กลโกงและปัญหาเหลื่อมล้ำในวงการไรเดอร์ สู่ความเท่าเทียมด้วยเทคโนโลยีและ AI
ชัดเจนแล้วว่าแรงกระตุ้นจากโควิด-19 ในช่วงปี 2020 ทำให้ธุรกิจใหม่ที่เรียกว่า Food Delivery ในไทยเติบโตอย่างก้าวกระโดดและกลายมาเป็นอีกหนึ่งฟันเฟืองสำคัญที่ทำให้แวดวงร้านอาหารเติบโตไปพร้อมกัน แม้ตั้งแต่ต้นปี 2022 เป็นต้นมาผู้คนจะกลับไปใช้ชีวิตอย่างปกติ ไปเรียน ไปทำงานมากกว่าอยู่บ้าน ทว่าพฤติกรรมการบริโภคของผู้คนกลับคุ้นชินกับการสั่งอาหารผ่านระบบออนไลน์ และนั่นก็ทำให้ธุรกิจ Food Delivery ในไทยยังคงเติบโตสวนกระแสเงินเฟ้อ
โดยศูนย์วิจัยกสิกรไทยประเมินว่า ในช่วงครึ่งปีแรกของปี 2565 ที่ผ่านมาจำนวนการสั่งซื้ออาหารไปยังที่พักจะขยายตัวราว 19% ส่วน EIC Consumer Survey 2022 ได้สำรวจพบว่าครึ่งปีหลัง 2022 นั้น ผู้บริโภคยังคงมีความระมัดระวังในการใช้จ่ายสำหรับกิจกรรมนอกบ้านมากขึ้น แต่อย่างไรก็ตามการซื้อสินค้าออนไลน์และการใช้บริการ Food delivery ยังคงมีแนวโน้มกลายเป็นหนึ่งในพฤติกรรม New normal ที่ผู้บริโภคยังคงใช้งานต่อไปแม้สถานการณ์โควิด-19 จะคลี่คลายลงก็ตาม
แต่แม้อนาคตของระบบ Food Delivery ในไทยมีแนวโน้มที่สดใส ทว่าสิ่งที่ผู้บริโภคอย่างเราๆ เห็นในข่าวมาโดยตลอดและดูเหมือนจะถี่ขึ้นคือการชุมนุมเรียกร้องของเหล่า Rider กลุ่มผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ส่งอาหาร ซึ่งนอกจากเรื่องสวัสดิการ ค่าตอบแทนที่เป็นธรรมในฐานะที่ Rider เป็นพาร์ทเนอร์ของบริษัทแล้ว การเรียกร้องเรื่อง ระบบคัด/จ่ายงาน ก็เป็นอีกประเด็นสำคัญที่เหล่า Rider กล่าวถึงและเกี่ยวข้องโดยตรงกับการขยายตัวและการแข่งขันของตลาด Food Delivery
เพราะปฏิเสธไม่ได้ว่าการที่ Food delivery แพลตฟอร์มต่างๆ เร่งขยายเครือข่ายและปรับระบบหลังบ้าน (Back-office) เพื่อรองรับการเติบโตของอุตสาหกรรมนี้ ความเร็วของการจ่ายงานและกระจายงานสู่ Rider ก็ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญของระบบที่ต้องมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งไม่ใช่เฉพาะในไทย Food delivery ทั่วโลกก็กำลังเร่งปรับระบบจ่ายงานแก่ Rider ครั้งใหญ่โดยมี AI และ อัลกอริทึม เข้ามาเป็นหัวใจของการปรับระบบจ่ายงานให้ Rider เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้อุตสาหกรรม Food Delivery ทั่วโลก
เมื่อเวลาเสี้ยววินาทีคือจุดเปลี่ยน AI และ อัลกอริทึม จึงเป็นคำตอบ
ความไวระดับหน่วยมิลลิวินาทีในการจับคำสั่งซื้อของลูกค้าให้กับ Rider ที่อยู่ใกล้ร้านค้านั้นๆ มากที่สุดคือหนึ่งในโจทย์สำคัญของการพัฒนาแพลตฟอร์ม Food Delivery หลังจากที่ลูกค้ากดยืนยันคำสั่งซื้อจะมี Rider เพียง 1 คนจากร้อยหรือพันคนที่อยู่ใกล้ร้านนั้นมากที่สุดเป็นผู้ที่ได้งานไป
ดังนั้น ระบบคัดและจ่ายงานแบบอัตโนมัติ หรือที่ Rider หลายคนเรียกกันว่า ระบบยิงงาน จึงถูกพัฒนาขึ้นมาแทนที่ระบบจ่ายงานที่เป็นแมนนวล (Manual) หรือคำติดปากของ Rider เรียกว่า ระบบแย่งงาน ให้ Rider เป็นผู้กดรับงานและสามารถเลือกงานหรือเส้นทางที่จะส่งได้ด้วยตนเอง ซึ่งระบบแบบแมนนวลด้วยมือดังกล่าวก่อให้เกิดช่องโหว่ในการจับคู่ลูกค้ากับ Rider มากมาย
ระบบคัดงาน ความยุติธรรมในการทำงาน ลดการแย่งงานและความเหลื่อมล้ำ
