什么是共享，共享具有什么特性？1. 轻资产

作甚“轻资产”？

字面意义很好理解，便是本身没有很厚重资产比例，如：屋子、车、重工业！

为什么一定要轻资产了？

共享的实质便是大家一起来享受这种做事和产品，而不是重金投入产生制造本钱，共享更多是在于运营这种私有或共有的资产。

2. 共享

共享是大家一起利用某种产品和做事，大家都可以享有，链接人与人之间做事和产品的纽带。

3. 闲置资源

闲置资源的含义是有些资源有时是闲置不用，如：【滴滴】是用车主闲置韶光或者相同路线韶光来共享自己的资源，【途家】也是利用业主屋子闲置韶光来共享自己的资源。

将共享经济的意义分解开来，就有这三个属性：轻资产、共享、闲置资源。

企业也是环绕着这些方面来打磨做事和产品！
我们也看到了有很多共享的噱头，有些投资人闻共享则色变，共享经济是否被玩坏了、搅浑了？

实在不然，只要捉住企业办理的问题，是否从三个实质方向来发展的，还是很有前景的！

当然也有很多不好的例子：

很早就开始不雅观察共享单车，从开始摩拜推出共享单车而言，造价本钱达到惊人的2000多元，造价本钱如此之高，不是直接发卖，通过分时租赁来计费，用户得骑行多永劫光才能分摊这个本钱。
而且折旧率和报废了韶光周期较短，两年是常常利用自行车守旧的折旧韶光。

大略算一笔账：

200天5小时/天1元/小时2年=2000元，这样并不符合经济规则，如果造价本钱高，而通过两年的韶光才能持平本钱，本身便是违背市场。
以是我们可以看到共享单车本钱一降再降，守旧估计200元/辆，当企业车辆保有量达到一定程度，他的资产比例非常高，本身便是一个企业的重资产，这将不可负重。

而违背了共享的特性中【轻资产】，所往后来看到很多共享单车押金涌现无法退、倒闭等潮流。

（此文章重点不是谈论共享单车的往后的路如何去开辟，往后再对这方面来讲授！
）

而【滴滴】、【途家】都是用车主和房东的资源，本身不存在重资产的投入，同时也知足了共享经济三大特性：轻资产、共享、闲置资源，两家都很成功。

理解共享经济的实质，当然也有它利害：

上风一：传播快；上风二：办理闲置痛点；上风三：普惠大众；劣势一：难以规范管理；劣势二：对城市造成了一定影响；劣势三：政策限定；劣势四：无法和警务、法律产生高效的联动。

如何利用AI（人工智能）助力顺风车的发展？

下面便是我们本日的主题了，如何办理滴滴顺风车当下的问题？如何戒备风险？如何利用AI（人工智能）助力顺风车的发展？

危险来源：

人车不匹配；司机信息没有相应安全审核机制；危险投诉处理不及时；和警局联动效应；客服做事理念和预警机制不完善；正在发生危险时，搭客求救渠道封闭，导致事情进一步恶化。

滴滴内部问题的改革，提几个建议：

回收外包客服体系，剔除外包客服，不要因小失落大。
当客服质量做事体系太差是无法保障各方权柄，乃至会游走在法律边缘，会是很危险的管理了！
由于你有保障用户在平台利用的安全性，不刮骨疗伤、大刀阔斧实现企业的社会代价很难会走很远，用之慎之。
定期培训客服对付预警机制的处理，缩短处理韶光，提高处理等级。
提高警务，和危险处理培训。
成立公司安保机制，专项处理高危事宜。

