达美航空公司
2017年5月，达美公司宣布投入60万美元构建四台自动化自助服务行李检查亭，其中一台甚至引入了面部识别技术。该公司选择了位于圣保罗的明尼阿波利斯国际机场作为这四台自助服务亭的部署地，并宣称该面部识别技术将通过匹配客户面部与护照照片的方式实现客户身份验证。
尽管达美航空公司似乎并没有为这批新的自助行李检查亭发布YouTube视频，但明尼苏达州WCCO－CBS在今年早些时候公开的视频则对这项技术作出了解读：
有证据显示，该航空公司有意将更多自助服务与自动化机制引入其运营体系。具体实证包括其此前“通过FlyDelta APP提供的票务信息亭与登记服务”。
“我们依靠技术举措实现客户服务与运营效率提升，从而在当前的商业环境当中保障竞争优势。举例来说，我们已经并将继续在delta．com、移动应用、机场信息亭、客户服务应用、机场信息显示屏以及其它相关项目当中投入大量资金，同时着力提升这些项目的安全性水平。技术成效、可靠性以及安全性对于我们为客户提供服务的能力而言至关重要。”——来自2017年年度报告
达美公司宣称，以上提到的原有创新举措已经有效简化了客户在机场当中的行动距离，同时“大大提升了客户满意度”。然而，该航空公司在发布的新闻稿中并没有提供任何与具体客户反馈相关的数据。
西南航空公司
尽管与西南航空公司相关的AI采用证据较为有限，但仍有部分迹象表明该公司正在利用机器学习技术改善自身运营成效。西南航空公司航空运营保障部前任主管JeffHamlet指出，他和他的团队曾利用时间序列分析与模式识别等机器学习技术提升数据挖掘能力。
所谓时间序列分析，是指一种根据时间顺序对一系列数据点进行评估的方法。这类分析方法通常被用于发现数年中蕴含的趋势或者模式。
Hamlet解释称，这些方案使他的团队得以从飞行员的数据报告当中发现潜在飞行故障问题，并及时将这些调查结果转发至航班目的地的空中交通管制人员手中。Hamlet认为，这种及时发布报告分析结果的能力将有助于避免安全事故的发生。
