Uber xây dựng mô hình kinh doanh của nó xoay quanh việc sử dụng dữ liệu một cách đột phá – kết nối tài xế công cộng với hành khách bằng dữ liệu về địa điểm tương ứng từ điện thoại thông minh của cả hai bên. Điều này có nghĩa là nó có thể chỉ định tài xế đến đón hành khách đang chờ đợi với tốc độ nhanh hơn xe taxi truyền thống rất nhiều, ngành đang bị phá bĩnh một cách mạnh mẽ.
Dù trông không có vẻ gì như vậy, Uber đã tồn tại đến nay được gần 10 năm và trong thời gian đó, nó đã liên tục tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI).
Thực tế, nó được nhắc đến như công ty đầu tiên với tiêu chí “ưu tiên hàng đầu cho AI” (Ai-First),1 nghĩa là tất cả chức năng trong doanh nghiệp từ marketing đến chức năng kinh doanh chính của việc cung cấp hành trình cho hành khách đều được xây dựng dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo giúp giải quyết những vấn đề gì?
Một thử thách chính đối với giới taxi truyền thống là làm thế nào đưa hành khách về nhà một cách hiệu quả trong khi chỉ tiêu tốn một khoảng chi phí tối thiểu cho lương tài xế và cước phí vận chuyển.
Họ cũng phải đảm bảo phản hồi nhanh chóng khi hành khách yêu cầu một chuyến xe, để không mất khách hàng vào tay những công ty khác hoặc những nhà cung cấp phương tiện di chuyển công cộng.
Thêm vào đó, cánh tài xế (đặc biệt là vào lúc tối muộn) thỉnh thoảng cũng đối mặt với nhiều vấn đề khi họ phải giải quyết những hành khách có thể đang say xỉn và lạm dụng.
Những điều này – cùng với một loạt những thứ khác – là một vài trong số các vấn đề Uber đang giải quyết bằng AI.
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong thực tế như thế nào?
Uber sử dụng trí tuệ nhân tạo cho mô hình kinh doanh chính yếu là điều phối tài xế đến nơi hành khách đang chờ, và tính toán tuyến đường hiệu quả nhất để đưa họ đến đích.
Nó cũng là nguồn lực phía sau mô hình “định giá động” (surge pricing) của công ty, tăng giá cước khi nhu cầu cho dịch vụ tăng cao để khuyến khích nhiều tài xế của họ làm việc hơn, nhờ vào đó mà giảm thiểu thời gian chờ đợi của khách hàng.
Khách sạn, hãng hàng không và các nhà điều hành phương tiện di chuyển công cộng đều đã sử dụng kỹ thuật cân đối lượng nhu cầu khách hàng này từ rất lâu rồi – đó là lý do mà các chuyến bay và phòng khách sạn thường phải đặt với giá cao hơn vào những giờ cao điểm hoặc trong các kỳ nghỉ lễ.
Sự đổi mới sáng tạo của Uber thể hiện ở việc sử dụng công nghệ dự đoán tiên tiến để điều chỉnh giá trong thời gian thực, nghĩa là nó có thể phản hồi hiệu quả hơn đối với những thay đổi giữa cung và cầu.
Với lượng hành khách sử dụng Uber ngày càng nhiều trong cả công việc lẫn đời sống cá nhân, mọi người có thể chuyển đổi giữa 2 loại tài khoản khác nhau khi dùng dịch vụ này, tùy theo mục đích chuyến đi của họ.
