来论|的士手机应用将被广泛使用

2022-12-12 00:00

根据运输署数字,现时香港的士约有一万八千一百六十三辆,平均每日载客量接近一百万人次。召唤方法除了固有的路边挥手或电话预约,用手机应用来召唤的士,更是近来市民习惯的方法。笔者也是应用手机应用程式召车的常客。引申思考,究竟现今这些应用发展如何?仍然存在甚么问题有待解决?

以市场上几个比较多人使用的手机应用程式来说,实用性方面,已相当不错及渐渐成熟,乘客只需提供两三种资料,就可成功约车。司机获派单后,直接完成旅程就可。

不过,往往在某些时段或道路情况,乘客试图召车,就有些困难,往往要待上一些时间,更严重是等待到不得不放弃,没法成功召车。此外,也有部分司机,会因应车资回报多少而拣客,最后导致乘客不能在预期的时间到达目的地。如此,相信人工智能系统可作帮忙。例如系统可快速地计算的士位置与乘客的关系,包括距离、潜在延迟因素,甚至可尝试平衡各司机利益。当手机应用程式计算出司机一方,如因应路程质素而收益减少了,在系统作出分析后,司机可以在下一个网召中,优先选择好一点的派单。

正确地收集数据、使用分析

如何提升失物寻回机会率,也是乘客一方十分关注的问题。失物如果是手机或电子产品,可以透过添加追踪功能,增加寻回的机会;但如果是文件、行李或其他物件,又应如何解决?笔者建议,可以在司机与乘客的手机,加入限时或距离的联系,例如只要的士和乘客的距离,超过五米,双方的手机应用程式,都会提示旅程完成或检查随身物品,亦可增强每次车程的跟踪性,帮助乘客尽快寻回失物,减少损失;而司机事后亦可获嘉许。

这类手机应用程式,每日使用量可达一百万次,司机一方涉及金钱方面的回报,系统方面是否公平地派单给每一位司机,亦尤为重要。众所周知,每一笔路程愈远,盈利会相继倍增,但有些偏远地方,却绝少有回程乘客,这些行程就会增加是次接单的成本。例如系统会否因应某些团体或关系,可以优先收到更优质的派单?如要提高应用之公平性,建议整合一些第三方的流量分析报表,而定期发布到共开平台上,这可以是车牌号码与公里的关系,但须留意应用时的保安及个人私隐问题。

随大数据世代的来临,当使用量愈高,收集了大量的历史数据就愈有价值。回到今天的士手机应用程式,首先要检讨现在是否已正确地收集数据?数据是否存在很多没有分析价值的资料?有没有善用大数据工具来适当处理资料?检讨后,就可研究大数据是否已发挥全面作用。下一步就是善用这些数据,巩固系统的价值性,如提升司机及乘客的监控机制,并因应分析而提供司机及乘客各自不同种类的评级,而且还可以订立黑白名单机制,期望可改善彼此之间的和睦关系,减少争拗。大数据亦可用作分析过往路程的使用习惯,计算出整体的士数量安排,以增加每张派单的效率。
叶德良
香港电脑学会企业架构专家小组执行委员会成员

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