دور الذكاء الاصطناعي في تسعير الرحلات ضمن تطبيقات التاكسي: نقلة نوعية في إدارة التنقل

فراس وليد

مدون وكاتب مقالات تقنية

هل سبق لك أن لاحظت أن سعر الرحلة عبر أحد تطبيقات التاكسي يتغير من لحظة لأخرى؟ ربما تجد أن الرحلة التي كانت تكلفك 15 ريالًا صباحًا أصبحت 25 ريالًا مساءً! ما السر؟
الجواب يكمن في الذكاء الاصطناعي (AI)، ذلك العقل الحسابي الخفي الذي أصبح العصب المركزي لتطبيقات النقل الذكية مثل أوبر (Uber) وكريم (Careem).
في هذا المقال، سنتعمق في فهم كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل قواعد تسعير الرحلات في تطبيقات التاكسي، وما الذي يعنيه ذلك لمستقبل التنقل الحضري.

مفهوم تسعير الرحلات في تطبيقات التاكسي

في بدايات خدمات التاكسي، كان التسعير يعتمد على جداول ثابتة، يُحدد فيها السعر حسب المسافة والوقت. لكن هذا النظام لم يكن مرنًا، وغالبًا ما أدى إلى مشكلات مثل التسعير غير العادل أو عدم توافر السيارات في الأوقات الحرجة.
ومع ظهور تطبيقات التاكسي، تغيرت المعادلة، فبدأت الشركات تعتمد على أنظمة تسعير مرنة تأخذ في الحسبان عددًا هائلًا من المتغيرات.

الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة

فبدلاً من وضع سعر ثابت، يسمح الذكاء الاصطناعي بتحليل كمية ضخمة من البيانات في الوقت الفعلي، ليقدم تسعيرًا ديناميكيًا يعتمد على الظروف اللحظية مثل حالة المرور، والطقس، والطلب في المنطقة.
هذا التحول جعل التسعير أكثر عدالة من ناحية اقتصادية، لكنه أيضًا فتح الباب أمام تحديات جديدة تتعلق بالشفافية والعدالة الأخلاقية.

البيانات: الوقود الخفي وراء التسعير الذكي

كل مرة تفتح فيها تطبيق التاكسي، يتم تسجيل موقعك، وقت الطلب، عدد السائقين المتاحين، اتجاهات المرور، بل وحتى حالة الطقس.
هذه البيانات تُعرف باسم البيانات الضخمة (Big Data)، ويُعد تحليلها هو حجر الأساس في نظام التسعير الذكي.
مثلاً، إذا زاد الطلب فجأة في منطقة معينة بسبب هطول أمطار، يستطيع النظام رفع الأسعار بشكل فوري لجذب مزيد من السائقين إلى تلك المنطقة.

خوارزميات تعلم الآلة وآلية تسعير الرحلات

في قلب هذه العملية، توجد خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning Algorithms)، والتي تتعلم من البيانات السابقة وتحللها لتوقّع الأسعار المثلى.
تُستخدم تقنيات مثل خوارزميات الانحدار (Regression Algorithms) والشبكات العصبية (Neural Networks) للتنبؤ بالسعر الأمثل الذي يحقق توازنًا بين رضا الراكب وربح السائق والمنصة.
وتُعد خوارزميات “التسعير الديناميكي” أحد أكثر التطبيقات إثارة في هذا المجال.

التسعير الديناميكي: فن التوازن بين العرض والطلب

أحد أبرز المفاهيم في هذا السياق هو التسعير الديناميكي (Dynamic Pricing)، وهو نموذج تسعير متغير يتأثر بشكل مباشر بمستوى العرض والطلب.
عندما يزداد الطلب بشكل مفاجئ (مثل وقت نهاية الحفلات أو هطول الأمطار)، تزداد الأسعار تلقائيًا لتحفيز السائقين على العمل. هذا يُعرف بـ”زيادة التسعير” (Surge Pricing).
وعلى الرغم من أن هذا النظام يُعتبر أداة فعالة لتحقيق التوازن، إلا أنه يثير في بعض الأحيان جدلاً حول العدالة، خصوصًا في الأزمات.

التحديات الأخلاقية لتسعير الذكاء الاصطناعي

السؤال الأهم: هل الأسعار التي يحددها الذكاء الاصطناعي عادلة؟
قد تحمل الخوارزميات تحيزات مبنية على بيانات غير متوازنة، مثل رفع الأسعار في مناطق معينة بشكل مفرط. وهنا تبرز الحاجة إلى تطوير خوارزميات شفافة وقابلة للتفسير.
تسعى الشركات الآن إلى إدخال مفهوم “الذكاء الاصطناعي الأخلاقي (Ethical AI)” لضمان أن نظام التسعير لا يُميز ضد أي فئة من المستخدمين.

نماذج من الواقع: أوبر وكريم ودور الذكاء الاصطناعي في تسعير الرحلات

أوبر (Uber) على سبيل المثال، تستخدم نموذجًا معقدًا من الذكاء الاصطناعي يراقب آلاف الإشارات من البيئة المحيطة لتحديد السعر المثالي لكل رحلة.
أما كريم (Careem)، فقد أدخلت ميزة “التسعير التنبؤي” الذي يقدر السعر قبل تأكيد الطلب، مما يمنح المستخدم وضوحًا وراحة.
تُظهر هذه النماذج كيف يمكن للتكنولوجيا أن تعزز تجربة المستخدم، لكنها أيضًا تتطلب مراقبة دقيقة لضمان الشفافية.

أهمية التشفير والأمان في بيانات التسعير

نظرًا لحساسية البيانات المستخدمة، فإن حماية الخصوصية تُعد أمرًا أساسيًا.
تستخدم التطبيقات تقنيات مثل التشفير الطرفي (End-to-End Encryption) والمصادقة الثنائية (Two-Factor Authentication) لحماية بيانات المستخدمين من التسريب أو سوء الاستخدام.
هذا يضمن أن القرارات المبنية على البيانات الذكية لا تُعرض سلامة المستخدم أو السائق للخطر.

مستقبل تسعير الرحلات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

المستقبل يعد بتكاملات أكثر ذكاءً، مثل استخدام إنترنت الأشياء (IoT) لتتبع حالة السيارة والطرق بشكل لحظي، ودمج أنظمة الحجز مع تقنيات الواقع المعزز لتحسين تجربة المستخدم.
كما يتوقع أن نشهد انتشار أنظمة التسعير التكيفي (Adaptive Pricing) التي تتعلم من سلوك المستخدم وتقدّم عروضًا شخصية أكثر دقة.

في الختام:

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم شريانًا رئيسيًا في أنظمة تسعير تطبيقات التاكسي، حيث يدمج بين البيانات الضخمة والخوارزميات المتقدمة لإنتاج تسعير مرن، عادل، ومتجاوب مع الظروف.
ومع دخولنا عصر النقل الذكي، فإن قدرة هذه الأنظمة على التطور المستمر تعني أن التسعير سيصبح أكثر دقة وتخصيصًا.

في النهاية، تبقى الأسئلة مفتوحة:
هل نثق بالآلة لتحدد لنا ما ندفعه؟ وهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم أن يكون عادلًا بقدر ما هو ذكي؟

المصادر : 

Predicting the price of taxicabs using Artificial Intelligence: A hybrid approach based on clustering and ordinal regression models