Indiens größter Privatsektor-Kreditgeber, HDFC Financial institution, plant, ein zu werden AI-First Establishment innerhalb der nächsten vierundzwanzig Monate. Die Financial institution wird künstliche Intelligenz in jeden Produkt, jeden Prozess und jede Richtlinie einbinden. Die drei Säulen, die ihre Arbeit leiten, sind Konversationskundeserlebnisse, Echtzeit-Risikomanagement und schärfere interne Produktivität. Die Anstrengung ist wichtig, weil die Financial institution über 120 Millionen Kunden bedient, in Tausenden von Filialen tätig ist und jeden Tag Millionen von Transaktionen verarbeitet. In dieser Fallstudie wird erklärt, wie HDFC diese Skala eher in einen Vorteil als in eine Einschränkung verwandelt.

Hintergrund der HDFC Financial institution AI Reise

Die HDFC Financial institution begann ihre KI -Reise in 2017 mit Evaein regelbasierter Chatbot, der einfache Fragen beantwortete. Es warfare zu einer Zeit, in der mehrsprachige Bots auf Social -Networking -Web sites wie WhatsApp, Google Assistant und Fb Messenger veröffentlicht wurden. Diese frühen Siege überzeugten die Führungskräfte davon, dass KI die Intimität der Kunden vertiefen und nicht nur die Kosten senken könnte. Ciso Sameer Ratolikar der HDFC Financial institution beschrieben Der Drang der Financial institution, ein ‚zu werden‘AI-First Enterprise innerhalb der nächsten zwei Jahremit intelligenten Systemen, die über Cybersicherheit und andere Operationen eingeführt werden.

Kundenerlebnis: Von Skriptantworten bis hin zu generativen Gesprächen

Anstatt wie frühere Bots zu schrotten, schichtete die Financial institution generative KI darüber. Neue Agenten können offene Fragen wie „Wie soll ich die Ausbildung meiner Tochter im Ausland finanzieren?“ Sie geben nuancierte, kontextbezogene Antworten zurück. Eine Schicht zur Richtlinie überprüft jede Antwort, bevor sie den Kunden erreicht. Humane Agenten bearbeiten immer noch komplexe oder empfindliche Fälle, doch die durchschnittliche Zeit für Routineanfragen ist von acht Minuten auf weniger als neunzig Sekunden gesunken.

Die HDFC Financial institution hat eine Genai -Akademie ins Leben gerufen Mitarbeiter schulen In generativen KI und über 15 hochwirksame Genai-Programme, die darauf abzielen, die Produktivität zu steigern und den Kundenservice zu verbessern.

Risikomanagement: ein immer digitaler Schild

Betrugsmuster entwickeln sich wöchentlich. HDFC kontert sie Mit einer Streaming Analytics-Plattform, auf der jede Kartenwischung, die UPI-Zahlung und jedes Web-Banking-Login in weniger als 200 Millisekunden häufig ein Login erzielt. Die Plattform verbindet traditionelle Regeln mit tiefes Lernen Modelle. Es erkennt plötzliche Ausbrüche von Mikrotransaktionen oder Anmeldungen von Geräten mit seltsamem Verhalten. Die falsch-positive Fee ist seit dem Improve um ein Drittel gesunken.

Die HDFC Financial institution nutzt AI, um ihre Cybersicherheitsvorgänge zu stärken, wobei automatisierte Systeme dazu beitragen, Warnungen zu überwachen und zu trisieren, damit sich menschliche Analysten auf die kritischsten Bedrohungen konzentrieren können. Der Ciso der Financial institution hat gesagt, dass AI Bots jetzt einen Großteil der routinemäßigen SOC -Arbeitsbelastung abwickeln.

Interne Operationen: KI als Kollege, nicht als Konkurrent

Die HDFC Financial institution hat stark in die Stärkung ihrer Information Basis investiert. Die Financial institution wanderte an die aus Datenbank Information Intelligence-Plattform auf Azure, erstellt einen einheitlichen Datensee, der kritische Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Kreditrisikoanalysen und Echtzeit-Erkenntnisse unterstützt. Diese Plattform hat es den Groups ermöglicht, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit stärkeren Governance- und Sicherheitskontrollen zu verwalten.

