25届未来精英-国际化交易市场

基于供需双边交易市场的智能定价

智能定价方向面临着极具挑战性的算法技术问题。在国际竞争激烈的双边交易市场中，我们需要综合应用机器学习（包括因果推断、时序预测和多任务学习）、运筹优化和强化学习等前沿算法和技术，解决国际出行业务在多国多城市不同时空供需下，海量出行线路的智能定价问题，从而直接提升业务的核心指标（如完单量、GMV、毛利等），创造用户价值和商业价值。我们正在持续探索和解决以下技术挑战：

时序预测不同国家和城市的时空粒度供需预估。包括高峰时段、交通拥堵和特殊事件，以及季节性/发薪周等周期性波动等。

因果推断如何在复杂业务场景，解决观测数据和随机数据失衡、随机数据稀疏、海量差异化时空等挑战下的价格弹性精准度。

大规模智能决策基于大规模分布式运筹优化、多任务学习和强化学习，探索海量时空片的最优动态定价，保持最佳供需平衡。

大数据和复杂系统迭代分析和处理海量数据，持续迭代复杂系统。