Як ШІ в Uklon допомагає вираховувати оптимальну ціну та шукати водія, аналізує звернення у колцентр та допомагає оптимізувати роботу продуктової команди, а також створює підказки для райдерів, аналізуючи коментарі до поїздки.SPEKA поспілкувалась з Романом Петриком, CPO Uklon, та дізналася про те, як український райдхейлінг-сервіс застосовує АІ-рішення. Повне інтерв'ю з Романом читайте за посиланням.Про новий функціонал для людей із порушенням зору читайте у новині.Модель розподілу замовлень на базі штучного інтелекту ми плануємо масштабувати на всю Україну. Наразі ми знаходимося на етапі запуску і тестування функціоналу в кількох містах. Пілотний запуск відбувся в Одесі у травні 2025 року. Сьогодні алгоритм успішно працює в 73% наших міст, а до кінця осені ми підключимо решту. Зазначу, що основна мета алгоритму — знаходити водія, який з найбільшою ймовірністю успішно виконає замовлення.Плюс зараз ми можемо в онлайн-режимі розуміти поточну ситуацію — співвідношення попиту і пропозиції. У нас завжди є дані про кількість водіїв і райдерів, і на їхній основі за допомогою AI-рішення з динамічного ціноутворення визначається ціна,
яка дозволяє райдеру здійснити поїздку.Це лише один із механізмів застосування AI у колцентрі. Якщо говорити саме про нього, то всі дзвінки записуються і транскрибуються. Як це використовується? Умовний кейс: ми будемо покращувати «Автопідмогу» в майбутньому й запускаємо у ньому новий розділ. Уже за тиждень можемо перевірити, чи надходили звернення від користувачів по цьому сервісу. Для цього не потрібно просити колцентр фіксувати такі дзвінки, щоб згодом їх прослухати й проаналізувати, — ми за потреби самостійно знайдемо необхідні кейси.Це суттєво знижує операційне навантаження на колцентр і робить продуктову команду більш незалежною. У межах тестових запусків це дозволяє не лише відстежувати метрики, а й розуміти головні проблеми користувачів на основі живих відгуків.Функція прослуховування звернень у колцентрі за допомогою AI запустилась у травні 2025-го.Ми починали у 2022-2023 роках з автоматизації фідбеків, основним завданням було полегшити життя агентів колцентру. Зараз, виконуючи поїздку, кожен користувач може залишити зворотний зв'язок: що сподобалося чи не сподобалось.
За допомогою AI 90% таких фідбеків обробляться в автоматичному режимі і лише 10% залишається на опрацювання агенту. Причому вони ще пріоритизуються на основі тегів, які розпізнає АІ. Таким чином ми розуміємо, який фідбек треба розібрати в ручному режимі з першим пріоритетом, а який можна опрацювати пізніше.Зазвичай ми використовуємо Open Source рішення, але потім ми їх вдосконалюємо під наші вимоги. Зрештою вони стають рішеннями, які працюють у межах екосистеми Uklon.А потім, аналізуючи, побачили, що користувачі просто вказують в коментарях: «Їду з псом Джеком» або ще якісь дані. Ми впровадили AI, який розуміє коментарі користувачів і якщо в рамках цих коментарів є додаткові послуги, ми одразу райдеру пропонуємо додати цю послугу. Це рішення допомогло збільшити відсоток використання додаткових послуг та актуалізувати замовлення для водіїв — під час прийняття замовлення вони одразу розуміють, буде пасажир з домашнім улюбленцем чи ні.Так само водій може зазначити, що не бажає виконувати замовлення з домашніми улюбленцями, тоді він не буде отримувати такі замовлення. Це дозволяє нам попередити ситуації, коли водій приїжджає до клієнта, а той не вказав, що їде з тваринкою, водій не готовий його везти, йде відміна і клієнт стоїть на вулиці й заново розміщує замовлення.
