Tamil
பொது போக்குவரத்து டிக்கெட் சரிபார்ப்பில் கேமராக்கள்: 2024 இல் AI-ஆதாரிதமான துல்லியம், தனியுரிமை மற்றும் பயணிகள் நம்பிக்கை
2025.12.20 துருக
உலகளாவிய பொதுப் போக்குவரத்து அமைப்புகள் ஒரு நிலையான சிக்கலுக்கு எதிர்கொள்கின்றன: பயணிகள் ஓட்டம், வசதி அல்லது தனியுரிமையை இழக்காமல் டிக்கெட் ஒத்துழைப்பை எப்படி உறுதி செய்வது. பல ஆண்டுகளாக, தீர்வு கையேடு சோதனைகள் அல்லது சிரமமான தொடர்பில்லா வாசகர்களின் மீது சார்ந்திருந்தது - இரண்டும் மனித பிழைகள், தடைகள் மற்றும் மோசடிக்கு ஆளாகும். இன்று, ஒரு புதிய யுகம் உருவாகிறது:கேமராஸ்AI உடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட டிக்கெட் சரிபார்ப்புகள், துல்லியம், வேகம் மற்றும் பயணிகளின் சுயாதீனத்திற்கு மரியாதை செலுத்துவதில் என்ன செய்யக்கூடியது என்பதை மறுபரிசீலனை செய்கின்றன.
இது வெறும் "கோலாகரிசை ஒரு நோக்கத்துடன்" அல்ல. இது இயக்குநர்கள் மற்றும் பயணிகளின் அடிப்படை வலிகள் தொடர்பான தொழில்நுட்ப மாற்றமாகும். இந்த கட்டுரையில், கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு ஏன் பிரபலமாகி வருகிறது, எவ்வாறு AI இதனை பயனுள்ளதாக மாற்றுகிறது, உண்மையான வெற்றிக்கதை, தனியுரிமை சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் இது ஏன் நீதிமானான, திறமையான பொது போக்குவரத்திற்கான எதிர்காலம் என்பதை ஆராய்வோம்.
டிக்கெட் சரிபார்ப்பை மறுசீரமைப்பதற்கான வழக்கு
கேமர்களில் மூழ்குவதற்கு முன், அவை தீர்க்கும் சிக்கல்களில் உரையாடலை நிலைநாட்டுவோம். பாரம்பரிய டிக்கெட் சரிபார்ப்பு முறைகள் மூன்று முக்கிய முன்னணி பகுதிகளில் தோல்வி அடைகின்றன:
1. மோசடி மற்றும் வருமான இழப்பு: ஒரு உலகளாவிய தொற்று
பொது போக்குவரத்து மோசடி—கட்டண தவிர்ப்பு முதல் போலி டிக்கெட்டுகள் வரை—உலகளாவிய அளவில் ஆண்டுக்கு சுமார் $5.9 பில்லியன் செலவாகிறது, என்கிறார் சர்வதேச பொது போக்குவரத்து சங்கம் (UITP). லண்டன், பாரிஸ் மற்றும் நியூயார்க் போன்ற முக்கிய நகரங்களில், தவிர்ப்பு வீதங்கள் மொத்த பயணங்களின் 5-10% ஐ அடைகின்றன, இது சேவையின் மேம்பாடுகள், சுத்தமான கப்பல்கள் அல்லது குறைந்த கட்டணங்களுக்கு செலவிடக்கூடிய நிதிகளை உறிஞ்சுகிறது.
மனுவியல் சரிபார்ப்புகள் இங்கு பயனற்றவை: ஆய்வாளர்கள் ஒவ்வொரு பயணியையும் கண்காணிக்க முடியாது, மேலும் மனித மதிப்பீடு போலியான டிக்கெட்டுகள் அல்லது காலாவதியான அனுமதிகளைப் பற்றிய நுணுக்கமான அடையாளங்களை தவறவிடுகிறது. தொடர்பில்லாத வாசகர்கள், வேகமாக இருந்தாலும், "ஸ்பூஃபிங்" (போலியான QR குறியீடுகளைப் பயன்படுத்துதல்) அல்லது பயணிகளை தவிர்க்க அனுமதிக்கும் தொழில்நுட்ப குறைபாடுகளுக்கு ஆபத்தானவை.
