Ваш персональный городской диспетчер: какие алгоритмы с ИИ работают на вас в «Яндекс Go»

Знаете, сколько времени берегут нейросети в «Яндекс Go»? Они обрабатывают уже 60% обращений пользователей, разгружая операторов для фокуса на самых сложных кейсах. Это лишь один из невидимых механизмов целой технологической экосистемы.

Когда вы вызываете такси, ИИ анализирует данные и может подсказать удобную точку посадки. Чтобы не думать, где лучше поставить пин для скорости и удобной подачи машины без манёвра через улицу, система предлагает удачную точку посадки в ближайшем радиусе, а алгоритмы для тарифа с попутчиком в реальном времени оценивают возможность такой совместной поездки и влияют на расчёт скидки. Благодаря этому пользователи экономят: двое пассажиров за год сберегли почти по 165 тысяч рублей каждый.

Технологии развиваются и дальше. Например, в поездке AI-саммаризация кратко расскажет самое важное о точке назначения, проанализировав миллионы отзывов. Обновлённый «Хаб» с ML-алгоритмами строит оптимальный маршрут, учитывая дорожную ситуацию, погоду, время подачи транспорта и персональные предпочтения.

Нейросети помогают и водителям: ускоряют фотоконтроль, помогая быстрее выходить на линию. Машинное обучение оптимизирует распределение заказов в аэропортах — прогнозирует и регулирует спрос. Алгоритм учитывает историю заказов из них, время дня, день недели, онлайн-табло прилётов и даже модели самолётов с данными о вместимости. Это позволяет понять, сколько водителей понадобится в тот или иной момент времени, и привлечь их на заказы в эту зону. Так, свободных такси в аэропорту становится больше — и их хватает большему количеству пассажиров. Как следствие, дисбаланс спроса и предложения возникает реже, а с ним — реже срабатывает и повышающий коэффициент. Так что поездки получаются доступнее.

Алгоритмы в реальном времени следят за спросом, предлагая опцию «Позже» или альтернативный тариф, где водитель поблизости и приедет быстро — на случай, если важнее скорость.

«Иизация» города — уже не будущее, а часть повседневности. За простым действием в приложении скрывается сложная система, которая учится, прогнозирует и делает каждую поездку чуть более удобной.