Искусственный интеллект будет вычислять таких пользователей на основе совокупности косвенных факторов.
Одно из главных практически полезных свойств ИИ - создавать модели поведения на основе по-настоящему большого числа факторов. Безусловно, и обычная ML-моделька на Питоне позволяла решать такие задачи, но ИИ выводит качество решения на совсем другой уровень.
Подобные штуки применимы в огромном количестве областей. От скоринга банковских заемщиков до помощи в раскрытии сложных преступлений на основе косвенных факторов. Однако мне особенно нравится, когда компании применяют эти возможности творчески и метко.
Недавно, например, AirBNB решил таким способом одну проблему, которая долгое время была для компании настоящей занозой в заднице. А именно - вычислять пользователей, намеревающихся мутить вечеринки в арендуемом жилье. Ведь это огромный риск для арендодателей, снижающий вариативность предложений на платформе.
Само собой, если условный Джон уже спалился на организации недозволенных тусовок, то он просто попадет в черный список сервиса. Но как быть с теми, кто не палится? Или как вычленить тех, кто только собирается?
Работает это просто (ну, если смотреть со стороны). Через ИИ прогоняют выборку пользователей, кто уже был замечен за запрещенной деятельностью. Машина выделяет у таких юзеров общие паттерны (много паттернов, очень-очень много). Потом все пользователи сканируются на совместное наличие этих паттернов. Если нашлись - проводится более детальный анализ профиля. Далее выбирается способ противодействия. Например, более тщательное предупреждение о недопустимости и санкциях. Или, допустим, рекомендация арендатору "подумать получше", прежде чем согласиться заселить такого персонажа (возможно, стоит отказать на этапе модерации).
Отлично подойдет для "домика Шрека", который в сентябре появился на AirBNB. Как мы помним, зеленый огр как раз не жаловал вечеринки сказочных существ на своем болоте.
Еще больше авторских материалов про инновации, технологии и тренды бизнеса можете найти вот тут.
