2026. — Т 18. — № 3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/10ecvn326.html

DOI: 10.15862/10ECVN326 (https://doi.org/10.15862/10ECVN326)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 563.5 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Жумасултанова, Д. Н. Искусственный интеллект в системах управления доходностью авиакомпаний: границы замещения профессиональной экспертизы / Д. Н. Жумасултанова // Вестник Евразийской науки. — 2026. — Т 18. — № 3. — URL: https://esj.today/PDF/10ECVN326.pdf. — DOI: 10.15862/10ECVN326. (дата обращения: 24.08.2026).

Искусственный интеллект в системах управления доходностью авиакомпаний: границы замещения профессиональной экспертизы

Жумасултанова Дина Нурлановна
Qanot Sharq, Ташкент, Узбекистан
Консультант по тарифам и дистрибуции, архитектор тарифов и ценообразования, специалист ATPCO
E-mail: zhumassultanova@gmail.com

Аннотация. В статье исследуются пределы применения искусственного интеллекта в системах управления доходностью авиакомпаний. Предмет рассмотрения связан с тарифной архитектурой, дистрибуцией, прогнозированием спроса и профессиональной экспертизой тарификатора. Цель исследования состоит в разработке управленческой модели распределения решений между алгоритмическим расчетом, специалистом и процедурой экспертного контроля. Методологическую основу составили сравнительный анализ публикаций 2021–2025 годов, типологизация операций управления доходностью и концептуальный синтез критериев допуска алгоритма к тарифным действиям. Обосновано, что искусственный интеллект дает наибольший прикладной эффект при обработке бронирований, исторических продаж, поисковых сигналов, конкурентных изменений, прогнозировании спроса, оценке ценовой чувствительности и обновлении доступности мест. При этом тарифное проектирование сохраняет самостоятельную профессиональную природу, поскольку цена авиабилета закрепляется через правила применимости, ограничения, каналы публикации, интерлайн-связи, условия обмена и возврата, внутренние регламенты и отраслевые процедуры. Предложена модель, разделяющая операции на автоматический пересчет, экспертное утверждение и ручной контроль. Для каждого режима определены функция алгоритма, функция тарификатора, риск ошибки и показатель постконтроля. Рамка пригодна для внутренних регламентов авиакомпаний, настройки порогов автоматизации и аудита тарифных решений. Полученные результаты показывают, что искусственный интеллект трансформирует операционный слой управления доходностью, но не замещает архитектурную экспертизу, отвечающую за проверяемость тарифной логики, согласованность каналов продаж и управленческую ответственность за опубликованное коммерческое предложение.

Ключевые слова: искусственный интеллект; управление доходностью; авиакомпания; тарифная архитектура; прогнозирование спроса; динамическое ценообразование; тарифные правила; дистрибуция; профессиональная экспертиза

Скачать