La bigliettazione diventa più smart con l’IA

Articolo pubblicato nella rivista Asstra Gennaio/Febbraio 2024

L’IA combinata con la potenza dei moderni smartphone rende la bigliettazione più semplice che mai ed elimina la necessità di un hardware complesso e costoso.

I sistemi di biglietteria convenzionali per quanto digitalizzati restano ad oggi obsoleti. Seppur più evoluti di carta e monete, si basano su un hardware complesso ed oneroso sia in fase di installazione che di mantenimento, nonché sulla necessità per gli utenti di comprendere la struttura tariffaria (zone, distanze, operatori) e di prevedere il proprio utilizzo (biglietto singolo? abbonamento giornaliero, settimanale, mensile?). Tutto questo rende il sistema meno accessibile e meno intuitivo per l'utente medio. L'innovazione di una soluzione software come FAIRTIQ non solo semplifica il processo di acquisto del biglietto, consentendo agli utenti di ottenere facilmente la soluzione adatta con un semplice "swipe", ma riduce anche i costi operativi per gli operatori grazie all'eliminazione del suddetto hardware.

L'era dell'informazione trasparente: Sfide e soluzioni nell'accesso immediato ai dettagli di viaggio.

Considerando i sistemi basati su carte plastificate, siano esse fisiche o registrate su supporto NFC, uno dei principali svantaggi per l’utente è la mancanza di informazioni. Il mio tap è stato registrato? Quanto è costato il mio viaggio? Quale delle mie carte di pagamento ho usato per farlo? Nei sistemi con tariffe a zone o a distanza invece, è la necessità di ricordarsi di toccare la carta sul validatore alla fine del viaggio a creare inconvenienti, cosa che spesso si dimentica o diventa impossibile a causa dell’affollamento del veicolo al momento dell’uscita. Ogni tap-off mancato genera un costo aggiuntivo al cliente, che si trasforma in disappunto e ridotta attitudine all’utilizzo di tali sistemi rispetto a quelli tradizionali. Contrariamente a questa tendenza, per svolgere la stessa funzione FAIRTIQ utilizza i dati di localizzazione del telefono e li mappa in base agli orari noti dei dati GTFS. Sfruttando l’IA, l’app determina con precisione anche quando un utente ha concluso il proprio percorso, e consente di accedere immediatamente a un riepilogo del viaggio con origine, destinazione e prezzo.

Semplificare il viaggio con l'addestramento dell'IA: Come l'intelligenza artificiale migliora l'esperienza utente nel trasporto pubblico.

Poiché le operazioni di trasporto pubblico nel mondo reale sono complesse e imprevedibili, l'IA aiuta a determinare con grande certezza la modalità utilizzata tra tutte le opzioni su ferro, acqua o gomma, anche a velocità simili. Inizialmente vengono raccolti dati da varie fonti, come sensori di movimento nei dispositivi mobili, GPS e dati di viaggio precedenti. Questi dati vengono quindi utilizzati per creare un set di addestramento, che consiste in informazioni etichettate associando le modalità di trasporto corrispondenti. Successivamente, un modello di intelligenza artificiale viene addestrato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare i pattern associati a ciascuna modalità di trasporto. Dopo l'addestramento, il modello viene validato su un set di dati separato per garantire la sua capacità di generalizzare e riconoscere correttamente le modalità di trasporto. Solo una volta che il modello ha superato con successo la fase di addestramento e validazione, viene implementato nel servizio FAIRTIQ per uso pubblico. Questo approccio consente l'offerta di una soluzione avanzata, in cui gli utenti possono semplicemente effettuare uno swipe iniziale e muoversi liberamente tra i mezzi di trasporto senza ulteriori azioni. Il viaggiatore effettua lo swipe out solo al raggiungimento della destinazione finale. Il sistema riconosce automaticamente tutte le modalità di trasporto usate, emettendo il biglietto corretto alla fine del viaggio.

“Smart stop": La fine del viaggio, senza pensieri: L'automazione elimina l'inserimento manuale e conclude il viaggio all'arrivo.

Facendo uso di questi complessi processi di background, FAIRTIQ solleva l’utente dalla necessità di inserire manualmente i dettagli dei suoi spostamenti, nonché dal dover evidenziare la fine di un viaggio. Difatti, FAIRTIQ automatizza il check-out combinando dati inerenti la distanza di un utente da una fermata o da una stazione nota, il tempo trascorso su un veicolo di TPL ad una data velocità, ed infine il periodo trascorso dall’ultimo spostamento rilevato. Dal momento in cui il sistema rileva che il viaggiatore non stia più utilizzando un mezzo del TPL parte automaticamente un conto alla rovescia per azionare la funzione “smart stop”. Essa conclude automaticamente il viaggio dopo un periodo stabile di inattività, salvo che l’utente ne arresti il processo dichiarando di voler continuare il viaggio tramite un semplice tap.

“FAIRTIQ solleva l’utente dalla necessità di inserire manualmente i dettagli dei suoi spostamenti, nonché dal dover comunicare la fine di un viaggio.”

Innovazioni tariffarie per un TPL più inclusivo: Adattare le tariffe per rispondere alle nuove esigenze di mobilità e promuovere l'uso del trasporto pubblico.

