Управління ризиками: Як Airbnb запобігає несанкціонованим вечіркам та псуванню майна
Сервіс бронювання житла Airbnb минулого року запровадив заборону на проведення масових святкових заходів у своїх об’єктах. Цей крок був зумовлений негативним досвідом, що включав псування майна, конфлікти з сусідами, а в окремих випадках — навіть трагічні інциденти, такі як стрілянина, що призводила до людських жертв. На тлі цих подій компанія почала активно впроваджувати спеціалізований алгоритм для виявлення потенційних порушників ще на етапі бронювання.
Заборона на вечірки була частково викликана пандемією та побоюваннями господарів щодо збереження свого майна. Проте, серйозність проблеми підкреслюється випадками, що виходили за рамки звичайних порушень, сягаючи рівня трагедій.
Відповідальною за впровадження глобальної заборони на вечірки в об’єктах Airbnb є Наба Банерджі. Приєднавшись до команди з довіри та безпеки у травні 2020 року, вона протягом понад трьох років займалася розробкою системи “антивечірка”.
Банерджі, яка має п’ятьох дітей, зазначає, що досвід виховання допомагає їй розпізнавати приховані плани щодо влаштування вечірок, особливо серед молоді. “Разом із нашими фахівцями з даних та інженерами машинного навчання ми почали вивчати ці сигнали”, — коментує вона.
Еволюція заходів безпеки
Першим кроком у розробці стало обмеження для користувачів молодше 25 років, запроваджене у липні 2020 року. Це правило стосувалося тих, хто нещодавно зареєструвався на платформі або мав незадовільні відгуки від господарів. Однак, згодом було виявлено спроби обійти це обмеження шляхом залучення старших друзів або родичів для здійснення бронювання.
Через два місяці Airbnb оголосила про “глобальну заборону вечірок”, однак, ефективність цієї ініціативи була обмеженою до моменту появи відповідних технологічних рішень.
Проаналізувавши результати першого етапу, команда Банерджі розробила цілодобову гарячу лінію для повідомлень про шумні заходи від господарів та сусідів. Крім того, було видалено опцію, яка дозволяла вказувати можливість перебування понад 16 осіб у помешканні.
Зібрані дані дозволили команді Банерджі створити систему, що функціонує подібно до “штучного сусіда”, який відстежує потенційну небезпеку, коли батьки залишають дім на вихідні.
У жовтні 2021 року в Австралії було розпочато тестування такої системи. Згідно зі статистикою компанії, у регіонах, де було впроваджено програму, кількість вечірок знизилася на 35% порівняно з контрольною групою.
Протягом кількох місяців команда активно аналізувала отримані результати та розширювала базу даних системи.
Механізм роботи ШІ
Алгоритм враховує широкий спектр факторів, зокрема:
- Вік користувача.
- Наближеність дати бронювання до дня народження.
- Відстань між об’єктом бронювання та місцем проживання користувача.
- Тривалість запланованого перебування.
- Термін, заздалегідь зробленого бронювання, а також тип днів (вихідні чи будні).
- Тип об’єкта та його розташування (міський район чи сільська місцевість).
Airbnb використовує дві нейромережі: одна оцінює ризик проведення вечірок, друга — ризик псування майна.
За результатами аналізу моделей, кожному бронюванню присвоюється рівень ризику. Залежно від встановлених меж ризику для конкретних країн та регіонів, бронювання може бути затверджено або відхилено. У випадку відмови гостям пропонуються альтернативні варіанти, такі як оренда окремої кімнати або номеру в готелі.
Команда також запровадила режим “посиленого захисту від вечірок” у періоди значних свят, таких як День незалежності США, Гелловін та Новий рік.
У ситуаціях, коли автоматичне рішення є неоднозначним, запити на бронювання розглядаються агентами-людьми. Компанія також активно інвестує у розробку великих мовних моделей, здатних краще розуміти контекст та ефективніше виявляти потенційні вечірки та шахрайство.
За словами Банерджі, найвищий рівень ризику проведення вечірок зафіксовано у США та Канаді, за ними йдуть Австралія та деякі європейські країни. Рівень ризику в Азії значно нижчий.
Алгоритми частково навчаються на основі заявок, які були позначені як пов’язані з вечірками або псуванням майна. Крім того, використовуються дані про гіпотетичні інциденти та випадки, що сталися до запуску системи. Моделі також навчаються розпізнавати поведінку “ідеального” гостя: своєчасне заселення та виселення, оперативне залишення відгуків та відсутність порушень правил платформи.
Згідно з даними Airbnb, у період з серпня 2020 року по серпень 2022 року кількість повідомлень про вечірки зменшилася на 55%. З моменту глобального запуску системи Банерджі у травні поточного року було заблоковано або перенаправлено на інші об’єкти понад 320 тисяч гостей.
Незважаючи на ефективність ШІ, Банерджі та її команда постійно працюють над оновленням системи, оскільки зловмисники знаходять нові способи її обійти.
За даними порталу: investory.news