Uber cũng đang sử dụng AI để giải quyết vấn đề này. Bằng cách phân tích điểm đón và đích đến cũng như thời gian trong ngày, nó cố gắng thử dự đoán rằng hành trình này là cho công việc hay giải trí, và nếu một người dùng có hai tài khoản trên điện thoại của họ, nó sẽ tự động gợi ý sử dụng cái nào.2
Uber cũng sử dụng AI trong các nỗ lực về marketing, dùng thuật toán học máy (machine learing) để phân khúc khách hàng. Nó phân loại khách hàng dựa vào xác suất họ phản hồi với những loại quảng cáo nhất định, và còn hiểu được cả tần suất họ mở những thông điệp liên quan thế nào đến xác suất họ sẽ hủy đăng ký.3
Một ứng dụng được cấp bằng sáng chế gần đây hé lộ rằng Uber đã phát triển đến cả công nghệ được thiết kế để dự đoán rằng khách hàng có đang say xỉn hay không. Dù rằng họ vẫn chưa công khai tuyên bố họ sẽ sử dụng công nghệ này như thế nào, có nhiều suy đoán rằng nó có thể nhắm đến bảo vệ tài xế của họ khỏi các hành khách có thể trở nên thô lỗ hoặc say xỉn đến mức nguy hiểm.
Các nhà phê bình đã nói rằng điều này chẳng khác gì phân biệt đối xử, và đặt khách hàng vào một tình huống nguy hiểm nếu tài xế từ chối cung cấp dịch vụ. Nó có khả năng dẫn họ tới những tài xế với những mục tiêu bất chính nhắm đến những người mà hệ thống dự đoán rằng nhiều khả năng đang ở trong trạng thái dễ tổn thương. Tuy nhiên, Uber chưa nói họ có bất kỳ kế hoạch nào để triển khai công nghệ này cả.4 Có lẽ, đây là một ví dụ tốt cho tình huống mà không phải những gì được thực hiện bằng AI cũng là ý tưởng hay cả.
Uber cũng sử dụng học máy trong nền tảng giao đồ ăn Uber Eats của nó. Ở đây, ý tưởng là dự đoán chính xác nhất có thể sẽ mất bao lâu để thức ăn của khách hàng đến nơi. Nó phải tính vào cả thời gian một bữa ăn được chuẩn bị, khi nào một người lái xe sẽ sẵn sàng đi đến nhà hàng và nhận thức ăn, và sẽ mất bao lâu để tài xế đến được nhà khách hàng.5
Công nghệ, công cụ và dữ liệu nào được sử dụng?
Uber sử dụng dữ liệu GPS từ điện thoại của hành khách và tài xế cũng như dữ liệu bản đồ để lên kế hoạch quãng đường giữa các điểm đón và phân công tài xế đến đón những người đang cần một chuyến xe.
Dữ liệu thu thập được từ mỗi chuyến hành trình trong hàng triệu chuyến xe được thực hiện, quay trở lại làm nguyên liệu cho các thuật toán học tập của nó với mục tiêu cung cấp cho khách hàng thời gian đến ước lượng chính xác hơn cho chuyến đi của họ, và rút ngắn thời gian chờ đợi.
Nếu một hành khách đang đợi ở một góc phố nhất định, và có thể tính ra được rằng do giới hạn về giao thông hoặc hạn chế tốc độ mà thời gian chờ sẽ ngắn hơn đáng kể ở một địa điểm khác gần bên, thì nó sẽ đề nghị khách hàng di chuyển đến đó để chờ xe tới.6
Để hoàn thành tất cả những công việc này, Uber đã xây dựng nền tảng học máy riêng của nó mang tên Michelangelo. Vừa bảo trì kho lưu trữ dữ liệu lớn của công ty, nơi nó ghi nhận toàn bộ dữ liệu giao dịch và hành vi khách hàng, nó vừa chăm chút cho thuật toán huấn luyện và đánh giá, triển khai mô hình hiệu quả nhất, cho ra các dự đoán và giám sát các dự đoán đó để quyết định độ hiệu quả của chúng.7
Phương pháp được cấp bằng sáng chế của Uber để nhận biết khách hàng có thể đang say xỉn hay không – Predicting User State Using Machine Learning (Đoán Định Tình Trạng Khách Hàng Sử Dụng Học Máy) – sử dụng dữ liệu, bao gồm kiểu mẫu đi lại của khách hàng, các lỗi xảy ra khi nhập địa chỉ, cách họ tương tác với ứng dụng, và đưa ra kết luận bằng cách so sánh dữ liệu này với cách mà họ hay dùng nó.
