ہمارے ساتھ رابطہ

AI سے چلنے والے حل: تارکین وطن امریکہ میں نقل و حمل کی رکاوٹوں پر کیسے قابو پا رہے ہیں۔

سوات قائدین

AI سے چلنے والے حل: تارکین وطن امریکہ میں نقل و حمل کی رکاوٹوں پر کیسے قابو پا رہے ہیں۔

mm

امریکہ میں کریڈٹ اسکورنگ سسٹم نہ صرف بینکنگ اور بڑے کاروباروں میں استعمال ہوتا ہے بلکہ یہ ہر باشندے کی روزمرہ کی زندگی کے ہر پہلو میں کریڈٹ کی اہلیت کا بھی جائزہ لیتا ہے۔ تاہم، یہ نظام آبادی کے بڑے گروہوں بالخصوص تارکین وطن کے ساتھ امتیازی سلوک کرتا ہے۔

تارکین وطن اور سیاسی پناہ گزینوں کے لیے، امریکہ میں ضروری قانونی کاغذات اور کریڈٹ چیک کے بغیر سرکاری ملازمت تلاش کرنا انتہائی مشکل ہوتا ہے، امیگریشن قوانین کے مطابق، پناہ کے متلاشیوں کو درخواست داخل کرنے کے بعد پہلے 180 دنوں تک سرکاری طور پر کام کرنے کی اجازت نہیں ہے۔ اس بیوروکریٹک رکاوٹ کی وجہ سے خوراک کی ترسیل کے شعبے میں کم اجرت والے مزدوروں میں اضافہ ہوا ہے۔

امریکہ میں کتنے تارکین وطن کو چیلنجز کا سامنا ہے؟

2022 تک، مائیگریشن پالیسی انسٹی ٹیوٹ نے رپورٹ کیا۔ ملین 46.2 امریکہ میں قانونی تارکین وطن مزید ~9M غیر دستاویزی ہیں۔ کونسل آف فارن ریلیشنز کے مطابق، صرف نیویارک ہر سال دسیوں ہزار نئے آنے والوں کا خیرمقدم کرتا ہے، جس کی تعداد بہار 2022 کے بعد سے نمایاں طور پر بڑھ رہی ہے، کیونکہ 118,000 سے زیادہ تارکینِ وطن، بنیادی طور پر لاطینی امریکہ اور کیریبین سے تعلق رکھتے ہیں، کونسل آف فارن ریلیشنز کے مطابق، امریکہ-میکسیکو کی سرحد عبور کر چکے ہیں۔

بہت سے تارکین وطن ترسیل کے شعبے کا رخ کرتے ہیں کیونکہ یہ ان کے حالات میں ملازمت کے مزید مواقع فراہم کرتا ہے۔ اس ملازمت کی مقبولیت COVID-19 وبائی امراض کے دوران بڑھی، خاص طور پر سخت لاک ڈاؤن کے دوران۔

تارکین وطن کو نقل و حمل کی پابندیوں کا سامنا کیوں کرنا پڑتا ہے۔

کسی بڑے شہر میں ڈیلیوری کا کام کرنا ذاتی نقل و حمل کے بغیر ناممکن ہے۔ تارکین وطن اپنی کریڈٹ ہسٹری اور ضروری دستاویزات کی کمی کی وجہ سے ای-بائیک یا اسی طرح کے لیے قرض نہیں لے سکتے، جس کی وجہ سے وہ موپیڈ یا کاروں کو رجسٹر کرنے سے بھی روکتا ہے۔

الیکٹرک سائیکل کی قیمت $2,000 سے شروع ہوتی ہے۔ جب کہ تجدید شدہ ماڈل نئے ماڈلز کی تقریباً نصف قیمت پر دستیاب ہیں، لیکن یہ اب بھی کم آمدنی والے تارکین وطن کے لیے ایک اہم رقم ہے۔ چین سے سستی ای بائک تیزی سے ختم ہو جاتی ہیں اور ان کی مرمت کی ضرورت ہوتی ہے جو ابتدائی خریداری کی لاگت سے زیادہ ہو سکتی ہے۔

خراب معیار کی الیکٹرک سائیکلوں کا مسئلہ

سستی نقل و حمل کے ساتھ ایک اور مسئلہ الیکٹرک سائیکلوں اور سکوٹروں میں استعمال ہونے والی غیر معیاری لیتھیم آئن بیٹریاں ہیں، جو نیویارک میں آگ لگنے کی سب سے بڑی وجہ بن چکی ہیں۔ ضابطے اور معاون انفراسٹرکچر کی کمی نے اس مسئلے کو عوامی تحفظ کی سنگین تشویش میں بدل دیا ہے۔

