民航数字经济发展路线与应用场景的几点思考

徐俊竹

(飞友科技有限公司，安徽 合肥 230000)

数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一种新型经济形态[1]。疫情反复使得民航处于需求下降、运力衰退、现金流短缺的行业性危机时刻[2]，各市场主体急需找到新的突破点，而将行业与个体发展融入国家新基建发展战略中是最佳选择。民航新基建包括民航数字基建、智能基建等，未来民航市场主体的竞争力将在很大程度上取决于大数据创新应用水平，特别是数字经济业务的发展水平。

发展民航数字经济的路线图，从短期看，关键是要找到合适的突破口，例如航司、机场、分销商可尝试进行数字化转型与智能化升级，通过大数据技术满足旅客需求、优化旅客体验，并尝试直销模式以增加销售额，同时降低运营成本、提高运行效率与安全性；
从长远看，应围绕民航全要素、全流程、全场景来培育民航数字服务新业态，例如探索民航数据分析与商业咨询服务、民航大数据资产运营等。

当前，我国民航行业整体上未能有效利用大数据，各市场主体的大数据应用水平参差不齐，数字经济发展更是处于起步阶段[3]。具体来说，部分航司与机场已实现若干场景的大数据应用，但未在行业内普及；
空管几乎还没有真正意义上的大数据应用；
航司、机场、分销商、空管等处于不同的管理体系，缺乏隶属关系使得大数据建设各自为政，数据孤岛现象严重、协同能力低，甚至会出现数据冲突。因此，发展民航数字经济，首先需要厘清各相关方及其诉求，在此前提下推动建设民航统一大数据平台，并基于该平台探索开发能创造经济价值的应用场景，同时努力消解各项制约因素。

民航行业市场主体繁多，包括航司、机场、分销商、空管、飞机制造商等。从大数据应用与数字经济发展的角度，厘清各主体的利益诉求[4]，是构建民航统一大数据平台，并在平台上开发有经济附加值业务场景的前提。

对航司而言，其大数据应用更多地聚焦客户。例如，通过数据分析来迭代产品、提升质量、推出有新意的增值服务，通过数据挖掘来探寻高潜客户并提供定制化服务，均属于直接创新商业模式、寻求利润增长点。

对机场而言，大数据应用通常旨在提升效率，进而创造经济价值。例如，国内外多个机场已建成或正在建设A-CDM协同决策系统，能够优化停机位分配从而减少飞机滑行时间和燃油消耗，节约成本；
有些机场通过数据分析优化航站楼商业品牌和门店布局，在提升旅客值机候机体验的同时促进了消费。

对分销商而言，由于分销商众多且业务侧重点不同，实践中更注重平台融合、为用户提供一站式服务，例如，在同一平台上集成机票、保险、住宿、交通接驳、本地旅行等全品类产品，并通过大数据算法洞察和预测用户行为，实现销售收入最大化[5]。

从数字经济角度出发，航司、机场、分销商是较直接与经济价值挂钩的市场主体。其他市场主体，例如空管更看重业务能力、通过大数据技术提高空管安全的裕度和容量，飞机制造商更关注需求、通过数据分析提供智能自动温度调节等功能，这些与数字经济联系不大，不展开讨论。民航相关行业例如城市交通、旅游、酒店等，所需的民航行业数据、能提供给民航市场主体的自身数据，可针对业务结合点具体讨论。

发展数字经济，首先要打好数据底座。技术路线上，首先是厘清民航各类要素与数据，其次做好行业内与关联行业间数据融合，最后建设统一的民航大数据平台。该平台可由民航局牵头建设并开放接口供各市场主体使用，或由各市场主体按需建设并互联互通。应注意到，在大数据技术与法律不断成熟的背景下，获得较全面的民航行业数据从而实践上述技术路线，存在现实可能性。

第一步是厘清要素与数据。这又分航司、机场、分销商而有所不同，需要针对性的具体梳理。例如，机场的要素包括旅客、航站楼商户、货邮行、航空器、保障车辆、地勤人员等。而每个要素又包含多类数据。因此机场的源头数据众多，既包括航班时刻、航班当日动态、机型载运量、值机、机队运营等基础性数据，又包括沿途天气等辅助性数据，同时依托物联网采集与大数据算法还可获得若干间接信息，例如视频抽帧解析的飞机起降明细数据。

第二步是制定好数据融合方案。融合多源异构数据不存在技术上的难点，主要是破除非技术层面的障碍。借鉴欧美经验，可以分步有序推进。首先实现民航行业内各市场主体间数据共享与融合；
紧接着扩展到大交通范畴，与机场高速公路、接驳轨道交通等贯通数据[6]，实现民航旅客更高效的集散；
最终与酒店、餐饮等关联业态进行数据合作。

第三步是建设民航统一大数据平台。其技术架构，可借鉴主流的大数据平台方案，自底而上依次包括基础设施层、物联网设备与源数据采集层、标准数据层、应用层。由于民航行业业务繁多，这里以机场业务为例进行阐述，可以很容易地推广到整体。基础设施层包括公有云和私有云等形式的网络、服务器、存储硬盘等基础性物理设施；
物联网设备包括摄像头、电子轮档、机载定位终端等设备，用以采集离港、安检、货运等业务的源数据；
在标准数据层，数据被清洗、融合、建模，得到规范化中间数据以支撑上层应用；
应用层包括机场运行解决方案、航站楼管理解决方案、地服保障解决方案等，用以实现态势感知、运行监控、协同决策等功能，并在塔台大屏及工作人员PC和APP端可视化呈现[7]。