Focalizzandoci sul contesto italiano, attualmente sappiamo che le regioni e le autorità che stabiliscono i prezzi del trasporto pubblico vorrebbero anche poter adeguare le tariffe così da renderle più fruibili per un pubblico dalle necessità di spostamento ormai evolute, specie in seguito alla pandemia, ma ciò è reso difficile da diversi fattori - anche a causa della mancanza di una soluzione che ne faciliti la fattibilità. Ad oggi vi è ancora un ampio utilizzo del prezzo unico, che per sua natura è difficile da determinare: se troppo alto, i viaggi brevi vengono penalizzati; se troppo basso, i ricavi ne risentono. Una giusta alternativa sarebbe dunque l’utilizzo di prezzi basati sulla distanza. In Germania, diverse città hanno sperimentato le tariffe beeline in collaborazione con FAIRTIQ, determinando come ultimo risultato una maggiore convenienza dei viaggi brevi per gli utenti, senza necessariamente indurre un aumento del costo dei viaggi più lunghi.

L'IA nel mirino dell'antifrode: Tecnologie avanzate e strategie collaborative per un sistema di trasporto più equo e sicuro.

Considerando la tematica dell’evasione, diversi studi comportamentali hanno evidenziato come il successo della prevenzione delle frodi si basi sul convincere gli utenti che il servizio è affidabile e offerto a un prezzo equo, che la conformità è il comportamento predefinito e che il comportamento fraudolento ha un'alta probabilità di essere scoperto, portando a conseguenze reali dal punto di vista economico e/o legale, in altre parole ad una sanzione. La tecnologia non può sostituire questa formula, ma può contribuire in modo significativo.  FAIRTIQ gestisce la problematica delle frodi in stretta collaborazione con le aziende dei trasporti pubblici. In tal caso, l'efficacia del sistema di monitoraggio è determinata da due fattori: l'uso dell'intelligenza artificiale e la composizione del team di supporto. L’algoritmo rileva i casi di frode, come ad esempio fare il check-in troppo tardi, fare il check-out troppo presto, mettere il telefono in modalità aereo o creare più account. A ogni utente e viaggio viene assegnato un punteggio di frode e il team di gestione ne analizza le componenti in modo accurato, assicurandosi della corretta rilevazione ed al contempo istruendo l’algoritmo per migliorarne l’efficacia. Compito di FAIRTIQ è informare i fornitori di trasporti dei casi di frode, spetta poi alle compagnie riscuotere le tariffe in sospeso e, se necessario, avviare un procedimento contro l'utente che ha commesso l’infrazione. Ove richiesto, FAIRTIQ può fornire alla società documenti che possono essere utilizzati in tribunale. Nel processo, la comunicazione con i clienti è gestita dal servizio clienti dell'azienda, con il supporto interno di FAIRTIQ.

Compagni digitali: GPS e IA nella raccolta dati avanzata: Come i dati precisi trasformano la pianificazione del trasporto pubblico.

Un’altra problematica connessa all’utilizzo del prezzo fisso in concomitanza con i sistemi di bigliettazione standard, è la pressoché assente generazione di dati. I pianificatori dei trasporti pubblici devono sapere da dove vengono e dove vanno le persone per determinare quali servizi fornire, dove e con quale frequenza, sia a breve che a lungo termine. Nella maggior parte delle città, il TPL viene utilizzato in forma prepagata, guardando l'utente come un numero piuttosto che come un individuo. Pertanto, mentre a volte è possibile sapere dove inizia il viaggio, di solito è necessario condurre indagini separate per identificare come si sia spostato nella rete TPL per arrivare alla sua destinazione, anch'essa spesso sconosciuta. In aggiunta, essendo normalmente basate sull’autodichiarazione, queste indagini si rivelano spesso imprecise. Un leggero miglioramento v’è laddove vi siano dati provenienti dai contatori automatici di passeggeri (APC), questi però comprendono tutti i viaggi e rendono impossibile associare una salita ed una discesa. FAIRTIQ ha risolto tale problematica ricorrendo al GPS ed al proprio algoritmo. Analizzando ogni utente in via individuale, FAIRTIQ raccoglie dati estremamente precisi che rappresentano un sottoinsieme di tutti i viaggi. Tali dati vengono combinati per avere una visione chiara della provenienza e della destinazione degli utenti del trasporto pubblico, dando un quadro di informazioni fondamentale per l’organizzazione logistica dell’operatore.

Verso un futuro smaterializzato: IA e bigliettazione digitale: Il ruolo dell'innovazione tecnologica nel promuovere la sostenibilità e l'efficienza del TPL.

Il mercato del TPL è in continua evoluzione e datane l’importanza ci si auspica non solo di farlo tornare ai livelli pre pandemici ma anche di superarli, muovendosi verso una società con meno ingorghi e maggiore ecosostenibilità. Per raggiungere tali obiettivi le azioni da perseguire sono molteplici, sia a livello tecnico che comportamentale. Una chiara lezione degli ultimi anni è che fornire un sistema di bigliettazione facile, immediato e affidabile che convogli una importante mole di dati sul movimento degli utenti, può sicuramente migliorare il rapporto con la cittadinanza ed aumentare l’attitudine al pagamento del TPL da parte dell’utente medio.

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