滴滴出行|互联网算法走出黑箱( 二 )
但跟很多商家一样 , 又一家烧烤也有一个长久困扰:在晚餐和夜宵时段 , 门店生意很好 , 经常满座;同时 , 这也是烧烤外卖的高峰期 , 导致餐厅人手格外紧张 。
又一家烧烤门店主管熊丹丹表示:“人一忙起来 , 就希望做事情都能顺着来 , 要是中间哪里卡住了 , 着急是很正常的反应 。 ”
感到着急的不仅仅是商家 。 外卖骑手有时来得早 , 菜品却还没准备好;有时候餐厅忘了在电脑上点击“已出餐” , 骑手收不到通知 , 迟迟不来 , 导致菜品变凉 , 影响消费者体验 。
“骑手有好几个订单要取要送 , 等得久了就会催 。 ”熊丹丹说 , 店里的员工一边要盯着外卖是否做好 , 另一边还得应付其他事情 , “有时候就会和骑手争吵 。 ”
为了解决这类问题 , 美团一直在对算法进行优化 , 尝试给骑手留出更充裕的时间 。 在最新公布的算法中 , 后台系统在派单时 , 除了位置、路线等因素外 , 新订单是否会导致现有订单超时也是重要考量因子 。
针对许多骑手头疼的“出餐慢” , 美团在此次公开的“订单分配”算法规则里 , 披露了还在试点的解决方案——“出餐后调度” , 通过为部分商家安装一款名叫“出餐宝”的智能硬件 , 商家出餐后上报平台 , 系统再调度骑手取餐 。
外卖骑手丁小涛表示 , 在“出餐后调度”功能上线后 , 骑手能更精准地知道商家的出餐时间 , 从而更好地规划好时间、路线 , 再到商家取餐 。 过往不时发生的“人等餐”的情况基本不再出现 , 骑手和商家的矛盾大为减少 , 骑手的配送压力也没那么大了 。
B
互联网公司为什么要纷纷公开算法?因为算法并不完美 。
公众的常见误解是 , 无处不在的算法始终会根据既定规则 , 做出最符合某一方利益的决策 。 作为算法的生产者 , 互联网公司自然会成为最大受益方 。
例如 , 滴滴为了鼓励高峰时段司机多接单 , 设置了“冲单奖” 。 但有的司机发现 , 忙活了大半天后 , 距离奖励总是只差一单 , 因而怀疑被系统“套路”了 。 微博同样面临类似的尴尬 , 争议焦点是热搜榜单 。
如今 , 互联网公司正在采取新的应对策略:在承认算法存在缺陷的同时 , 加大人工干预的权重 。
过去一年 , 微博显著加强了热搜榜单的运营管理 , 包括设置人工置顶推荐位 , 对同类新闻进行数量限制和位置调控 , 第一时间下榜不实信息和引战内容等 。 这些措施落地后 , 微博热搜的风气有了明显改观 。
外卖行业也在沿着类似的路径前进 。
美团在披露订单分配算法的同时 , 特别强调了这套算法依然面临一些技术难点 , 包括在高架桥密集或信号不好的场景下 , 系统无法获得骑手的准确位置 , 容易造成不合理派单 。
为了让线上数字空间与线下物理空间的映射更加精准 , 必须在算法之外找到出路 。 但与微博热搜不同 , 外卖业务体量庞大 , 每天需要在数十万商家、数百万骑手和数千万消费者之间建立连接 , 绝非通过增加后台运营人员就能解决问题 。
美团找到的解决方案之一是 , 让骑手依据实际情况 , 更加自主地判断如何处置订单 。
例如 , 当后台系统监测到骑手因电动车故障等原因 , 面临配送超时风险时 , 会通过骑手APP弹出订单改派窗口 , 骑手可自行决定是否接受或拒绝 。 此外 , 假如系统未能识别突发情况 , 骑手可以将情况上报给站长 , 由后者进行改派 。
把人为选择的优先级置于算法决策之上 , 未必是最有效率的方案 , 但在公平公正、多方受益的层面上更有优势 。 而当网约车司机、外卖骑手等人群拥有更大的自由裁量权后 , 算法的短板将得到弥补 , 背负的误解也有望进一步消除 。
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