來論|的士手機應用將被廣泛使用

2022-12-12 00:00

根據運輸署數字,現時香港的士約有一萬八千一百六十三輛,平均每日載客量接近一百萬人次。召喚方法除了固有的路邊揮手或電話預約,用手機應用來召喚的士,更是近來市民習慣的方法。筆者也是應用手機應用程式召車的常客。引申思考,究竟現今這些應用發展如何?仍然存在甚麼問題有待解決?

以市場上幾個比較多人使用的手機應用程式來說,實用性方面,已相當不錯及漸漸成熟,乘客只需提供兩三種資料,就可成功約車。司機獲派單後,直接完成旅程就可。

不過,往往在某些時段或道路情況,乘客試圖召車,就有些困難,往往要待上一些時間,更嚴重是等待到不得不放棄,沒法成功召車。此外,也有部分司機,會因應車資回報多少而揀客,最後導致乘客不能在預期的時間到達目的地。如此,相信人工智能系統可作幫忙。例如系統可快速地計算的士位置與乘客的關係,包括距離、潛在延遲因素,甚至可嘗試平衡各司機利益。當手機應用程式計算出司機一方,如因應路程質素而收益減少了,在系統作出分析後,司機可以在下一個網召中,優先選擇好一點的派單。

正確地收集數據、使用分析

如何提升失物尋回機會率,也是乘客一方十分關注的問題。失物如果是手機或電子產品,可以透過添加追蹤功能,增加尋回的機會;但如果是文件、行李或其他物件,又應如何解決?筆者建議,可以在司機與乘客的手機,加入限時或距離的聯繫,例如只要的士和乘客的距離,超過五米,雙方的手機應用程式,都會提示旅程完成或檢查隨身物品,亦可增強每次車程的跟蹤性,幫助乘客盡快尋回失物,減少損失;而司機事後亦可獲嘉許。

這類手機應用程式,每日使用量可達一百萬次,司機一方涉及金錢方面的回報,系統方面是否公平地派單給每一位司機,亦尤為重要。眾所周知,每一筆路程愈遠,盈利會相繼倍增,但有些偏遠地方,卻絕少有回程乘客,這些行程就會增加是次接單的成本。例如系統會否因應某些團體或關係,可以優先收到更優質的派單?如要提高應用之公平性,建議整合一些第三方的流量分析報表,而定期發布到共開平台上,這可以是車牌號碼與公里的關係,但須留意應用時的保安及個人私隱問題。

隨大數據世代的來臨,當使用量愈高,收集了大量的歷史數據就愈有價值。回到今天的士手機應用程式,首先要檢討現在是否已正確地收集數據?數據是否存在很多沒有分析價值的資料?有沒有善用大數據工具來適當處理資料?檢討後,就可研究大數據是否已發揮全面作用。下一步就是善用這些數據,鞏固系統的價值性,如提升司機及乘客的監控機制,並因應分析而提供司機及乘客各自不同種類的評級,而且還可以訂立黑白名單機制,期望可改善彼此之間的和睦關係,減少爭拗。大數據亦可用作分析過往路程的使用習慣,計算出整體的士數量安排,以增加每張派單的效率。
葉德良
香港電腦學會企業架構專家小組執行委員會成員

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