我的著作

隨著 2019 年即將結束，我很高興能分享我們對 Quiki 項目在贊比亞預期產生的更廣泛社會和經濟影響的見解。作為這個創新移動解決方案的顧問，很明顯 Quiki 的影響將遠遠超出改善交通運輸的範疇。

促進本地創業 #

Quiki 商業模式的核心原則之一是賦予本地企業家權力。以下是我們實現這一目標的方式：

1. 特許經營模式：我們為贊比亞人提供成為 Quiki 特許經營者的機會，讓他們在不斷增長的移動產業中擁有一席之地。

2. 司機創業者：我們的平台允許司機成為微型創業者，管理自己的時間表和收入。

3. 司機股東：我們正在探索讓司機成為公司股東的模式，使他們的成功與 Quiki 的成長保持一致。

這種方法不僅創造了商業機會，還確保 Quiki 的經濟效益能廣泛分享給贊比亞社區。

隨著ExpressMOJO在印度卡車運輸業持續獲得關注，現在是時候仔細審視我們的商業模式以及我們正在開發的巨大市場潛力。我們從貨運市場到「卡車運輸業的Yelp」的旅程，使我們在這個龐大且分散的市場中獨特地解決挑戰和機遇。

市場機會 #

數字本身就說明了一切：

• 印度地面運輸業目前估值為1,500億美元
• 預計到2020年將增長至2,200億美元
• 全國有超過900萬輛商用車在運行

特別引人注目的是這個市場的分散程度。考慮這一點：TCI，印度最大的資產重型物流公司，收入為5億美元，僅運輸印度GDP的2.5%。這種分散性為像ExpressMOJO這樣的創新解決方案帶來了挑戰和機遇。

我們的商業模式：為所有利益相關者創造價值 #

我們的盈利方式是多方面的，旨在為生態系統中的所有利益相關者創造價值：

隨著 2019 年接近尾聲，我發現自己在回顧一段我有幸參與的最令人興奮的投資旅程 - ChaterOn 演變成現在所知的 Leena.ai。我與這家創新 AI 新創公司的參與始於 2015 年，並於 2018 年 7 月結束，但學到的教訓和看著一顆種子成長為茂盛大樹的滿足感仍然在我心中迴響。

開端：投資 ChaterOn #

2015 年，當我第一次接觸到 ChaterOn 時，聊天機器人革新客戶互動的潛力才剛開始被認識。由 Adit Jain 領導的創始團隊有一個遠超簡單自動回覆的願景。他們將聊天機器人視為通往更智能、更具情境感知的 AI 助理的門戶，這些助理可以改變企業與客戶和員工互動的方式。

在快速發展的行銷科技領域，保持領先地位意味著不斷改進和完善您的工具。本文詳細介紹了我領導一個關鍵專案，以現代化一個知名行銷自動化平台的 API，提升其功能和全球開發者的使用便利性。

專案概述 #

我們的客戶，一家領先的電子郵件行銷和自動化服務提供商，認識到需要徹底改造他們現有的 API 基礎設施。主要目標是：

1. 用現代化、RESTful API 取代過時的臨時網路服務
2. 提高可擴展性和性能以應對不斷增長的需求
3. 通過更好的文檔和多語言支援來提升開發者體驗
4. 為平台的未來成長和整合能力做好準備

技術方法 #

設計新的 API #

第一步是設計一個新的 API，解決現有系統的限制，同時為未來的增強鋪平道路。新架構的關鍵方面包括：

作為 Quiki 的技術顧問，我很高興能分享我們平台最關鍵組件之一的見解：先進的搭乘配對演算法。這個複雜的系統旨在即時解決複雜的多車輛、多請求路線規劃問題，確保高效且最佳的共乘體驗。

挑戰：多車輛、多請求路線規劃 #

我們的演算法解決了三個主要的共乘挑戰：

1. 計算多個搭乘請求到多個具有特定容量的車輛的最佳分配。
2. 允許持續運作並將新進請求分配給車隊。
3. 實現車隊的重新平衡以有效滿足需求。

演算法的關鍵組件 #

1. 成對請求-車輛（RV）圖 #

第一步涉及計算：

作為 Quiki 專案的技術顧問，我很高興能分享推動贊比亞移動革命的創新技術見解。我們的團隊開發了一套先進的工具和演算法，專門用於解決贊比亞等新興市場的獨特交通挑戰。

