คุณวรฉัตร ลักขณาโรจน์ กรรมการผู้จัดการใหญ่ แกร็บ ประเทศไทย
เป็นบริษัทเทคโนโลยีที่กำไรแล้ว และมีการพัฒนาฟีเจอร์ต่าง ๆ ออกมาอย่างต่อเนื่อง โดยล่าสุดทาง Grab ประเทศไทย จัดงาน GrabTalk พร้อมโชว์การพัฒนาเทคโนโลยีของทั้งกลุ่ม รวมถึงการใช้ Gen AI เพิ่มประสิทธิภาพให้กับแพลตฟอร์มในรูปแบบต่าง ๆ ดังต่อไปนี้
1. Food Locker ตู้ช่วยเก็บอาหาร เจาะกลุ่มคอนโด-พนักงานออฟฟิศ
Food Locker เป็นบริการตู้ล็อกเกอร์สำหรับเก็บอาหาร พัฒนาขึ้นจาก Pain Point ของไรเดอร์ที่ในอดีตต้องรอลูกค้าลงมารับอาหารก่อนจึงจะไปรับงานอื่นต่อได้ ซึ่งในกรณีที่ลูกค้าติดธุระไม่สามารถลงมารับอาหารได้เลยทันที หรือบางรายต้องรอลิฟท์ ไรเดอร์ก็ต้องเสียเวลารอนานไปด้วยนั่นเอง
Grab Food Locker
ด้วยเหตุนี้ แกร็บจึงพัฒนาตู้ล็อกเกอร์สำหรับติดตั้งในคอนโดมิเนียม และสำนักงานต่าง ๆ เพื่อให้ไรเดอร์นำอาหารมาใส่ไว้ในล็อกเกอร์และไปรับงานอื่นต่อได้เลย โดยปัจจุบัน แกร็บได้ทดลองติดตั้ง Food Locker แล้วใน 4 พื้นที่ได้แก่
- The Parq
- FYI Center
- The 9th Towers
- CentralWorld Offices
สำหรับการทำงานของตู้ล็อกเกอร์ เมื่อไรเดอร์มาถึง จะทำการสแกน QR Code และระบบของตู้จะตัดสินใจเองว่าจะให้นำอาหารใส่ในล็อกเกอร์ใด เมื่อเก็บอาหารเสร็จ ไรเดอร์สามารถจบงานได้เลยทันที และเมื่อผู้รับอาหารมาถึง ก็เพียงสแกน QR Code ระบบของตู้ก็จะเปิดล็อกเกอร์นั้น ๆ ให้โดยอัตโนมัติ (ขนาดล็อกเกอร์นั้นใหญ่พอที่จะใส่ถาดพิซซ่าได้ด้วย)
อย่างไรก็ดี ไม่ใช่ว่าเราจะฝากอาหารเอาไว้ได้จนเย็น เพราะทางแกร็บระบุว่า ตู้ Food Locker จะมีการทำความสะอาดทุก ๆ 4 ชั่วโมง
2. Family Account ตัวช่วยเรียกรถสำหรับครอบครัว
Family Account พัฒนาขึ้นจาก Pain Point ของผู้ใช้งานที่ต้องการเรียกรถให้สมาชิกในบ้าน (อาจอยู่อีกสถานที่หนึ่ง) และบางทีอาจเกิดขึ้นพร้อม ๆ กับเรียกรถให้ตนเอง ซึ่งอาจทำให้ระบบสับสนได้ว่า ต้องการเรียกรถ ณ จุดใดกันแน่
ด้วยเหตุนี้ แกร็บจึงเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถเพิ่มสมาชิกในบ้านเข้ามาในระบบได้ (สูงสุด 10 คน) และเมื่อต้องการเรียกรถ ระบบจะถามว่า ต้องการเรียกรถให้สมาชิกคนใด (ในระหว่างเดินทาง ผู้เรียกรกสามารถแชท – คุยกับคนขับ รวมถึงจ่ายเงินแทนได้ด้วย)
บริการ Family Account
3. GrabMap เพิ่มฟีเจอร์ Indoor ช่วยไรเดอร์หาร้านเร็วขึ้น
