В конце прошлой недели в Москве прошёл форум Data Day 2026 «ИИ + ДАННЫЕ. Как сохранять уверенный курс в динамичной среде». Мероприятие объединило более 1,5 тыс. участников из самых разных отраслей. При этом особое внимание было уделено применению ИИ на транспорте, в том числе железнодорожном.
Как рассказала в своём выступлении на форуме генеральный директор компании «РЖД – Цифровые пассажирские решения» Евгения Чухнова, эволюция ИТ-сервисов на транспорте привела к смене привычной схемы. Примерно до 2015 года индустрия ориентировалась на то, что предлагали перевозчики: расписание, маршруты, тарифы. Однако затем рынок перешёл к цифровой агрегации. Пользователи устремились к мультимодальности и метапоисковикам, где билеты собирались на единых витринах. При этом окончательное решение о покупке и сам процесс выбора оставались за человеком.
Сейчас же клиенты начинают делегировать процесс поиска и выбора маршрута ИИ-ассистентам. «Мы видим рост числа автоматизированных запросов, в том числе формируемых с помощью технологий искусственного интеллекта», – пояснила Евгения Чухнова.
Массовые запросы создают транзакционную нагрузку на билетные системы. Чтобы обеспечить стабильность сервисов для пассажиров, компании разрабатывают новые технологии взаимодействия с ИИ. Одна из задач команды платформы «Инновационная мобильность» – научиться эффективно взаимодействовать как с «живыми» пользователями, так и с нейросетями.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КЛИЕНТСКИЙ СЕРВИС
Новые технологии активно проникают в процессы онлайн- и офлайн-обслуживания пассажиров. Цифровые ассистенты и ИИ-помощники интегрируются не только в ИТ-сервисы, но и на вокзалы через специальные информационные стойки. Они способны обрабатывать типовые запросы в режиме реального времени, оптимизируя нагрузку на персонал и повышая общую доступность сервиса.
Другой пример – контроль качества обслуживания с помощью умных аудиобейджей с ИИ, которые транскрибируют и анализируют каждый диалог с пассажиром. Технология разработана специально для работы в условиях высокой мобильности: аудиобейджи стабильно функционируют по ходу движения поезда, в том числе в зонах, где полностью отсутствует интернет-соединение. Их применение позволит перевозчику понять, как соблюдаются стандарты сервиса, как проходит продажа дополнительных услуг и как решаются конфликтные ситуации.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА И ВОЗВРАТОВ
Отдельный пласт в применении новых технологий связан с развитием аналитики и прогнозирования. Для этого в компании «РЖД – Цифровые пассажирские решения» применяют внутреннюю ИИ-модель ATHENA DNN. В отличие от классических предиктивных алгоритмов, опирающихся на исторические данные продаж, она создана для работы в условиях турбулентности. Модель анализирует новостной фон, выявляет информационные вбросы и позволяет динамически прогнозировать пассажиропоток и объёмы возвратов билетов при нештатных ситуациях, например при внезапном закрытии аэропортов.
Алексей Алеев
Читать следующий материал