Durch Konsolidieren von Datenpipelines und die Verwendung von vorgefertigten Komponenten für die Analyse kann die Financial institution schneller als zuvor neue KI- und maschinelle Lernprojekte liefern. Aufgaben wie Berichterstattung, Risikomodellierung und Analyse, die einst Monate dauerte, können jetzt in weitaus kürzeren Zyklen getestet und eingeführt werden, wodurch die Betriebsgeschwindigkeit und Entscheidungsfindung verbessert werden können.

Advertising and marketing und Personalisierung: Daten in Relevanz verwandeln

Die HDFC Financial institution hat entwickelt A Nächstbeste Aktionen System zur Personalisierung des Kunden Engagement. Die Plattform analysiert Transaktions- und digitale Verhaltensdaten, um relevante Angebote wie Kreditkarten -Upgrades, Darlehen oder Einlagenoptionen zu empfehlen. Diese Vorschläge werden über bevorzugte digitale Kanäle geliefert, um die Relevanz und Reaktion zu verbessern.

Generative AI entwirft jetzt mehrsprachige Kreativen im Maßstab. Vermarkter ernähren sich kurz und erhalten drei emotional resonante Varianten in Hindi, Tamil und Englisch. Human Redakteure polieren das endgültige Kopie und führen dazu, dass die Produktionszeit von Tagen bis Stunden fällt.

Wettbewerbskontext

State Financial institution of India, ICICI Financial institution und Axis Financial institution alle Führen Sie Chatbots und Betrugsmotoren aus. Branchenanalysten beachten jedoch, dass HDFC jedes Modell mit einer Kunden -ID und einer einzigen Governance -Ebene verknüpft. JPMorgan übertrifft HDFC in der Technologie, doch die HDFC Banks Partnerschaften mit Cloud-nativen Startups Lassen Sie es sich mit Startgeschwindigkeit bewegen, während die Kontrolle über ein Unternehmensniveau beibehält.

Lektionen für andere Banken

Hier sind einige Dinge, die andere Banken, die KI in ihren Workflows nicht übernommen haben, aus diesem Schritt lernen können:

1. Beginnen Sie mit Kultur, nicht Code: Der Genai Akademie und interne Leitfäden umfassen neue Instruments, bevor sie leben. Dies ermöglicht eine einfache Akzeptanz und Fehlerbehebung.
2. Bauen Sie ein wiederverwendbares Rückgrat auf: Ein Shared Information Lake, Function Retailer und Mannequin Registry verkleinert doppelte Arbeit und beschleunigt Konformitätsprüfungen. Dies hilft, Engpässe aufgrund von Ressourcen zu verhindern.
3. Halten Sie den Menschen in der Schleife: Jeder Ai Ausgabe trägt eine Vertrauensbewertung; Low-Confidence-Fälle Weg zum Private. Dies ermöglicht es dem Menschen, Fälle zu überwachen, in denen KI nicht zuversichtlich ist, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert wird.
4. Messen Sie, was zählt: Kundendreherde, Betrugsverlustquote und Mitarbeiterproduktivitätszeiten steuern jeden neuen Anwendungsfall. Dies konzentriert sich auf die Metriken, die wichtig sind, auf Lärm.

Abschluss

Die HDFC Financial institution zeigt, wie eine große, regulierte Establishment, die bereits an der Spitze ihres Spiels steht, generative KI annehmen kann, ohne Vertrauen oder Kontrolle zu beeinträchtigen. Frühe Investitionen in Governance, Upskilling und Partnerschaften haben eine Plattform für die schnelle Iteration geschaffen. Wenn sich die nächsten zwölf Monate wie geplant entfalten, bietet HDFC ein klares Spielbuch für amtierende Banken an, die mit digitalen Eingeborenen konkurrieren möchten. Die frühzeitige Einführung und fortgesetzter Entwicklung ihrer traditionellen Infrastruktur der HDFC Financial institution mit AI hat die Zweifler der Technologie ein klarer Entwurf zur Verfügung gestellt.

Häufig gestellte Fragen

Ich bin spezialisiert auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gesteuerten Forschungen, technischen Dokumentationen und Inhalten im Zusammenhang mit aufstrebenden KI-Technologien. Meine Erfahrung umfasst das KI -Modelltraining, die Datenanalyse und das Abrufen von Informationen, sodass ich Inhalte herstellen kann, die sowohl technisch genau als auch zugänglich sind.