2. பயணியின் அனுபவம்: வேகம் மற்றும் வசதி முக்கியம்
ஊர்திசை பயணிகள் மற்ற எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக செயல்திறனை மதிக்கிறார்கள். 2023-ல் நடத்தப்பட்ட ஒரு சர்வேயில், Transit App 63% பயணிகள் நீண்ட வரிசைகள் அல்லது சரிபார்ப்பு இடங்களில் தாமதங்கள் காரணமாக பொது போக்குவரத்தை தவிர்க்கிறார்கள் என்று கண்டறிந்தது. கையேடு சரிபார்ப்புகள் நிலையத்தின் நுழைவாயில்கள் அல்லது பேருந்து கதவுகளில் தடைகளை உருவாக்குகின்றன, அதே சமயம் தொடர்பில்லாத வாசகர்கள் தொலைபேசிகள் அல்லது அட்டை கையாண்டு சிக்கல்களை ஏற்படுத்துகின்றன—இது அவசரத்தில் உள்ள பயணிகளுக்கு சிரமமாக இருக்கிறது.
3. செயல்பாட்டு திறன் குறைவு
பணியாளர்களை நியமிக்கவும் பயணக் கட்டண ஆய்வாளர்களை பயிற்சி அளிக்கவும் செலவானது: ஐரோப்பிய யூனியனில் மட்டும், பொது போக்குவரத்து இயக்குநர்கள் வருடத்திற்கு €2 பில்லியனுக்கு மேல் கையால் சரிபார்ப்பு குழுக்களில் செலவிடுகிறார்கள். இந்த வளங்களை பராமரிப்பு, அணுகல் மேம்பாடுகள் அல்லது பாதைகளை விரிவுபடுத்துவதற்காக மறுவினியோகிக்கலாம்—சரியானதை இழக்காமல் சரிபார்ப்பு தானியங்கி செய்யப்படுமானால்.
கேமராஸ் மூன்று வலியுறுத்தல்களையும் தீர்க்கின்றன. ஆனால் எந்த கேமராஸ் அல்ல: பயணிகள் நிறுத்த அல்லது சாதனத்துடன் தொடர்பு கொள்ள தேவையில்லை, நேரத்தில் டிக்கெட்டுகளை சரிபார்க்கும் AI-சக்தி வாய்ந்த காட்சி அமைப்புகள்.
எப்படி AI-சக்தியூட்டப்பட்ட கேமராக்கள் டிக்கெட் சரிபார்ப்பை மாற்றுகின்றன
மாடர்ன் கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பின் மாயாஜாலம் கணினி பார்வையில் உள்ளது - AI க்கு "காண" மற்றும் காட்சி தரவுகளை விளக்குவதற்கான திறன். இந்த தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை படி படியாகப் பார்ப்போம்:
1. பாசிவ் டிக்கெட் ஸ்கானிங்
முகாமை இல்லாத வாசகர்களை தொடுவதற்கோ அல்லது ஸ்கேன் செய்வதற்கோ தேவையானவை அல்ல, கேமரா அமைப்புகள், நுழைவுப் புள்ளிகளில் (நிலையத்தின் வாயில்கள், பேருந்து கதவுகள்) நிறுவப்பட்ட உயர் தீர்மானம், குறைந்த ஒளி கேமராக்களை பயன்படுத்தி, டிக்கெட்டுகளின் படங்களை செயல்படுத்தி பிடிக்கின்றன. இதில்:
• உடலியல் டிக்கெட்டுகள் (காகிதம் அல்லது பிளாஸ்டிக்)
• ஸ்மார்ட்போன்களில் டிஜிட்டல் டிக்கெட்டுகள் (QR குறியீடுகள், பார்கோடுகள், அல்லது மின்-டிக்கெட்டுகள்)
• க wearerable டிக்கெட்டுகள் (ஸ்மார்ட்வாட்ச்கள், கையுறைகள்)
கேமரங்கள் பின்னணி செயல்படுகின்றன: பயணிகள் சாதாரணமாக நடக்கிறார்கள், மற்றும் AI அவர்கள் டிக்கெட்டை மில்லிசெகண்டுகளில் பகுப்பாய்வு செய்கிறது - நிறுத்துவது இல்லை, காத்திருப்பது இல்லை.