Quiki 的核心：我們專有的乘車配對演算法 #

Quiki 技術的核心是我們先進的乘車配對演算法。這個專有系統旨在優化贊比亞城市複雜城市環境中的行程時間和效率。以下是它的運作方式：

1. 起點和目的地映射：演算法考慮每個乘車請求的起點和目的地。

2. 即時交通分析：通過整合即時交通數據，系統可以調整路線以避開擁堵。

3. 多模式整合：與傳統的共乘應用不同，我們的演算法可以建議組合不同的交通模式以實現最佳行程。

4. 機器學習優化：系統不斷從每次乘車中學習，隨著時間的推移提高其準確性和效率。

這個演算法不僅確保用戶更快、更高效的乘車體驗，還通過優化車輛使用來幫助減少整體交通擁堵。

Quiki 行動應用程式：無縫移動的用戶友好界面 #

我們的行動應用程式專為贊比亞用戶設計，提供：

在快速發展的家庭娛樂世界中，機上盒變得越來越複雜，需要強大的後端服務來提供無縫、功能豐富的體驗。本文深入探討我為下一代機上盒平台開發可擴展後端服務的經驗，解決家庭娛樂環境中物聯網（IoT）的獨特挑戰。

專案概述 #

我們的客戶是數位媒體行業的創新者，正在推出新一代智能機上盒。專案目標包括：

1. 開發可擴展的後端基礎設施，支援數百萬台設備
2. 實現即時內容傳遞和同步
3. 創建第三方服務整合的API
4. 確保高可用性和容錯能力
5. 實施強大的安全措施以保護用戶數據和內容

技術方法 #

雲原生架構 #

為滿足可擴展性和可靠性要求，我們採用了雲原生方法：

在不斷發展的數位環境中，像 Momspresso 這樣的內容平台需要強大的數據基礎設施來為用戶提供個性化體驗。今天，我很高興分享我們為 Momspresso 建立的可擴展數據管道的見解，這個管道為他們的分析和推薦系統提供動力。

挑戰 #

Momspresso 需要一個能夠：

1. 實時捕捉用戶事件
2. 高效處理和存儲大量數據
3. 快速分析和可視化用戶行為
4. 支持個性化內容推薦引擎

我們的解決方案：全面的數據管道 #

我們設計了一個多組件數據管道來滿足這些需求：

在快速發展的電子商務領域中，個人化已成為企業尋求提升用戶體驗和推動轉化率的關鍵差異化因素。作為印度最大的眼鏡電子商務公司和獨角獸新創企業，Lenskart認識到利用尖端資料科學技術為其龐大客戶群提供量身定制的產品推薦的必要性。本文深入探討了我作為資料科學顧問的經驗，致力於開發一個創新的推薦系統，徹底改變了Lenskart用戶發現和互動眼鏡產品的方式。

挑戰：個人化眼鏡購物 #

眼鏡行業在線上購物方面呈現獨特的挑戰。與許多其他產品類別不同，眼鏡和隱形眼鏡是高度個人化的物品，需要仔細考慮風格、適合度和功能性。Lenskart的目標是創建一個能夠高度準確理解和預測用戶偏好的推薦系統，最終提高客戶滿意度和銷售額。

該項目的主要目標是：

1. 分析用戶瀏覽行為以了解偏好
2. 開發一個能夠從產品屬性和用戶互動中學習的系統
3. 創建個人化搜索結果和產品推薦
4. 將推薦系統無縫整合到Lenskart現有的基礎設施中

解決方案：利用Word2Vec的力量 #

為了應對這個複雜的挑戰，我們轉向了Word2Vec，這是一種通常用於詞嵌入的強大自然語言處理技術。然而，在我們的創新方法中，我們重新利用Word2Vec來學習和表示眼鏡產品和用戶偏好。

作為 Quiki 專案的顧問，我很高興能分享我們改變贊比亞移動性的願景。我們的團隊一直在努力開發一個解決方案，以應對這個快速發展的非洲國家所面臨的獨特交通挑戰。

挑戰：贊比亞的移動性危機 #

贊比亞，像許多新興市場一樣，正在應對重大的交通問題：

1. 公共交通衰退：公共交通的模式份額從 2001 年的 40.6% 下降到 2007 年的 26%。
2. 私人車輛擁有率增加：現在 20.7% 的家庭至少擁有一輛車，幾乎是 2001 年的兩倍。
3. 交通擁堵：許多道路的運行已超出容量，導致頻繁的交通堵塞。
4. 安全隱憂：贊比亞是非洲道路事故率最高的國家之一。
5. 最後一哩連接：對通勤者來說是一個重大挑戰。

這些問題不僅影響日常通勤者，也阻礙了贊比亞的經濟增長和城市發展。