Künstliche Intelligenz verändert die Artwork und Weise, wie Unternehmen speichern und auf ihre Daten zugreifen. Dies liegt daran, dass herkömmliche Datenspeichersysteme so konzipiert wurden, dass einfache Befehle von einer Handvoll Benutzern gleichzeitig verarbeitet werden, während heute KI -Systeme mit Millionen von Wirkstoffen kontinuierlich zugreifen und große Datenmengen parallel verarbeiten müssen. Herkömmliche Datenspeichersysteme haben jetzt Komplexitätsschichten, die KI -Systeme verlangsamen, da Daten mehrere Ebenen durchlaufen müssen, bevor sie die grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs) erreichen, die die Gehirnzellen der AI sind.

Cloudian, Mitbegründer von Michael TSO ’93, SM ’93 und Hiroshi Ohta, hilft der Lagerung mit der KI-Revolution. Das Unternehmen hat ein skalierbares Speichersystem für Unternehmen entwickelt, das den Daten hilft, zwischen Speicher- und KI -Modellen nahtlos zu fließen. Das System reduziert die Komplexität, indem es paralleles Pc auf die Datenspeicherung anwendet, KI-Funktionen und -daten auf eine einzige parallele Verarbeitungsplattform konsolidiert, die skalierbare Datensätze mit direkten, hochgeschwindigen Übertragungen zwischen Speicher und GPUs und CPUs gespeichert, abgerufen und verarbeitet.

Die integrierte Speicherplattform von Cloudian vereinfacht den Prozess des Aufbaus von KI-Instruments im Bereich von kommerziellen Maßstäben und bietet Unternehmen eine Speicherfundament, die mit dem Aufstieg der KI Schritt halten kann.

„Eines der Dinge, die die Menschen an KI vermissen, ist, dass es nur um die Daten geht“, sagt TSO. „Mit 10 Prozent mehr Daten oder sogar zehnmal mehr Daten können Sie keine Verbesserung der KI -Leistung um 10 Prozent erzielen. Sie benötigen 1.000 -mal mehr Daten. In der Lage zu sein, diese Daten auf eine Weise zu speichern, die einfach zu verwalten ist, und so, dass Sie die Berechnungen einbetten können, damit Sie den Betrieb ausführen können, während die Daten eingehen, ohne die Daten zu verschieben – dorthin ist diese Branche.“

Vom MIT zur Industrie

Als Scholar am MIT in den neunziger Jahren wurde TSO von Professor William Dally in Parallel Computing eingeführt – eine Artwork Berechnung, bei der viele Berechnungen gleichzeitig auftreten. TSO arbeitete auch am parallelen Computing mit Affiliate Professor Greg Papadopoulos.

„Es conflict eine unglaubliche Zeit, denn die meisten Schulen hatten ein Tremendous-Computing-Projekt-MIT hatte vier“, erinnert sich TSO.

Als Doktorand arbeitete TSO mit dem MIT -Seniorforschungswissenschaftler David Clark zusammen, einem Pionier von Computing, der zur frühen Architektur des Internets beitrug, insbesondere zum Übertragungskontrollprotokoll (TCP), das Daten zwischen den Systemen liefert.

„Als Doktorand am MIT arbeitete ich an getrennten und intermittierenden Netzwerkoperationen für große verteilte Systeme“, sagt TSO. „Es ist lustig – 30 Jahre später, das mache ich heute noch.“

Nach seinem Abschluss arbeitete TSO in Intel’s Structure Lab, wo er Datensynchronisationsalgorithmen von Blackberry erfand. Er erstellte auch Spezifikationen für Nokia, die die Obtain -Branche der Klingelton entzündeten. Anschließend kam er zu Inktomi, einem Startup, das von Eric Brewer SM ’92, PhD ’94, mitbegründet wurde, dass Pionier für Such- und Webinhalteverteilungstechnologien leistete.

Im Jahr 2001 startete TSO mit Joseph Norton ’93, SM ’93 und anderen Gemini Cellular Applied sciences. Das Unternehmen baute die weltweit größten mobilen Messaging -Systeme, um das large Datenwachstum von Kamerafelefonen zu bewältigen. In den späten 2000er Jahren wurde Cloud Computing für Unternehmen zu einer leistungsstarken Möglichkeit, virtuelle Server zu mieten, als sie ihre Geschäftstätigkeit steigern. TSO bemerkte, dass die gesammelte Datenmenge weitaus schneller wuchs als die Geschwindigkeit der Networking. Daher beschloss er, das Unternehmen zu drehen.

