智慧城市數據產業發展趨勢與創新服務(下)

 

刊登日期:2019/4/10
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李易政/工研院產科國際所

二、智慧城市數據加值與創新服務案例
(一) 智慧商流交通運輸 - Taxicab Passenger Enhancement Project
根據NYC Open Data 2018年之調查報告顯示,紐約計程車委員會 (Taxi and Limousine Commission, TLC)目前要管理約18.5萬名司機及約13萬台的計程車,而根據TLC 2018的統計資料,紐約平均每個月計程車服務趟次約2,550萬趟,龐大的車流也衍生相對應的問題。首先,乘務與客服人力負擔,隨身物品遺忘在計程車上可說是幾乎每天發生,在缺乏確切計程車資訊或是乘車紀錄的情況下,找到物品的難度相當高,不僅需要耗費大量人力與時間,多數的事件是無法獲得妥善處理的,連帶也影響服務品質與增加客訴處理成本。其次,超時工作與乘車安全,為了確保搭乘計程車乘客之安全,大部分國家均會規範計程車駕駛連續服務時間上線,如連續駕駛12小時後必須至少休息六個小時,但是類似的規範,在缺乏追蹤與查核機制的情況下,僅能道德勸說,無法妥善監督與落實。其他則還有如支付工具受限與不便利、衍生收益缺乏等。類似的問題,催生TLC導入科技與數據整合的全新服務,主要應用項目包含如下。
1. 自動即時行程資訊搜集:
針對上下車地點、搭乘時間、移動路徑、平均距離與費用等進行數據整合分析。根據統計,紐約每年有超過3億筆行車旅程紀錄數據,配合LBS感測裝置進行時時監控與紀錄,協助後台人員可以根據事件做目標車篩選與鎖定,如針對過去半個鐘頭在A地點上車且在B地點下車的駕駛,大幅縮減人力負擔與追蹤成本,相關數據還可進行車流預測,配合城市區域需求量進行車輛安排,優化計程車轉換率與減少空車等待時間。

2. 乘客旅程資訊推播:
整合乘客識別、歷史乘車數據,甚至支付工具的消費記錄,可以提供特定行程資訊推播,像是周遭店家資訊、商品服務優惠及活動資訊等,針對不同品牌或是商品目標顧客進行個人化廣告媒體服務,增加合作商品服務之接觸與轉換率。
 
類似的數據加值,已經產生階段性效果。以紐約計程車駕駛為例,因為轉換率與服務品質的優化,總營收提升約14%,考量成本效益後,淨收益更是大幅提升22.5%。目前國內也有車隊及營運商開始進行行車旅程數據的分析,藉此預測未來特定時間、特定地點的乘車需求。透過配適的演算法與預測模型,可有效媒合司機與乘客、增加計程車載客率、降低乘客等車時間,甚至可以減少道路上計程空車、降低空汙廢氣排放等,提升交通服務品質。
 
(二) 高齡樂活健康照護 - Flex Mobile Dementia Assistant
FLEX為希臘健康照護服務商,亦是歐盟資助的FIWARE加速器計畫,主要針對阿茲海默症病患及家屬提供ICT解決方案。高齡化社會衍生的照護需求是全球都將面臨的社會議題,類似阿茲海默症(失智)除了需要龐大的照護人力需求外,衍生的社會問題與高社會成本也是相當受到重視。FLEX整合生物感測裝置與開放數據對目標顧客進行時時監測,透過數據分析,提醒病患或家屬提供必要協助,亦即開發所謂的雲端照護需求預判與即時服務系統,主要模組如下。
1. 生理異常偵測與自動安撫:
鏈結與病患照護有關的數據資料庫,像是生理異常資訊等,一旦偵測到類似的特殊狀況,會自動啟動家屬提醒功能並提供有助於舒緩異常狀況的相對應處置,如提供病患偏好之音樂、家屬聲音等影音訊息,於特定時間或特殊狀況(依感測裝置回饋)進行播放。
 
2. 智慧生活輔助虛擬助理:
除針對病患日常外出與消費需求,提供最基本且必要之協助外,配合病患生理狀況與歷史數據,提供疾病照護與減緩的預防處置,以改善病患容易遭遇的認知障礙與相關問題,如透過一系列的互動遊戲,配合預設藍芽標籤,要求病患尋找家屬預先收藏之物件,並提供相對應獎勵等。
 
(三) 公共服務智慧生活 - Carto Location Intelligence
Carto是西班牙圖資數據分析系統服務商,提供顧客數據互動視覺化與決策輔助工具,隨著數位經濟擴大產品服務範疇,導致服務網絡分散無效率,故對於大部分產業而言,如何鎖定最具價值的顧客及核心服務或產品,一直都是企業努力的重點目標。此外,龐大業務量衍生的後勤支援問題,也是一大挑戰。有鑒於此,Carto應用地理位置、商家分佈及消費行為等多項數據,提供全新---以上為部分節錄資料,完整內容請見下方附檔。
 

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