2. AI சரிபார்ப்பு
பிடிக்கப்பட்ட படம் ஒரு சாதனத்தில் அல்லது மேகத்தில் அடிப்படையிலான AI மாதிரிக்கு அனுப்பப்படுகிறது:
• டிக்கெட் வகையை அடையாளம் காண்க (எடுத்துக்காட்டாக, ஒற்றை பயணம், மாதம் கட-pass)
• அதன் உண்மைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துகிறது (பொய்யானது, மாற்றிய தேதிகள், அல்லது போலி QR குறியீடுகளை சரிபார்க்கிறது)
• அந்த பாதை, நேரம் மற்றும் பயணியின் வகை (மூத்த, குழந்தை, பெரியவர்) என்பதற்கான செல்லுபடியாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்துகிறது.
மேம்பட்ட மாதிரிகள் புதிய டிக்கெட் வடிவமைப்புகள் அல்லது மோசடி உத்திகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு இயந்திரக் கற்றலைக் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, போலி QR குறியீட்டின் புதிய வகையை போலி உருவாக்குநர்கள் பயன்படுத்தத் தொடங்கினால், AI சில நிகழ்வுகளுக்குப் பிறகு அதை கண்டறிய கற்றுக்கொள்ளலாம் - இது கையேடு சோதனைகள் அல்லது அடிப்படையான ஸ்கேனர்களுக்கு முந்தைய திறனை கொண்டது.
3. நேரடி எச்சரிக்கைகள் மற்றும் நடவடிக்கை
ஒரு டிக்கெட் செல்லுபடியாக இருந்தால், அமைப்பு பயணியை அனுமதிக்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கதவை திறக்கிறது, பயணத்தை பதிவு செய்கிறது). செல்லுபடியாக இல்லையெனில், இது ஊழியர்களுக்கான ஒரு தனிப்பட்ட எச்சரிக்கையை உருவாக்குகிறது - பயணிகளுக்கு பொதுவாக அவமானம் இல்லாமல், மற்றும் ஓட்டத்தை பாதிக்காமல். சில அமைப்புகள் பயணியின் தொலைபேசிக்கு (அவர்கள் இணைந்திருந்தால்) டிக்கெட் வாங்க ஒரு மென்மையான நினைவூட்டலை கூட அனுப்புகின்றன, மோதலை குறைக்கிறது.
