<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Auditor</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Auditor</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Аудитор</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">1998-0701</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">91643</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.12737/1998-0701-2024-10-10-22-28</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Анализ и диагностика</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>ANALYSIS AND DIAGNOSTIC</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Анализ и диагностика</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Application of Artificial Intelligence in Airline Customer Service</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Применение искусственного интеллекта в службе поддержки клиентов авиакомпаний</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Болдычева</surname>
       <given-names>А. Г.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Boldycheva</surname>
       <given-names>A. G.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Moscow Aviation Institute (National Research University)</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-06T22:20:29+03:00">
    <day>06</day>
    <month>12</month>
    <year>2024</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-06T22:20:29+03:00">
    <day>06</day>
    <month>12</month>
    <year>2024</year>
   </pub-date>
   <volume>10</volume>
   <issue>10</issue>
   <fpage>22</fpage>
   <lpage>28</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2024-10-03T00:00:00+03:00">
     <day>03</day>
     <month>10</month>
     <year>2024</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-10-10T00:00:00+03:00">
     <day>10</day>
     <month>10</month>
     <year>2024</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://zh-szf.ru/en/nauka/article/91643/view">https://zh-szf.ru/en/nauka/article/91643/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В статье рассматривается сфера применения искусственного интеллекта для анализа поведения клиентов авиакомпаний, выявления их предпочтений, а также узких мест в коммуникации и службе поддержки клиентов. Ожидаемые тенденции и нововведения в использовании этих технологий включают развитие моделей глубокого машинного обучения, технологий распознавания и генерации речи (NLP), интеграцию с мультиканальными платформами, продвинутые аналитические инструменты и автоматизацию сложных задач. Внедрение данных технологий в службу поддержки клиентов авиакомпаний не только повышает эффективность и качество обслуживания, но и способствует созданию более персонализированного и адаптивного опыта для пассажиров. В условиях растущей конкуренции и ожиданий клиентов искусственный интеллект становится ключевым фактором, обеспечивающим устойчивое развитие и конкурентные преимущества авиакомпаний.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The article examines the scope of artificial intelligence for analyzing the behavior of airline customers, identifying their preferences, as well as bottlenecks in communication and customer support. Expected trends and innovations in the use of these technologies include the development of deep machine learning models, speech recognition and generation (NLP) technologies, integration with multichannel platforms, advanced analytical tools and automation of complex tasks. The introduction of these technologies into airline customer support not only improves the efficiency and quality of service, but also helps to create a more personalized and adaptive experience for passengers. In the face of increasing competition and customer expectations, Artificial Intelligence is becoming a key factor in ensuring the sustainable development and competitive advantages of airlines.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>нейротехнологии</kwd>
    <kwd>искусственный интеллект</kwd>
    <kwd>авиационная отрасль</kwd>
    <kwd>служба поддержки клиентов</kwd>
    <kwd>маркетинг</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>neurotechnology</kwd>
    <kwd>Artificial Intelligence</kwd>
    <kwd>aviation industry</kwd>
    <kwd>customer service</kwd>
    <kwd>marketing</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Билан М. Как генеративный ИИ революционизирует авиационную отрасль / IT-компания MASTER.OF.CODE. — URL: https://masterofcode.com/blog/generative-ai-chatbots-for-airline-andairport-industry</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bilan M. Kak generativnyy II revolyucioniziruet aviacionnuyu otrasl' / IT-kompaniya MASTER.OF.CODE. — URL: https://masterofcode.com/blog/generative-ai-chatbots-for-airline-andairport-industry</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">В России 14 компаний, которые представляют услуги искусственного интеллекта! / IT-компания TECH DEHEMOTHS. — URL: https://techbehemoths.com/companies/artificial-intelligence/russia</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">V Rossii 14 kompaniy, kotorye predstavlyayut uslugi iskusstvennogo intellekta! / IT-kompaniya TECH DEHEMOTHS. — URL: https://techbehemoths.com/companies/artificial-intelligence/russia</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Нареш П.Р. Блокчейн-прорывы, меняющие авиационную индустрию / IT-компания VIRTUSA. — URL: https://www.virtusa.com/insights/perspectives/blockchain-breakthroughs-that-arechanging-the-airline-industry</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Naresh P.R. Blokcheyn-proryvy, menyayuschie aviacionnuyu industriyu / IT-kompaniya VIRTUSA. — URL: https://www.virtusa.com/insights/perspectives/blockchain-breakthroughs-that-arechanging-the-airline-industry</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Сеннаар К. Как 4 крупнейшие авиакомпании иcпользуют искусственный интеллект / Маркетинговая компания EMERJ. — URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/airlines-use-artificialintelligence/</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sennaar K. Kak 4 krupneyshie aviakompanii icpol'zuyut iskusstvennyy intellekt / Marketingovaya kompaniya EMERJ. — URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/airlines-use-artificialintelligence/</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Терехов В. Будущее авиакомпаний: как искусственный интеллект и автоматизация революционизирует авиационную отрасль / Консалтинговая IT-компания ATTRACT GROUP. — URL: https:// attractgroup.com/blog/how-ai-and-automation-are-revolutionizing-the-aviation-industry/</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Terehov V. Buduschee aviakompaniy: kak iskusstvennyy intellekt i avtomatizaciya revolyucioniziruet aviacionnuyu otrasl' / Konsaltingovaya IT-kompaniya ATTRACT GROUP. — URL: https:// attractgroup.com/blog/how-ai-and-automation-are-revolutionizing-the-aviation-industry/</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Топ-10 российских стартапов в области искусственного интеллекта / IT-компания NANALYZE. — URL: https://www.nanalyze.com/2018/06/10-russian-artificial-intelligence-startups/</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Top-10 rossiyskih startapov v oblasti iskusstvennogo intellekta / IT-kompaniya NANALYZE. — URL: https://www.nanalyze.com/2018/06/10-russian-artificial-intelligence-startups/</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
