作为连接旅客与机场服务的核心纽带，传统客服模式因响应速度慢、服务场景单一等问题，逐渐难以满足旅客日益增长的个性化需求。而大模型驱动的智能客服凭借其强大的自然语言处理能力、多场景适配性及持续学习进化特性，正成为智慧机场建设的“神经中枢”，推动服务体验、运营效率与全域智能化升级的全面突破。在智慧机场建设浪潮席卷全球的当下，人工智能技术正深刻重塑航空服务形态。

在智慧机场的建设中，以大模型为核心的智能客服不仅是提升旅客体验的关键抓手，更是推动机场运营效率、管理模式智能化升级的核心动力，其 “引擎” 作用主要体现在以下几个方面：

一、重构旅客服务体验，打造 “全旅程智能陪伴”

智慧机场的核心目标之一是实现 “以旅客为中心” 的服务闭环，而大模型驱动的智能客服能打破传统服务的时空限制和交互壁垒，为旅客提供贯穿 “出行前 - 出行中 - 出行后” 全流程的智能化服务：

精准理解与自然交互：大模型具备强大的自然语言理解能力，能精准识别旅客的模糊需求（如 “航班延误了怎么办”“附近有素食餐厅吗”），并以类人化的对话方式回应，避免传统客服 “关键词匹配” 的机械感。

复杂场景一站式解决：从航班查询、值机引导、行李托运规则，到机场交通、贵宾厅服务、特殊旅客帮扶等，大模型可整合机场多系统数据（航班信息、设施布局、商户资源等），为旅客提供 “一步到位” 的解决方案，无需在多个平台或人工窗口间切换。

个性化与预判式服务：基于旅客历史数据（如常飞航线、出行偏好），大模型能主动推送定制化信息（如 “您常坐的航空公司柜台已开放”“前方安检排队较长，建议走另一侧通道”），将 “被动响应” 升级为 “主动服务”。

二、优化机场运营效率，降本增效并释放人力价值

智慧机场的高效运营依赖于资源的精准调配和流程的无缝衔接，大模型驱动的智能客服可通过 “技术替代 + 数据赋能” 双路径提升运营效能：

分流人工客服压力：机场高峰期的咨询量往往呈指数级增长（如恶劣天气导致的航班大面积延误），传统人工客服易陷入 “排队等待 - 重复解释” 的低效循环。大模型客服能 7×24 小时承接 80% 以上的标准化咨询（如航班动态、航站楼导航），让人工客服聚焦于复杂纠纷处理、特殊旅客帮扶等 “高价值” 场景。

数据驱动运营决策：大模型在与旅客交互过程中，会积累海量结构化（如 “行李丢失” 投诉量）和非结构化数据（如旅客对餐饮服务的吐槽）。通过对这些数据的深度分析，机场可精准识别服务痛点（如某时段安检排队过长）、优化资源配置（如增加特定区域的保洁人员），甚至预判潜在风险（如恶劣天气下的旅客聚集风险）。

三、支撑智慧机场的 “全域智能化” 升级

智慧机场的本质是 “数据打通、系统联动、服务协同” 的智能化生态，而大模型驱动的智能客服是连接旅客、员工、系统的 “神经中枢”，能推动机场从 “单点智能化” 向 “全域智能化” 跨越：

跨系统协同的 “粘合剂”：传统机场的各系统（如航班调度、行李追踪、安防监控）往往相对独立，数据难以互通。大模型可通过 API 接口与各系统对接，实现 “一站式信息聚合”—— 例如，当旅客询问 “行李是否已装机” 时，客服能自动联动行李系统和航班系统，实时反馈结果；当航班延误时，能同步推送改签渠道、休息区指引等关联服务。

员工赋能的 “智能客服助手”：除了服务旅客，大模型客服还能成为机场员工的 “智能伙伴”—— 例如，为地勤人员提供实时航班变动提醒、特殊旅客服务流程指引；为维修人员推送设备故障排查方案；为管理人员生成客流分析报告，助力快速决策。

应急响应的 “快速响应器”：在突发情况（如航班大面积取消、极端天气、安全事件）下，大模型能基于预设规则和实时数据，快速生成统一的话术模板，通过 APP 推送、广播通知、人工坐席辅助等多渠道同步信息，避免谣言传播，稳定旅客情绪，提升应急处置效率。

大模型驱动的智能客服绝非简单的 “人工替代工具”，而是智慧机场建设中 “以旅客为中心” 理念的技术载体，是打通服务、运营、管理全链条的 “智能引擎”。它通过提升服务体验增强机场竞争力，通过优化效率降低运营成本，通过数据赋能推动决策升级，最终支撑机场从 “传统交通枢纽” 向 “智慧服务生态” 的转型。