4. பின்னணி அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு
கேமரா சரிபார்ப்பு கருவிகள் இயக்குனரின் டிக்கெட் வழங்கும் தளத்துடன் ஒத்திசைக்கிறது, பயண தரவுகளை நேரத்தில் புதுப்பிக்கிறது. இதன் பொருள்:
• சரியான வருமான கண்காணிப்பு
• பயணிகளின் முறைமைகள் பற்றிய தகவல்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, உச்ச நேரங்கள், பிரபலமான பாதைகள்)
• மோசடி சூழல்களில் தானாகவே அறிக்கையிடுதல்
பாரம்பரிய முறைகளுக்கு மேலான நன்மை
இந்த தொழில்நுட்பம் தொடர்பில்லாத வாசகர்கள் அல்லது கையேடு சோதனைகளுக்கு மேலானது என்ன? நாம் ஒப்பிடுவோம்:
மெட்ரிக் | கைமுறை சோதனைகள் | தொலைபேசி வாசகர்கள் | AI கேமராஸ் |
நிச்சயமாக | 75-80% | 90-95% | 98-99.5% |
பயணிகள் ஓட்டத்தின் வேகம் | மெதுவாக (1-2 வினாடி/ஊர்வலர்) | மிதமான (0.5 செக்கன்/ஐயர்) | விரைவானது (0.1 செக்/ஓட்டுநர்) |
மோசடி கண்டறிதல் | குறைந்தது | மத்தியம் | உயர் |
செயல்பாட்டு செலவு | மிகவும் உயர்ந்த | மதியம் | குறைந்தது (அமைப்புக்குப் பிறகு) |
பயணிகள் வசதி | குறைந்தது | சிறந்த | சிறந்த |
தரவுகள் தன்னைத் தானே பேசுகின்றன: AI கேமராக்கள் பாரம்பரிய முறைகளுக்கு மாறாக, நீண்ட காலத்தில் வேகமாக, துல்லியமாக மற்றும் குறைந்த செலவில் உள்ளன. ஆனால் உண்மையான உலக முடிவுகள் என்ன?
உண்மையான உலக வெற்றிக்கதை: கேமரா சரிபார்ப்புடன் வெற்றி பெறும் நகரங்கள்
உலகம் முழுவதும் நகரங்கள் கேமரா அடிப்படையிலான டிக்கெட் சரிபார்ப்பை ஏற்கனவே ஏற்றுக்கொண்டு—முடிவுகளை அனுபவிக்கின்றன. இங்கே மூன்று சிறந்த எடுத்துக்காட்டுகள் உள்ளன:
1. லண்டன் ஓவர்கிரவுண்ட் (யூகே)
2022-ல், லண்டனுக்கான போக்குவரத்து (TfL) 50 ஓவர்கிரவுண்ட் ரயில்களில் மற்றும் 10 நிலையங்களில் AI கேமராக்களை சோதனை செய்தது. தொழில்நுட்ப நிறுவனம் Facephi உருவாக்கிய இந்த அமைப்பு, பயணிகள் ஏறும்போது டிஜிட்டல் மற்றும் உடல் டிக்கெட்டுகளை ஸ்கேன் செய்ய கேமராக்களை பயன்படுத்துகிறது. ஆறு மாதங்களில்:
• பயணக் கட்டணத்தை தவிர்க்கும் சம்பவங்கள் 32% குறைந்தன.
• நிலையங்களில் பயணிகள் ஓட்டம் 28% அதிகரித்தது (தட்டுவதற்கு வரிசையில் நிற்க வேண்டாம்)
• சரிபார்க்கும் செயல்பாட்டு செலவுகள் 17% குறைந்தன (குறைந்த அளவிலான ஆய்வாளர்கள் தேவை)
TfL 2023 ஆம் ஆண்டில் 200 நிலையங்களுக்கு திட்டத்தை விரிவாக்கியது, 2025 ஆம் ஆண்டுக்குள் முழு Overground நெட்வொர்க்கையும் உள்ளடக்க திட்டமிட்டுள்ளது. "இது மக்கள் பிடிக்க வேண்டும் என்பதற்கானது அல்ல," என்று TfL இன் டிக்கெட் புதுமைத் தலைவி சாரா ஜான்சன் கூறுகிறார். "இது ஒரு டிக்கெட்டை சரிபார்ப்பது ஒரு கதவின் வழியாக நடக்குவது போல எளிதாக இருக்க வேண்டும்—எனவே மேலும் பலர் கட்டணம் செலுத்த தேர்வு செய்கிறார்கள், மற்றும் அனைவரும் சிறந்த சேவையால் பயனடைகிறார்கள்."
