Kakao Mobility использует Gemini Nano на устройстве, чтобы снизить расходы и повысить конверсию звонков на 45%

Kakao Mobility – ведущая транспортная компания Южной Кореи, которая предлагает услуги по перевозке и доставке, включая вызов такси, навигацию, прокат велосипедов и самокатов, парковку и доставку посылок, через приложение Kakao T. Команда Kakao Mobility использовала Gemini Nano через GenAI Prompt API в ML Kit, чтобы предлагать помощь с парковкой в сервисе проката велосипедов и улучшить ввод адреса в сервисах навигации и доставки.

Приложением Kakao T пользуются более 30 миллионов человек, и прокат велосипедов – один из самых популярных сервисов в нем. Но, к сожалению, многие пользователи неправильно парковали велосипеды или самокаты, когда они не использовались. Это привело к росту числа нарушений правил парковки и созданию опасных ситуаций, что вызвало жалобы со стороны общественности, штрафы и эвакуацию автомобилей. Эти проблемы начали негативно влиять на восприятие общественностью как Kakao Mobility, так и ее услуг по прокату велосипедов.

"Используя GenAI Prompt API из ML Kit и Gemini Nano, мы смогли быстро внедрить функции, которые повышают социальную ценность, не ухудшая удобство для пользователей. Kakao Mobility продолжит активно внедрять ИИ на устройствах, чтобы предоставлять более безопасные и удобные транспортные услуги".  – Висук Рю (Wisuk Ryu), руководитель отдела разработки клиентских решений.

Чтобы решить эти проблемы, команда сначала разработала модель распознавания изображений, которая уведомляла пользователей о том, правильно ли припаркован их велосипед или самокат в соответствии с местными законами и стандартами безопасности. Запуск этой модели в облаке привел бы к значительным затратам на серверы. Кроме того, загруженные пользователями фотографии содержали информацию о месте парковки, поэтому команда хотела избежать любых проблем с конфиденциальностью или безопасностью. Команде нужно было найти более надежное и экономичное решение.

Команда также хотела улучшить извлечение объектов для службы доставки посылок в приложении Kakao T. Раньше пользователи могли легко заказать доставку посылки в чате, но водителям приходилось вручную вводить адрес в форму заказа, чтобы инициировать заказ на доставку. Это было неудобно и могло привести к ошибкам. Команда стремилась упростить этот процесс, сделать формы заказа быстрее и менее разочаровывающими для персонала доставки.

Как улучшить пользовательский опыт с помощью GenAI Prompt API в ML Kit

Команда протестировала и сравнила облачные модели Gemini с Gemini Nano, доступ к которым осуществлялся через GenAI Prompt API в ML Kit. "Мы оценили конфиденциальность, стоимость, точность и скорость ответа и поняли, что GenAI Prompt API в ML Kit – это оптимальный выбор", – говорит Джинву Пак (Jinwoo Park), разработчик приложений для Android в Kakao Mobility. 

Чтобы решить проблему с неправильно припаркованными велосипедами и самокатами, команда использовала мультимодальные возможности Gemini Nano через ML Kit GenAI API SDK. Это позволило обнаруживать случаи, когда транспортные средства нарушают местные правила, паркуясь на желтой тактильной плитке. С помощью тщательно составленного запроса они смогли оценить более 200 помеченных изображений парковок, постоянно уточняя входные данные. Оценка проводилась с использованием таких показателей, как точность, полнота и F-мера. Это позволило убедиться, что функция соответствует стандартам качества и надежности.

Теперь пользователи могут сфотографировать припаркованный велосипед или самокат, и приложение сообщит, правильно ли он припаркован, или даст рекомендации, если это не так. Весь процесс занимает несколько секунд и происходит на устройстве, что позволяет защитить местоположение и информацию пользователя. 

Чтобы создать оптимизированную функцию извлечения объектов, команда снова использовала GenAI Prompt API из ML Kit для обработки заказов на доставку, написанных на естественном языке. Если бы они использовали традиционное машинное обучение, им потребовался бы большой набор данных для обучения и специальные знания в области машинного обучения. Вместо этого они могут просто начать с запроса, например: "Извлеки из сообщения имя, адрес и номер телефона получателя". Команда подготовила около 200 примеров для оценки качества и проверила запрос в ходе нескольких итераций, чтобы получить наилучший результат. Наиболее эффективным методом оказался запрос с несколькими примерами. Результаты были тщательно проанализированы, чтобы убедиться, что выходные данные содержат минимальное количество галлюцинаций.

"Prompt API в ML Kit снижает нагрузку на разработчиков, обеспечивая при этом высокую безопасность и надежность на устройстве. Она позволяет быстро создавать прототипы, снижает зависимость от инфраструктуры и не требует дополнительных затрат. Я рекомендую его всем". — Джинву Пак (Jinwoo Park), разработчик приложений для Android в Kakao Mobility

Как GenAI Prompt API в ML Kit помогает достигать отличных результатов

В результате функция извлечения объектов правильно идентифицирует необходимые сведения о каждом заказе, даже если введено несколько имен и адресов. Чтобы максимально расширить охват функции и обеспечить надежный резервный вариант, команда также реализовала облачный путь с использованием Gemini Flash.

Внедрение GenAI Prompt API из ML Kit позволило команде Kakao Mobility значительно сократить расходы за счет перехода на ИИ на устройстве. Хотя функция анализа парковок для велосипедов ещё не запущена, улучшение ввода адресов уже принесло отличные результаты: 

• Время выполнения заказов на доставку сократилось на 24%.
• Коэффициент конверсии вырос на 45% для новых пользователей и на 6% для существующих.
• В высокий сезон количество заказов, оформленных с помощью ИИ, увеличивается более чем на 200%. 

"Особенно положительные отзывы мы получили от владельцев малого бизнеса. Они отмечают, что функция сделала их работу намного эффективнее и значительно снизила уровень стресса", – добавил Висук.

После запуска функции распознавания изображений для парковки велосипедов и самокатов команда Kakao Mobility планирует продолжить ее улучшение. Парковки в городах могут быть сложными, и команда ищет способы отфильтровать ненужные области на изображениях. 

"GenAI Prompt API в ML Kit предлагает высококачественные функции без дополнительных затрат, – говорит Джинву. – "Это позволило сократить время разработки и сосредоточиться на настройке запросов для получения более качественных результатов".

Попробуйте GenAI Prompt API в ML Kit

Создавайте и развертывайте ИИ на устройстве в своем приложении с помощью GenAI Prompt API в ML Kit, чтобы использовать возможности Gemini Nano.