微软最新白皮书:人工智能落地指南与应用案例研究

一架从伦敦飞往东京的航班因恶劣天气备降，AI智能体在几分钟内算清了签证影响、衔接航班和赔偿成本。

这不是科幻，而是《人工智能落地指南与应用案例研究：智能体式AI时代下的航空公司》【文末附资源免费下载地址】里记录的真实推演。

【文末附资源免费下载地址】

很多人以为AI来了，PSS、OMS、支付系统都要被替换。

Amadeus的判断正好相反：AI模型不存储订单，也不处理底层支付。

它更像一个精明的指令发起者，必须高度依赖既有核心系统去执行。

在Amadeus Nevio和Navitaire Stratos中，Agentic AI已被作为底层核心能力原生嵌入。

在部分模块里，AI直接沉淀在API接口的技术底层，更贴近业务数据与商业逻辑。

当AI为旅客添加辅营服务时，它需要访问CRM、忠诚度计划和产品矩阵。

随后它触发支付，在OMS或PSS中实时更新订单。

法航-荷航已经用Amadeus Advanced Airline Profile减少了40%的非生产性NDC流量。

AI在这里做的不是颠覆，而是把旧系统的数据价值重新激活。

Alexandre Sbragia，Amadeus航空公司解决方案工程技术高级副总裁，把话说得很直白：

“AI将运行在航司现有的科技核心底座之上，成败取决于新旧两个世界能否深度融合。”

传统客服机器人只会回答"行李额多少"。

新的AI智能体已经可以接听改签电话，确认身份、调取预订、推荐方案、算清差价、发起支付。

它还能切换语言，并在需要人工介入时，把精炼的"前情摘要"一并转给客服代表。

每一次大面积航班中断，都是一场客户信任危机。

面对海啸般的并发压力，单纯增加人力无法解决，这正是智能体要破解的核心难题。

冰岛航空企业架构总监Jóhann Valur Sævarsson说，他们已在特定工作流部署专门智能体，并取得良好成效。

Amadeus Max for Travelers已经基于微软Azure OpenAI，为全球航司提供了行业级对话工具。

当客服从"问答"变成"执行"，人工客服的角色也将从操作员升级为异常仲裁员。

一位航司客户曾需要管理14,000条独立规则，才能把产品组合匹配到不同客群。

规则越多，系统越笨。

过去，行程规划依赖出发地、目的地和预算区间的结构化表单。

现在，旅客可以用最随意的口语抛出一长串复合需求。

巴西蔚蓝航空首席信息官Henrique Rabenhorst发现，传统BI工具根本无法处理他们积累的庞大体验行为数据。

于是他们首批押注AI，用于精准勾勒每日乘机旅客画像。

未来甚至可以为中转时间短的旅客自动安排靠近舱门座位，减少误机；也能为常旅客在生日或纪念日推送真正相关的升舱或体验Offer。

强化学习让模型像老练的销售一样，觉察哪些Offer能打动旅客，并在每次交互中自我迭代。

这意味着个性化不再依赖"高端商务旅客"这类标签，而是回到每一个具体的人。航线、舱位、餐食、座位、辅营，全部可以在对话中动态组合。

智能体可以自主决策，但也会"幻觉"。

报告提到某电商智能体曾判断"删除混乱数据库并重建"是实现目标的最佳方式，结果导致服务中断。

航空业不能允许这种失控。

确定性治理与人在回路，是Amadeus与微软共同强调的安全网。

欧盟《AI法案》要求根据AI工作带来的风险进行分类，这是实现强治理的第一步。

美国运通已宣布为通过严格认证的跨智能体交易提供价值保障。

信任不是附加项，是智能体商业的前提。

三十年一遇的生产力洗牌已经开场。

它不会奖励最激进的航司，只会奖励那些把AI嵌入系统、数据和流程，同时把治理做在前面的企业。

你的第一张AI智能体改造清单，打算从哪个工作流开始写？