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榮耀標識如何使用 AI 助力滴滴順風車的發(fā)展？
如何解決滴滴順風車當下的問題？如何防范風險？如何使用AI（人工智能）助力順風車的發(fā)展？
既然【滴滴】是共享經(jīng)濟的產(chǎn)物，我們先了解一下何為共享？
什么是共享，共享具有什么特性？
1. 輕資產(chǎn)
何為“輕資產(chǎn)”？
字面意義很好理解，就是本身沒有很厚重資產(chǎn)比例，如：房子、車、重工業(yè)！
為什么一定要輕資產(chǎn)了？
共享的本質(zhì)就是大家一起來享受這種服務和產(chǎn)品，而不是重金投入產(chǎn)生制造成本，共享更多是在于運營這種私有或共有的資產(chǎn)。
2. 共享
共享是大家一起使用某種產(chǎn)品和服務，人人都可以享有，鏈接人與人之間服務和產(chǎn)品的紐帶。
3. 閑置資源
閑置資源的含義是有些資源有時是閑置不用，如：【滴滴】是用車主閑置時間或者相同路線時間來共享自己的資源，【途家】也是利用業(yè)主房子閑置時間來共享自己的資源。
將共享經(jīng)濟的意義分解開來，就有這三個屬性：輕資產(chǎn)、共享、閑置資源。
企業(yè)也是圍繞著這些方面來打磨服務和產(chǎn)品！我們也看到了有很多共享的噱頭，有些投資人聞共享則色變，共享經(jīng)濟是否被玩壞了、攪渾了？
其實不然，只要抓住企業(yè)解決的問題，是否從三個本質(zhì)方向來發(fā)展的，還是很有前景的！
當然也有很多不好的例子：
很早就開始觀察共享單車，從開始摩拜推出共享單車而言，造價成本達到驚人的2000多元，造價成本如此之高，不是直接銷售，通過分時租賃來計費，用戶得騎行多長時間才能分攤這個成本。而且折舊率和報廢了時間周期較短，兩年是經(jīng)常使用自行車保守的折舊時間。
簡單算一筆賬：
200天*5小時/天*1元/小時*2年=2000元，這樣并不符合經(jīng)濟規(guī)則，如果造價成本高，而通過兩年的時間才能持平成本，本身就是違背市場。所以我們可以看到共享單車成本一降再降，保守估計200元/輛，當企業(yè)車輛保有量達到一定程度，他的資產(chǎn)比例非常高，本身就是一個企業(yè)的重資產(chǎn)，這將不可負重。
而違背了共享的特性中【輕資產(chǎn)】，所以后來看到很多共享單車押金出現(xiàn)無法退、倒閉等潮流。
（此文章重點不是討論共享單車的以后的路如何去開辟，以后再對這方面來解說?。?/p>
而【滴滴】、【途家】都是用車主和房主的資源，本身不存在重資產(chǎn)的投入，同時也滿足了共享經(jīng)濟三大特性：輕資產(chǎn)、共享、閑置資源，兩家都很成功。
了解共享經(jīng)濟的本質(zhì)，當然也有它優(yōu)劣：
- 優(yōu)勢一：傳播快；
- 優(yōu)勢二：解決閑置痛點；
- 優(yōu)勢三：普惠大眾；
- 劣勢一：難以規(guī)范管理；
- 劣勢二：對城市造成了一定影響；
- 劣勢三：政策限制；
- 劣勢四：無法和警務、法律產(chǎn)生高效的聯(lián)動。
如何使用AI（人工智能）助力順風車的發(fā)展？
下面就是我們今天的主題了，如何解決滴滴順風車當下的問題？如何防范風險？如何使用AI（人工智能）助力順風車的發(fā)展？
危險來源：
- 人車不匹配；
- 司機信息沒有相應安全審核機制；
- 危險投訴處理不及時；
- 和警局聯(lián)動效應；
- 客服服務理念和預警機制不完善；
- 正在發(fā)生危險時，乘客求救渠道封閉，導致事情進一步惡化。
滴滴內(nèi)部問題的改革，提幾個建議：
- 回收外包客服體系，剔除外包客服，不要因小失大。當客服質(zhì)量服務體系太差是無法保障各方權(quán)益，甚至會游走在法律邊緣，會是很危險的管理了！因為你有保障用戶在平臺使用的安全性，不刮骨療傷、大刀闊斧實現(xiàn)企業(yè)的社會價值很難會走很遠，用之慎之。
- 定期培訓客服對于預警機制的處理，縮短處理時間，提高處理等級。
- 提高警務，和危險處理培訓。
- 成立公司安保機制，專項處理高危事件。
這是用戶反應出來滴滴客服的諸多問題。
下面重點說明，通過AI如何助力和保障用戶安全問題？從場景化過程中來看AI能做哪些優(yōu)化？
