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如何使用 AI 助力滴滴顺风车的发展?

2018/09/05

原标题:如何使用 AI 助力滴滴顺风车的发展?

如何解决滴滴顺风车当下的问题?如何防范风险?如何使用AI(人工智能)助力顺风车的发展?

既然【滴滴】是共享经济的产物,我们先了解一下何为共享?

什么是共享,共享具有什么特性?1. 轻资产

何为“轻资产”?

字面意义很好理解,就是本身没有很厚重资产比例,如:房子、车、重工业!

为什么一定要轻资产了?

共享的本质就是大家一起来享受这种服务和产品,而不是重金投入产生制造成本,共享更多是在于运营这种私有或共有的资产。

2. 共享

共享是大家一起使用某种产品和服务,人人都可以享有,链接人与人之间服务和产品的纽带。

3. 闲置资源

闲置资源的含义是有些资源有时是闲置不用,如:【滴滴】是用车主闲置时间或者相同路线时间来共享自己的资源,【途家】也是利用业主房子闲置时间来共享自己的资源。

将共享经济的意义分解开来,就有这三个属性:轻资产、共享、闲置资源。

企业也是围绕着这些方面来打磨服务和产品!我们也看到了有很多共享的噱头,有些投资人闻共享则色变,共享经济是否被玩坏了、搅浑了?

其实不然,只要抓住企业解决的问题,是否从三个本质方向来发展的,还是很有前景的!

当然也有很多不好的例子:

很早就开始观察共享单车,从开始摩拜推出共享单车而言,造价成本达到惊人的2000多元,造价成本如此之高,不是直接销售,通过分时租赁来计费,用户得骑行多长时间才能分摊这个成本。而且折旧率和报废了时间周期较短,两年是经常使用自行车保守的折旧时间。

简单算一笔账:

200天*5小时/天*1元/小时*2年=2000元,这样并不符合经济规则,如果造价成本高,而通过两年的时间才能持平成本,本身就是违背市场。所以我们可以看到共享单车成本一降再降,保守估计200元/辆,当企业车辆保有量达到一定程度,他的资产比例非常高,本身就是一个企业的重资产,这将不可负重。

而违背了共享的特性中【轻资产】,所以后来看到很多共享单车押金出现无法退、倒闭等潮流。

(此文章重点不是讨论共享单车的以后的路如何去开辟,以后再对这方面来解说!)

而【滴滴】、【途家】都是用车主和房主的资源,本身不存在重资产的投入,同时也满足了共享经济三大特性:轻资产、共享、闲置资源,两家都很成功。

了解共享经济的本质,当然也有它优劣:

  • 优势一:传播快;
  • 优势二:解决闲置痛点;
  • 优势三:普惠大众;
  • 劣势一:难以规范管理;
  • 劣势二:对城市造成了一定影响;
  • 劣势三:政策限制;
  • 劣势四:无法和警务、法律产生高效的联动。
如何使用AI(人工智能)助力顺风车的发展?

下面就是我们今天的主题了,如何解决滴滴顺风车当下的问题?如何防范风险?如何使用AI(人工智能)助力顺风车的发展?

危险来源:

  • 人车不匹配;
  • 司机信息没有相应安全审核机制;
  • 危险投诉处理不及时;
  • 和警局联动效应;
  • 客服服务理念和预警机制不完善;
  • 正在发生危险时,乘客求救渠道封闭,导致事情进一步恶化。

滴滴内部问题的改革,提几个建议:

  1. 回收外包客服体系,剔除外包客服,不要因小失大。当客服质量服务体系太差是无法保障各方权益,甚至会游走在法律边缘,会是很危险的管理了!因为你有保障用户在平台使用的安全性,不刮骨疗伤、大刀阔斧实现企业的社会价值很难会走很远,用之慎之。
  2. 定期培训客服对于预警机制的处理,缩短处理时间,提高处理等级。
  3. 提高警务,和危险处理培训。
  4. 成立公司安保机制,专项处理高危事件。

这是用户反应出来滴滴客服的诸多问题。

下面重点说明,通过AI如何助力和保障用户安全问题?从场景化过程中来看AI能做哪些优化?