اس سال کے صرف پہلے دو مہینوں میں، نیویارک نے 2019 کے مقابلے میں بیٹری سے چلنے والی گاڑیوں کی وجہ سے زیادہ آگ لگنے کا تجربہ کیا۔ محفوظ برقی نقل و حمل تک رسائی کو یقینی بنانا ایک اہم سماجی مسئلہ بن گیا ہے۔

AI ٹیکنالوجی اس مسئلے کو کیسے حل کرتی ہے۔

امریکہ میں کورئیر کے لیے کچھ الیکٹرک بائیسکل رینٹل سروسز نمایاں ہیں۔ زیادہ تر ڈیلیوری ورکرز بغیر کریڈٹ ہسٹری کے تارکین وطن ہیں، جو محفوظ اور سستی نقل و حمل تک ان کی رسائی کو محدود کرتے ہیں۔ ایک ممکنہ حل یہ ہے کہ ایک ملکیتی اسکورنگ سسٹم تیار کیا جائے جو مہنگے الیکٹرک ٹرانسپورٹ کو کورئیر کے لیے قابل رسائی بنائے۔

معیاری سوشل سیکورٹی نمبر، پتے کے ثبوت، اور شناخت کی توثیق کے دیگر روایتی طریقوں پر انحصار کرنے کے بجائے، دو فیکٹر تصدیق کو استعمال کیا جا سکتا ہے، جس کی بنیاد پر:

  1. بیرونی ذرائع سے کلائنٹ کی معلومات۔
  2. پچھلے صارفین کے ڈیٹا اور رویے پر مبنی پیشن گوئیاں۔

ایک بار جب ایک کلائنٹ سروس کو سبسکرائب کر لیتا ہے، سسٹم کے تجزیات ان کی کریڈٹ کی اہلیت کا تعین کرتے ہیں اور آیا انہیں ادائیگی کی مشکلات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ اس ترقی کے لیے، 10,000 سے زیادہ افراد کے شماریاتی ڈیٹا کو 50 سے زیادہ ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ اکانومیٹرک ماڈل بنانے کے لیے استعمال کیا گیا۔

الگورتھم فیصلہ کرتا ہے کہ آیا رینٹل سروس زیر بحث شخص کو فراہم کی جا سکتی ہے، اور کیا ڈپازٹ کی ضرورت ہے۔ مسترد ہونے کی صورت میں، سروس متبادل پیش کرتی ہے، جیسے کہ کریڈٹ پارٹنر سے گزرنا یا سائیکل خریدنا۔ منظور شدہ صارفین کے لیے، نظام ڈیل کی قسم کا بھی تعین کرتا ہے: کرایہ سے خود، ماہانہ، یا ہفتہ وار کرایہ۔

ان عملوں کی آٹومیشن کارآمد ثابت ہوئی ہے: دو سالوں میں، 3 صارفین کو خدمات فراہم کرنے والی کمپنی سے 8,500% سے بھی کم سائیکلیں چوری کی گئیں۔ بائیسکل ہیبٹ کے مطابق نیویارک میں سالانہ تقریباً 15,000 سائیکلیں چوری ہوتی ہیں۔

کریڈٹ سکور کے بغیر کلائنٹس کا تجزیہ کرنے کے لیے AI ٹیکنالوجیز

درج ذیل میں "کوئی کریڈٹ اسکورنگ نہیں" تجزیات کے نفاذ کے مراحل کا خاکہ پیش کیا گیا ہے۔

ملکیتی اسکورنگ سسٹم کی ترقی

کلائنٹ کے ڈیٹا بیس کے تجزیے کی بنیاد پر، الیکٹرک سائیکل رینٹل کمپنیاں 50 سے زیادہ پیرامیٹرز کی بنیاد پر مالی اعتبار کا اندازہ لگانے کے لیے اپنا اسکورنگ سسٹم بناتی ہیں، بشمول غیر مالیاتی۔ یہ ماڈل مسلسل سیکھتا ہے، موجودہ اور ماضی کے گاہکوں کے رویے کو اپناتا ہے۔ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، زیادہ پیچیدہ یا آسان اسکورنگ حالات کی اجازت دیتے ہوئے. یہ پروڈکٹ ایسے کاروباروں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو کلائنٹس کے ساتھ کام کرنے والے قانونی کاغذات کا معیاری سیٹ پیش کرنے سے قاصر ہیں جو عام طور پر امریکہ میں خدمات کے لیے درکار ہوتے ہیں۔

ڈیٹا تجزیہ کی ایک سادہ مثال

اگر کوئی ڈیٹا بیس ظاہر کرتا ہے کہ ممکنہ کلائنٹ کے پاس متعدد فون نمبرز یا پتے ہیں جو ہر دو ماہ بعد تبدیل ہوتے ہیں، تو یہ اس بات کی نشاندہی کر سکتا ہے کہ وہ بلوں کی ادائیگی سے بچنے کے لیے انہیں تبدیل کر رہے ہیں۔ یہ نظام کی طرف سے پرچم لگایا جائے گا، لیکن حتمی فیصلہ اضافی عوامل پر مبنی ہو گا.