2. சிங்கப்பூர் SMRT (சிங்கப்பூர்)
சிங்கப்பூரின் மிகப்பெரிய பொது போக்குவரத்து இயக்குனர், SMRT, 2021-ல் தனது பேருந்து படகுகளில் கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு தொடங்கியது. உள்ளூர் ஸ்டார்ட்அப் GovTech உருவாக்கிய இந்த அமைப்பு, பயணிகள் நுழையும் போது ஸ்மார்ட்போன்களில் அல்லது உடல் அட்டைகளில் உள்ள QR குறியீடுகளை ஸ்கேன் செய்ய AI-ஐ பயன்படுத்துகிறது. முக்கிய முடிவுகள்:
• பஸ் ஏற்றும் நேரம் 40% குறைக்கப்பட்டது (கார்ட்களுடன் குழப்பம் இல்லை)
• மோசடி விகிதங்கள் 8% இருந்து 1.2% க்கு குறைந்தன
• பயணிகள் திருப்தி மதிப்பீடுகள் 23% உயர்ந்தன (SMRT இன் 2023 வாடிக்கையாளர் கணக்கெடுப்பின் படி)
SMRT மேலும் ஒரு தனியுரிமை மையமான அம்சத்தைச் சேர்த்துள்ளது: பயணிகள் தங்கள் டிக்கெட் படங்களை சரிபார்க்கும் பிறகு அடையாளமற்றதாக மாற்ற விரும்பலாம், இது எந்த தனிப்பட்ட தரவும் சேமிக்கப்படாது என்பதைக் உறுதி செய்கிறது.
3. டோக்கியோ மெட்ரோ (ஜப்பான்)
டோக்கியோ மெட்ரோ, உலகின் மிகச் busiest போக்குவரத்து அமைப்புகளில் ஒன்றாக (வருடத்திற்கு 3.6 பில்லியன் பயணங்கள்), 2023-ல் இரண்டு முக்கிய நிலையங்களில் கேமரா சரிபார்ப்பை சோதித்தது. இந்த அமைப்பு, LINE Pay அல்லது Apple Wallet இல் உள்ள மின்னணு டிக்கெட்டுகள் மற்றும் உடல் சுயிகா/பாஸ்மோ கார்டுகளை அடையாளம் காண AI-ஐ பயன்படுத்துகிறது. ஆரம்ப முடிவுகள்:
• கேட் throughput 35% அதிகரிக்கப்பட்டது (டோக்கியோவின் rush hours க்காக முக்கியம்)
• டிக்கெட் சரிபார்ப்பில் ஊழியர்கள் செலவழித்த நேரம் 50% குறைந்தது
• வாடிக்கையாளர் புகார்கள் சரிபார்ப்பு தாமதங்கள் குறித்தது 68% குறைந்தது
வெற்றியால் டோக்கியோ மெட்ரோ 2026 ஆம் ஆண்டுக்குள் அனைத்து 130 நிலையங்களிலும் இந்த அமைப்பை நிறுவ திட்டங்களை அறிவித்துள்ளது.
தனியுரிமை: பொதுப் பாதுகாப்புக்கு முக்கியமான காரணம்
கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்புகள் வெற்றியடைய, இது ஒரு முக்கிய கவலைக்கு முகமளிக்க வேண்டும்: பயணிகளின் தனியுரிமை. யாரும் தங்களைக் கண்காணிக்கப்படுகிறார்கள் என்று உணர விரும்பவில்லை - அல்லது அவர்களது தனிப்பட்ட தரவுகள் அனுமதி இல்லாமல் சேகரிக்கப்பட வேண்டும். சிறந்த அமைப்புகள் இந்தக் கொள்கைகளை பின்பற்றுவதன் மூலம் வடிவமைப்பில் தனியுரிமையை முன்னுரிமை அளிக்கின்றன:
1. தரவுக் குறைப்பு
AI கேமராக்கள் அவர்கள் தேவைப்படும் தகவல்களை மட்டுமே சேகரிக்கின்றன: டிக்கெட்டுகளின் படங்கள், முகங்கள் அல்லது தனிப்பட்ட விவரங்கள் அல்ல. முன்னணி அமைப்புகள் பிடிக்கப்பட்ட படங்களில் முகங்களை மறைக்க மங்கலாக்க தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன, பயணிகள் அடையாளம் காணப்பட முடியாது என்பதை உறுதி செய்கின்றன.