„Daten werden an vielen verschiedenen Orten erstellt, und diese Daten haben ihre eigene Schwere: Sie werden Sie Geld und Zeit kosten, um sie zu verschieben“, erklärt TSO. „Das bedeutet, dass der Endstatus eine verteilte Cloud ist, die nach Edge -Geräten und -Invers geht. Sie müssen die Cloud auf die Daten bringen, nicht die Daten in die Cloud.“

TSO hat Cloudian 2012 offiziell aus Gemini Cellular Applied sciences herausgebracht, wobei der Schwerpunkt auf dem Kunden mit skalierbarem, verteilten, cloud-kompatiblen Datenspeicher hilft.

„Was wir nicht gesehen haben, als wir das Unternehmen zum ersten Mal begannen, conflict, dass AI der ultimative Anwendungsfall für Daten am Rande sein würde“, sagt TSO.

Obwohl TSOs Forschung am MIT vor mehr als zwei Jahrzehnten begann, sieht er starke Verbindungen zwischen dem, woran er heute gearbeitet hat, und der Branche heute.

„Es ist, als ob mein ganzes Leben zurückspielt, weil David Clark und ich mit getrennten und zeitweise verbundenen Netzwerken zu tun hatten, die heute Teil jedes Edge -Anwendungsfalls sind, und Professor Dally arbeitete an sehr schnellem, skalierbaren Verbindungen“, sagt TSO und bemerkt, dass Dally jetzt der Senior Vice President und Chefwissenschaftler der führenden AI -Firma NVIDIA ist. „Wenn man sich die moderne Nvidia -Chip -Architektur und die Artwork und Weise ansieht, wie sie die Kommunikation übernehmen, hat es Dallys Arbeit über sich. Mit Professor Papadopoulos habe ich an der Beschleunigung von Anwendungssoftware mit parallelem Computerhardware gearbeitet, ohne die Anwendungen neu zu bewerben.

Heute verwendet die Cloudian -Plattform eine Objektspeicherarchitektur, in der alle Arten von Daten – Dokumenten, Movies, Sensordaten – als eindeutiges Objekt mit Metadaten gespeichert werden. Die Objektspeicherung kann large Datensätze in einer Flat -Datei -Struktur verwalten, wodurch sie splendid für unstrukturierte Daten und KI -Systeme ist, konnte jedoch traditionell keine Daten direkt an AI -Modelle senden, ohne dass die Daten zuerst in das Speichersystem eines Computer systems kopiert wurden, wodurch Latenz- und Energie -Engpässe für Unternehmen erstellt werden.

Im Juli kündigte Cloudian an, sein Objektspeichersystem um eine Vektor -Datenbank zu erweitern, die Daten in einem Formular speichert, das von KI -Modellen sofort verwendet werden kann. Wenn die Daten aufgenommen werden, berechnet Cloudian in Echtzeit die Vektorform dieser Daten, um AI-Instruments wie Empfehlungsmotoren, Suche und AI-Assistenten zu betreiben. Cloudian kündigte auch eine Partnerschaft mit NVIDIA an, mit der sein Speichersystem direkt mit dem GPUs des KI -Unternehmens zusammenarbeiten kann. Laut Cloudian ermöglicht das neue System noch schnellere KI -Vorgänge und senkt die Rechenkosten.

„Nvidia hat uns vor ungefähr anderthalb Jahren kontaktiert, weil GPUs nur mit Daten nützlich sind, die sie beschäftigen“, sagt TSO. „Jetzt, da die Leute erkennen, dass es einfacher ist, die KI in die Daten zu bewegen, als um riesige Datensätze zu verschieben. Unsere Speichersysteme bitten viele KI-Funktionen ein, damit wir Daten für die KI in der Nähe der Daten vor und nach dem Prozess vorbereiten können, wo wir die Daten sammeln und speichern.“

AI-First-Speicher

Cloudian hilft etwa 1.000 Unternehmen auf der ganzen Welt, mehr Wert aus ihren Daten zu erhalten, darunter große Hersteller, Finanzdienstleister, Gesundheitsorganisationen und Regierungsbehörden.