这是用户反应出来滴滴客服的诸多问题。

下面重点解释，通过AI如何助力和保障用户安全问题？从场景化过程中来看AI能做哪些优化？

AI也是基于场景化，履行落地，快速办理和处理现实问题，才是AI走向未来的发展。

场景：A搭客反应司机措辞轻佻，骚扰频繁，反应给滴滴客服，寻求帮助，希望办理司机不良行为，并保护自己不受到进一步陵犯。

1. 通过AI优化客服处理效率，和标注紧急优先级问题的归纳

网络预警乞助及投诉数据——通过机器学习——通过演习——得到一个演习模型——测试。

演习集数据的网络来源于一下几个方面：

用户投诉建议等文本提取；生理学资讯、书本的干系文本提取；警务危险戒备处理宣扬文案；乞助自动开启录音模式，声音采集；乞助自动开启摄像模式，***采集；

等等很多方面的数据（暂时能想到的这些，欢迎大家多提见地）。

得到我们想要的【演习模型】之后，我通过场景化的办法来为大家讲授，如何再实际运用中来助力提升客服处理效率和标注紧急优先级问题，来戒备和保护自身安全。

落地化AI业务场景运用，办理实际问题需求：

小芳想去XXXXX（某个地方）差不多30公里，须要耗时30分钟，于是叫了一辆滴滴顺风车，等待司机达到后，小芳上车并坐在后排。
司机须要人脸识别，来判断人车是否统一，司机识别精确后，启动汽车开始计费。

司机通过后视镜看到小芳穿着时尚，这时候司机开始喋喋不休的和小芳说话，小芳未做回应或简短搪塞着，司机越说措辞越轻佻，而且变本加厉！
这时候小芳创造问题不对，打开手机点击“乞助按钮”：紧急乞助、投诉乞助（人身安全和自己还是可控，想通过投诉乞助得到办理）。

第一种：小芳选着了第二种办法的乞助，输入投诉文本（未防止激怒司机，而造成更坏的结果，请勿发送语音），这时候平台启动演习模型的预警，开始剖析处理和反馈，得到投诉处理优先级，滴滴公司人工专项处理小组参与。
通过平台官方电话拨打司机电话，滴滴软件已自动检测出，司机行为有不良措辞，并已开启实时定位功能，停下当下行为，否则会报警处理。
第二种：小芳觉得受到威胁，选择了第一种办法的【紧急乞助】，当触发紧急乞助，滴滴平台会立马启动报警装置，自动调出司机姓名、手机号、车型、车牌、实时定位发送给警务联动平台，人工参与合营警方行动，与此同时自动开启录音或录像功能网络证据。

两种乞助办法，都是通过人工智能演习出的模型，剖析并快速有效的做出预警机制，缩短了用户投诉处理韶光，使问题再短韶光内得到最快速的反应，大大提升了相应处理韶光

2. 通过AI匹配司机与搭客模式

当然这种匹配模式有两种办法，一种是：设立女性专区（司机与搭客都是女性），还有一种通过人工智能算法来进行匹配。

这里就不扩展来讲如何去实现这种算法了，相对机器学习比较专业了~从普通易懂层面来讲授这方面的需求

数据网络：司机性别、年事、身高、兴趣、评价、投诉、路程间隔、韶光段等建立安全等级司机系统编制（优质司机优质派单）。

高精尖舆图优化：司机只可走优化推举路线，路线的优化可以避免偏远地区、同时车辆人流稀少路段。

韶光推送办法：在半晚或凌晨，对女性搭客只推送女司机。

通过网络的数据进行演习得到一个匹配模型，通过后期不断调参和优化，建立一个高效、安全的匹配模式，当女性用户利用顺风车或其他专车等，在犯罪高峰时段，匹配安全等级较高的司机，并且优化出最优最安全路线，偏离路线和其他成分，则启动预警机制。

前面说的设立女性专区，这是一刀切的方法，虽然达不到运力需求，但是相对安全系数会高些。

3. 终极方法：无人驾驶技能的成熟。

这是所有网约车希望能实现的技能，只是技能还不成熟，成熟往后会有很大的格局改变。

以上的见地，还希望大家能多提提建媾和辅导，对付AI在实际场景的落地话运用中，还有我们很多可以挖掘的点，理解清楚技能边界做最实用的运用。

本文由 @木子部落 原创发布于大家都是产品经理。
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