2. பெயரிடல் மற்றும் குறியாக்கம்
அனைத்து டிக்கெட் தரவுகள் பரிமாற்றத்தின் போது மற்றும் ஓய்வில் குறியாக்கம் செய்யப்படுகிறது. ஒரு டிக்கெட் சரிபார்க்கப்பட்ட பிறகு, படத்தை உடனடியாக அழிக்கப்படுகிறது அல்லது அடையாளமற்றதாக மாற்றப்படுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, எந்த தனித்துவமான அடையாளங்களை நீக்குவது) எனவே இது ஒரு குறிப்பிட்ட பயணியுடன் இணைக்க முடியாது.
3. வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் ஒப்புதல்
ஆசிரியர்கள் கேமராஸ் எப்படி செயல்படுகிறது, எது தரவுகள் சேகரிக்கப்படுகிறது, மற்றும் அது எப்படி பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை தெளிவாக தொடர்பு கொள்ள வேண்டும். பல அமைப்புகள் பயணிகளுக்கு விலகுவதற்கான வாய்ப்பை வழங்குகின்றன (எ.கா., பாரம்பரிய தொடர்பில்லா வாசகத்தைப் பயன்படுத்தவும்) அல்லது அவர்களின் தரவுகளை கோரிக்கையின் அடிப்படையில் அணுகவும்—GDPR (யூரோப்), CCPA (கலிபோர்னியா), மற்றும் PDPA (சிங்கப்பூர்) போன்ற விதிமுறைகளுக்கு உடன்படுகிறது.
4. வரையறுக்கப்பட்ட தரவுகள் வைத்திருப்பு
சரியான டிக்கெட் படங்கள் சில மணி நேரங்கள் வரை பாதுகாக்கப்படுகின்றன (விவாதங்களை தீர்க்க மட்டுமே), ஆனால் தவறானவை 24 மணி நேரத்திற்குள் அழிக்கப்படுகின்றன. தெளிவான அனுமதி இல்லாமல் மூன்றாம் தரப்புகளுடன் எந்த தரவும் பகிரப்படவில்லை.
பிரைவ்சி முன்னுரிமை அளிக்கப்படும் போது, பொதுமக்கள் ஏற்றுக்கொள்வது அதிகரிக்கிறது. லண்டனின் பைலட்டில், 82% பயணிகள், அதன் பிரைவ்சி பாதுகாப்புகளைப் பற்றிய தகவல்களை அறிந்த பிறகு கேமரா அமைப்புக்கு ஆதரவு தெரிவித்தனர் - பைலட் தொடங்குவதற்கு முன் 45% இருந்தது.
எதிர்காலம்: சரிபார்ப்புக்கு அப்பால்—அறிவான போக்குவரத்து சூழல்கள்
Camera-based ticket validation is just the starting point. As AI and IoT (Internet of Things) advance, these systems will evolve into smart transit hubs that do more than verify tickets:
1. பயணிகள் பகுப்பாய்வு
கேமராக்கள் பயணிகள் ஓட்டத்தை கண்காணிக்க முடியும் (தனிப்பட்டவர்களை அடையாளம் காணாமல்) இயக்குநர்களுக்கு வழிகளை மேம்படுத்த, அட்டவணைகளை சரிசெய்ய, மற்றும் கூட்டத்தை குறைக்க உதவுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கேமராக்கள் ஒரு பேருந்து வழி காலை 8 மணிக்கு அடிக்கடி கூட்டமாக இருப்பதை கண்டால், இயக்குநர் கூடுதல் பேருந்து ஒன்றை சேர்க்கலாம்—எல்லோருக்கும் சேவையை மேம்படுத்துகிறது.
