Міфи та технології динамічного ціноутворення AI від Delta

Відповідь Delta на звинувачення

У липні 2025 року авіакомпанія Delta Air Lines зазнала хвилі критики після повідомлень про те, що вона нібито використовує штучний інтелект (ШІ) для шпигунства за окремими користувачами та завищення цін на квитки. Законодавці та споживчі організації звинуватили авіаперевізника у впровадженні схем персоналізованого ціноутворення на основі спостереження, які можуть несправедливо впливати на клієнтів, використовуючи чутливі дані.

«У Delta немає жодного тарифного продукту, який би коли-небудь використовувався, тестувався чи планувався до використання, що націлюється на клієнтів з індивідуальними цінами на основі особистих даних», — наголосив Пітер Картер, директор з зовнішніх зв’язків Delta, у листі до Конгресу, намагаючись прояснити ситуацію.

Як насправді працює цінова модель Delta на основі ШІ

На відміну від сенсаційних заголовків, цінова система Delta, що працює на базі ШІ, не аналізує чи не використовує особисті дані клієнтів, такі як історія переглядів, рівень доходу чи статус лояльності. Натомість вона спирається на масштабні агреговані дані для динамічного управління доходами. Основні фактори, що враховуються:

• Прогнози попиту на маршрути, як історичні, так і в режимі реального часу, з використанням моделей часових рядів (наприклад, нейронні мережі LSTM).
• Зміни цін і розкладів конкурентів, які отримуються через автоматизовані API з глобальних систем розподілу (GDS) таких, як Sabre та Amadeus.
• Операційні витрати, такі як індекси цін на авіаційне паливо, доступність екіпажу та коефіцієнти використання літаків.
• Зовнішні змінні, включаючи сезонні події, календарі свят та відомі порушення (погода, закриття повітряного простору).

Delta підтверджує, що приблизно 3% внутрішнього запасу пройшли через модель цінового формування на основі ШІ під час її шестимісячного пілотного етапу. Авіакомпанія планує збільшити цей показник до 20% усіх квитків до кінця року, прагнучи покращити реакцію на запити на десятках тисяч маршрутів.

Технічна архітектура системи цінового формування на основі ШІ

Платформа Delta розроблена у співпраці з Microsoft Azure. Основні компоненти включають:

1. Шар збору даних: Потокове оброблення подій у реальному часі за допомогою Azure Event Hubs і кластерів Kafka для обробки даних про квитки та конкурентів.
2. Сховище ознак: Delta Lake на Databricks зберігає попередньо оброблені ознаки, такі як пари «походження-призначення», терміни попереднього бронювання та агреговані криві бронювання.
3. Навчання моделей: Навчання з прискоренням за допомогою GPU на базі NVIDIA A100 в Azure Machine Learning, запуск градієнтних підсилених дерев рішень (LightGBM) для оцінки еластичності цін та агентів навчання з підкріпленням для оптимізації доходів.
4. MLOps Pipeline: Безперервна інтеграція через Azure DevOps і Kubeflow для версіонування моделей, автоматизованого A/B тестування та поетапного впровадження в продуктивне середовище.
5. Шар обслуговування: Низьколатентне інферування через контейнери Kubernetes і Azure Functions, що дозволяє приймати рішення про ціни за запитом за менше ніж 200 мс.

Порівняння з підходами інших авіакомпаній

Багато авіаперевізників використовують сторонні системи управління доходами від постачальників, таких як PROS, Amadeus і Sabre. Внутрішня система ШІ Delta дозволяє глибше налаштовувати процеси та швидше впроваджувати зміни:

• United Airlines: Спирається на гібридну модель, яка поєднує ціновий двигун Sabre з власними коригуваннями, проте обмежена повільними циклами випуску.
• American Airlines: Тестує модулі ШІ через систему управління доходами Altéa від Amadeus; використовує мікросервіси в хмарі, але відстає в реальному масштабуванні.
• JetBlue: Перевіряє прогнози запасів місць на основі машинного навчання, але ще не інтегрувала динамічне ціноутворення від початку до кінця.

Регуляторна середа та нагляд

У відповідь на суперечності сенатори США представили законопроект Про заборону завищення цін за допомогою ШІ та фіксації зарплат, підкреслюючи занепокоєння щодо непрозорих алгоритмів ціноутворення. Тим часом Федеральна торгова комісія (FTC) оновлює свої рекомендації щодо несправедливих або оманливих практик, пов’язаних з персоналізацією на основі ШІ.

По той бік Атлантики, Цифровий закон про ринки Європейської комісії вимагає прозорості для платформ, що працюють у ЄС. Авіакомпанії, які продають квитки онлайн, можуть незабаром бути зобов’язані публікувати алгоритмічні підсумки своїх динамічних цінових механізмів, що матиме глобальні наслідки для стратегії впровадження Delta.

Голоси експертів

Доктор Джейн Сміт, старший науковець з даних в OAG Aviation, зазначає:

«Сфокусованість Delta на агрегованих даних та надійній системі управління MLOps є передовою у галузі. Правильно впроваджені, ці системи можуть зменшити витрати і знизити тарифи під час низького попиту, не порушуючи конфіденційність споживачів.»

Проте захисник конфіденційності Аарон Патель з Альянсу прав споживачів попереджає:

«Навіть агреговані моделі потребують суворих заходів безпеки. Нам потрібні сторонні аудити, щоб упевнитися, що жодне ненавмисне профілювання не проходить через систему.»

Майбутні інновації та випадки використання

Delta вже досліджує сусідні застосування ШІ, включаючи:

• Оптимізація розкладу екіпажу: Алгоритми розв’язання обмежень у поєднанні з навчанням з підкріпленням для мінімізації простоїв екіпажу та дотримання регламентів FAA.
• Прогнози затримок рейсів: Ансамблеві моделі, що враховують метеорологічні дані, інформацію з повітряного руху та журнали технічного обслуговування для проактивного сповіщення пасажирів.
• Інтелектуальні чат-асистенти: Великі мовні моделі (LLMs), інтегровані в систему бронювання, для обробки складних змін маршрутів та повернень у режимі реального часу.

Ключові висновки

• Цінова модель Delta на основі ШІ використовує агреговані, анонімні дані — без індивідуальної дискримінації цін.
• Побудована на масштабованій хмарній інфраструктурі Azure з кінцевими MLOps конвеєрами.
• Підлягає посиленому контролю відповідно до нових регуляцій у США та ЄС, що вимагають прозорості алгоритмів.
• Delta має численні можливості для розширення застосування ШІ в інших операційних сферах, окрім ціноутворення.

Цінність прозорості

Досвід Delta підкреслює широку урок для будь-якого впровадження ШІ: проактивна комунікація щодо джерел даних, управління моделями та заходів захисту споживачів може зменшити негативну реакцію, підвищити довіру зацікавлених сторін і прокласти шлях до масштабних інновацій.