机场的客户体验经常出现在两个层面上：由航空公司获取的体验以及由机场本身获取的体验。基于人工智能和物联网数据的科技在大大发展，机场有望大幅提高更加令人满意的客户体验的交付给。最少我们期望是这样。今年早些时候，笔者曾与OpenText的分析产品营销高级总监MarkGamble辩论过各种可能性。

Gamble仍然都在专门从事利用技术提高客户体验的工作。他与亚洲的一个大型机场有合作，他的工作是协助该机场利用理解分析为乘客获取更加失望的体验。Gamble回应，“他们想解决问题的问题概念上非常简单。

机场的低效率我们都遇上过，自动扶梯怕了，乘客必需提着包在爬上去。乘客到厕所去，里面一塌糊涂，所有这些都会减少客户的满意度。”与他合作的机场和世界上大多数机场一样，也因遇上各种问题的后遗症而造成低效率：安全检查排长龙，人流瓶颈，自动扶梯故障，乱糟糟或人满为患的洗手间等等。

说道一起有可能会有人坚信，但这种事情每年最后不会造成机场损失几百万美元的旅客收益。之所以不会这样是因为如果一个机场获取不合格的乘客体验因而声誉很差，乘客就不会防止搭配该机场（最后为乘客获取服务的航空公司也不会这样做到）。

Gamble明确提出一个问题，“假如我们创建一个理解系统，该系统告诉飞机不会提早抵达，告诉乘客必须换乘哪一班货运飞机，告诉应当尽可能使涉及飞机用的登机口靠得将近一些，告诉分派登机口人员、卫生间修理人员等等以保证一切简洁会阻碍，那情况不会怎么样呢？“与他合作的亚洲机场使用了理解分析系统（隶属于OpenText的Magellan平台），用作分析从机场设施收集的数据，并作出动态或相似动态的要求，增加甚至避免问题的再次发生。理解分析系统不会对候机楼／登机口传感器和安全性摄像头捕捉人流数据展开分析，并将这些数据与来自控制塔的天气数据和动态航班抵达数据展开融合，获取对登机口管理的协助，如自动关上最靠近货运飞机的登机口、调度登机口人员、通报有关工作人员不应在何时对何处的洗手间展开洗手工作。对所有要求采行的行动都是即时的，需要人工干预。

Gamble回应，构建这个目标的关键在于“聆听数据及智能地对数据作出反应”。理解分析解决方案将基于ApacheSpark机器学习功能的算法与数据流揉合在一起。在将要来临的假期以及今年余下的时间里，许多人将不会经常出现在挤迫的机场，要去遭到排长龙、错失货运飞机、无法悠闲用餐的磨难。

信息科技和数据专家正在希望使机场体验显得更加正面，告诉这一点我们的心里不会安定一些。

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