Part 01 案例企业介绍
美国联合航空公司（以下简称 “美联航”）是全球领先的航空公司之一，凭借庞大的航线网络、高频次的航班运营以及对服务品质的持续追求，在航空业占据重要地位。面对航空业复杂多变的运营环境、日益提升的旅客期望以及激烈的市场竞争，美联航将人工智能视为长期战略核心，而非短期跟风举措。多年来，美联航秉持 “决策最快的航空公司获胜” 的商业理念，持续投入资源构建数据基础设施、合规框架并培养专业人才，为人工智能的深度应用奠定了坚实基础，致力于通过技术创新优化客户体验、提升内部运营效率，巩固其市场竞争优势。
Part 02 案例介绍
（一）人工智能应用的基础构建
美联航的人工智能应用并非一蹴而就，而是经过了长期的战略布局与基础建设。在数据层面，美联航着重打造数据掌控与应用能力，通过组织整合航班基本事实、内部人员沟通记录、天气数据等多源信息，构建了安全的机器学习与 AI 建模平台，具备将数据抽象化用于模型训练的工程能力。
在组织与合规层面，美联航建立了技术、运营、网络安全和法律团队之间的紧密协作机制，搭建了完善的合规结构与跨职能风险管理团队，确保 AI 解决方案在部署过程中具备适当保障措施，避免因单一 AI 试点项目危及整体业务。同时，美联航还组建了一支熟练掌握数据工程、数据科学和提示词工程等关键技能的专业团队，为人工智能应用提供人才支撑。
此外，美联航与亚马逊网络服务（AWS）建立紧密合作关系，借助 AWS 生成式人工智能创新中心的资源，结合自身数据中心和基于 AWS Bedrock 的 “火星”（Mars）机器学习平台，进一步强化了人工智能技术落地的技术架构支撑。
（二）面向客户的人工智能应用场景
1、航班信息智能沟通
早在生成式 AI 兴起之前，美联航便启动了 “每一次飞行都有故事”（Every Flight Has a Story）项目，由专门的 “故事讲述者” 团队收集运营数据，为航班取消等情况撰写客户通知。
为解决人工撰写难以规模化的问题，美联航引入生成式 AI，将航班数据、内部聊天记录、天气信息等输入 AI 模型，并通过提示词工程让模型贴合美联航的沟通风格，在不引起乘客恐慌的前提下强调安全等核心信息。AI 模型不仅能生成规范的客户信息草稿，还能回顾历史飞行数据，补充人类 “故事讲述者” 未曾包含的航班延误原因等关键信息。
该应用使通过完整 “故事讲述者” 流程处理的信息比例从 5% 提升至 35%，在故事讲述者数量不变的情况下，信息处理量增长了 700%，同时将客户满意度提高了 6%，截至相关节点已发送 10 万多份数字通知。此外，美联航基于大语言模型推出的人工智能客服聊天机器人，能够自动生成航班延误原因解释，并通过应用程序和短信及时推送至乘客，解决了以往航班延误通知缺乏详细说明的问题。
2、转机服务优化
美联航针对美国航空市场中转出行频繁的特点，测试了一项助力转机乘客的 AI 技术。该技术依托计算机系统对转机乘客信息、航班到达时间、停靠廊桥位置等数据的精准掌握，当识别到乘客存在误机风险时，及时通知下一程航班。若乘客可快速抵达，航班可适当等候；若确认无法赶上，则避免无谓等待，未来还计划实现廊桥的优化安排，以减少乘客误机频率。
3、移动端 APP 智能功能升级
美联航在其官方 APP 中上线了多项 AI 支持的全新功能：虚拟登机口（Virtual Gate）功能可实时显示登机组别及登机进展，让乘客无需反复关注登机口广播；针对 United Club 贵宾室用户，APP 新增 “Closest and Best” 推荐功能，根据登机口位置与贵宾室当前容量智能推荐最合适的休息室，该容量信息提醒功能率先在芝加哥奥黑尔机场推出，并计划逐步扩展；升级后的行李追踪功能采用类快递物流的显示方式，让乘客实时掌握托运行李在各阶段的位置；同时，APP 还能根据旅客行程与需求提供个性化提醒，包括婴儿车 / 轮椅出行指引、旅行证件提示、目的地天气及打车指引等，通过智能导航与内容推荐提升出行便捷性。
4、个性化出行解决方案探索
美联航计划推出 “Get Me Close” 工具，利用 AI 技术在航班延误时为乘客自动寻找转飞附近机场等替代方案，进一步提升乘客在突发状况下的出行体验。此外，美联航还在探索利用生成式 AI 协助飞行员撰写更自然友好的乘机公告，尤其为性格内向的飞行员提供支持，同时研究通过 AI 总结复杂技术文档，间接为乘客出行安全与服务质量提供保障。
（三）面向内部运营的人工智能应用场景
1、员工绩效评估辅助
