Поделиться
Алгоритмы машинного обучения помогли повысить доступность самокатов «Яндекса» до 83%
По итогам сезона доступность кикшеринга «Яндекса» достигла 83% — на 15% больше, чем в прошлом году. Самокаты стали чаще доступны для аренды пользователями благодаря оптимизации операционных процессов и внедрению ИИ. Алгоритмы помогли ускорить процесс технического обслуживания СИМ и быстрее находить потерянные устройства.
Первая модель помогает выявлять поломки самоката на ранних стадиях. ИИ анализирует сигналы о каждом устройстве и определяет, какие из них первыми отправить на проверку и ремонт. Модель оценивает жалобы в поддержку, долю отмен и успешных поездок, а также сигналы телематики. Это помогает сократить простой части парка СИМ. После внедрения модели обращений в поддержку о техническом состоянии самокатов стало на 3% меньше.
Вторая модель сокращает число потерянных самокатов. Часть устройств теряет связь, например — из-за сбоев геолокации или в случаях, когда самокат оставили далеко за зоной парковки, и он разрядился. ИИ оценивает последние сигналы устройства — геопозицию, данные телематики, историю поездок — и выявляет самокаты, которые найти сложнее всего. Так алгоритм помогает понять, с какими случаями справятся полевые специалисты, а где нужна помощь специальной команды службы безопасности. Модель разделяет область с потерянными самокатами на рабочие зоны и распределяет нагрузку между специалистами, ранжируя самокаты по срочности поиска. В результате внедрения ИИ число потерянных самокатов уменьшилось в 2 раза по сравнению с прошлым сезоном.
Сервис также оптимизировал операционные процессы и ускорил весь цикл обслуживания самокатов — от поставки запчастей до ремонта. В Москве «Яндекс Go» полностью обновил парк, заменив его на самокаты собственной разработки нового поколения. За счет собственных запчастей самокаты удобнее и быстрее обслуживать. В столице «Яндекс» фиксирует максимальный показатель доступности самокатов — 91%.
Короткая ссылка
