Как нейросети помогают Airbnb бороться с вечеринками

Airbnb заявляет, что к запрету вечеринок ее подтолкнули пандемия и то, что хозяева опасаются за имущество. Но на объектах Airbnb происходили и трагические случаи, в том числе перестрелки, которые приводили к гибели людей.

За всемирный запрет на вечеринки в объектах Airbnb отвечает Наба Банерджи. В мае 2020 года она присоединилась к команде по доверию и безопасности, которой сейчас руководит. В течение более чем трех лет она разрабатывала систему «анти-вечеринок». 

Банерджи воспитывает пятерых детей и умеет определять, когда молодые люди в тайне планируют вечеринку. «Вместе с нашими специалистами по данным и инженерами машинного обучения мы начали изучать эти сигналы», — говорит она.

Первый этапом стал запрет на бронирование для пользователей младше 25 лет, который ввели в июле 2020 года. Он касался тех, кто либо относительно недавно зарегистрировался на платформе, либо не имел хороших отзывов от хозяев. Однако, чтобы обойти это, некоторые молодые люди стали просить старших друзей и родственников оформить бронирование за них.

Два месяца спустя Airbnb объявила о «глобальном запрете вечеринок», но по большей части это были пустые слова — по крайней мере, пока у компании не появилась нужная технология. 

Фото в тексте: Airbnb

Изучив результаты первого этапа, команда Банерджи создала круглосуточную горячую линию, по которой владельцы жилья и их соседи могли сообщать о шумных мероприятиях. Помимо этого, компания убрала опцию, которая разрешала указывать, что в доме могут собираться более 16 человек.

Так команда Банерджи собрала достаточно данных о том, как могут действовать потенциальные «тусовщики». Появилась новая цель — создать аналог соседа с ИИ, который следит за домом, когда родители старшеклассника оставляют его одного на выходные.

В октябре 2021 года такую систему начали тестировать в Австралии. По данным компании, в регионах страны, где была развернута программа, число вечеринок сократилось на 35% по сравнению с теми, где она не действовала.

В течение нескольких месяцев команда анализировала результаты и добавляла в систему больше данных.

Как ИИ предотвращает вечеринки

Алгоритм учитывает сотни факторов. В их числе:

• возраст пользователя;
• близость даты бронирования к его дню рождения;
• близость объекта к его местонахождению;
• продолжительность пребывания;
• насколько заранее делается бронирование и на какие дни — выходные или будние;
• тип объекта и его местонахождение (густонаселенный район или сельская местность).

Airbnb используйте две нейросети: одна оценивает риск проведения вечеринок, другая — порчу имущества.

Модели проводят анализ, и система присваивает каждому бронированию уровень риска. Для разных стран и регионов действуют свои границы риска, и в зависимости от них бронирование будет либо принято, либо отклонено. Во втором случае гостям предлагают альтернативу — снять отдельную комнату или номер в отеле. 

Команда также ввела «усиленную защиту от вечеринок» в праздничные выходные, такие как День независимости США, Хэллоуин и канун Нового года.

В некоторых случаях, например когда правильное решение не очевидно, запросы на бронирование рассматривают агенты-люди. Компания также инвестирует в большие языковые модели, которые понимают контекст и смогут лучше выявлять вечеринки и мошенничество.

По словам Банерджи, наиболее высокий риск проведения вечеринок обнаружен в США и Канаде, за ними следуют Австралия и некоторые европейские страны. Гораздо более низкий уровень риска в Азии. 

Алгоритмы частично обучаются на заявках, помеченных как вечеринки и ущерб имущества. Помимо этого, используются гипотетические инциденты и те, что произошли до запуска система (команда проверяет, пометит ли их система). Их также обучают тому, как выглядит «хороший» гость: заселяется и выезжает вовремя, быстро оставляет отзыв и не устраивает инциденты на платформе.

По данным Airbnb, в период с августа 2020 года по август 2022 года число сообщений о вечеринках снизилось на 55%. С мая, когда система Банерджи заработала по всему миру, были заблокированы или перенаправлены на другие объекты более 320 тыс. гостей.

Но независимо от того, насколько быстро обучается ИИ, Банерджи и ее команде нужно постоянно обновлять систему, поскольку «тусовщики» находят новые способы ее обойти.

Источник.

Фото на обложке: Diego Thomazini / Shutterstock