美联航开发了内部聊天 GPT 工具 ——United GPT，用于协助经理撰写员工绩效评估。经理只需提供员工相关笔记，该工具即可生成评估草稿，经经理审核批准后使用。由于生成式 AI 带来的 “惊艳效应”，该工具推广过程简单高效，目前已有超过 90% 的经理在使用，大幅减少了评估撰写的耗时，同时提升了评估内容的实用性。
2、运营数据高效交接
针对换班时工作交接耗时较长的问题，美联航利用 AI 技术汇总换班所需的所有相关运营数据，并通过 United Data Hub 提供实时警报，使交接工作从原本 45 分钟至 1 小时的时长大幅缩短，提升了运营衔接的效率。
3、营销机会智能捕捉
美联航与品牌代理 Carat USA 及 AI 平台 Sightly 合作，开发了一套能够实时识别社会大众关注的热点或文化语境重要时刻的系统。该系统可帮助美联航在合适的时机投放定制化创意内容，例如当竞争对手的决策引发消费者强烈反应时，及时通过 TikTok、YouTube 等平台传递自家以客户为中心的政策信息，实现动态、实时的品牌定位，摆脱传统广告在负面舆论环境下的传播风险，提升用户参与度和转化率。
4、运营效率与成本优化
美联航投资微天气技术，通过 AI 提供的局部天气预报优化飞行路线，提高燃油率；同时，借助 AI 技术分析多源数据预测航班延误，为航班计划调整、航路重新规划等决策提供支持，最大限度减少航班延误和取消带来的机组人员开支、燃油消耗等损失，提升运营效率。
Part 03 案例点评
（一）案例亮点
1、战略前瞻性与基础扎实性
美联航将人工智能视为长期战略投资，而非短期追逐热点，提前布局数据基础设施、合规框架和专业人才队伍建设，这种前瞻性为后续生成式 AI 等技术的快速落地创造了有利条件。其与 AWS 的深度合作，既借助了外部技术资源，又保留了自身数据中心的核心支撑，形成了内外结合的技术架构优势，体现了成熟企业技术布局的稳健性。
2、应用场景聚焦核心需求
美联航的 AI 应用紧密围绕航空业的核心痛点与客户需求展开，无论是航班延误时的信息沟通、中转出行的衔接难题，还是 APP 使用中的便捷性提升，均直击乘客出行的关键环节；内部应用则聚焦绩效评估、工作交接等效率瓶颈，实现了技术与业务场景的深度融合，确保了 AI 应用的实用价值。
3、规模化落地与成效可衡量
美联航的 AI 应用并非停留在试点阶段，而是实现了规模化推广并取得了明确的量化成果，如客户信息处理量 700% 的增长、客户满意度 6% 的提升、超 90% 的内部工具使用率等数据，充分证明了人工智能技术对业务的实际推动作用，为行业提供了可参考的价值验证范例。
4、跨领域协同与生态化思维
在 AI 落地过程中，美联航注重技术、运营、法律等多团队的跨职能协作，构建了完善的合规与风险管理体系；同时，通过与技术供应商、品牌代理等外部伙伴的合作，拓展了 AI 应用的边界，从客户服务、内部运营延伸至品牌营销等领域，展现了生态化的技术应用思维。
（二）行业启示
1、数据与合规是 AI 落地的核心基石
美联航的实践表明，航空业等复杂行业的 AI 应用，必须以扎实的数据整合能力和完善的合规风险管理为前提。企业需重视数据的组织、治理与安全保障，同时建立跨部门协同的合规框架，才能确保 AI 技术在不引发业务风险的前提下发挥价值。
2、AI 应用需兼顾规模化与个性化
美联航通过 AI 解决了 “每一次飞行都有故事” 项目的规模化难题，同时通过提示词工程、个性化推荐等功能实现了服务的个性化，这种 “规模化 + 个性化” 的平衡，为行业提供了 AI 应用的重要思路 —— 既要通过技术提升效率、降低成本，又要满足用户的差异化需求，避免技术应用的同质化。
3、内外协同加速技术落地
企业自身的技术积累与外部伙伴的资源互补，能够有效加速 AI 技术的落地进程。美联航与 AWS 在技术平台上的合作，以及与外部机构在营销 AI 系统上的联合开发，证明了开放合作对于提升 AI 应用效率和拓展应用场景的重要性，尤其对于传统行业企业而言，合理借助外部技术生态的力量，可降低创新成本、缩短落地周期。
4、AI 推动航空业从 “增量创收” 向 “存量优化” 转型
美联航的 AI 应用覆盖了客户服务、内部运营、品牌营销等多个环节，核心在于通过技术优化现有资源配置和业务流程，减少浪费、提升效率，这契合了航空业从单纯追求规模增长向存量优化转型的行业趋势。未来，AI 将持续成为航空业提升核心竞争力、实现可持续发展的关键引擎，推动行业在运营效率、客户体验和环保责任等方面实现全面升级。
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