AirHelp：让大数据成为提高延误航班索赔率的神器

　　如果遇到飞机延误的话，你会考虑索赔吗？以国内的情况来看，索赔的情况较少，除了出于航空公司的强势地位考虑之外，索赔程序的繁琐程度及索赔成功率都成为乘客维护自身权益的障碍，而最近由AirHelp推出的一款基于大数据处理的产品实现了航空延误索赔成功率的提升。
　　综合各国情况来看，航班延误索赔的情况大致相同，通常情况下，遭遇航班延误的乘客都不会选择向航空公司索赔，一是由于信息不对称，无法得到航班具体延误原因和证据，使得乘客在索赔过程中处于劣势；二是法律程序复杂，大多数人会在没有把握真的要到钱的前提下，选择放弃。
　　为了解决这两个问题，过去两年，AirHelp耗费很多精力建立了一个及时更新的数据库，包含全球所有航班及其延误原因，补足用户对于飞机具体情况的盲点。获得航班的状况并不难，可以购买一些数据，但如何将与影响飞机状况的所有的数据点综合起来分析是比较困难的，比如某个具体故障、天气影响、其他航班的影响、机场罢工、政治事件等。这些信息的整合，非常有助于改善乘客与航空公司之间的信息不对称，提高索赔的成功率。
　　同时，AirHelp尽可能将索赔过程自动化，节约这中间耗费的成本。他们看待整个问题的角度是：AirHelp为航空业提供了一种依托于大数据的标准判断和流程简化工具，这种工具航空公司不大可能主动去开发，法律制定者也不会，由第三方公司去做最为合理。有了这个工具，乘客不用去管那些复杂流程，也无需承担风险，最后能够获得大部分的赔偿金；另一方面，对航空公司而言，AirHelp甚至可以是一个过滤器，将一部分的无效索赔挡在门外。
　　以此类推，这种大数据分析判断、简化流程的工具在其他行业也适用，尤其涉及到法律中一些普通人不熟悉、流程又比较固定的业务。除了可以扩展到其他大规模交通运输业以外，还有与气象、土壤、人为因素等综合数据相关的农业保险等。由此，我们有理由相信，未来会有更多相关大数据应用推动传统行业改革。
　　
　　最近，AirHelp新增了邮件扫描功能，如上图所示，从乘客三年内的乘机记录中挑出有索赔空间的班次，进行索赔。原先，乘客必须在其网站上输入出发地和目的地名称、航空公司和航班号码，AirHelp根据该班机的延误原因加以判断，给出预估索赔成功率。
　　目前，AirHelp已登陆17个国家，曾帮助超过14万来自世界各地的乘客拿回属于他们的延误赔偿金。除了单纯通过市场营销获得的C端用户，AirHelp还与一些旅行代理公司合作，通过邮件等向顾客推荐他们的服务。
　　根据德国区的AirHelp工作人员介绍，在欧洲地区，AirHelp其实有一些成立很早的竞争对手，如由律师组建的索赔代理公司，收取费用比例通常在赔款的18%到35%之间。他们case by case的模式比较难规模化，如果在各个国家都开分部，成本过高很难维持现金流。
　　在AirHelp团队内有一个15人的律师团队，负责代理目前这17个国家境内的法律案件。通常，航空公司在处理这类延误索赔是有一套成熟的流程的，在法律体系完善的国家，[大数据魔方]法律也无疑会保护消费者的权益。而如果航空公司拒绝索赔，就会被AirHelp告上法庭。
　　但对于AirHelp而言，实现迅速扩张还是有一定的难度。根据CMO Nicolas Michaelsen的介绍，下一步，AirHelp正在计划进入巴西和中国市场，比如正在与国内的几家旅行社谈合作事宜。除了营销策略上的本地化外，法律的差异性可能是另一个问题，这要求他们的律师团队对当地航空法和消费者权益保护有丰富的经验。为此，AirHelp正在开发一项新功能，主要是针对不同地区的法律，推出更加本地化的解决方案，将会在今年年末推出，具体的细节负责人拒绝披露。