Lãnh đạo tư tưởng

Giải Pháp Được Cung Cấp Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo: Làm Thế Nào Để Di Dân Vượt Qua Rào Cản Vận Tải Tại Hoa Kỳ

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Hệ thống đánh giá tín dụng tại Hoa Kỳ không chỉ được sử dụng trong lĩnh vực ngân hàng và doanh nghiệp lớn, mà còn đánh giá khả năng tín dụng của mọi cư dân trong mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, hệ thống này cũng phân biệt đối xử với các nhóm dân số lớn, đặc biệt là di dân.

Đối với di dân và tị nạn chính trị, việc tìm kiếm việc làm chính thức mà không có giấy tờ cần thiết và kiểm tra tín dụng tại Hoa Kỳ là cực kỳ khó khăn. Theo luật di trú, những người xin tị nạn không được phép làm việc chính thức trong 180 ngày đầu tiên sau khi nộp đơn. Rào cản quan liêu này đã dẫn đến sự gia tăng của lao động thấp tại lĩnh vực giao hàng thực phẩm.

Số Lượng Di Dân Đối Mặt Với Thử Thách Tại Hoa Kỳ

Tính đến năm 2022, Viện Chính Sách Di Trú đã báo cáo 46,2 triệu di dân hợp pháp tại Hoa Kỳ. Ngoài ra, còn có khoảng 9 triệu di dân không có giấy tờ. Thành phố New York một mình đã chào đón hàng chục nghìn người mới đến mỗi năm, với số lượng tăng đáng kể kể từ mùa xuân năm 2022, khi hơn 118.000 di dân, chủ yếu từ Mỹ Latinh và Caribe, đã vượt biên giới Hoa Kỳ-Mexico, theo Hội Đồng Quan Hệ Đối Ngoại.

Nhiều di dân chuyển sang lĩnh vực giao hàng vì nó cung cấp nhiều cơ hội việc làm hơn trong hoàn cảnh của họ. Sự phổ biến của loại việc làm này đã tăng vọt trong thời kỳ đại dịch COVID-19, đặc biệt là trong thời gian phong tỏa nghiêm ngặt.

Tại Sao Di Dân Đối Mặt Với Giới Hạn Vận Tải

Làm việc trong lĩnh vực giao hàng tại một thành phố lớn là không thể nếu không có phương tiện vận tải cá nhân. Di dân không thể vay tiền để mua xe đạp điện hoặc tương tự do thiếu lịch sử tín dụng và giấy tờ cần thiết, điều này cũng ngăn cản họ đăng ký xe máy hoặc ô tô.

Chi phí của một chiếc xe đạp điện bắt đầu từ 2.000 đô la. Mặc dù có các mẫu đã qua sử dụng với giá khoảng một nửa so với giá của các mẫu mới, nhưng đây vẫn là một số tiền đáng kể đối với di dân thu nhập thấp. Xe đạp điện giá rẻ từ Trung Quốc có xu hướng nhanh hỏng và cần sửa chữa, chi phí có thể vượt quá giá mua ban đầu.

Vấn Đề Của Xe Đạp Điện Chất Lượng Kém

Một vấn đề khác với phương tiện vận tải giá rẻ là pin lithium-ion chất lượng thấp được sử dụng trong xe đạp điện và xe tay ga, đã trở thành nguyên nhân hàng đầu của các vụ cháy tại New York. Thiếu quy định và cơ sở hạ tầng hỗ trợ đã biến vấn đề này thành một vấn đề an toàn công cộng nghiêm trọng.

Chỉ trong hai tháng đầu năm, New York đã chứng kiến nhiều vụ cháy do xe điện hơn so với cả năm 2019. Điều này đã dẫn đến các quy định nghiêm ngặt hơn về thị trường xe đạp điện và chứng nhận của chúng. Đảm bảo tiếp cận phương tiện vận tải điện an toàn đã trở thành một vấn đề xã hội cấp bách.

Làm Thế Nào Trí Tuệ Nhân Tạo Giải Quyết Vấn Đề Này

Một số dịch vụ cho thuê xe đạp điện cho các nhân viên giao hàng tại Hoa Kỳ đã nổi bật. Hầu hết công nhân giao hàng là di dân không có lịch sử tín dụng, điều này hạn chế khả năng tiếp cận phương tiện vận tải an toàn và giá cả phải chăng của họ. Một giải pháp tiềm năng là phát triển một hệ thống đánh giá tín dụng độc quyền, giúp cho các phương tiện vận tải điện đắt tiền trở nên khả thi đối với các nhân viên giao hàng.