ช่องโหว่ของระบบแมนนวลทำให้ไม่สามารถกระจายงานได้อย่างทั่วถึงเท่าที่ควร เนื่องจากต้องใช้ความเสถียรของอินเทอร์เน็ต ความเก่าใหม่ของสมาร์ตโฟนที่ใช้ ไปจนถึงมี Rider บางคนนำโปรแกรมโกงมาสวมครอบระบบ ดังนั้น การพัฒนาระบบการแจกงานแบบคัดงาน จึงถูกคิดค้นขึ้นมาเสริมระบบจ่ายงานแมนนวล โดยให้ AI และ อัลกอริทึม เป็นสมองกลในการคำนวณการแจกงานให้ Rider ที่อยู่ในรัศมีใกล้ร้านอาหารนั้นๆ มากที่สุดก่อน หากไม่มี Rider รับก็จะส่งงานต่อไปยัง Rider คนถัดไป
ทำให้ Rider ไม่จำเป็นต้องคอยจ้องหน้าจอเพื่อแย่งงานกัน จึงสามารถช่วยลดปัญหาความเหลื่อมล้ำได้อย่างมีนัยสำคัญ เพราะไม่ว่าจะใช้สมาร์ตโฟนรุ่นเก่า หรือใช้แพ็กเกจอินเทอร์เน็ตที่แตกต่างกัน ก็สามารถได้รับงานเพื่อสร้างรายได้อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้นตามความขยันในการทำงานของแต่ละบุคคล และข้อสำคัญกว่านั้น ระบบนี้ยังทำให้ระบบสามารถแจกงานให้ Rider ต่อเนื่องได้ทันที
เมื่อสมองกลคำนวณแล้วว่าลูกค้าจะได้รับการให้บริการ ร้านค้าสามารถขายได้ และที่สำคัญ Rider ที่เหมาะสมที่สุดจะได้งานนั้นเพื่อสนองความต้องการของแต่ละออร์เดอร์ ทั้งนี้ ระบบยังสามารถลดระยะเวลาในการรองานให้กับ Rider กล่าวคือ สามารถทำรอบงานได้เพิ่มขึ้น เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานรวมถึงรายได้รวมของ Rider และเพิ่มความสะดวกให้แก่ลูกค้าและร้านค้าไปพร้อมๆ กัน
นอกจากนี้ ระบบคัดงานยังสามารถต่อต้านโปรแกรมโกงได้เกือบทั้งหมดทุกรูปแบบ แต่อย่างไรก็ตามก็ยังมีวิศวกรสายดำที่พยายามคิดโปรแกรมโกงบนระบบนี้อยู่ เพื่อแสวงหากำไรจากความไม่เท่าเทียมที่เกิดขึ้น
การก้าวข้ามระบบจ่ายงานแบบแมนนวลเป็นระบบคัดงาน ส่งผลให้เกิดการพัฒนาสู่ระบบงานพ่วง หรือ Batch Orders อย่างที่เห็นในหลายแพลตฟอร์ม ทั้งในไทยเราจะเห็น Grab, Food Panda และ LINE MAN และต่างประเทศเจ้าใหญ่อย่าง Uber Eats หรือ DoorDash หรือ Meituan ที่ใช้ AI และ อัลกอริทึม เป็นปัจจัยสำคัญในการคำนวณเช่นกัน
โดยหลายออร์เดอร์จากร้านเดียวกันและมีจุดส่งในเส้นทางใกล้เคียงกันจะสามารถส่งได้ด้วย Rider คนเดียวกัน เพื่อให้ Rider สามารถประหยัดเวลาและต้นทุนค่าน้ำมันในการเดินทางมากขึ้น แต่ในขณะเดียวกันยังรับรายได้รวมเพิ่มตามระยะทางที่เดินทางจริง
ปัจจัยหลักที่ทุกค่ายทั่วโลกยึดเป็นหลักปฏิบัติมากกว่าการลดต้นทุน คือ ‘คุณภาพอาหารและการให้บริการสำหรับลูกค้า ร้านค้า และ Rider’ เพราะฉะนั้นแล้ว ถ้าการพ่วงออร์เดอร์นั้นส่งผลให้คุณภาพอาหารลดน้อยลง หรือระยะเวลาการให้บริการนานกว่าปกติ โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มีความไม่สะดวกเรื่องการเดินทาง การจราจรที่ติดขัด หรือ สภาพอากาศที่ร้อนอบอ้าว
ระบบก็จะไม่พ่วงออร์เดอร์เพื่อรักษามาตรฐานดังกล่าว รวมไปถึงการจัดเส้นทางรับ-ส่งอาหารที่ระบบจะจัดให้อยู่ในโซนเดียวกัน ไม่ข้ามจากทิศเหนือมาทิศใต้ เพื่อทำให้ส่งอาหารให้ไวที่สุด
ระบบคัดงานอนาคตของ Food Delivery
ปัจจุบันมี Food Delivery จำนวนมากที่หันมาใช้ ระบบคัดงานในการคัดงานให้แก่ Rider ในระบบ ด้วยข้อดีอย่างการนำ AI และอัลกอริทึมเข้ามาแจกจ่ายงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวดเร็วและยุติธรรม จึงเป็นเหตุผลที่ Food Delivery เจ้าใหญ่หลายเจ้าไม่หันกลับไปใช้ระบบแมนนวลที่ทำให้เกิดระบบแย่งงานแบบในช่วงแรกของการพัฒนา พร้อมเดินหน้าพัฒนาระบบต่างๆ ต่อเนื่องจากการคัดงานที่กำลังกลายมาเป็นตัวกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรม Food Delivery ในยุคที่ความไวเพียงเสี้ยววินาทีมีผลกับทั้ง Rider ร้านอาหาร และผู้บริโภค
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
