高管称人工智能或重塑二手可用航材交易,但数据质量与人工判断仍是关键

航空公司和维修企业对二手可用航材（USM）的需求激增，吸引私募股权、机构和租赁公司资金涌入航材市场。新进入者应当保持警惕，因为整机拆解的模型估值与实际可变现价值可能相差悬殊，取决于库存周转时间、维修成本和客户网络等因素。

航材后市场产生海量数据，包括历史交易、维修事件、市场波动和客户行为，这使人工智能在辅助投资决策、库存布局和航材定价方面具有相当大的潜力。AJW Group 首席商务官 Scott Symington 表示，自动化库存跟踪和预测可以减少差错与延误，公司的库存管理系统 Apollo 采用概率模型，在服务水平与资本投入之间取得平衡。他预计，预测能力将变得越来越重要，帮助企业识别需求并在需求出现之前预先布局航材。

二手可用航材供应商 APOC Aviation 的发动机业务副总裁 Darren Naughton 对此表示认同，但他指出，在评估航材状态和可追溯性方面，人的判断依然至关重要。他说，未来几年的差异化因素将是企业自有数据的质量，而不是建立在数据之上的模型，AI 能够显著缩短业务中某些环节的周转时间，而不仅限于交易环节。

GA Telesis 首席执行官 Abdol Moabery 表示，他在 AI 领域见过许多"纸老虎"，宣传与产品名不副实，他还说，给企业资源计划系统加一个聊天机器人并不算 AI 战略。他表示，竞争优势将属于拥有专有数据、具备使用这些数据的基础设施和人才、并能证明 AI 确实改变了决策和财务结果的企业。GA Telesis 自 2022 年起开始认真投入 AI。