Thay vì dựa vào số An sinh Xã hội chuẩn, bằng chứng cư trú và các phương pháp xác minh danh tính truyền thống khác, có thể sử dụng xác minh hai yếu tố, dựa trên:

  1. Thông tin khách hàng từ các nguồn bên ngoài.
  2. Dự đoán dựa trên dữ liệu và hành vi của người dùng trước đó.

Khi một khách hàng đăng ký dịch vụ, hệ thống phân tích của hệ thống xác định khả năng tín dụng của họ và liệu họ có khả năng gặp khó khăn trong việc thanh toán hay không. Để phát triển điều này, dữ liệu thống kê từ hơn 10.000 cá nhân đã được sử dụng để tạo ra một mô hình kinh tế với hơn 50 điểm dữ liệu.

Thuật toán quyết định liệu dịch vụ cho thuê có thể được cung cấp cho người đó hay không và liệu một khoản tiền gửi là cần thiết. Trong trường hợp bị từ chối, dịch vụ cung cấp các giải pháp thay thế, chẳng hạn như đi qua một đối tác tín dụng hoặc mua xe đạp. Đối với khách hàng được phê duyệt, hệ thống cũng xác định loại giao dịch: thuê mua, thuê hàng tháng hoặc hàng tuần.

Tự động hóa các quy trình này đã chứng minh được hiệu quả: trong hơn hai năm, ít hơn 3% xe đạp đã bị đánh cắp từ công ty phục vụ 8.500 người dùng. Theo Bicycle Habit, khoảng 15.000 xe đạp bị đánh cắp hàng năm tại New York.

Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Để Phân Tích Khách Hàng Không Có Điểm Tín Dụng

Dưới đây là các giai đoạn thực hiện của phân tích “không có điểm tín dụng”.

Phát Triển Hệ Thống Đánh Giá Tín Dụng Độc Quyền

Dựa trên phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng, các công ty cho thuê xe đạp điện tạo ra hệ thống đánh giá tín dụng của riêng họ để đánh giá độ tin cậy tài chính dựa trên hơn 50 tham số, bao gồm cả những tham số không tài chính. Mô hình này liên tục học hỏi, thích nghi với hành vi của khách hàng hiện tại và trước đây. Các tham số có thể được điều chỉnh, cho phép điều kiện đánh giá tín dụng phức tạp hoặc đơn giản hơn. Sản phẩm này được thiết kế cho các doanh nghiệp làm việc với khách hàng không thể cung cấp bộ giấy tờ pháp lý chuẩn mà các dịch vụ tại Hoa Kỳ thường yêu cầu.

Một Ví Dụ Đơn Giản Về Phân Tích Dữ Liệu

Nếu cơ sở dữ liệu cho thấy một khách hàng tiềm năng có nhiều số điện thoại hoặc địa chỉ thay đổi mỗi hai tháng, điều này có thể chỉ ra rằng họ đang thay đổi để tránh trả hóa đơn. Điều này sẽ được hệ thống đánh dấu, nhưng quyết định cuối cùng sẽ dựa trên các yếu tố bổ sung.

Điều Gì Khác Hệ Thống Đánh Giá Tín Dụng Không Chính Thức Kiểm Tra?

Hệ thống như vậy cũng kiểm tra các chỉ số tài chính truyền thống, chẳng hạn như lịch sử phá sản hoặc trục xuất. Trong những trường hợp như vậy, nó tính đến các yếu tố như thời gian của thủ tục phá sản của khách hàng. Các quyết định sau đó được đưa ra trên cơ sở từng trường hợp.

Nếu một khách hàng tiềm năng có hơn 10 địa chỉ IP khác nhau, điều này gợi ý rằng họ có thể đang sử dụng internet miễn phí hoặc chia sẻ. Hệ thống kiểm tra nơi cư trú của khách hàng và địa điểm thanh toán bằng địa chỉ IP – nếu chúng cách xa nhau, có khả năng cao là gian lận.

Stripe, một hệ thống thanh toán trực tuyến của Mỹ, có thể được sử dụng để kiểm tra xem phương thức thanh toán của người mua đã được đánh dấu là gian lận bởi các nhà bán lẻ trước đó hay chưa. Điều này giúp xác định gian lận nếu một khách hàng giả mạo thành người khác.

Quá trình đăng ký và đánh giá tín dụng được tự động hóa hoàn toàn thông qua công nghệ nhận diện khuôn mặt và xác minh tài liệu để giảm thiểu gian lận.

Đơn Giản Hóa Và Bảo Mật Cho Khách Hàng Thu Nhập Thấp

Có một số chức năng phụ được tích hợp vào phần mềm tùy chỉnh:

  • Theo dõi thời gian thực xe đạp điện.
  • Vô hiệu hóa các thành phần điện tử.
  • Hệ thống cảnh báo và khóa bánh xe từ xa.
  • Cảnh báo tự động dựa trên dữ liệu thu thập về xe đạp (ví dụ: chuyến đi đến khu vực hạn chế, vượt qua biên giới quốc gia không được phép, tín hiệu GPS vắng mặt trong thời gian dài).

