨系统跨组织的数据交互，还拥有智能化客户服务平台和AI智能决策系统，其中包括收益管理系统，涵盖动态定价、超售、仓位调度和航班调度等，为航空公司运营管理和决策优化提供了有力支撑。

五、运营管理

AI 在航空运营管理中的应用也十分广泛，涵盖航班调度优化、飞机维护预测、燃油效率优化、机上销售和食品供应以及安全管理等五个维度。在航班调度优化和资源分配方面，AI 有诸多应用；通过 AI 进行飞机维护预测，能提前发现潜在问题；优化燃油效率，可降低成本；根据机上情况优化机上销售和食品供应；在安全管理上，AI也能发挥重要作用。

总结与展望

AI 技术的应用，让航空公司能够更精准地预测市场需求，实现动态定价。通过分析历史销售数据、市场趋势、竞争对手价格和旅客预订行为，AI可以预测未来需求并调整机票价格。借助 AI 驱动的超售决策模型，航空公司能更精准地预测旅客“No-Show”概率，在满足更多旅客需求的同时，降低超售过多导致的赔偿成本。

展望未来，AI 技术在航空收益管理及其他领域将发挥更大作用。在预测性飞机维护、个性化服务推荐、航线规划等方面，AI 都具有巨大潜力，将推动航空业向智能化、高效化、可持续方向发展。我相信，DeepSeek凭借其强大的数据分析和人工智能能力，能为航空业收益管理带来更精准的需求预测、个性化定价策略、智能库存管理、竞争情报分析、客户体验优化、风险管理、数据整合与决策支持等优势。我们期待《航空AI白皮书》能起到抛砖引玉的作用，未来能在其基础上拓展市场，与航空公司开展更密切的合作。四川大学服务管理研究所也非常愿意与大家携手合作。

以上就是我的分享内容，谢谢大家！