Grab 如何運用 AI，產出更精準的配送指引

Grab Geo Team: Ameya Mannikar, Echo Zhangjie, Gwen Dang, Liu Ye Feng, Shi Qiu, Shirley Yang

. January 29, 2024 . Taiwan

English version available here.

常用 Grab 的人多半做過這件事：在 GrabFood App 裡加入備註，希望能幫助配送夥伴更快找到送達地點。這些備註可能包括：該走哪個入口、停在哪個位置、附近有什麼明顯的地標，或是門牌號碼等等。

實際上，我們發現有 84% 的配送訂單附有消費者留下的備註，這代表配送夥伴在找路時，往往需要更多資訊。

於是我們開始思考，能不能把這些備註拿來優化 App 裡的導航系統，讓配送夥伴更有效率地抵達送達地點。

我們把興趣點（POI）圖資與消費者備註結合，在配送夥伴即將抵達送達地點時，提供更精準的配送指引。

現在，配送夥伴接近目的地時，Grab 導航 App 上的圖釘會顯示額外資訊，協助他們找到送達地點，並搭配我們群眾外包圖資中的照片。

配送夥伴看到的內容可能包含附近地標、指定的碰面點，或公寓的門牌號碼。

這項功能目前已在部分城市推出，我們也計畫擴大到更多城市。

過去，我們的 POI 圖資只涵蓋到特定地點與場所，但還缺少那些對配送夥伴真正有用的資訊。舉例來說，該從哪個入口進去？附近有哪些明顯的地標？

相比之下，用戶留下的備註寫得很細，不少內容不到現場根本不會知道，正好補足配送夥伴需要的資訊。

但備註數量龐大、形式各異，人工處理相當費時；同一件事，不同用戶也可能有不同的說法。因此我們改用 AI 模型，從消費者備註中萃取出指路資訊。

舉例來說，模型能從一則備註裡辨識出建築物名稱、地標顏色等資訊。

有了這些備註，我們得以提供配送夥伴更精準的指引，讓他們更有效率地完成配送，也可能因此提高整體收入。

消費者同樣能受惠於效率的提升。除了準時收到餐點，我們也能更妥善運用現有的配送人力，讓 Grab 的服務更普及、也更實惠。

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