United Airlines optimiert das Reiseerlebnis mit AWS-basierten Anwendungen.

In diesem Video erzählt Linda Jojo, Executive Vice President of Technology und Chief Digital Officer, wie United Airlines Amazon Web Services (AWS) nutzt, um das Reiseerlebnis zu optimieren und die Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Jojo beschreibt, wie United Airlines AWS-Services einsetzte, um seine Widerstandsfähigkeit zu verbessern und angesichts der Herausforderungen durch die COVID-19-Pandemie weiterhin einen qualitativ hochwertigen Service zu bieten. Im Jahr 2019 führten die Fluggesellschaften United und United Express mehr als 1,7 Millionen Flüge durch, auf denen mehr als 162 Millionen Kunden befördert wurden. Das Unternehmen musste die Geschäftskontinuität auch dann sicherstellen, als das Passagieraufkommen im Jahr 2020 drastisch zurückging. Seit Beginn der Modernisierung im Jahr 2019 hat die Fluggesellschaft mehr als 100 Anwendungen auf AWS migriert und dabei die Infrastruktur- und Betriebskosten erheblich gesenkt. Durch die Migration zu AWS ermöglicht es United Airlines seinen Teams, innovative Services zu entwickeln und das Passagiererlebnis zu verbessern.

United Airlines arbeitete mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab (MLSL) zusammen, um mit Amazon Textract die Automatisierung der Überprüfung der internationalen Reisebereitschaft zu beschleunigen und mit Amazon SageMaker Reisedokumente, Testergebnisse und Impfausweise in seiner mobilen App zu validieren. Seit der Bereitstellung dieser Machine Learning (ML)-Lösung hat United 66 % aller Dokumente und 75 % aller COVID-19-Tests für über 4 Millionen Passagiere automatisiert.

„Diese Lösung hat das Erlebnis der Reisenden erheblich verbessert und den manuellen Aufwand unserer Mitarbeiter reduziert“, sagte Michelle Brown, VP of Digital Products and Analytics bei United Airlines. „Das MLSL-Team hat kontinuierlich Wissen zu bewährten Methoden im Bereich Machine Learning weitergegeben, sowie einen neuartigen Ansatz basierend auf dem Graph Convolutional Network, um auf mehrere Dokumenttypen zu skalieren. Wir wenden diese ML-Pipeline auf weitere Anwendungsfälle an, um das Erlebnis unserer Kunden weiter zu verbessern und die Kosten zu senken.“