จากเดิมที่ Grab เคยใช้บริการของ Google Maps และได้เปลี่ยนมาใช้บริการแผนที่ที่บริษัทพัฒนาขึ้นใช้เองในชื่อ GrabMap (เริ่มใช้ไตรมาส 2 ของปี 2022)
ล่าสุด การพัฒนาแผนที่ของ GrabMap ได้ก้าวไปอีกขั้น นั่นคือการพัฒนาแผนที่แบบ Indoor (แผนที่ภายในอาคาร) เพื่อช่วยให้ไรเดอร์หาร้านได้เร็วขึ้น พร้อมเปิดข้อมูลจากระบบว่า สามารถลดเวลาในการหาร้านอาหารลงได้ถึง 20%
ปัจจุบัน แกร็บเผยว่ามีการจับมือกับแบรนด์ห้างสรรพสินค้าจำนวนมาก เช่น ห้างในกลุ่มเซ็นทรัล เพื่อพัฒนา Indoor Map แล้ว
4. พัฒนากล้อง KartaCam 2 เก็บข้อมูลให้แผนที่แม่นยำขึ้น
KartaCam 2 (ขอบคุณภาพจาก Grab)
กล้อง KartaCam 2 เป็นอุปกรณ์ IoT ที่แกร็บพัฒนาขึ้นสำหรับเก็บข้อมูลโลเคชั่นต่าง ๆ ป้อนให้กับ GrabMap โดยตัวกล้องทำงานร่วมกับ Machine Learning ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ และตัวอุปกรณ์นี้ยังได้รับรางวัล Reddot Winner 2024 ด้วย
ความพิเศษอีกข้อของการมี KartaCam 2 คือ แกร็บสามารถเก็บข้อมูลโลเคชั่นต่าง ๆ ได้ละเอียดกว่า เนื่องจากเป็นการติดตั้งไปกับไรเดอร์ในระหว่างทำงาน (เช่น ละเอียดในระดับซอย ถนนเส้นเล็ก ๆ ที่รถยนต์อาจไม่สามารถเข้าถึงได้)
การติดตั้งกล้อง IoT ของแกร็บ
5. พัฒนา Gen AI ช่วยร้านเล็กสร้างภาพอาหาร
อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่เริ่มใช้งานแล้วบนแพลตฟอร์ม Grab คือการนำ Gen AI มาช่วยร้านต่าง ๆ สร้างภาพอาหารให้ดูน่ารับประทาน และเพิ่มโอกาสในการขายได้มากขึ้น
อย่างไรก็ดี ภาพที่สร้างด้วย Gen AI จะมีลายน้ำบอกไว้ชัดเจนว่าสร้างขึ้นด้วย AI โดยแกร็บมองว่า การใช้ Gen AI สร้างภาพจะช่วยให้ร้านเล็ก ๆ ที่อาจไม่มีทีมโปรดักชั่น หรือไม่มีความสามารถในการถ่ายภาพอาหารสวย ๆ มีโอกาสแข่งขันได้มากขึ้นในตลาดฟู้ดเดลิเวอรี่นั่นเอง
ตัวอย่างการใช้ Gen AI สร้างภาพอาหารบนแพลตฟอร์ม
6. พัฒนาระบบ Just-in-Time Allocation
ฟีเจอร์ Just-in-Time Allocation หรือชื่อไทยว่า ระบบจัดสรรคำสั่งซื้อแบบทันเวลาพอดี พัฒนาจาก Pain Point ในการรับออเดอร์ที่เคยทำให้ไรเดอร์ต้องเสียเวลารอนาน หรือไม่ก็หาที่จอดรถนาน โดยเฉพาะในเวลาที่ต้องรีบทำรอบ (เช่น ช่วงเที่ยง หรือเย็น)
