Waze聘请人工智能技术分析公司Anodot来改善驾驶员体验

来自AI的业务洞察提供商Anodot 在6月5日星期二宣布，Waze 将在整个基于社区的交通和导航应用程序中集成其自主分析系统。Anodot的机器学习系统将通过检测并响应用户报告的异常和问题来增强Waze用户的驾驶体验。

Anodot的系统位于以色列，在欧洲和硅谷设有办事处，其系统可作为业务数据保障。Anodot的分析引擎持续监控公司数据。当机器学习驱动的系统检测到该公司的数据集存在问题或任何异常时，它将发出警报，要求采取进一步的措施。

用简单的英语来说，这意味着当Anodot基于机器语言的人工智能软件分析大量新数据时，它可以立即判断出是否发生异常情况。各种各样的企业都使用Anodot的分析。当Anodot的系统识别出故障，错误或任何超出规范的内容时，新数据便与主要业务系统集成在一起。对于各种客户而言，从异常情况中进行无缝恢复可能意味着更多的准时交付，增加的生产线正常运行时间，或者财务系统在造成太大伤害之前对错误做出反应。

Anodot将监视Waze的数据将是来自数百万Waze用户的报告，这些用户在旅行时共享实时信息。驾驶员使用导航应用程序报告交通和道路状况，汽油价格，速度陷阱，道路建设项目等，以帮助他人节省旅行时间和燃料费用。用户可以根据社区报告的信息在Waze地图编辑者更新的地图上找到最佳路线。

借助Waze的实时，社区驱动的旅行信息模型，Anodot将用于保持驾驶员的前进。例如，如果Anodot检测到Waze会员关于交通事故，突然滑行的道路状况，重大汽油价格变化或其AI系统确定与正常情况不同的其他消息，则该数据将立即用于调整本地驾驶员的建议或通知。

Waze的分析主管Orna Amir博士说：“ Waze需要一种能够快速识别潜在应用性能和用户体验问题并向我们发出警报的解决方案，以帮助我们最大程度地减少用户问题。” “ Anodot帮助我们实现了最重要的目标：不断增强和改善用户的驾驶体验。它是通过无缝分析数百万个超本地化指标来实现的。”

Waze接收的各种数据类型及其向驾驶员报告的速度既是其最大的价值，也是最大的挑战。周转时间至关重要。当您添加位置元素(Waze用户驱动的任何位置)时，复杂性就会成倍增加。

据Anodot首席执行官兼联合创始人David Drai称，其自主分析引擎的任务是使Waze的流程更加高效。

Drai说：“使用传统的BI(商业智能)工具，公司可能花几天或几周的时间来了解可能损害声誉和利润的问题。” “ Anodot的自主分析技术能够处理Waze生成的数据的速度，数量和种类，并从这些庞大的数据集中提供可行的见解。

Drai继续说：“这是否意味着更好的建议路线或更少的应用打h，Waze用户将在Anodot幕后为他们带来更好的应用体验。”