AI也是基于場景化，實施落地，快速解決和處理現(xiàn)實問題，才是AI走向未來的發(fā)展。
場景：A乘客反應司機語言輕佻，騷擾頻繁，反應給滴滴客服，尋求幫助，希望解決司機不良行為，并保護自己不受到進一步侵犯。
1. 通過AI優(yōu)化客服處理效率，和標注緊急優(yōu)先級問題的歸納
收集預警求助及投訴數(shù)據(jù)——通過機器學習——通過訓練——得到一個訓練模型——測試。
訓練集數(shù)據(jù)的收集來源于一下幾個方面：
- 用戶投訴建議等文本提??；
- 心理學資訊、書籍的相關(guān)文本提取；
- 警務危險防范處理宣傳文案；
- 求助自動開啟錄音模式，聲音采集；
- 求助自動開啟攝像模式，視頻采集；
等等很多方面的數(shù)據(jù)（暫時能想到的這些，歡迎大家多提意見）。
得到我們想要的【訓練模型】之后，我通過場景化的方式來為大家解說，如何再實際應用中來助力提升客服處理效率和標注緊急優(yōu)先級問題，來防范和保護自身安全。
落地化AI業(yè)務場景應用，解決實際問題需求：
小芳想去XXXXX（某個地方）差不多30公里，需要耗時30分鐘，于是叫了一輛滴滴順風車，等待司機達到后，小芳上車并坐在后排。司機需要人臉識別，來判斷人車是否統(tǒng)一，司機識別正確后，啟動汽車開始計費。
司機通過后視鏡看到小芳穿著時尚，這時候司機開始喋喋不休的和小芳說話，小芳未做回應或簡短應付著，司機越說語言越輕佻，而且變本加厲！這時候小芳發(fā)現(xiàn)問題不對，打開手機點擊“求助按鈕”：緊急求助、投訴求助（人身安全和自己還是可控，想通過投訴求助得到解決）。
- 第一種：小芳選著了第二種方式的求助，輸入投訴文本（未防止激怒司機，而造成更壞的結(jié)果，請勿發(fā)送語音），這時候平臺啟動訓練模型的預警，開始分析處理和反饋，得到投訴處理優(yōu)先級，滴滴公司人工專項處理小組介入。通過平臺官方電話撥打司機電話，滴滴軟件已自動檢測出，司機行為有不良語言，并已開啟實時定位功能，停下當下行為，否則會報警處理。
- 第二種：小芳感覺受到威脅，選擇了第一種方式的【緊急求助】，當觸發(fā)緊急求助，滴滴平臺會立馬啟動報警裝置，自動調(diào)出司機姓名、手機號、車型、車牌、實時定位發(fā)送給警務聯(lián)動平臺，人工參與配合警方行動，與此同時自動開啟錄音或錄像功能收集證據(jù)。
兩種求助方式，都是通過人工智能訓練出的模型，分析并快速有效的做出預警機制，縮短了用戶投訴處理時間，使問題再短時間內(nèi)得到最快速的反應，大大提升了響應處理時間
2. 通過AI匹配司機與乘客模式
當然這種匹配模式有兩種方式，一種是：設立女性專區(qū)（司機與乘客都是女性），還有一種通過人工智能算法來進行匹配。
這里就不擴展來講如何去實現(xiàn)這種算法了，相對機器學習比較專業(yè)了~從通俗易懂層面來解說這方面的需求
數(shù)據(jù)收集：司機性別、年齡、身高、興趣、評價、投訴、路程距離、時間段等建立安全等級司機體制（優(yōu)質(zhì)司機優(yōu)質(zhì)派單）。
高精尖地圖優(yōu)化：司機只可走優(yōu)化推薦路線，路線的優(yōu)化可以避免偏遠地區(qū)、同時車輛人流稀少路段。
時間推送方式：在半晚或凌晨，對女性乘客只推送女司機。
通過收集的數(shù)據(jù)進行訓練得到一個匹配模型，通過后期不斷調(diào)參和優(yōu)化，建立一個高效、安全的匹配模式，當女性用戶使用順風車或其他專車等，在犯罪高峰時段，匹配安全等級較高的司機，并且優(yōu)化出最優(yōu)最安全路線，偏離路線和其他因素，則啟動預警機制。
前面說的設立女性專區(qū)，這是一刀切的方法，雖然達不到運力需求，但是相對安全系數(shù)會高些。
3. 終極方法：無人駕駛技術(shù)的成熟。
這是所有網(wǎng)約車希望能實現(xiàn)的技術(shù)，只是技術(shù)還不成熟，成熟以后會有很大的格局改變。
以上的見解，還希望大家能多提提建議和指導，對于AI在實際場景的落地話應用中，還有我們很多可以挖掘的點，了解清楚技術(shù)邊界做最實用的應用。
本文由 @木子部落 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖作者提供
1、發(fā)現(xiàn)危險直接撥打電話會不會激怒司機？
2、錄音好辦，錄像怎么實現(xiàn)？
3、匹配女司機，人車不符情況怎么辦？
