汉莎集团zeroG GmbH公司首席数据科学家 Natascha Mägdefessel
大家下午好，女士们、先生们，非常感谢邀请我来参加2018中欧航空高端对话会。之前的嘉宾发言对我来说都非常的有趣，非常的具有启发性，让我学到了很多航空业发展的相关内容，我今天主要介绍一下航空数据，以及如何基于这些数据去构建一些分析的模型，来实现我们关键的目标。
我这么多年作为一个科学家的经历，让我多少能够接触一些不同的航空公司，遇到一些具有挑战性的问题。作为数据科学家作，被认为是一个人能做的最无聊的工作。但是，对于我来说，这个数据科学像是去捕猎一样，充满挑战性，充满着挑战和探索。
我有两个女儿，姐姐强壮、经验丰富，但是妹妹，通常不太有安全感。那她们最好的朋友被一个非常危险的龙抓起来了，还被下了毒药，这个毒药会夜以继日的毒害她们的王子，直至最后的死亡，如果要去营救朋友，她们现在要做的事情就是打败这个恶龙，解救她们的王子。要打败这个恶龙她们有不同的路线，而不同的路线又有不同的挑战，大家都能想象。你们需要各种不同的特长才能够去经过不同的路，而且是在一定的时间内去完成这段路程。
当然了，我们一直在说这种根本性的变革，每个路线上你都会看到一定的干扰。比如说，更长的路，或者是说时间更长，或者你不认识路等这些不确定性，有的路对你来说可能更加的费力。在这里你不能够使用太多的力量，因为你还要去打龙。所以，我模拟了这样的一个环境，不同的条件，不同的天气情况，然后模拟了这种来去打败恶龙救王子的路线。在模拟中，妹妹遇到了一个女巫，女巫给了她一个水晶球。有了这个水晶球她就可以决定事先知道哪个路程是对的，而且能够选到正确的工具。一旦遇到困难，她就有一个水晶球帮她做出决定，她知道哪个工具是最好的工具，这当然是一个童话故事。可能你会觉得，这可能是用人工智能进行变革管理，或者是我是一个很好的导演。但是，如果看一下我们每天面临的这些业务，各种各样的情况，我们必须要去决定采取什么样的措施，然后平衡收入和成本，这样才能够更加的成功。
举个例子。一个航班从A飞到B，始发机场A有大雾，航班延误大概了25分钟。但是，遗憾的是，在这个飞行的过程中，又遇到了雷电、大风，他们延迟了45分钟到达目的地B，这是非常大的一种运行干扰。在这种实践中，这个航班从各个方面影响了其它的航班。它首先影响了航班上的乘客，以及下一个航程要搭乘航班的旅客以及下一个航班上的机组人员。如果想把这个事件解决，根据不同的情况需要采取不同的行动。我们要看一下着重点是什么，如果是乘客，我们有针对乘客的措施。一是去给他们重新再订一个航班，在这种情况下，我们要给他们提供一定的延误服务，这样他们就可以快速的坐上转乘的航班。对于机组人员和飞机来说，我们也要根据不同的情况需要采取不同的行动，是不是给机组人员提供服务，需不需要更换飞机，以及处理延误后造成的一系列影响。
如果有6个后续航班，只要有一个延误，后面的都会受到影响。这也就是为什么我们需要人工智能，因为人工智能可以根据不同的环境提出不同的决策，当然不是说它比人脑更聪明，但是它的速度比人脑要快得多。然后，它可以去考虑到所有环境中的所有因素。
解决方案是什么呢？解决方案就是遇到这样的事件，我们必须要找到一个解决办法。当然，我们不能够说在事件发生之后再找到解决方案。我们可以在某些程度上解决部分的问题，延误的问题，或者是受到干扰的问题。我们可以列出周详的计划。在这个例子中，如果你们在数据中已经观察到，在这个季节中经常会发生雷电，也许我们可以去为这个航班规划更长的飞行时间，这样后续航班就可以做好准备。这种飞行时间的延长可以在一定程度上吸收航班延误造成的后果，可以吸收大概15分钟左右。
你还可以采取另外一个措施，就是我们也可以来稍微的延长一下乘客的转机时间，这样就不会使乘客有太大的投诉。这也可以吸收一部分延误的损失。
人是怎么从数据中学习，怎么从观察中学习，怎么从经验中学习，因为他们的经验是跟他们的观察是有关系的。人工智能也如此，它们观察情况，然后去尝试不同的行动，他们有一个行动池，从行动池中找到合适的行动，来吸收部分的延误。如果取得成功，这对他是一个鼓励，他从鼓励中继续学习，这也是我们做的这些工作。
但是，我也知道，人们有很多关于人工智能的讨论。我也知道有很多的人他们对于人工智能有一些恐惧。但是人工智能的行动并不是比人更加的聪明，只是它的速度要比人类快得多，因为它如此之快，它可以去考虑更加复杂的情况，一步就可以考虑到所有的复杂的情况，这一点是超出人脑的，这也是人工智能唯一的一个优势，如果你去看一下航空业，或者是机场业，我们有很多非常复杂的状况，你都必须要考虑到方方面面的问题，做出各种各样的权衡。
现在大家才都在讨论我们怎么把人工智能应用于航空业，大家对于人工智能的这些数据感到非常的热衷。这是人工智能技术的发展。第一，它是一个更加强大的计算机技术。第二，就是数据，你需要有更多的数据，我们现在有这样的力量能够把这些数据结合在一起，去更好的了解整个流程，去了解整个的复杂性。
说到数据化，我最喜欢的一个问题就是你觉得谁是数据化的先河？谁是大数据和人工智能的先锋呢？大部分的这些先行者我会说是NetFlix，或者是谷歌。但是数据化真正的先行者，还有人工智能，还有大数据的先行者是航空业，他们才是数据化的先行者。航空业不断把自己的流程数据数字化，很早就开始这么做了。否则这个过程没有办法这样流畅。乘客在世界各地必须要满足所有人的需求，所以必须要有这样的一个数据化，它整个预订过程，还有所有的这些数据，驱动着航空业的数字化发展。现在在当今，它有优势，也有劣势，这个过程依然是行得通的。对于航空公司，或者是对于机场来说，他们没有办法太快的去改变现有的流程。
在过去，我个人认为，航空公司比较条块分隔的原因是因为在过去如果不这样做，对他们来说没有办法对他们的流程进行优化，因为当时计算机的发展还没有办法给他们提供足够的支撑。所以，他们需要把这个过程去分成不同的部分，然后去找到最佳的不同的部分的解决方案。这也是当时能够去进行程序优化的唯一的方式。我认为这是之前航空业之所以这么条块分隔的原因。现在我们有一些一体化的流程了，不再条块分隔了，这些流程可以有非常好的效果。人们需要能够跨学科的进行工作，并且跟计算机一起合作来去进行数据化，进行所有的操作。
谢谢大家！