غیر روایتی اسکورنگ سسٹم اور کیا چیک کرتا ہے؟

ایسا نظام روایتی مالیاتی اشاریوں کا بھی جائزہ لیتا ہے، جیسے دیوالیہ پن یا بے دخلی کی تاریخ۔ ایسی صورتوں میں یہ گاہک کے دیوالیہ پن کے طریقہ کار کے وقت جیسے عوامل کو مدنظر رکھتا ہے۔ اس کے بعد فیصلے ہر کیس کی بنیاد پر کیے جاتے ہیں۔

اگر کسی ممکنہ کلائنٹ کے پاس 10 سے زیادہ مختلف IP پتے ہیں، تو یہ تجویز کرتا ہے کہ وہ ممکنہ طور پر مفت یا مشترکہ انٹرنیٹ استعمال کر رہے ہیں۔ سسٹم آئی پی ایڈریس کے ذریعہ کلائنٹ کی رہائش اور ادائیگی کے مقام کی جانچ کرتا ہے — اگر وہ ایک دوسرے سے دور ہیں، تو دھوکہ دہی کا بہت زیادہ امکان ہے۔

سٹرائپ، ایک امریکی آن لائن ادائیگی کا نظام، یہ جانچنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے کہ آیا خریدار کے ادائیگی کے طریقے کو پچھلے خوردہ فروشوں نے دھوکہ دہی کے طور پر نشان زد کیا ہے۔ اس سے دھوکہ دہی کی شناخت میں مدد ملتی ہے اگر کوئی گاہک کسی اور کا بہانہ کر رہا ہے۔

دھوکہ دہی کو کم کرنے کے لیے آن بورڈنگ اور اسکورنگ کے عمل چہرے کی شناخت اور دستاویز کی تصدیق کی ٹیکنالوجی کے ذریعے مکمل طور پر خودکار ہیں۔

کم آمدنی والے ہدف والے سامعین کے لیے آسانیاں اور حفاظت

حسب ضرورت سافٹ ویئر میں کئی معاون فنکشنز شامل ہیں:

  • الیکٹرک سائیکلوں کی ریئل ٹائم ٹریکنگ۔
  • الیکٹرانک اجزاء کو غیر فعال کرنا۔
  • الارم سسٹم اور ریموٹ وہیل لاکنگ۔
  • سائیکل کے بارے میں جمع کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر خودکار الرٹس (مثلاً، محدود علاقوں میں سفر، غیر مجاز ریاستی سرحدی کراسنگ، GPS سگنل کی طویل غیر موجودگی)۔

اسکورنگ کے عمل کی آٹومیشن سروس کی تبادلوں کی شرح کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہے، کیونکہ کلائنٹس کو مطلوبہ دستاویزات کے بارے میں پہلے سے آگاہ کیا جاتا ہے اور فیصلہ سازی کے مرحلے کے دوران کیا توقع رکھنا ہے۔ اس سے تصدیق کے پورے عمل کو صرف چند منٹوں میں آن لائن مکمل کرنے کی اجازت ملتی ہے، ایسے حالات سے گریز کرتے ہوئے جہاں کوئی شخص بغیر تیاری کے پہنچ جائے، یا تو ضروری دستاویزات بھول گیا ہو یا مطلوبہ ڈپازٹ فراہم کرنے سے قاصر ہو۔

آٹومیشن کی بدولت، سروس آن بورڈنگ کے عمل کو تیز کرتے ہوئے فوری فیصلے کر سکتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، سائن اپ کرنے سے لے کر گاڑی وصول کرنے تک کا وقت 60 سے کم ہو کر 15 منٹ رہ گیا ہے، اور عملہ اب ان لوگوں پر وقت ضائع نہیں کرتا جو آن بورڈنگ سے گزرے نہیں ہیں۔

رینٹل سروسز کے ذریعے استعمال ہونے والی دیگر ٹیکنالوجیز

یہ ٹیکنالوجیز امریکہ میں کرایے کی تمام اعلیٰ خدمات بشمول Whizz، Joco اور Zoomo کے ذریعے استعمال کی جاتی ہیں۔ اختلافات ان کی ضروریات میں ہیں؛ مثال کے طور پر، Zoomo دوسری دستاویز کے طور پر ID اور رہائش کے ثبوت کی درخواست کرتا ہے۔ حال ہی میں، انہوں نے پس منظر کی جانچ کو ختم کرنے کا اعلان کیا، تاہم ان کی آن بورڈنگ اور اسکورنگ میں اب بھی دستی پروسیسنگ شامل ہے، جس کے لیے صارفین کو ان کی دستاویزات میں میل بھیجنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ Whiz اور Joco یہاں مقابلے میں آگے ہیں، جنہوں نے آن لائن تصدیق فراہم کرنے والوں کا استعمال کرتے ہوئے اس عمل کو خودکار بنایا ہے۔