AI也是基于场景化,实施落地,快速解决和处理现实问题,才是AI走向未来的发展。

场景:A乘客反应司机语言轻佻,骚扰频繁,反应给滴滴客服,寻求帮助,希望解决司机不良行为,并保护自己不受到进一步侵犯。

1. 通过AI优化客服处理效率,和标注紧急优先级问题的归纳

收集预警求助及投诉数据——通过机器学习——通过训练——得到一个训练模型——测试。

训练集数据的收集来源于一下几个方面:

  1. 用户投诉建议等文本提取;
  2. 心理学资讯、书籍的相关文本提取;
  3. 警务危险防范处理宣传文案;
  4. 求助自动开启录音模式,声音采集;
  5. 求助自动开启摄像模式,视频采集;

等等很多方面的数据(暂时能想到的这些,欢迎大家多提意见)。

得到我们想要的【训练模型】之后,我通过场景化的方式来为大家解说,如何再实际应用中来助力提升客服处理效率和标注紧急优先级问题,来防范和保护自身安全。

落地化AI业务场景应用,解决实际问题需求:

小芳想去XXXXX(某个地方)差不多30公里,需要耗时30分钟,于是叫了一辆滴滴顺风车,等待司机达到后,小芳上车并坐在后排。司机需要人脸识别,来判断人车是否统一,司机识别正确后,启动汽车开始计费。

司机通过后视镜看到小芳穿着时尚,这时候司机开始喋喋不休的和小芳说话,小芳未做回应或简短应付着,司机越说语言越轻佻,而且____!这时候小芳发现问题不对,打开手机点击“求助按钮”:紧急求助、投诉求助(人身安全和自己还是可控,想通过投诉求助得到解决)。

  • 第一种:小芳选着了第二种方式的求助,输入投诉文本(未防止激怒司机,而造成更坏的结果,请勿发送语音),这时候平台启动训练模型的预警,开始分析处理和反馈,得到投诉处理优先级,滴滴公司人工专项处理小组介入。通过平台官方电话拨打司机电话,滴滴软件已自动检测出,司机行为有不良语言,并已开启实时定位功能,停下当下行为,否则会报警处理。
  • 第二种:小芳感觉受到威胁,选择了第一种方式的【紧急求助】,当触发紧急求助,滴滴平台会立马启动报警装置,自动调出司机姓名、手机号、车型、车牌、实时定位发送给警务联动平台,人工参与配合警方行动,与此同时自动开启录音或录像功能收集证据。

两种求助方式,都是通过人工智能训练出的模型,分析并快速有效的做出预警机制,缩短了用户投诉处理时间,使问题再短时间内得到最快速的反应,大大提升了响应处理时间

2. 通过AI匹配司机与乘客模式

当然这种匹配模式有两种方式,一种是:设立女性专区(司机与乘客都是女性),还有一种通过人工智能算法来进行匹配。

这里就不扩展来讲如何去实现这种算法了,相对机器学习比较专业了~从通俗易懂层面来解说这方面的需求

数据收集:司机性别、年龄、身高、兴趣、评价、投诉、路程距离、时间段等建立安全等级司机体制(优质司机优质派单)。

高精尖地图优化:司机只可走优化推荐路线,路线的优化可以避免偏远地区、同时车辆人流稀少路段。

时间推送方式:在半晚或凌晨,对女性乘客只推送女司机。

通过收集的数据进行训练得到一个匹配模型,通过后期不断调参和优化,建立一个高效、安全的匹配模式,当女性用户使用顺风车或其他专车等,在犯罪高峰时段,匹配安全等级较高的司机,并且优化出最优最安全路线,偏离路线和其他因素,则启动预警机制。

前面说的设立女性专区,这是一刀切的方法,虽然达不到运力需求,但是相对安全系数会高些。

3. 终极方法:无人驾驶技术的成熟。

这是所有网约车希望能实现的技术,只是技术还不成熟,成熟以后会有很大的格局改变。

以上的见解,还希望大家能多提提建议和指导,对于AI在实际场景的落地话应用中,还有我们很多可以挖掘的点,了解清楚技术边界做最实用的应用。

本文由 @木子部落 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

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