Хотели сэкономить — и влюбились. Как ИИ «смэтчил» идеальных попутчиков в такси, а они вскоре сыграли свадьбу
Все закрутилось в предновогодье. Айтишник Никита вспоминает:
— Гуляли на корпоративе в офисе на Варшавке, где я тогда работал. После решил отправиться на еще одну вечеринку. На такси был высокий спрос, и я заказал поездку по тарифу «Вместе» (алгоритм подбирает двух пассажиров со схожими маршрутами — прим. ред.), чтобы было дешевле. Сел в машину, через пять минут забрали еще одну пассажирку…
По тому же тарифу поездку заказала Дина — возвращалась с работы домой. Когда она села в машину, там уже ждал ее попутчик — Никита.
— Настроение хорошее было: снежок падает, Новый год скоро! Я и завязал беседу. Позже Дина признавалась, что раньше никогда в общественных местах не знакомилась. А тут пошла на контакт. Обменялись аккаунтами в мессенджерах.
Пассажиры ехали 15 минут вместе. Болтали, смеялись.
— Когда я приехал к месту назначения, вышел из машины — в голове мысль: «Вот бы эта поездка не заканчивалась! Еще с ней проехать…». Это при том, что был уже глубокий вечер, темно — лица ее почти не видел.
На следующий день москвич написал Дине:
— Какое необычное знакомство!
— Точно! На грани бреда…
Через две недели переписки ребята договорились на свидание. А дальше закрутилось… На первую годовщину знакомства Никита сделал Дине предложение. В сентябре 2025-го пара сыграла свадьбу.
— Я подумывал как-то обыграть на свадьбе нашу историю знакомства. Но Дина решила не акцентировать — пусть это будет только нашей доброй историей.
Молодоженам нравится факт, что их встречу предопределило не приложение для свиданий (как сегодня часто бывает) и не встреча в одной компании. А старое-доброе городское такси. Самое интересное: для пассажиров заказ машины — два клика и пара секунд времени. Но «под капотом» тарифа их совместной поездки сложный алгоритм, переплетение ИИ, больших данных, над которыми работает большая команда. Мы спросили у разработчиков, как устроена система.
— В тот момент, когда пользователь выставил точку Б, еще до заказа, за считанные секунды мы находим рядом с пользователем всех возможных кандидатов в попутчики и объединяем их маршруты. В этом помогает алгоритм машинного обучения, который оценивает вероятность совпадения маршрутов на протяжении всей поездки. Например, если поездка достаточно длинная и проходит по районам с высокой плотностью заказов, вероятность совпадения будет выше.
Так, тариф «Вместе» основан на гибридной ML-архитектуре: часть признаков модель рассчитывает онлайн — прямо в момент заказа, часть — офлайн, опираясь на исторические данные о поведении пассажиров и динамике спроса, а также популярности точек по маршруту, рассказывают в сервисе Яндекс Go.
Если не вдаваться в технические нюансы, то работает все так: онлайн-часть алгоритма работает здесь и сейчас: анализирует, сколько пассажиров вызывают машину, в какую сторону едут. Офлайн-часть — это большая база данных о том, как в целом перемешались пассажиры в это время суток, конкретный час (и минуты в рамках часа!), день недели, какой был спрос в конкретном районе.
Поскольку на одном такси едут два пассажира со схожими маршрутами, поездка для них обходится дешевле (на 20-40%). Умный алгоритм тут призван как можно точнее спрогнозировать потенциальное совпадение, ведь чем выше вероятность, что совместная поездка случится — тем точнее сервис рассчитает и предложит скидку.
— Мы выявили города-рекордсмены по объединению поездок ИИ. По свежим данным сервиса за 2025 год топ-5 выглядит так: Саратов, Уфа, Казань, Самара и Нижний Новгород. Совместные поездки для россиян остаются устойчивым трендом, например, двое пассажиров установили рекорд по количеству совместных поездок — более чем по 1,5 тысячи каждый, сэкономив за год порядка 165 тысяч рублей. В Яндекс Такси продолжают регулярно калибровать алгоритм машинного обучения «под капотом» (дообучая на новых данных — прим. ред.), чтобы прогнозы маршрутов и расчет скидок были еще точнее.