جوکو گاہکوں کو چھ گھنٹے تک الیکٹرک ٹرانسپورٹ استعمال کرنے کی اجازت دے کر خطرات کو مختلف طریقے سے کم کرتا ہے، جس کے بعد موٹر سائیکل کو چارج کرنے کے لیے ڈاکنگ اسٹیشن پر واپس کرنا ضروری ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ صارفین اسے اپنے ساتھ گھر نہیں لے جا سکتے، اور اس کے ساتھ ساتھ وقت کی پابندی بھی ہے۔

خلاصہ

ٹیکنالوجی نہ صرف زندگی کو آسان بناتی ہے بلکہ غیر روایتی اسکورنگ ماڈل کے ذریعے الیکٹرک سائیکل کے استعمال کی حفاظت کو بڑھاتی ہے اور ڈیلیوری ورکرز میں عدم مساوات کو دور کرتی ہے۔ اس طرح، یہ کہا جا سکتا ہے کہ ٹیکنالوجی ان لوگوں کے لیے مدد کا ہاتھ بڑھاتی ہے جو زندگی کے مشکل حالات میں ہیں — یہاں تک کہ ان لوگوں کے لیے بھی جن کا کریڈٹ سکور نہیں ہے۔

ایوجینیا ملینا پراسیسز اور اے آئی آٹومیشن کی سربراہ ہیں۔ Whiz کی حکمت عملی اور آپریشنز، ڈیجیٹل تبدیلی، اور مصنوعات کی ترقی میں 9 سال سے زیادہ کی مہارت کے ساتھ۔

ایوجینیا نے یونیورسٹی کالج لندن سے بیچلر کی ڈگری اور کوئین میری یونیورسٹی آف لندن سے اکاؤنٹنگ اور بزنس/مینیجمنٹ میں ایم ایس سی کی ہے۔

اس کا کیریئر

سفر کا آغاز EY سے ہوا، جہاں اس نے عالمی تنظیموں کے ساتھ کام کیا، جن میں Amazon، JX Nippon Oil & Energy، اور Sainsbury's جیسی صنعتی کمپنیاں شامل ہیں۔

اس کے بعد، Evgenia ممتاز مالیاتی اور صنعتی تنظیموں کے لیے ایک کنسلٹنٹ تھی جہاں اس نے ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن پروجیکٹ ٹیموں کی قیادت کی، کمپنیوں کو مارکیٹوں میں جدید ٹیکنالوجی کے حل لانے میں مدد کی۔ ایوجینیا ابھرتی ہوئی ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز، جیسے کہ بلاکچین اور 5G کی ترقی اور نفاذ میں بھی سب سے آگے رہی ہے، جس نے انفراسٹرکچر کی تعمیر کے لیے $290 ملین اضافی فنڈنگ ​​حاصل کی۔ اس نے 5 پائلٹ پروجیکٹس پر ڈیجیٹل تبدیلی کی حکمت عملی تیار کی اور اس کا تجربہ کیا جو پھر 300+ کراس فنکشنل ٹیموں میں پھیلی، جس کے نتیجے میں 1,000+ نئی مصنوعات اور خدمات ہوئیں اور 4.4 کے اختتام تک $2021B کا منافع ہوا۔

بعد ازاں، اس نے فوڈ راکٹ میں بزنس اسٹریٹجی اور آپریشنز کی سربراہ کا کردار سنبھالا جہاں ایوجینیا نے کمپنی کے ارتقاء کو 160 افراد پر مشتمل ٹیم تک پہنچایا اور 3 مختلف ریاستوں میں اس کی توسیع کی نگرانی کی جب کمپنی نے سرکل K. Evgenia سے کامیابی کے ساتھ $37.5M اکٹھا کیا۔ جدت کے منصوبوں پر سالانہ $10M بجٹ اور ٹیکنالوجی کو اپنانے پر تربیت یافتہ 80+ عملہ۔ اس نے شارلٹ، NC میں عالمی سطح پر سب سے پہلے، ریڈی ٹو پیمانہ "گرے اسٹور" کے تصور کو پائلٹ کیا، جس میں دوہرے ہندسوں کی ترقی کا مظاہرہ کیا گیا، اور آخری میل کی ترسیل کے لیے ایک پراسیس آٹومیشن سسٹم بنایا گیا۔

Evgeniya کا ہدف جدید دنیا میں کلائنٹس کی ابھرتی ہوئی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تیز رفتار، ڈیجیٹل اور شفاف کاروباری کارروائیوں کی تخلیق ہے۔