2. அணுகல் ஆதரவு
AI முடிவில் உள்ள பயணிகளை அடையாளம் காண முடியும் (எடுத்துக்காட்டாக, கீல் சக்கரங்களை பயன்படுத்துபவர்கள், பார்வையற்ற பயணிகள்) மற்றும் அணுகல் அம்சங்களை செயல்படுத்தலாம்: பரந்த கதவுகளை திறக்க, ஊழியர்களுக்கு நேரடி புதுப்பிப்புகளை அனுப்ப, அல்லது ஒலியினை அறிவிப்புகளை சரிசெய்ய.
3. முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு
கேமராக்கள் உபகரணங்களை (கதவுகள், இருக்கைகள், விளக்குகள்) அணுகல் மற்றும் கிழிப்பு ஆகியவற்றை கண்காணிக்க முடியும், இது உடைப்பு ஏற்படுவதற்கு முன்பு பராமரிப்பு குழுக்களை எச்சரிக்கையளிக்கிறது. இது நிறுத்த நேரத்தை குறைக்கிறது மற்றும் சேவைகளை சீராக இயக்குகிறது.
4. தனிப்பட்ட பயணிகள் அனுபவங்கள்
சேர்க்கை தரவுகளுடன், இயக்குநர்கள் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட நினைவூட்டல்களை (எடுத்துக்காட்டாக, "உங்கள் மாதம் கடவுச்சீட்டு 3 நாட்களில் காலாவதியாகிறது") அல்லது பரிந்துரைகளை (எடுத்துக்காட்டாக, "வேலைக்கு செல்ல விரைவான பாதை லைன் 5 மூலம் கிடைக்கிறது") அனுப்பலாம்.
பொது போக்குவரத்தின் எதிர்காலம் மக்கள் நகர்த்துவதற்கேற்ப அல்ல—அது அவர்களை திறமையாக, பாதுகாப்பாக, மற்றும் மரியாதையுடன் நகர்த்துவதற்கேற்ப ஆகும். கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு அந்த எதிர்காலத்தின் அடிப்படையாக உள்ளது.
பொதுவான போக்குவரத்து இயக்குநர்களுக்கான முக்கியக் கருத்துக்கள்
நீங்கள் கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பை பரிசீலிக்கும் பொது போக்குவரத்து இயக்குனர் என்றால், வெற்றிக்கு நான்கு முக்கியமான படிகள் இங்கே உள்ளன:
1. வடிவமைப்பில் தனியுரிமையை முன்னுரிமை அளிக்கவும்
தனியுரிமையை பின்விளைவாகக் கருத வேண்டாம். முழுமையான குறியாக்கம், அநாமிகரிப்பு மற்றும் உலகளாவிய விதிமுறைகளுக்கு உடன்படுதல் வழங்கும் விற்பனையாளர்களுடன் வேலை செய்யுங்கள். பயணிகளுடன் வெளிப்படையாக இருங்கள்—தொழில்நுட்பத்தை, அதன் நன்மைகளை மற்றும் அவர்களின் தரவுகள் எப்படி பாதுகாக்கப்படுகின்றன என்பதைக் விளக்குங்கள்.
2. ஏற்கனவே உள்ள AI-ஐ தேர்வு செய்க
புதிய டிக்கெட் வடிவமைப்புகள், மோசடி உத்திகள் மற்றும் பயணிகளின் நடத்தை ஆகியவற்றுக்கு ஏற்ப மாறுபடக்கூடிய இயந்திரக் கற்றல் திறன்கள் கொண்ட அமைப்புகளை தேடுங்கள். சில ஆண்டுகளில் பழுதுபடக்கூடிய கடுமையான, ஒரே அளவிலான தீர்வுகளை தவிர்க்கவும்.