民航行业范围广泛，民航数字经济应用场景众多，以下选取航司、机场、旅客视角的若干典型场景做介绍。

4.1 航司精准营销

相较传统营销，航司可以从大数据中挖掘出旅客潜在需求并精准营销，在提升营销收入的同时提高旅客认可度。为了给旅客提供“千人千面”的个性化出行体验，航司普遍采用的将客户分为大客户与常旅客，后者又细分为金银普卡的方式就略显粗糙，需要根据业务特点做更细化的分类。例如，基于平均票价、座公里收入等指标分析用户消费等级，分析用户从购票到实际乘机各阶段的消费习惯与价格敏感度，预测用户是否需要接送车服务等，再推送高度契合旅客需求的产品。

4.2 航司测评

口碑会影响市场主体的经济效益，民航行业也不例外。对航司而言，客户对飞行服务的满意度评价会影响自身和其他人的主观感受，以决定是否购买本航司产品，因此满意度测评的数据分析就显得尤其重要。作为航司，可以利用大数据技术对旅客、机场、货主货代等做精细化满意度测评，构建客户画像、描述客户需求与行为习惯，以提高服务水平，进而增加销售收入。同时应做好舆情监测，通过计算机文本分析等手段，对客户评价进行情感和语义分析，发现服务中存在的问题并进行相应改善。

4.3 机场航站楼精细化管理

航站楼商业布局的重要性不言而喻。目前，国内大型机场普遍使用商业电子数据平台进行航站楼商业区管理，为各项商业决策提供智力支撑，例如分析品类、品牌、商品、商户等数据与客流比、门店租售比等指标，针对性地调整招商策略。但这些手段仍局限于商业本身的分析，并未关联旅客的实时动态数据，而旅客商业轨迹的缺失使得精准运营无法达成。对此，可在航站楼内增加重点区域客流实时监控、客流预测、视频解析与楼内3D可视化等大数据、人工智能能力，更好地进行商业区多元化布局，更精细地分配有限的商业资源[8]，提升经济效益。

4.4 机场航班协同

航班准点与否直接关系到多类经济活动，例如旅客可能配套购买航班延误险、选择接送机工具、订购酒店餐饮等。对机场而言，通过大数据技术尽可能保障更多航班准点起飞，也就保障了诸多方面的经济活动。引起航班延误的主要因素，包括航班延误时长、出发地与目的地天气、机场出港率与排队等候起飞指令的飞机数量、航路流量情况等，还包括飞机停留加油、配餐、机组交接班、卫生打扫等周边因素。可见预测单个航班及机场整体的延误与恢复，是十分复杂的数学问题。利用民航大数据平台汇聚的各类数据及内嵌的各种算法模型，机场可以更好地进行航班协同，提高准点率，这就保障了许多经济活动。

4.5 旅客出行场景

旅客出行是个较大的范畴，在出行前、行程中、出行后都有丰富的经济活动场景。航司、分销商等可以通过大数据方法将旅客出行行为建模，根据旅客偏好合理地安排商业活动。例如，在出行前，提供机票比价服务，给出机场接驳交通建议，呈现航班历史准点率、机型机龄、值机时间、舒适度指数等数据，在APP终端上推送航班实时信息；
在行程中，提供升舱、购买机上增值服务、接机与酒店预订等服务；
在行程结束后，全方位收集客户评论并加以分析，用来指导优化服务流程。这些场景的每个环节都直接或间接与经济活动挂钩，而借助民航统一大数据平台，可以将这些全流程、一体化的场景更好地落到实处。

4.6 机票价格预测

机票价格高低关系到旅客、航司、分销商、机场等多类市场主体的行为决策。例如对分销商而言，若预估某热门航线票价将下降，则更倾向于从航司而非代理销售加抽成的方式购入机票。利用大数据算法，可以从航线历史票价、航线运力变化、销量实时动态等维度构建时间序列模型，预测未来票价，并在后期将预测值与实际值进行回溯比对，迭代优化出更高精度的算法模型。这有助于各市场主体更好地做出决策，提高个体及行业整体的效益。

4.7 数据接口服务

通过开放数据接口、提供产品航线网络图等可视化产品等不同方式，一个市场主体可将数据共享给其他市场主体，利用数据交叉融合来更好地提供服务。例如，有了航班起落时间数据，网约车企业就能更好地安排接送机服务，机场周边酒店集团就能更灵活地调节住宿房价。在保障用户隐私不被侵犯的前提下，扩大不同类型市场主体、不同种类数据的交流合作，能更好地挖掘出数据内在价值。

大力发展数字经济是民航行业的大势所趋，但现实中也存在多种制约因素，其中数据安全问题、数据融合共享问题尤为突出。

数据安全性不仅关乎民航行业发展，也关乎国家安全[9]。民航数据具有以下显著特点：民航旅客特别是高端旅客的个人信息，自带经济价值；
数据入口众多，航司、分销商、机场等均掌握不同维度和数量级的旅客个人信息。这类高价值数据很容易成为被窃取的对象，现实中就有利用职务便利下载数十万条民航旅客个人信息并对外出售、非法牟利的案例。而数据仓库从技术上很难做到无懈可击，统一大数据平台更是将数据集中化、便于一次性获取丰富完整的数据，因此民航数据的安全性需要从法律与技术等多个角度强化保障。

数据融合共享程度不足，同样是制约民航数字经济发展的重要因素。大数据发挥协同效应，需要数据链的每个参与者均能良好合作，否则单个参与者仅基于自身掌握的数据，能分析挖掘的信息有限，就难以做出妥善决策。民航行业市场主体种类多、数量大，考虑旅游等关联行业后，数据链条上的参与者更是数不胜数。而由于缺乏统一的行政领导与直接可见的商业利益，这些参与者很难默契配合。对此，可以由民航主管部门牵头，强化以“构建民航生态圈”为目标的全产业链协同，提高民航行业整体的数字经济发展水平。

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