ИИ-сервис покупки транспортных билетов

Есть много сервисов для путешественников, которые упрощают планирование маршрута и расходов. У них красивые иконки и удобный интерфейс, но в целом они очень похожи друг на друга. Да, и недостатками тоже. Команда ai people придумала, как сделать сервисы покупки билетов еще удобнее с помощью машинного обучения.

Почему мы вообще за это взялись? Потому что мы — заядлые путешественники, влюбленные в искусственный интеллект. Мы хотим, чтобы дизайн по-прежнему делали с умом и с заботой о пользователях. А еще проповедуем смарт-дизайн. Это когда под красивой оберткой есть еще автоматизация типовых действий пользователя средствами нейросетей, машинного обучения и других алгоритмов.

Рассказываем, что из этого получилось.

Ну и самое страшное — унификация. Вместо того чтобы становиться лучше и развивать рынок, сервисы стремятся быть «не хуже» — копируют друг друга и теряют индивидуальность. Все ресурсы брошены на то, чтобы победить в конкурентной борьбе и переманить друг у друга пользователей вместо того, чтобы делать действительно полезные продукты и привлекать новых людей.

В итоге аудитория распыляется между множеством агрегаторов, а бедный пользователь вынужден выбирать между однотипными продуктами.

Если смог выбрать — получает не лучший результат. А если не смог — тратит часы на ручное сравнение маршрутов, подбор жилья и планирование досуга. Что со всем этим делать? Мы пораскинули мозгами и разработали прототипы нескольких приложений.

Поиск на основе машинного обучения, который включает:

Допустим, мы хотим лететь из Перми в Рим. Из Перми прямых рейсов нет — только через Москву с длинной пересадкой. Наш фильтр добавляет к пути небольшое расстояние, которое можно комфортно проехать до ближайшего крупного города — например, 300 км. Потом мониторит предложения и находит более дешевый и/или быстрый маршрут.

Например, предлагает доехать на каршеринге до Екб, там пересесть на самолет и лететь через Москву. Или долететь до ближайшего к Риму города, а оттуда добраться в город на автобусе.

Подглядели идею у «Вандруки» и немного доработали. Суть в следующем. Пусть нам снова нужно попасть в Рим. Билет через Рим до Лиссабона дешевле, поэтому «умный» поиск предлагает взять такой билет и сойти в Риме, не долетая до Лиссабона.

Плюс в том, что не нужно отслеживать и отлавливать новые предложения — все уже встроено в фильтр. Еще такая комбинация экономит 2 часа в пути.

Если вы летите из разных городов и планируете встретиться в конечном пункте. Например, двое друзей из Питера и Москвы собираются в Европу. Выбираем города вылета и смотрим город прилета (либо все направления). Так проще состыковаться по времени вылета и прибытия, сразу сравнить цены по всем странам и городам для нескольких путешественников.

Если мы знаем, куда полетим (например, в Сингапур) и можем вылететь также из ближайших городов. Мы выбираем эти города сами, например Москва, Санкт-Петербург и Таллин и смотрим все маршруты из этих городов.

Как и ранее, алгоритм учитывает все средства передвижения: самолеты, автобусы, поезда и электрички, сервисы попутчиков, каршеринга, аренды авто.

Нэнси — прототип приложения на основе ИИ. Пользователь может общаться с ботом 3 способами: вводить команды голосом, загружать картинки или использовать обычный текстовый ввод.

Нэнси уже знает пол, возраст, основные интересы пользователя — например, хобби, предпочтительные виды отдыха, любимые страны. Все это он заранее указывает в своем профиле.

В ходе диалога бот узнает пользователя больше и дополняет имеющиеся данные. На основе информации из профиля и чата, а также данных о других пользователях Нэнси составляет релевантные маршруты-программы.

На основе машинного обучения + введенных параметров + заполненного профиля алгоритм предлагает маршрут.

Чтобы начать, пользователь заполняет все поля. Главный параметр — «страны, достопримечательности». В нем можно указать город, достопримечательность, фестиваль или другое событие. В общем, все что поможет определить город (страну). Тут же важно решить, «как передвигаемся». На своем авто (как в примере), автобусом, самолетом, поездом.

Программа предлагает разные маршруты в зависимости от выбранного типа отдыха. Например, если пользователь указал «парк развлечений» и «гастротур», приложение связывает эти понятия и добавляет в список пунктов Париж. Здесь есть «Диснейленд» и можно вкусно поесть. Внутри маршрута показываем подробности по каждому городу: самые главные места, кафе, отели, развлечения и т.д.

Таким образом, наша команда на шаг приблизилась к первому заботливому сервису бронирования путешествий. Мы поделились своими идеями с вами и ждем обратной связи — конструктивная критика рулит.

#aipeople #machinelearning #travel #ux