เพื่อแก้ Pain Point เหล่านั้น แกร็บจึงได้นำ Machine Learning มาศึกษาเวลาการทำอาหารของแต่ละร้าน เพื่อจะได้จัดสรรเวลา – ส่งออเดอร์ให้กับไรเดอร์ได้ถูกจังหวะมากขึ้น เช่น จากที่เคยต้องไปรอหน้าร้าน 10 นาที ก็อาจรอแค่ 2 นาที เป็นต้น
7. เปิดตัว GrabGPT สำหรับพนักงาน
เป็นการจับมือกับ OpenAI พัฒนา GrabGPT ขึ้นมาให้พนักงานภายในแกร็บใช้งานทั่วทั้งภูมิภาค รวมถึงสายงานด้านเทคโนโลยีด้วย (ใช้ในการผลิตเนื้อหาและภาพประกอบ)
8. พัฒนาเครื่องมือ Mystique สำหรับสร้างงานโฆษณา
Mystique เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือของแกร็บที่ช่วยประหยัดเวลาในการออกแบบชิ้นงานโฆษณา โดยสามารถระบุได้ว่า ต้องการชิ้นงานโฆษณาแบบใด เพื่อเผยแพร่ในช่องทางใด กลุ่มเป้าหมายเป็นใคร ฯลฯ ทำให้การสร้างงานโฆษณาทำได้รวดเร็วขึ้น
เครื่องมือสร้างงานโฆษณา Mystique ของแกร็บ
9. พัฒนาระบบยืนยันตัวตนคนขับ
เป็นฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยที่พัฒนาขึ้นเพื่อให้การเดินทางปลอดภัยขึ้น โดยจะเป็นการยืนยันตัวตนคนขับในรูปแบบต่าง ๆ เช่น สุ่มสแกนใบหน้าในช่วงเวลาต่าง ๆ เพื่อให้มั่นใจว่าคนขับกับคนที่ลงทะเบียนในระบบคือคน ๆ เดียวกัน หรือการทำให้แน่ใจว่า คนขับกับคนนั่งจะไม่สามารถติดต่อกันได้หลังจากการเดินทางจบลง เพื่อความปลอดภัยของทั้งสองฝ่าย เป็นต้น
นอกจากนั้นยังมีการพัฒนาระบบบันทึกเสียงระหว่างเดินทาง เพื่อช่วยป้องกันเหตุร้าย และใช้เป็นหลักฐานในกรณีเกิดความขัดแย้งระหว่างผู้โดยสารและคนขับ ฯลฯ ร่วมด้วย
10. นำ Machine Learning ช่วยวิเคราะห์การให้สินเชื่อ
สุดท้ายคือการนำ Machine Learning มาช่วยวิเคราะห์การให้สินเชื่อของร้านค้า – ไรเดอร์บนแพลตฟอร์ม เพื่อให้สินเชื่อตรงกับความต้องการและศักยภาพในการชำระหนี้ของกลุ่มเป้าหมายมากที่สุด โดยจะพิจารณาจากข้อมูลการทำธุรกรรมบนแพลตฟอร์มของแกร็บเป็นหลัก
ปัจจุบัน การให้สินเชื่อของแกร็บเริ่มตั้งแต่ 5,000 – 10 ล้านบาท โดยสินเชื่อขนาดใหญ่ระดับ 5 – 8 ล้านบาทเริ่มมีการใช้งานแล้วในกลุ่มร้านอาหารขนาดใหญ่ที่ต้องการนำเงินไปขยายกิจการ
คุณวรฉัตร ลักขณาโรจน์ กรรมการผู้จัดการแกร็บ ประเทศไทย จำกัด กล่าวปิดท้ายด้วยว่า การพัฒนาเทคโนโลยีของแกร็บ เป็นการพัฒนาโดยให้ความสำคัญกับเป้าหมายของคนใน Ecosystem และต้องเป็นเทคโนโลยีที่สามารถแก้ไขปัญหาของ Ecosystem ได้จริง ๆ รวมถึงสามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงเชิงบวกได้อย่างเป็นรูปธรรม