Connect with us

Решения на основе ИИ: как мигранты преодолевают транспортные барьеры в США

Лидеры мнений

Решения на основе ИИ: как мигранты преодолевают транспортные барьеры в США

mm

Система кредитного скоринга в США используется не только в банках и крупных бизнесах, но также оценивает кредитоспособность каждого жителя во всех аспектах их повседневной жизни. Однако эта система также дискриминирует большие группы населения, особенно мигрантов.

Для мигрантов и политических беженцев чрезвычайно сложно найти официальную работу без необходимых документов и кредитной проверки в США. Согласно иммиграционным законам, беженцам не разрешается официально работать в течение первых 180 дней после подачи заявления. Этот бюрократический барьер привел к увеличению количества низкооплачиваемого труда в секторе доставки еды.

Сколько мигрантов сталкиваются с проблемами в США

По состоянию на 2022 год, Migration Policy Institute сообщил 46,2 миллиона легальных мигрантов в США. Еще около 9 миллионов являются нелегальными. Нью-Йорк один принимает десятки тысяч новых прибытий каждый год, с числом, значительно возросшим с весны 2022 года, когда более 118 000 мигрантов, в основном из Латинской Америки и Карибского бассейна, пересекли американо-мексиканскую границу, согласно Совету по иностранным делам.

Многие мигранты обращаются к сектору доставки, поскольку он предлагает больше возможностей для трудоустройства в их ситуации. Популярность этого трудоустройства резко возросла во время пандемии COVID-19, особенно во время строгих локдаунов.

Почему мигранты сталкиваются с транспортными ограничениями

Работа на доставку в большом городе невозможна без личного транспорта. Мигранты не могут взять кредит на электровелосипед или аналогичный из-за отсутствия кредитной истории и необходимых документов, что также не позволяет им зарегистрировать мопед или машину.

Стоимость электровелосипеда начинается с 2000 долларов. Хотя восстановленные модели доступны за примерно половину цены новых, это все равно значительная сумма для низкооплачиваемых мигрантов. Дешевые электровелосипеды из Китая быстро изнашиваются и требуют ремонта, который может превышать первоначальную стоимость покупки.

Проблема низкокачественных электровелосипедов

Другой проблемой с доступным транспортом является использование низкокачественных литий-ионных батарей в электровелосипедах и скутерах, которые стали основной причиной пожаров в Нью-Йорке. Отсутствие регулирования и поддерживающей инфраструктуры превратило эту проблему в серьезную общественную проблему безопасности.

За первые два месяца этого года Нью-Йорк пережил больше пожаров, вызванных батарейными транспортными средствами, чем за весь 2019 год. Это привело к более строгим правилам на рынке электровелосипедов и их сертификации. Обеспечение доступа к безопасному электротранспорту стало насущной социальной проблемой.

Как технология ИИ решает эту проблему

Некоторые сервисы аренды электровелосипедов для курьеров в США выделяются. Большинство работников доставки – иммигранты без кредитной истории, что ограничивает их доступ к безопасному и доступному транспорту. Одним из потенциальных решений является разработка собственной системы скоринга, которая делает доступным дорогой электротранспорт для курьеров.

Вместо использования стандартного номера социального страхования, подтверждения адреса и других традиционных методов верификации личности можно использовать двухфакторную верификацию, основанную на:

  1. Информации о клиенте из внешних источников.
  2. Прогнозах на основе данных и поведения предыдущих пользователей.

Как только клиент подписывается на сервис, аналитика системы определяет его кредитоспособность и вероятность возникновения проблем с платежами. Для этого развития было использовано статистическое данные более 10 000 человек для создания эконометрической модели с более 50 пунктов данных.

Алгоритм решает, может ли быть предоставлена аренда человеку, и требуется ли депозит. В случае отказа сервис предлагает альтернативы, такие как прохождение через кредитного партнера или покупка велосипеда. Для утвержденных клиентов система также определяет тип сделки: аренда с правом выкупа, ежемесячная или недельная аренда.

Автоматизация этих процессов оказалась эффективной: за два года менее 3% велосипедов были украдены у компании, обслуживающей 8 500 пользователей. Согласно Bicycle Habit, около 15 000 велосипедов украдены ежегодно в Нью-Йорке.

Технологии ИИ для анализа клиентов без кредитных скорингов

Ниже описаны этапы реализации аналитики “без кредитного скоринга”.

Разработка собственной системы скоринга

На основе анализа базы данных клиентов компании аренды электровелосипедов создают свою собственную систему скоринга для оценки финансовой надежности на основе более 50 параметров, включая нефинансовые. Эта модель непрерывно учится, адаптируясь к поведению текущих и прошлых клиентов. Параметры можно корректировать, позволяя создавать более сложные или упрощенные условия скоринга. Этот продукт предназначен для бизнеса, работающего с клиентами, которые не могут представить стандартный набор документов, обычно требуемых сервисами в США.

Простой пример анализа данных

Если база данных показывает, что потенциальный клиент имеет несколько телефонных номеров или адресов, которые меняются каждые два месяца, это может указывать на то, что они меняют их, чтобы избежать оплаты счетов. Это будет отмечено системой, но окончательное решение будет основано на дополнительных факторах.

