「此次與 CloudMile 萬里雲合作,透過智能化、自動化預測搭車熱門地點,成功幫助車隊司機判定叫車熱點,即時、精準地掌握客流所在,不僅降低計程車空車率,還能減少小黃與多元計程車司機在馬路載客的油耗成本,進而為環保盡一份社會責任。」

台灣大車隊大數據發展事業處主管,
林念臻

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 90% 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。

台灣大車隊

台灣大車隊始終專注數位科技服務發展創新,跳脫傳統計程車產業框架,2011 年首創 APP 叫車,並不斷升級全面滿足乘客的便利叫車需求,同時引領計程車業達到「搭車不用錢」的新乘車時代,經營 15 年來已累積多項重要成就,創造了無數個第一。

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