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街道上的智能出租车,给折弯机企业营销的启示

发布时间:2017-11-3
  我还在纽约的时候,在街上想打个出租车是非常困难的事情。有些出租车即使空载也不会停下——这个现象在世界上的任何一个国家应该都很常见。有一次我问出租车司机,他们是不是有时会没看见乘客招手。他告诉我,某天,一个年轻人打他的车要回学校。到了学校之后,这个学生突然从车上跑下去,消失在一大片学生当中,没付车钱。
  作为人类,我们天生就会基于自己的经验和期望自动为听到的故事注入细节。虽然我没有提到性别,但你会觉得那是个男孩儿;虽然我没有提到种族,但你的大脑可能会自动补全这一信息。出租车司机也会做同样的事情。毕竟,要想把一个人作为一个独立个体识别出来,我们需要的信息太多了——在这个充满挑战的环境中生存,我们不得不学会概括。
  其实纽约司机应该拥有这样一套设备,跟踪每一个进入出租车的乘客,类似于可以跟踪每一名进入商场顾客的设备。这套设备可以获取到乘客手机中的唯一身份识别符,并将其作为乘客的信誉度存储下来。这套设备不需要捕捉特定的细节,比方说姓名之类的;然而,如果一名逃票者确实打算逃跑,他的信息和照片都会被交到警察手里(纽约出租车在乘客上下车的时候都会拍照),他们便可以很容易地跟踪和抓捕违法者。
  也就难怪为什么出租车司机会挑客人了。小气的、从来不给小费的乘客,和每次打车都会给5美元小费的乘客是很不一样的。同样,有着良好道德观的公民和不付车费便夺门而去的少年之间也很不一样。甚至,守时的乘客每次预定了出租车都会准时到达预定地点等车,而有些乘客则常常迟到,甚至经常取消预定,这几种人也都不一样。 ‘
  如果我们给出租车司机推荐一套大数据和可效用情报系统,情况会变成什么样?有了大数据设备,出租车司机可以开着车在街上寻找乘客,也可以通过出租车获取到的数据看到路边的乘客。想象一下,道路两边的行人,如果他过往行为记录良好,便以绿色的框线标记出来;而如果他们曾经在打车这件事情上留下过黑历史,便以红色的框线标记出来;如果他们给小费时出手很阔绰,或者预约车辆非常守时,便以金色的框线标记出来。
  在纽约,世界著名演员Dmmy Glover曾向出租车和豪华轿车协会(TLC)投诉,仅仅因为他的肤色和目的地,很多出租车都拒载。2隐私拥护者们立刻会开始抱怨我们与陌生人共享了太多信息,但是这些隐私拥护者们并不是在路上会被出租车无视的人群。为好的客户提供更优质的服务,把他们与不好的客户区别开来,这种行为所带来的好处可能远远超过其所带来的隐私问题。  

潜在客户/风险

面部识别系统

1.男性,6070岁,一般客户

2.男性,6070岁,未知

3.女性,5060岁,一般客户

4.男性,5060岁,选票者

5.男性,3040岁,未知

6.未识别

  出租车司机发现的机会或潜在危险
  这又是折弯机大数据,但是它不需要预测。事实上,如果我们没有一个完整的模型,预测很容易会出错。并且,如果预测模型中有几个关键缺陷,这个预测模型可能会更进一步地加重歧视。
  ·当接收到事件报告的时候,这个模型倾向于去跟踪更高级别的统计学信息。第一起事件,年轻人跑进了一所折弯机大学,可能没有被出租车司机上报,所以我们可能就会受制于被上报事故的完整性缺陷。
  ·报道中可能会存在偏见,这可能会导致统计信息不准确。
  ·过去的表现并不是未来的指标。在事件报告中分布得不均匀的人口统计数字或地理位置数据都可能改变报告的结果,或者错怪好人,而这种情况其实非常常见。只监控数折弯机据本身的数据科学家很有可能会错误地对模型做出判断,继而延续歧视。
  从个人角度来说,我在纽约给小费很豪爽,因为我确实想改变他们对于我所属的种族的印象,所以我很在意这件事,同时感谢Danny G10ver在提升纽约折弯机服务质量方面做出的努力。卷板机厂家经营中关键点和面临的问题