Die Cloudian -Speicherplattform hilft einem großen Autohersteller beispielsweise mit AI, um festzustellen, wann jeder seiner Fertigungsroboter gewartet werden muss. Cloudian arbeitet auch mit der Nationwide Library of Drugs zusammen, um Forschungsartikel und -Patente zu speichern, sowie mit der nationalen Krebsdatenbank, um DNA -Sequenzen von Tumoren zu speichern – reiche Datensätze, die AI -Modelle verarbeiten könnten, um die Forschung zu entwickeln oder neue Einblicke zu gewinnen.

„GPUs conflict ein unglaublicher Enabler“, sagt TSO. „Moore’s Legislation verdoppelt die Menge an Berechnung alle zwei Jahre, aber die GPUs können die Operationen auf Chips parallelisieren, sodass Sie GPUs miteinander vernetzen und Moores Gesetz zerstören können. Diese Skala drückt die KI auf neue Ebenen der Intelligenz, aber der einzige Weg, um GPUs hart zu machen, ist, sie mit der gleichen Geschwindigkeit zu füttern.

Es sind vier Jahrzehnte vergangen seit Apple formulierte das Versprechen der KI wie wir sie heute kennen. Die Luftfahrtindustrie tritt in eine revolutionäre Part ein, die von schrittweisen technologischen Verbesserungen zur Verbesserung von Betrieb und Kundenservice geprägt ist. Dieser durch das Aufkommen der KI katalysierte Wandel zur Revolution unterstreicht eine tiefgreifende Transformation vom langsamen, stetigen Tempo der Vergangenheit hin zu den schnellen, disruptiven Veränderungen von heute. Er signalisiert eine Abkehr vom inkrementellen Fortschritt hin zu einer Zeit, in der KI-gesteuerte Innovationen die grundlegenden Aspekte der Branche neu definieren und eine neue Richtung einschlagen, die verspricht, die Zukunft des Flugverkehrs neu zu gestalten.

Inmitten dieser Revolution kommen mehrere Faktoren auf die Fluggesellschaften im Jahr 2024 zusammen. Die Nachfrage ist himmelhoch und wächst. Die IATA prognostiziert, dass 4,7 Milliarden Passagiere werden im Jahr 2024 mit dem Flugzeug reisen, mehr als 2019. Diese Passagiere sind auch intelligente Käufer, viele von ihnen sind anspruchsvolle Digital Natives. Ein ATPCO-Umfrage zeigt, dass sie sich personalisiertere Angebote wünschen und die Möglichkeit haben möchten, Extras auszuwählen, wobei ihnen visuelle Elemente die Entscheidung erleichtern sollen.

Der Großteil des neuen Wachstums wird aus dem Privatreiseverkehr kommen, da Geschäftsreisen nach der Pandemie weiterhin verhalten bleiben. Die Fluggesellschaften müssen sich mit strategischem Advertising and marketing, das darauf abzielt, die Nachfrage anzukurbeln, auf das Wachstum im Privatreiseverkehr stützen. Der durchschnittliche Reisende muss seine Privatreisen professional Jahr verdoppeln, um verlorene Geschäftsreisen auszugleichen, was bedeutet, dass die Fluggesellschaften mehr tun müssen, um ihre Fantasie und ihre Ausgaben anzuregen. Die gute Nachricht ist, dass Millennials und Era Z sind Reisefansund unternehmen mehr Urlaubsreisen als ältere Generationen in ihrem Alter. Die Herausforderung für Fluggesellschaften besteht darin, dass sie auch Digital Natives sind und sich mit On-line-Einzelhandel, Zielgruppenansprache und Advertising and marketing auskennen, was die Messlatte für Erwartungen höher legt.

