現代人的消費與叫車習慣應該有部分是完全移轉至 Uber 上，總使價格會稍微高一些，但是叫車體驗、車子品質與司機數量上都讓人找不到更好的解決方案，「供需平衡」為 Uber 與消費者達成的市場機制，然而人工智慧背悄悄地在背後驅動著這「供需」天平

路線優化與派車媒合

當你輸入目的地時，Uber 的 AI 系統立刻開始搜尋附近所有可接單的司機，並根據距離、交通狀況與預估到達時間進行司機尋找，這不只是單靠「誰離你最近」的距離，而是「誰最快能把你安全送到」，路線規劃也不是單純依靠 Google Maps，而是結合歷史資料、實時路況與過往乘客的出行習慣

5 ways Uber is using AI

動態定價達到市場供需平衡

下雨天、演唱會結束、跨年夜這些高峰時刻，Uber 的價格常常飆升，有時候是計程車的 2-3 倍，這不是隨機亂喊價的，而是 AI 動態定價的結果，演算法會同時考慮該地區需求量、上線司機數量、交通狀況，甚至有時候是連假或節日與天氣，來動態調整價格，調高的價格能鼓勵更多司機上線，就有機會確保乘客可以能在合理時間內叫到車

From Predictive to Generative – How Michelangelo Accelerates Uber’s AI Journey

異常行為偵測

樹多必有枯枝，隨著平台用戶數量大增與司機數量變多，容易會有惡意訂單，有些人會刻意用不同帳號、不同裝置下一堆單，目的就是「濫用優惠券」。例如：首乘優惠、優惠折扣，這會讓平台燒錢、卻不是真的新增用戶

或是乘客因為低分、違規被封鎖，就用假資料再開新帳號，司機也是，如果評價太低，就重新註冊，這會削弱 Uber 評分制度的效力

AI 訓練能判斷 GPS，判斷這趟行程是否合理（例如乘客位置是否真有移動過），或是同一張信用卡卻綁一堆不同帳號，同一手機註冊了大量不同帳號等等，都有跡可循可以通知異常行為

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航程 Day 16 靠岸｜就先到這裡，明天再啟航