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人工智能解决方案:移民如何克服美国的交通障碍

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美国的信用评分体系不仅应用于银行和大型企业,还评估每一位居民在日常生活中各个方面的信用状况。然而,这一体系也歧视了广大民众,尤其是移民。

对于移民和政治难民来说,在美国,如果没有合法证件和信用检查,想要找到正式工作是极其困难的。根据移民法,寻求庇护者在提交申请后的前180天内不得正式工作。这一官僚障碍导致外卖行业的低薪劳动力增加。

有多少移民在美国面临挑战

截至 2022 年,移民政策研究所报告 46.2千万 美国的合法移民另有约 9 万人是无证移民。据外交关系委员会称,仅纽约每年就迎来数以万计的新移民,自 2022 年春季以来,这一数字大幅上升,超过 118,000 名移民(主要来自拉丁美洲和加勒比地区)越过美墨边境。

许多移民选择从事快递行业,因为这个行业在他们的条件下提供了更多的就业机会。在新冠疫情期间,尤其是在严格的封锁期间,这种工作非常受欢迎。

移民为何面临交通限制

如果没有个人交通工具,在大城市里做送货员是不可能的。由于缺乏信用记录和必要文件,流动人口无法贷款购买电动自行车或类似物品,也无法登记轻便摩托车或汽车。

一辆电动自行车的价格为 2,000 美元起。虽然翻新车的价格约为新车的一半,但对于低收入移民来说,这仍然是一笔不小的数目。来自中国的廉价电动自行车往往磨损很快,维修费用可能超过初始购买成本。

劣质电动自行车问题

廉价交通的另一个问题是电动自行车和踏板车使用的锂离子电池质量不达标,这已成为纽约火灾的主要原因。缺乏监管和配套基础设施已使这个问题成为严重的公共安全隐患。

今年前两个月,纽约因电动车引发的火灾数量就超过了2019年全年,这导致电动自行车市场和认证监管更加严格,保障人们的安全出行已成为社会迫切问题。

人工智能技术如何解决这个问题

美国一些为快递员提供的电动自行车租赁服务脱颖而出。大多数快递员都是没有信用记录的移民,这限制了他们获得安全且价格合理的交通工具的机会。一个潜在的解决方案是开发专有的评分系统,让快递员能够使用昂贵的电动交通工具。

无需依赖标准的社会安全号码、地址证明和其他传统的身份验证方法,就可以采用双因素验证,其依据如下:

  1. 来自外部来源的客户信息。
  2. 根据以前用户的数据和行为进行预测。

一旦客户订阅该服务,系统就会通过分析确定他们的信用度以及他们是否可能面临付款困难。为了实现这一目标,我们使用了 10,000 多名个人的统计数据来创建包含 50 多个数据点的计量经济学模型。

该算法决定是否可以向相关人员提供租赁服务,以及是否需要押金。如果被拒绝,该服务会提供替代方案,例如通过信贷合作伙伴或购买自行车。对于获得批准的客户,系统还会确定交易类型:先租后买、按月租赁或按周租赁。

这些流程的自动化已被证明是有效的:两年来,这家为 3 名用户提供服务的公司中,被盗自行车不到 8,500%。根据 Bicycle Habit 的数据,纽约每年约有 15,000 辆自行车被盗。

用于分析没有信用评分的客户的人工智能技术

以下概述了“无信用评分”分析的实施阶段。

开发专有评分系统

根据客户数据库分析,电动自行车租赁公司会根据 50 多个参数(包括非财务参数)创建自己的评分系统,以评估财务可靠性。该模型会不断学习,适应当前和过去客户的行为。可以调整参数,以允许更复杂或更简单的评分条件。该产品专为无法出示美国服务通常所需的标准法律文件的客户而设计

数据分析的简单例子

如果数据库显示潜在客户有多个电话号码或地址,并且每两个月更改一次,则可能表明他们更改电话号码或地址是为了逃避支付账单。系统会标记这种情况,但最终决定将基于其他因素。

非常规评分系统还检查什么?