In diesem Markt sind die Fluggesellschaften auch mit der Tatsache konfrontiert, dass die Menschen Änderung ihrer Reisegewohnheiten schnell, was Prozesse wie Preisgestaltung und Flugplanung schwieriger macht als früher. Die Fluggesellschaften erlebten auch einen Mangel an Facharbeiter nach der Pandemie und das erstreckt sich bis ins Backoffice, einschließlich Analysten, Vermarkter und Technologen. Der Wettbewerb nimmt weiter zu, da neue Anbieter wie Breeze Airways unterversorgte Routen in den USA anfliegen

All diese Faktoren versetzen Fluggesellschaften in die perfekte Place, um die jüngsten Fortschritte in der KI zu nutzen und die Revolution zu nutzen. KI automatisiert und skaliert Prozesse, unterstützt intelligentere Marketingentscheidungen und sorgt für bessere Kundenerlebnisse. Allein im vergangenen Jahr hat sich die KI dramatisch verbessert, was den Fluggesellschaften zahlreiche Möglichkeiten eröffnet, verlorenen Boden wieder gutzumachen. Ja, auch Technologieunternehmen haben Zugang zu KI, aber Fluggesellschaften verfügen über Markenwert, besitzen die Flugzeuge selbst und könnten mit dem richtigen Ansatz in Sachen Kundenerlebnis und Verkaufsstrategien punkten.

Mithilfe von KI können Passagiere besser verstanden, Prozesse automatisiert und skaliert, Preise und Angebote optimiert und effizientere Abläufe geschaffen werden, um nur einige Beispiele zu nennen.

Wo steht KI heute?

Vor den jüngsten Fortschritten in der generativen KI gab es prädiktive Modelle für verschiedene Anwendungen, darunter auch die Preisgestaltung bei Flugpreisen. Farecast, das 2008 von Microsoft übernommen wurde, struggle ein Pionier bei der Verwendung prädiktiver Analysen zur Vorhersage von Flugpreistrends. Dies ermöglichte es den Verbrauchern, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie Flugtickets kaufen sollten, basierend auf Vorhersagen, ob die Preise in naher Zukunft steigen oder fallen würden. Die Technologie hinter Farecast struggle ein frühes Beispiel für die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf große Datensätze zu Vorhersagezwecken, ein Prinzip, das vielen heutigen KI-Innovationen zugrunde liegt.

Viele Menschen denken, dass KI nur aus Chatbots besteht, die beim Kundenservice helfen, aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die Fähigkeit der heutigen KI, Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen und Leistungssprünge zu erzielen, ist atemberaubend. Dies sind nur einige Anwendungsfälle:

• Neue Geschäftseinblicke und -fähigkeiten wie dynamische Preisgestaltung, prädiktive Analytik und Nachfrageprognosen ermöglichen es Fluggesellschaften, Marktanpassungen in Echtzeit vorzunehmen, den Sitzplatzbestand optimum zu verwalten und die Flugplanung zu analysieren, um die Rentabilität zu maximieren
• Verbesserungen des Kundenerlebnisses wie personalisierte Preisgestaltung, maßgeschneiderte Reisepakete und erweiterte Treueprogramme können dafür sorgen, dass Fluggesellschaften sich nicht nur auf Umsatz und kurzfristige Erfolge konzentrieren, sondern langfristige Loyalität und Kundenwert gewährleisten.

Wo KI morgen sein wird

Generative KI wird das Konzept des Kundenservice revolutionieren. Von den frühen Phasen des Einkaufsprozesses bis zum eigentlichen Flug und darüber hinaus können Fluggesellschaften KI nutzen, um in Echtzeit unglaubliche Inhalte zu erstellen, die perfekt auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt sind.

Schon bald wird sich das Konzept der Chatbots vollständig in vollständig interaktive Einkaufserlebnisse mit künstlicher Intelligenz verwandeln. Reisende werden dann mit strategischen Zielen navigieren können und nicht nur auf einfache FAQ-Informationen zurückgreifen können. Sie werden nach Daten zu den günstigsten Flügen fragen können, die weniger als zwei Stunden von ihrem bevorzugten Ziel entfernt sind, oder nach dem Improve mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis.

In nur wenigen Jahren wird die generative KI so weit fortgeschritten sein, dass superrealistische Movies im Handumdrehen erstellt werden können. Was wir heute mit einfachen Texten machen können, wird sich so weit entwickeln, dass Fluggesellschaften generative KI einsetzen können, um On-Demand-Movies für alle möglichen Passagierbedürfnisse zu erstellen. Stellen Sie sich einen Passagier vor, der durch einen Flughafen geht, in dem er gerade gelandet ist, und sein Telefon hochhält, um in Echtzeit Anweisungen zum Taxistand zu erhalten, je nachdem, wo er sich gerade im Flughafen befindet.

