Фарид Вахидов,
директор узбекистанского представительства международной «Биржи грузоперевозок ATI.SU».
Рынок грузоперевозок в Узбекистане активно развивается — этому способствует значительно возросшая роль республики в евроазиатской логистике. Становится больше участников рынка — экспедиторских компаний, перевозчиков и различных посредников.
На растущем рынке всегда возрастает риск мошенничества. Самым распространенным способом мошенничества является ситуация, когда посредник, получив деньги от заказчика, не расплачивается с грузоперевозчиком. Набрав таким образом заказов, он может исчезнуть вместе с деньгами. Среди других наиболее вероятных рисков — пропажа груза, когда вместе с ним исчезает и перевозчик.
Такие случаи могут произойти даже если сделка проводится через цифровую платформу грузоперевозок — если уровень оценки благонадежности участников процесса недостаточен. Например, регистрируется новый пользователь сервиса. Его репутацию сначала нельзя никак оценить. Многие мошенники первое время работают как честные фирмы или покупают аккаунты надежных перевозчиков или логистов-посредников, порой даже вместе с юрлицом и сим-картами, необходимыми для доступов на цифровую биржу грузоперевозок.
Поэтому простая проверка репутации не всегда является гарантией защиты от рисков. Для их минимизации разработчики логистических IT-сервисов используют алгоритмы искусственного интеллекта.
Как ИИ отличает добросовестных грузоперевозчиков от мошенников
Уже сейчас в некоторых IT-сервисах используются алгоритмы машинного обучения, которые позволяют анализировать активность участников. Например, специальная программа сопоставляет текущую активность владельца аккаунта с данными, изначально указанными в личном кабинете пользователя и выявляет несоответствия.
Приведу пример: допустим, надежный грузоперевозчик сменил род занятий, а его аккаунт на цифровой логистической платформе перекупили мошенники. Нейросеть легко поймет, что некоторое время такой пользователь был неактивен, а потом стал вести себя иначе, чем в предыдущие периоды работы на платформе. Например, насторожить может не рыночная ставка (низкая или высокая) на перевозку или резкое изменение активности пользователя на бирже. Это может послужить поводом для дополнительной проверки.
Как это работает? Искусственный интеллект на основе анализа больших массивов данных формирует модели поведения добросовестных участников рынка и мошенников. Таким образом нейросеть очень скоро учится легко отличать «рискованных» контрагентов от благонадежных, анализируя их действия на платформе.
При этом традиционные оценки потенциальных партнеров также не стоит игнорировать. Это отзывы и рейтинги, которые можно посмотреть в профиле каждого участника сервиса грузоперевозок.
Также искусственный интеллект способен рассчитывать справедливую рыночную цену грузоперевозок. Анализируя данные за предыдущие периоды, нейросеть определяет вероятную стоимость, которую выставит в будущем транспортная компания. Дело в том, что по некоторым маршрутам невозможно сделать прогноз ценообразования, основываясь только на статистических данных по первоначальным периодам. Но искусственный интеллект способен «восстановить» недостающие данные, учитывая ситуацию на похожих направлениях, и другие особенности грузоперевозок по данному направлению, например, сезон, сложность дороги, качество покрытия
Текущее состояние IT-логистики: работа точна, но можно и лучше
Для совершенствования алгоритмов искусственного интеллекта на логистических платформах требуется как можно больше данных о происходящих в отрасли процессах. Чем больше объем релевантных данных, тем точнее расчеты нейросетей.
Пока рынок IT-логистики развит не так, как банковская сфера или ритейл, где давно сделали ставку на Big Data. Однако, цифровые алгоритмы современных логистических платформ быстро копят нужные данные, предоставляя все более совершенный анализ.
Другое дело, что среди участников рынка логистики еще не сформировались единые стандарты оценки благонадежности потенциальных партнеров и принципов ценообразования. Но это уже человеческий, а не технологический фактор.
Нужно понимать разницу между технологиями искусственного интеллекта и обычными программными алгоритмами, уже давно встроенными в логистические системы. Они, например, помогают перевозчикам формировать сложные маршруты с оптимальными затратами, а значит и стоимость услуги. Всегда доступна стандартная функция формирования нужной отчетности и сопроводительных документов заказчикам-исполнителям по нужным критериям.
Помощь искусственного интеллекта необходима в случаях наличия нелинейных взаимозависимостей, при наличии сложных сценариев расчетов и дальнейших прогнозов. Сейчас он, скорее всего, не сможет выдать однозначный результат, но его оценка будет достаточно точна и поможет принять нужное решение.