该系统还会检查传统的财务指标,例如破产或驱逐历史。在这种情况下,它会考虑客户破产程序的时间等因素。然后根据具体情况做出决定。

如果潜在客户拥有超过 10 个不同的 IP 地址,则表明他们可能使用免费或共享互联网。系统会通过 IP 地址检查客户的住所和付款地点——如果两者相距较远,则存在欺诈的可能性很高。

Stripe 是美国的在线支付系统,可用于检查买家的付款方式是否被之前的零售商标记为欺诈。如果客户冒充他人,这有助于识别欺诈行为。

入职和评分流程通过面部识别和文件验证技术完全自动化,以最大限度地减少欺诈。

为低收入目标群体提供简化和安全保障

定制软件中集成了多种辅助功能:

  • 电动自行车实时追踪。
  • 电子元件失效。
  • 警报系统和遥控车轮锁定。
  • 根据收集到的自行车数据自动发出警报(例如,在禁区内行驶、未经授权的州界跨越、长时间没有 GPS 信号)。

评分过程的自动化大大提高了服务的转化率,因为客户会提前获知所需文件以及决策阶段的预期情况。这使得整个验证过程只需几分钟即可在线完成,避免了有人毫无准备就绪的情况,无论是忘记了必要的文件还是无法提供所需的押金。

得益于自动化,该服务可以立即做出决策,从而加快入职流程。因此,从注册到收到车辆的时间从 60 分钟减少到 15 分钟,工作人员不再浪费时间在那些未通过入职的人身上。

租赁服务使用的其他技术

这些技术被美国所有顶级租赁服务公司采用,包括 Whizz、Joco 和 Zoomo。不同之处在于它们的要求;例如,Zoomo 要求提供身份证和居住证明作为第二份文件。最近,他们宣布取消背景调查,但他们的入职和评分仍然需要人工处理,要求客户邮寄文件。Whizz 和 Joco 在这方面领先于竞争对手,通过使用在线验证提供商实现了流程自动化。

Joco 采取了不同的风险降低方式,允许客户使用电动交通工具六小时,之后必须将自行车送回充电桩充电。这意味着用户不能将自行车带回家,而且也有时间限制。

总结

科技不仅简化了生活,还通过非传统的评分模型提高了电动自行车的使用安全性,并解决了送货员之间的不平等问题。因此,可以说科技向生活困难的人伸出了援助之手——即使是那些没有信用评分的人。

Evgeniya Malina 是 呼啸 在战略与运营、数字化转型和产品开发方面拥有超过 9 年的专业知识。

Evgeniya 拥有伦敦大学学院的学士学位以及伦敦玛丽女王大学会计和商业/管理硕士学位。

她的事业

她的职业生涯始于安永,在那里她与全球组织合作,包括亚马逊、JX Nippon Oil & Energy 和 Sainsbury's 等行业巨头。

此后,Evgeniya 担任知名金融和工业组织的顾问,领导数字化转型项目团队,帮助企业将创新技术解决方案推向市场。Evgeniya 还率先带头开发和实施区块链和 5G 等新兴数字技术,并获得了 290 亿美元的额外资金来建设基础设施。她在 5 个试点项目中制定并测试了数字化转型战略,随后扩展到 300 多个跨职能团队,最终产生了 1,000 多种新产品和服务,并在 4.4 年底创造了 2021 亿美元的利润。

后来,她担任 Food Rocket 的业务战略和运营主管,在该公司成功从 Circle K 筹集 160 万美元后,Evgeniya 推动公司发展为拥有 3 人的团队,并监督其向 37.5 个不同州的扩张。Evgeniya 管理着每年 10 万美元的创新项目预算,并为 80 多名员工提供技术采用培训。她在北卡罗来纳州夏洛特试行了全球首创、随时可扩大规模的“灰色商店”概念,实现了两位数的增长,并为最后一英里交付建立了流程自动化系统。

Evgeniya 的目标是创建快速、数字化、透明的业务运营,以满足现代世界客户不断变化的需求。