Что еще проверяет нестандартная система скоринга?

Такая система также проверяет традиционные финансовые показатели, такие как история банкротств или выселений. В таких случаях учитывается время процедуры банкротства клиента. Решения принимаются на основе каждого конкретного случая.

Если потенциальный клиент имеет более 10 разных IP-адресов, это говорит о том, что они, вероятно, используют бесплатный или общий интернет. Система проверяет место жительства клиента и местоположение платежа по IP-адресу – если они находятся далеко друг от друга, есть высокая вероятность мошенничества.

Stripe, американская система онлайн-платежей, может быть использована для проверки, был ли метод оплаты клиента помечен как мошеннический предыдущими ритейлерами. Это помогает выявить мошенничество, если клиент притворяется кем-то другим.

Процессы наboarding и скоринга полностью автоматизированы с помощью технологий распознавания лиц и верификации документов для минимизации мошенничества.

Упрощение и безопасность для целевой аудитории с низкими доходами

Есть несколько вспомогательных функций, интегрированных в программное обеспечение:

  • Реальное отслеживание электровелосипедов.
  • Отключение электронных компонентов.
  • Система сигнализации и дистанционное блокирование колес.
  • Автоматические уведомления на основе собранных данных о велосипеде (например, поездки в ограниченных зонах, несанкционированное пересечение государственной границы, длительное отсутствие сигнала GPS).

Автоматизация процесса скоринга значительно увеличивает коэффициент конверсии сервиса, поскольку клиенты заранее информируются о необходимых документах и том, что ожидать на этапе принятия решения. Это позволяет завершить весь процесс верификации за несколько минут в онлайн-режиме, избегая ситуаций, когда кто-то приходит неподготовленным, либо забыв необходимые документы, либо не способный предоставить необходимый депозит.

Благодаря автоматизации сервис может принимать мгновенные решения, ускоряя процесс наboarding. В результате время от регистрации до получения транспортного средства сократилось с 60 до 15 минут, и сотрудники больше не тратят время на тех, кто не прошел наboarding.

Другие технологии, используемые сервисами аренды

Эти технологии используются всеми лучшими сервисами аренды в Америке, включая Whizz, Joco и Zoomo. Различия заключены в их требованиях; например, Zoomo запрашивает удостоверение личности и подтверждение места жительства в качестве второго документа. Недавно они объявили об отмене проверок биографии, однако их процесс наboarding и скоринга все еще включает ручную обработку, требующую от клиентов отправлять документы по почте. Whizz и Joco опережают конкурентов, автоматизировав процесс с помощью онлайн-провайдеров верификации.

Joco смягчает риски по-другому, позволяя клиентам использовать электротранспорт в течение шести часов, после чего велосипед должен быть возвращен на станцию зарядки. Это означает, что пользователи не могут взять его домой, и есть ограничение по времени.

Резюме

Технология не только упрощает жизнь, но и, посредством нестандартной модели скоринга, повышает безопасность использования электровелосипедов и решает проблему неравенства среди работников доставки. Таким образом, можно сказать, что технология протягивает руку помощи тем, кто находится в трудной жизненной ситуации – даже тем, у кого нет кредитного скоринга.

Евгения Малина является руководителем процессов и автоматизации ИИ в Whizz с более чем 9-летним опытом в области стратегии и операций, цифровой трансформации и разработки продукта.

Евгения имеет степень бакалавра Университетского колледжа Лондона и степень магистра в области бухгалтерского учета и бизнес-управления Королевского колледжа Лондона.
Ее карьерный
путь начался в EY, где она работала с глобальными организациями, включая такие гиганты, как Amazon, JX Nippon Oil & Energy и Sainsbury’s.
После этого Евгения была консультантом для известных финансовых и промышленных организаций, где она возглавляла команды проектов цифровой трансформации, помогая компаниям внедрять инновационные технологические решения на рынки. Евгения также была на переднем крае развития и внедрения новых цифровых технологий, таких как блокчейн и 5G, обеспечивая получение дополнительного финансирования в размере 290 млн долларов на строительство инфраструктуры. Она разработала и протестировала стратегию цифровой трансформации на 5 пилотных проектах, которые затем были масштабированы на более чем 300 межфункциональных команд, в результате чего было создано более 1000 новых продуктов и услуг и получено 4,4 млрд долларов прибыли к концу 2021 года.
Позже она заняла должность руководителя бизнес-стратегии и операций в Food Rocket, где Евгения руководила эволюцией компании до 160-человеческой команды и контролировала ее расширение в 3 разных штата после того, как компания успешно привлекла 37,5 млн долларов от Circle K. Евгения управляла ежегодным бюджетом в 10 млн долларов на инновационных проектах и обучала более 80 сотрудников на принятие технологий. Она запустила глобально-новую, готовую к масштабированию концепцию «серого магазина» в Шарлотте, штат Северная Каролина, продемонстрировав двузначный рост, и построила систему автоматизации процессов для доставки на последней миле.
Цель Евгении - создание быстрых, цифровых и прозрачных бизнес-операций, адаптированных к меняющимся потребностям клиентов в современном мире.