創立 15 年來，台灣大車隊專注於數位科技服務及創新，2011年，台灣大車隊首創 APP 叫車服務，致力於滿足乘客的叫車需求，至今累積下載數已超過 500 萬次，持續坐穩國內計程車龍頭品牌。
為了追求更優質的載客服務，台灣大車隊擁抱數位轉型的力量，透過導入 AI、大數據分析等技術應用，有效整合多年累積的計程車技術經驗及乘車資訊，不斷提供消費者更順暢而即時的乘車體驗之外，還能有更完善的會員服務，同時也為司機開創更有效率、更節能的載客方式，持續提升載客率。
突破傳統 IT 架構限制 邁向數據驅動的商業模式
台灣大車隊秉持著創新、突破的精神，致力於打造數位生活圈，每月載客服務人次更高達 1,000 萬，每年可取得將近 8,000 萬趟的乘車大數據。然而，台灣大車隊發現，逐年累積的資料來源眾多，這些龐大的資料倉儲放置於地端機房，儲存空間的擴充性及運算彈性皆受到限制，不利於數據汲取效率、以及分析轉換為商業策略能力進一步發展。同時，面臨大眾運輸系統日益發達，消費者乘車需求越趨多元的現況，司機車輛空轉時間、耗費工時越來越多，也使得台灣大車隊意識到數位再升級的急迫性。
於是，台灣大車隊找了擁有豐富技術導入經驗的 CloudMile，協助運用車隊累積了十多年來數億趟的載客巨量數據，打造「台灣大車隊 AI 技術預測叫車熱點」服務，為司機提供叫車熱點即時預測，成功協助台灣大車隊旗下超過 22,000 位司機提高載客效率，由於同時縮短乘客等車時間，也提升整體乘客滿意度，並建立資料驅動的商業模式。
攜手 CloudMile 專業技術團隊，打造準確率 90％ 的 AI 叫車熱點預測
一、建置出一套能「預測區域叫車需求」的機器學習模型
CloudMile 助攻台灣大車隊運用 GCP 的虛擬機器 GCE 及資料倉儲 BigQuery，透過將儲存於地端資料庫的派車數據，以每 5 分鐘的頻率上傳到 Google Cloud Storage，經由 Cloud Function 即時進行檔案處理，再將資料匯入 GCP 資料倉儲 BigQuery 中，大規模進行數據分析，並有效地大幅減少資料管理時間。
同時，CloudMile 也協助台灣大車隊將每年近 8,000 萬趟的乘車大數據，以及過去三年來全台的每小時雨量資料、路網資訊、興趣點等資料匯入 BigQuery ，建置一套能「預測區域叫車需求」的機器學習模型，可以即時分析並預測未來每十五分鐘的乘客叫車熱區，並透過 Google Kubernetes Engine (GKE) 平台上同時運行多個模型，提高大規模數據分析的運行效率。
在 CloudMile 協助下，機器學習模型能即時更新產出叫車熱點預估圖，傳送到台灣大車隊 App 中，以高達 96% 的預測準確率，在 22 個城市準確地預測叫車需求，使計程車司機得以依照即時資料分析來輔助載客決策，也讓台灣大車隊有效調度車輛營運。AI 預測叫車熱點服務成功協助計程車司機省下每天約 1 小時的空車消耗時間、每月 5,000 元的油費，平均每台計程車每月可省下 1,851 磅碳排放量。
二、導入商業智慧（BI）及數據視覺化工具 - Tableau
除了有效運用 BigQuery 高效能資料分析及高擴展性優勢，CloudMile 也進一步協助台灣大車隊串接商業智慧（BI）及數據視覺化工具 Tableau，集結了自不同地區事務處的乘車資訊、叫車熱點等數據資料進行商業分析與視覺呈現，使得台灣大車隊能更迅速地展現商業決策力。
CloudMile 全台第一雲託管 助攻大車隊落實科技生活圈
台灣大車隊聯手 CloudMile 與 Google Cloud，從資料匯集、分析到建立數據驅動的商業模式，成功讓計程車產業融入「以人為本」的高科技生活圈。在 CloudMile 專業技術團隊協助之下，台灣大車隊發揮了 GCP 雲端架構競爭優勢、落實 AI 數據商業應用，更進一步攜手 CloudMile 雲端託管服務，善用一站式雲端諮詢、優化建議及全年無休的技術支援，使得台灣大車隊能更專注於商業決策、服務升級，引領計程車業走向新乘車時代。
