Kakao Mobility 在裝置端使用 Gemini Nano，降低成本並將來電轉換率提高 45%

Kakao Mobility 是韓國領先的行動服務公司，透過 Kakao T 應用程式提供多種運輸和配送服務，包括叫車、導航、共享單車和滑板車、停車和包裹配送。Kakao Mobility 團隊透過 ML Kit 的 GenAI Prompt API 使用 Gemini Nano，為共享單車服務提供停車協助，並改善導航和配送服務的地址輸入體驗。

Kakao T 應用程式的使用者總數超過 3, 000 萬，其中共享單車服務是最受歡迎的服務之一。但遺憾的是，許多使用者在不使用時，未妥善停放單車或滑板車。這種行為導致違規停車和安全問題激增，引發公眾投訴、罰款和拖吊。這些問題開始對 Kakao Mobility 及其共享單車服務的公眾形象造成負面影響。

「我們運用 ML Kit 的 GenAI Prompt API 和 Gemini Nano，快速導入可提升社會價值的功能，同時不影響使用者體驗。Kakao Mobility 將繼續積極採用裝置端 AI，提供更安全、更便利的行動服務。」 - Kakao Mobility 用戶端開發部門主管 Wisuk Ryu

為解決這些問題，團隊一開始設計了圖像辨識模型，在使用者根據當地法律和安全標準正確停放單車或滑板車時通知他們。如果透過雲端執行這個模型，會產生高昂的伺服器費用。此外，使用者上傳的相片包含停車位置資訊，因此團隊希望避免任何隱私權或安全性疑慮。團隊需要尋找更可靠且更具成本效益的解決方案。

該團隊也希望改善 Kakao T 應用程式中包裹遞送服務的實體擷取體驗。先前，使用者可以輕鬆在即時通訊介面上訂購包裹遞送服務，但司機必須手動將地址輸入訂購單，才能啟動遞送訂單，這個程序相當繁瑣，而且容易發生人為錯誤。團隊希望簡化這項流程，讓外送人員能更快填寫訂購單，減少不便。

使用 ML Kit 的 GenAI Prompt API 提升使用者體驗

團隊測試並比較雲端式 Gemini 模型與 Gemini Nano，後者是透過 ML Kit 的 GenAI Prompt API 存取。Kakao Mobility 的 Android 應用程式開發人員 Jinwoo Park 表示：「在評估隱私權、成本、準確度和回應速度後，ML Kit 的 GenAI Prompt API 顯然是最佳選擇。」

為解決單車或滑板車不當停放的問題，該團隊透過 ML Kit GenAI API SDK 使用 Gemini Nano 的多模態功能，偵測單車或滑板車是否停放在黃色導盲磚上，違反當地法規。他們精心設計提示，評估了 200 多張標有停車場的圖片，並持續調整輸入內容。評估時採用準確率、精確度、召回率和 F1 分數等知名指標，確保功能符合產品層級的品質和可靠性標準。

現在，使用者只要拍下停放的單車或滑板車，應用程式就會告知是否停放妥當，或提供指引。整個過程會在裝置上幾秒內完成，保護使用者的位置和資訊。

為了打造流暢的實體擷取功能，團隊再次使用 ML Kit 的 GenAI Prompt API，處理使用者以自然語言撰寫的外送訂單。如果採用傳統機器學習技術，就需要大量學習資料集和機器學習專業知識。而是直接輸入「從訊息中擷取收件者的姓名、地址和電話號碼」等提示。團隊準備了約 200 個高品質的評估範例，並透過多輪疊代評估提示，以取得最佳結果。最有效的方法是採用「少量樣本提示」技術，並仔細分析結果，確保輸出內容中的幻覺現象降到最低。

「ML Kit 的 Prompt API 可減輕開發人員負擔，同時在裝置端提供強大的安全性和可靠性。這項功能可快速建立原型、降低基礎架構依賴性，且不需額外付費。沒有理由不推薦。」 - Kakao Mobility Android 應用程式開發人員 Jinwoo Park

運用 ML Kit 的 GenAI Prompt API 創造卓越成效

因此，即使輸入多個姓名和地址，實體擷取功能也能正確識別每筆訂單的必要詳細資料。為了盡可能擴大這項功能的觸及範圍，並提供強大的備用方案，團隊也使用 Gemini Flash 實作雲端路徑。

Kakao Mobility 團隊導入 ML Kit 的 GenAI Prompt API 後，改用裝置端 AI，大幅節省成本。雖然單車停車分析功能尚未推出，但地址輸入改善功能已帶來絕佳成效：

• 外送訂單完成時間縮短 24%。
• 新使用者的轉換率提高 45%，現有使用者則提高 6%。
• 在旺季期間，AI 輔助訂單量更增加超過 200%。

Wisuk 補充道：「小型企業業主特別給予了非常正面的回饋，表示這項功能大幅提升工作效率，並顯著減輕壓力。」

Kakao Mobility 團隊推出單車和滑板車停車圖像辨識功能後，仍積極尋求進一步改善。市區停車環境可能相當複雜，因此團隊正在研究如何從圖片中篩除不必要的區域。

Jinwoo 表示：「ML Kit 的 GenAI Prompt API 提供優質功能，且不會產生額外負擔。「這項功能減輕了開發人員的工作量，縮短整體開發時間，讓我們能專注於調整提示，取得更優質的結果。」

試用 ML Kit 的 GenAI Prompt API

使用 ML Kit 的 GenAI Prompt API，在應用程式中建構及部署裝置端 AI，充分發揮 Gemini Nano 的功能。