3. சோதனை மற்றும் மறு செயலாக்கம்
முதலில், ஒரு சிறிய, குறைந்த போக்குவரத்து உள்ள பகுதியில் அமைப்பை இயக்கவும். பயணிகள் மற்றும் ஊழியர்களிடமிருந்து கருத்துகளை சேகரிக்கவும், பின்னர் தொழில்நுட்பத்தை மேம்படுத்தவும், அதன் பிறகு மட்டுமே விரிவாக்கவும். லண்டனின் வெற்றி மெதுவாக செயல்படுத்துவதிலிருந்து வந்தது—நகரம் முழுவதும் செயல்படுத்துவதற்கு விரைவாக செல்ல வேண்டாம்.
4. உள்ளமைவுகளை ஒருங்கிணைக்கவும்
உங்கள் தற்போதைய டிக்கெட் வழங்கும் தளம், CRM மற்றும் செயல்பாட்டு மென்பொருளுடன் கேமரா சரிபார்ப்பு கருவி இடையூறின்றி ஒத்திசைக்கப்படுவதை உறுதி செய்யவும். இது தரவுப் பிண்டங்களை தவிர்க்கிறது மற்றும் தொழில்நுட்பத்தின் மதிப்பை அதிகரிக்கிறது.
தீர்வு: பொதுப் போக்குவரத்தில் நல்லதற்கான சக்தியாக கேமரா
பொது போக்குவரத்து டிக்கெட் சரிபார்ப்பில் உள்ள கேமராக்கள் கண்காணிப்புக்காக அல்ல - அவை ஒரு நீதி மிக்க, மேலும் செயல்திறனான, மற்றும் பயணிகளுக்கு மையமாகக் கொண்ட அமைப்பை உருவாக்குவதற்காகவே உள்ளது. AI-ஐ பயன்படுத்தி டிக்கெட்டுகளை செயல்முறையாக சரிபார்க்கும் மூலம், இயக்குநர்கள் மோசடியை குறைத்து, செலவுகளை குறைத்து, தடைகளை நீக்குகின்றனர் - இதற்கிடையில் பயணிகள் விரைவான, மேலும் வசதியான பயணங்களை அனுபவிக்கிறார்கள்.
வெற்றியின் முக்கியம் புதுமையை நம்பிக்கையுடன் சமநிலைப்படுத்துவதில் உள்ளது. தனியுரிமை முன்னுரிமை அளிக்கப்படும் போது, பயணிகள் அதன் பயன்களை புரிந்துகொண்டால், கேமரா அடிப்படையிலான சரிபார்ப்பு ஒரு கருவியாக மட்டுமல்ல - இது பொதுப் போக்குவரத்தில் நம்பிக்கையை மீண்டும் கட்டமைக்க ஒரு வழியாகும். பயணிகள் வேகம், பாதுகாப்பு மற்றும் மரியாதையை கோரிக்கும் காலத்தில், இந்த தொழில்நுட்பம் விருப்பமானது அல்ல - இது அவசியமாகும்.
நகரங்கள் வளர்ந்துவரும் போது மற்றும் போக்குவரத்து அமைப்புகள் செயல்பட அதிக அழுத்தத்தை எதிர்கொள்கின்றன, AI சக்தியுள்ள கேமராக்கள் டிக்கெட் சரிபார்ப்பிற்கான தங்க தரநிலையாக மாறும். அவற்றைப் பயன்படுத்துவது தொடர்பான கேள்வி இல்லை - உங்கள் சூழலில் அவற்றைப் எவ்வளவு விரைவில் ஒருங்கிணைக்க முடியும், மற்றும் பயணிகளுக்கு அவற்றின் மதிப்பை எவ்வளவு திறமையாக தொடர்பு கொள்ள முடியும் என்பது தான் கேள்வி.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat