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機場的客戶體驗出現在兩個層面上：由航空公司提供的體驗以及由機場本身提供的體驗。基于人工智能和物聯網數據的科技在不斷發展，機場可望大幅提高更令人滿意的客戶體驗的交付。至少我們希望是這樣。

今年早些時候，筆者曾與OpenText的分析產品營銷高級總監Mark Gamble討論過各種可能性。Gamble一直都在從事利用技術提升客戶體驗的工作。他與亞洲的一個大型機場有合作，他的工作是幫助該機場利用認知分析為乘客提供更滿意的體驗。

Gamble表示，“他們想要解決的問題概念上非常簡單。機場的低效率我們都遇到過，自動扶梯壞了，乘客必須提著包爬上去。乘客到廁所去，里面一塌糊涂，所有這些都會降低客戶的滿意度。”

與他合作的機場和世界上大多數機場一樣，也因遇到各種問題的困擾而導致低效率：安檢排長龍，人流瓶頸，自動扶梯故障，亂糟糟或人滿為患的洗手間等等。說起來可能不會有人相信，但這種事情每年最終會導致機場損失幾百萬美元的旅客收入。之所以會這樣是因為如果一個機場提供不合格的乘客體驗因而聲譽不好，乘客就會避免選用該機場（最終為乘客提供服務的航空公司也會這樣做）。

Gamble提出一個問題，“假如我們建立一個認知系統，該系統知道飛機會提前到達，知道乘客需要換乘哪一班中轉飛機，知道應該盡量使相關飛機用的登機口靠得近一些，知道分派登機口人員、衛生間維修人員等等以確保一切流暢不會受阻，那情況會怎么樣呢？“

與他合作的亞洲機場采用了認知分析系統（隸屬OpenText的Magellan平臺），用于分析從機場設施采集的數據，并做出實時或接近實時的決定，減少甚至防止問題的發生。認知分析系統會對候機樓／登機口傳感器和安全攝像頭捕獲人流數據進行分析，并將這些數據與來自控制塔的天氣數據和實時航班到達數據進行結合，提供對登機口管理的幫助，如自動打開最靠近中轉飛機的登機口、調度登機口人員、通知有關工作人員應在何時對何處的洗手間進行清潔工作。對所有決定采取的行動都是即時的，無需人工干預。

Gamble表示，實現這個目標的關鍵在于“傾聽數據及智能地對數據作出反應”。 認知分析解決方案將基于Apache Spark機器學習功能的算法與數據流糅合在一起。

在即將到來的假期以及今年余下的時間里，許多人將會出現在擁擠的機場，要去遭受排長龍、錯過中轉飛機、無法悠閑進餐的磨難。信息科技和數據專家正在努力使機場體驗變得更正面，知道這一點我們的心里會安穩一些。