In Zukunft wird KI Maschinen antreiben, die viele Aspekte des Flugerlebnisses automatisieren. Reisende werden einen Flughafen betreten, ein paar Informationen weitergeben und ihr Gepäck einem Roboter übergeben. Der TSA-Test-in wird durch neue Scanner, die KI nutzen, fortschrittlicher (und hoffentlich schneller!) werden. Das Spannende an diesen Maschinen ist, dass sie trainiert werden können, um zu lernen und sich zu verbessern. Stellen Sie sich eine Fluggesellschaft vor, die ein paar Allround-Roboter in ihrer Lounge aufstellt, um mit Besuchern zu interagieren und Fragen zu Flugverspätungen schnell und präzise zu beantworten, Hinweise zu geben, wie lange es dauern könnte, bis man zum Gate kommt, oder Particulars zu einem Anschlussflug zu nennen. Der Roboter könnte sogar per Spracherkennung sofort persönliche Fluginformationen abrufen.

Wo Fluggesellschaften die Lücke schließen müssen

In meinen School-Kursen teile ich gerne Erkenntnisse von McKinsey, die die grundlegendste Investition skizzieren, die Unternehmen tätigen können, um für die KI-Revolution gerüstet zu sein: Cloud Computing. Unternehmen können sich mit ihrer Cloud-Investition „verjüngen, innovativ sein oder Pionierarbeit leisten“. Diese drei Ebenen reichen von Investitionen in die grundlegende Infrastruktur bis hin zur Integration neuer Technologien, die Prozesse verfeinern und verbessern, bahnbrechende Entwicklungen vorantreiben und eine Kultur des Experimentierens fördern.

Überlegen Sie sich beispielsweise, wie eine fortschrittliche Fluggesellschaft diese Phasen meistern könnte. Zunächst investiert die Fluggesellschaft in eine Cloud-Infrastruktur, um ihre vorhandenen Datenverwaltungssysteme zu erneuern und eine robuste, skalierbare Speicherung und verbesserte Datenzugänglichkeit sicherzustellen. Als Nächstes führt das Unternehmen Innovationen ein, indem es eine Cloud-basierte Datendemokratisierung in Kombination mit hochmodernen Analysetools einführt, die seine Vertriebs- und Betriebsprozesse verfeinern – beispielsweise durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Optimierung dynamischer Angebote, Flugbetrieb und Crewzuweisungen.

Schließlich könnte die Fluggesellschaft in der Pionierphase fortschrittliche Cloud-native KI-Lösungen nutzen, um den Passagierservice zu revolutionieren. Dazu könnte beispielsweise ein hochentwickeltes KI-System eingesetzt werden, das das Bordunterhaltungsprogramm auf Grundlage der über integrierte Datenströme an verschiedenen Kontaktpunkten erfassten Passagierpräferenzen personalisiert.

Diese Entwicklung ist ein Beispiel für strategische Investitionen in Technologie und zeigt, dass man sich dafür einsetzt, Cloud Computing für kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen zu nutzen. Als ich beispielsweise vor zwei Jahren mit der Lehre begann, struggle generative KI noch ein obskures Forschungsprojekt. Die Fluggesellschaften mit einer starken Cloud-Grundlage sind ihren Mitbewerbern bei der Akzeptanz dieser neuen Innovation bereits voraus und werden für die nächste bereit sein. Die KI-Revolution wird nicht warten, und das sollten die Fluggesellschaften auch nicht.

Über den Autor

Rick Seaney ist Vizepräsident für Innovation bei 3Siegernach der erfolgreichen Übernahme von 3Victors durch ATPCO Ende 2023. Rick struggle Mitbegründer und CEO von 3Victors, einem bahnbrechenden Massive-Information-Reiseanalyse-Startup, das sich Anfang 2020 Risikokapital sicherte. Als VP of Innovation bei 3Victors treibt Rick die Innovationsbemühungen des Unternehmens voran, gestaltet seine Imaginative and prescient und überwacht deren Umsetzung und Entwicklung. Er widmet sich der Katalyse der Transformation des Reise-Ökosystems und plädiert für datengesteuerte Entscheidungsfindung in Echtzeit als Zukunft der Reisebranche.

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