第一點，不是打電話報警，因為那樣危險性太高，就像你說的可能會激怒司機，所以更多是推出一鍵報警（這個前幾周滴滴整改，上線了這個功能），第二點，無論是錄音，錄像，都是用來作為取證，條件允許可以提供兩個，錄像了，有兩個方向，一個是司機接單標配（但是不排除司機有其他心思時，自己關(guān)閉錄像，當然如果主動關(guān)閉錄像裝置，會立即啟動滴滴報警機制）還有一個方向，乘客手機錄像，這需要一定條件，雖然滴滴可以做一鍵錄像功能，如果乘客已經(jīng)沒有自由，也就無法自動啟動，所以重點還是錄音，那可以直接在司機端開啟，第三點，通過人臉識別技術(shù)，接單后開啟人臉識別驗證！
可以有把車送到地方,然后叫車的人自己開。前提是他會開 并且?guī)Я笋{駛證。通過國家的法律。畢竟車不是自己的
那是不是又會引發(fā)一系列的其它安全和法規(guī)問題了，比如如果乘客開著別人的車撞死了人或引起其它傷害，誰來負責？
這是必須的啊。本來滴滴也是黑車過來的。開始的時候也是很多地方不規(guī)范、不完善?，F(xiàn)在不也是這樣。這個idea只能是一個他的拓展業(yè)務的渠道而已。占得比重很小。但是是剛需
可能還是未來無人駕駛解決這個需求，更好一些吧！
對投訴的分析進行訂單的篩選，我覺得這樣的方式是可以執(zhí)行的，畢竟這些都是數(shù)據(jù)的處理，團隊實現(xiàn)也是簡單的，之前還有看到一篇文章報道說可以讓借鑒某個平臺，專門為夜間出行的女士進行司機的匹配，這也可以推出一個板塊–女性夜間專區(qū)
嗯嗯，是的，因為投訴處理，滴滴外包的客服做的很不好，有時候甚至拖延和規(guī)避
嗯嗯，是的！每天客服處理的信息量太大了，所以需要一個提高效率的辦法，人工智能對問題和投訴篩選，可大大提高服務質(zhì)量，和減少對突發(fā)情況的忽略，當然滴滴外包客服一定要拿掉，這兩天看到滴滴已經(jīng)做出這一步了
我覺得從AI來說，最好的方式是通過整合更多數(shù)據(jù)（當然，這個其實就是最難的）優(yōu)化司機的準入和事前防范機制更好，事中事后的機制和流程始終都是馬后炮，對于司乘雙方遇到危險時，無法實時提供幫助解決問題，誰也無法神兵天降。
我拜讀過國外優(yōu)步的一些做法，這個很難做到，前期準入，優(yōu)步采用的司機前7年的數(shù)據(jù)，但是很是出事的，主要人性這塊不可控，因為優(yōu)步調(diào)查時候，7年內(nèi)都是毫無前科，但是還是在優(yōu)步打車犯罪了，通過前期司機甄別難度比較大，因為要是結(jié)合心理學分析，和技術(shù)邊界都比較困難，在目前階段，還是即使反應效率和警務聯(lián)動機智方面下功夫，更加適合當下問題的解決，你覺得了？
我認同你對于人性的看法，事實上好和壞往往就在一念之間，加強準入和事前防范是防止前科人員的再次犯罪，人性難以把控，但是常規(guī)來說大眾還是更愿意信任沒有前科的人，因為他們犯罪的幾率更低，成本更高。
我認為難點并不是分析、技術(shù)邊界等，而是在于不同行業(yè)的數(shù)據(jù)共通以及更大范圍意義上的用戶數(shù)據(jù)隱私，結(jié)合這幾天的評論，很多人認為諸如疾病史、過往履歷、貸款及經(jīng)濟狀況等都需要納入到對司機信息的審核中，但是這里面的數(shù)據(jù)哪項是可以隨意獲得而且不需要考慮隱私性的？
即便平臺可以通過其他方式獲取，那么一個人作為平臺的司乘，他是否會介意今天看過病、明天借個貸都實時的被一個毫無關(guān)聯(lián)的出行平臺掌握到呢？
嗯嗯，是的！有道理
上面那段說的好像有點偏，我再補充一下，其實我覺得準入是核心最關(guān)鍵的原因是事前預防永遠比事中控制和事后補償重要的多的事兒，因為即便后面做的再好，也僅僅是代表了事情沒有變的更差，而事情該發(fā)生的都已經(jīng)發(fā)生了。
我不是說事中處置不重要，它同樣重要，任何在事情沒有最壞之前能起到幫助的措施和機制都是重要的，但更良好的準入機制可以避免很多事件的發(fā)生，這個才是它的核心價值所在。
嗯嗯，我非常理解你的意思，接單前就屏蔽掉危險系數(shù)好的司機～但是這點很難，因為要判斷出司機是否存在可能造成的危險，因為引起他犯罪的苗頭本身就是隨機事件，相關(guān)因素也很多，比如乘客顏值更高等等，當然前期還是需要篩選和判斷盡可能的避免，這個處理肯定的是需要的