Ketua pegawai kewangan Grab menyatakan bahawa rangkaian AI syarikat tersebut telah mengurangkan masa penghantaran sebanyak kira-kira satu pertiga, meningkatkan keuntungan operasi sebanyak 186% kepada $19 juta manakala hasil meningkat 22% kepada $997 juta. Penghantaran yang lebih pantas menangani kos terbesar dalam logistik – iaitu masa – dan diterjemahkan secara langsung kepada pendapatan yang lebih tinggi bagi pemandu dan juga platform tersebut.

Mengapa AI Grab penting sekarang

Grab membina sebuah super-app yang menggabungkan perkhidmatan e-hailing, penghantaran makanan, pembayaran dan banyak lagi. Keluasan ini memberikannya kumpulan data yang tidak dimiliki oleh kebanyakan firma penghantaran khusus. Dengan memasukkan isyarat tunggangan, pesanan dan pembayaran masa nyata ke dalam model pembelajaran mesin, Grab meramalkan lonjakan permintaan dan mengarahkan pemandu sewajarnya. Hasilnya: kitaran yang lebih singkat antara penempatan pesanan dan pemenuhan yang memendekkan tempoh penghantaran biasa sehingga 30%.

Alatan di sebalik peningkatan kelajuan

  • Turbo Mode – pembantu penghalaan dipacu AI yang mencadangkan laluan terpantas kepada pemandu berdasarkan trafik semasa dan lokasi pesanan. Pemandu melaporkan kenaikan 23% dalam pendapatan sejam kerana mereka dapat menyelesaikan lebih banyak perjalanan dalam syif yang sama.
  • Predictive Matching – sistem ini meramalkan bila sesebuah restoran akan menyiapkan hidangan dan memadankan masa tersebut dengan pemandu berdekatan, sekali gus mengurangkan masa menunggu pemandu di premis tersebut.
  • Mai, pembantu pedagang – pembantu AI yang meramalkan jumlah pesanan untuk restoran yang mengambil bahagian. Pengguna telah melihat peningkatan jualan sebanyak kira-kira 15% selepas menggunakan alatan ini.

Setiap komponen menangani titik geseran yang berbeza: navigasi, masa menunggu restoran, dan perancangan permintaan pedagang. Bersama-sama, ia mewujudkan kitaran yang positif: penghantaran yang lebih cepat membolehkan pemandu mengambil lebih banyak tugasan, pendapatan pemandu yang lebih tinggi menarik lebih ramai penghantar, dan pelanggan menerima makanan dengan lebih cepat, yang mendorong mereka untuk memesan dengan lebih kerap.

Pertaruhan bagi pasaran

Keuntungan kewangan adalah jelas. Pengurangan masa penghantaran sebanyak 30% membantu Grab melonjakkan keuntungan operasi kepada $19 juta, iaitu kenaikan sebanyak 186%. Bagi pemandu, peningkatan pendapatan sebanyak 23% meningkatkan pengekalan pekerja dalam segmen intensif buruh di mana kadar pusing ganti pekerja biasanya tinggi. Pedagang mendapat manfaat daripada lonjakan jualan sebanyak 15%, yang memperkukuh kebergantungan mereka kepada platform Grab.

Risiko dan hujah balas

AI bukanlah penyelesaian ajaib. Membina dan menyelenggara model yang canggih memerlukan bakat, kuasa pengkomputeran, dan pemeriksaan kualiti data yang berterusan.

Apa yang perlu diperhatikan seterusnya

  • Persilangan Fintech – Grab merancang untuk menggunakan data masa penghantaran bagi menilai aliran tunai pedagang dan risiko kredit, yang berpotensi mewujudkan halangan bagi pesaing fintech tulen. Keberkesanan model pemarkahan kredit tersebut akan menjadi ujian utama bagi keunggulan (moat) AI tersebut.

Kesimpulan

Pelancaran AI Grab menunjukkan bahawa penghalaan pintar dan ramalan permintaan boleh menukarkan kelajuan kepada keuntungan, memberikan keuntungan yang boleh diukur bagi platform, pemandu, dan pedagangnya.