Tự động hóa quá trình đánh giá tín dụng đã tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi của dịch vụ, vì khách hàng được thông báo trước về các tài liệu cần thiết và những gì họ có thể mong đợi trong giai đoạn ra quyết định. Điều này cho phép quá trình xác minh hoàn toàn được hoàn thành chỉ trong vài phút trực tuyến, tránh những tình huống mà ai đó đến mà không chuẩn bị, hoặc không thể cung cấp tài liệu cần thiết hoặc tiền gửi yêu cầu.

Nhờ tự động hóa, dịch vụ có thể đưa ra quyết định tức thì, đẩy nhanh quá trình đăng ký. Kết quả là, thời gian từ đăng ký đến nhận xe đã giảm từ 60 xuống 15 phút, và nhân viên không còn lãng phí thời gian cho những người không vượt qua quá trình đăng ký.

Các Công Nghệ Khác Được Sử Dụng Bởi Dịch Vụ Cho Thuê

Những công nghệ này được sử dụng bởi tất cả các dịch vụ cho thuê hàng đầu tại Mỹ, bao gồm Whizz, Joco và Zoomo. Sự khác biệt nằm ở yêu cầu của họ; ví dụ, Zoomo yêu cầu giấy tờ tùy thân và bằng chứng về nơi cư trú như một tài liệu thứ hai. Gần đây, họ đã宣 bố loại bỏ kiểm tra lý lịch, tuy nhiên quá trình đăng ký và đánh giá của họ vẫn liên quan đến xử lý thủ công, yêu cầu khách hàng gửi tài liệu qua thư. Whizz và Joco đang dẫn đầu trong lĩnh vực này, đã tự động hóa quá trình bằng cách sử dụng các nhà cung cấp xác minh trực tuyến.

Joco giảm thiểu rủi ro theo cách khác bằng cách cho phép khách hàng sử dụng phương tiện điện trong sáu giờ, sau đó xe phải được trả lại trạm sạc. Điều này có nghĩa là người dùng không thể mang nó về nhà và có giới hạn thời gian.

Tổng Kết

Công nghệ không chỉ đơn giản hóa cuộc sống mà còn tăng cường an toàn khi sử dụng xe đạp điện và giải quyết sự bất bình đẳng giữa công nhân giao hàng thông qua mô hình đánh giá tín dụng không truyền thống. Do đó, có thể nói rằng công nghệ mở rộng một cánh tay giúp đỡ những người trong tình huống khó khăn – ngay cả những người không có điểm tín dụng.

Evgeniya Malina là Người đứng đầu các Quy trình và Tự động hóa Trí tuệ nhân tạo tại Whizz với hơn 9 năm kinh nghiệm trong chiến lược và hoạt động, chuyển đổi số, và phát triển sản phẩm.

Evgeniya sở hữu bằng cấp cử nhân từ Đại học College London và Thạc sĩ Kế toán và Kinh doanh / Quản lý từ Đại học Queen Mary London.
Sự nghiệp
hành trình của cô bắt đầu tại EY, nơi cô làm việc với các tổ chức toàn cầu, bao gồm cả những gã khổng lồ trong ngành như Amazon, JX Nippon Oil & Energy, và Sainsbury’s.
Sau đó, Evgeniya là một nhà tư vấn cho các tổ chức tài chính và công nghiệp nổi bật, nơi cô lãnh đạo các đội dự án chuyển đổi số, giúp các công ty đưa ra các giải pháp công nghệ sáng tạo đến thị trường. Evgeniya cũng đã đứng ở tiền phong của việc phát triển và triển khai các công nghệ số mới nổi, như blockchain và 5G, đảm bảo 290 triệu đô la tài trợ thêm để xây dựng cơ sở hạ tầng. Cô đã phát triển và thử nghiệm chiến lược chuyển đổi số trên 5 dự án thí điểm, sau đó mở rộng trên 300+ đội chức năng chéo, dẫn đến 1.000+ sản phẩm và dịch vụ mới và tạo ra 4,4 tỷ đô la lợi nhuận vào cuối năm 2021.
Sau đó, cô đảm nhận vai trò Người đứng đầu Chiến lược và Hoạt động Kinh doanh tại Food Rocket, nơi Evgeniya đã thúc đẩy sự phát triển của công ty lên 160 người và giám sát việc mở rộng của công ty vào 3 tiểu bang khác nhau sau khi công ty đã huy động thành công 37,5 triệu đô la từ Circle K. Evgeniya đã quản lý ngân sách hàng năm 10 triệu đô la cho các dự án đổi mới và đào tạo 80+ nhân viên về việc áp dụng công nghệ. Cô đã thử nghiệm một khái niệm "cửa hàng xám" sẵn sàng mở rộng quy mô toàn cầu tại Charlotte, NC, thể hiện sự tăng trưởng hai chữ số, và xây dựng một hệ thống tự động hóa quy trình cho việc giao hàng cuối cùng.
Mục tiêu của Evgeniya là tạo ra các hoạt động kinh doanh số nhanh chóng, minh bạch và phù hợp với nhu cầu thay đổi của khách hàng trong thế giới hiện đại.