Bộ phận nghiên cứu AI hiện tại của Uber, Uber AI Lab, được hình thành xuất phát từ việc mua lại công ty Geometric Intelligence vào năm 2016. AI Lab tiến hành nghiên cứu trên những ứng dụng học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo vượt ngoài các đề án kinh doanh của Uber.
Những đề tài nghiên cứu gần đây tại AI Uber Lab bao gồm những chủ đề đa dạng trải dài từ kỹ thuật học máy để nhận diện các động vật hoang dã được chụp ảnh ở Serengeti cho mục đích bảo tồn, đến phát triển và cho phép mã nguồn mở cho Pyro, ngôn ngữ lập trình AI của riêng nó.8
Những thành quả đạt được là gì?
Rút ngắn thời gian chờ đợi cho các chuyến xe và hành trình di chuyển hiệu quả hơn dẫn đến sự thỏa mãn của khách hàng được cải thiện, và khả năng cao là một người dùng sẽ trở thành khách hàng thường xuyên, với giá trị vòng đời cao đối với doanh nghiệp.
Thành công đã đạt được trong lĩnh vực học máy và mô hình dữ liệu dự đoán cũng cho phép Uber có thể tăng trưởng quy mô từ một công ty khởi nghiệp ở San Francisco đến mạng lưới gọi xe rộng khắp trên thế giới.
Uber xác nhận mức độ thành công là 80% trong việc sử dụng AI để đoán định xem một hành khách nên thanh toán cho chuyến đi của họ bằng tài khoản doanh nghiệp hay tài khoản cá nhân.
Những thách thức và bài học chính được rút ra
- Sử dụng các thuật toán học máy nghĩa là thời gian chờ của khách hàng và thời gian cho chuyến hành trình, cũng như quãng đường đi, có thể được dự đoán với mức độ chính xác cao.
- Uber nhìn nhận học máy như một công cụ có thể áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực nào trong mô hình kinh doanh của nó, để tạo ra hiệu quả và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
- Uber đã nổi lên như một công ty “ưu tiên hàng đầu cho AI” với mục tiêu cạnh tranh với những đối thủ chủ chốt trong cuộc cách mạng AI toàn cầu, như là Google, Facebook và Amazon.
- Thành công nhanh chóng của Uber đã tạo nên một bước đột phá đối với ngành cho thuê xe taxi truyền thống trên toàn thế giới.
Tham khảo
1. Forbes, Uber Might Be The First AI-First Company, Which Is Why They“Don’t Even Think About It Anymore”: https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2018/08/22/uber-might-be-the-first-ai-first-company-which-is-why-they-dont-even-think-about-it-anymore/#49b54a165b62
2. BGR, Uber to use Artificial Intelligence to help differentiate between per-sonal and business rides: https://www.bgr.in/news/uber-to-use-artificial-intelligence-to-help-differentiate-between-personal-and-business-rides/
3. Techwire Asia, How does Uber use AI and ML for marketing?: https://techwireasia.com/2018/06/how-does-uber-use-ai-and-ml-for-marketing/
4. Independent, Uber Patent uses Artificial Intelligence to Tell if You’reDrunk: https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/uber-patent-drunk-passenger-ai-artificial-intelligence-app-a8395086.html
5. Uber Engineering, Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Plat-form: https://eng.uber.com/michelangelo/
6. Tech Republic, How data and machine learning are “part of Uber’s DNA”: https://www.techrepublic.com/article/how-data-and-machine-learning-are-part-of-ubers-dna/
7. Uber Engineering, Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Plat-form: https://eng.uber.com/michelangelo/
8. Uber AI Labs: http://uber.ai/
