كيف تستخدم أوبر الذكاء الاصطناعي لتوقع أماكن الطلب العالي على سيارات الأجرة؟

تخيل هذا الموقف، أنت في عجلة من أمرك لحضور اجتماع مهم، لكن لا توجد سيارة أجرة فارغة حولك. تشعر بضغطٍ شديد، وتتساءل إن كنت ستصل في الوقت المناسب، وبينما تحاول إيجاد حلٍ سريع، تلمح سيارة أوبر قريبة. بضغطة زر، تطلب تلك السيارة، وخلال دقائق معدودة، تجد نفسك منطلقاً نحو وجهتك.

لكن ما هو السر وراء قدرة أوبر على تقديم خدمة النقل بهذه الكفاءة حتى وسط الزحام الشديد في المدن الكبرى؟ ولماذا أسعارها أفضل من منافسيها؟

السر يكمن في النظام الذكي الذي تعتمد عليه الشركة، يحلل هذا النظام البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع أماكن الطلب العالي على سيارات الأجرة. وفي هذا المقال، سنكتشف كيف يعمل هذا النظام وفائدته.

حجم البيانات التي تجمعها شركة أوبر

يُعدُّ حجم البيانات التي تجمعها شركة أوبر يومياً كبيراً للغاية، إذ تجمع الشركة كميات هائلة من البيانات في كل لحظة. تتضمن هذه البيانات أشياء عديدة مثل مواقع السائقين والركاب وبيانات الوقت الحقيقي كمدة الرحلات وأوقات الانتظار وتفاصيل الحالة المرورية والظروف الجوية.

بالإضافة إلى ذلك، تجمع أوبر بيانات سلوكية دقيقة مثل أنماط الطلب وتكرار استخدام التطبيق وتفضيلات الركاب ومعدلات إلغاء الرحلات، كما تجمع بيانات حول الفعاليات المحلية الكبرى والظروف الاستثنائية التي يمكن أن تؤثّر في الطلب.

هذه الكميات الهائلة كلّها من البيانات تُصنَّف وتُعالَج باستخدام أنظمة متقدمة لتحليل البيانات الضخمة، وهي أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ما يمنح أوبر القدرة على التنبؤ بدقة مذهلة بمعدل الطلب في كل منطقة، وتوجيه السائقين نحو أماكن الطلب الأعلى.

طريقة التنبؤ بالطلب على سيارات الأجرة

إن تحليل البيانات للتنبؤ بالطلب على سيارات الأجرة ليس مجرد ترف، بل هي عنصر حاسم لضمان تلبية احتياجات الركاب وتحقيق أرباح أعلى. وإليك خطوة بخطوة كيف تجري هذه العملية المعقدة:

1. جمع البيانات الضخمة

تجمع أوبر كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، مثل مواقع الركاب والسائقين وأوقات الطلب وحالة الطقس والازدحام المروري والفعاليات المحلية، بالإضافة إلى أنماط تنقل المستخدمين اليومية.

2. تنظيف البيانات

تصفي البيانات من الأخطاء والتكرار والقيم الناقصة لضمان دقتها وجاهزيتها للتحليل.

3. تحليل البيانات

تُحلَّل البيانات بحثاً عن أي أنماط يمكن الاستفادة منها مثل المناطق التي تشهد أعلى طلب على سيارات الأجرة في بعض الأوقات أو تأثير الظروف الجوية أو الأحداث الخاصة في الطلب.

4. بناء النماذج التنبؤية

تُدرَّب نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بالمستقبل بناءً على الأنماط التي وُجِدت.

5. توجيه السائقين

توجّه النماذج التنبؤية السائقين تلقائياً وبشكلٍ استباقي إلى الأماكن التي تتوقع فيها ارتفاع الطلب على سيارات الأجرة.

6. التحديث اللحظي للتنبؤات

لا تبقى التنبؤات ثابتة، بل تُحدَّث باستمرار مع كل بيانات جديدة مثل التغيرات المفاجئة في حركة المرور أو تغيرات الطقس.

7. التحسين المستمر للنماذج التنبؤية

مع كل طلب جديد، تتعلم النماذج وتحسّن أداءها، ما يجعل التنبؤات أدق وأكثر فاعلية مع مرور الوقت.

فوائد التنبؤ بالطلب على سيارات الأجرة

التنبؤ بالطلب على سيارات الأجرة لا يفيد الشركة فقط، بل يعود بالنفع على كلٍ من الشركة والركاب. من جانب الشركة، يسهم التنبؤ الدقيق بالطلب في تحسين توزيع السائقين على مختلف المناطق، ويقلّل أوقات الانتظار ويزيد كفاءة استغلال الموارد، وبالتالي يزيد عدد الرحلات والأرباح.

أمّا بالنسبة للركاب، فإن التنبؤ بالطلب يمكّنهم من إيجاد سيارات الأجرة في أسرع وقت، خاصة في أوقات الذروة أو خلال الأحداث الكبرى، ويوفّر عليهم عناء الانتظار الطويل. إضافة إلى ذلك، يسهم توازن العرض مع الطلب في حصول الركاب على أسعار أفضل.

بهذه الطريقة، أصبح التنبؤ بالطلب على سيارات الأجرة ركيزة أساسية لتحقيق تجربة نقل ذكية ومريحة لشركة أوبر وركابها.