人工智能在印度也是风口：这些独角兽公司已经下注

巴哈蒂表示，Ola的目标是“打造更多这类解决方案，增加现有解决方案价值”。

通过Ola Play——该公司个性化的车载信息娱乐系统，Ola还部署面向客户的先进技术。Ola Play使用户能在出行的同时选择各种娱乐服务。与Netflix和Spotify相似，Ola Play还利用机器学习技术，记住乘客喜欢的音乐或电影，如果下次还乘坐Ola的汽车，他们甚至能继续欣赏上次欣赏的节目。

机器学习技术还被用来管理司机。

巴哈蒂表示，“人工智能能了解司机的行为，我们可以把他们培训为平台上更好的司机”，技术有助于Ola了解多少客户在某些路段取消了服务以及原因。

此外，由于Ola出租汽车，与汽车厂商合作，向买车的司机提供折扣和保养服务，确保平台上的汽车能使用尽可能长的时间符合其既得利益。因此，Ola还开发了机器学习算法，找出有助于尽量延长汽车行驶里程和使用寿命的行车模式。

电商网站Flipkart

《福布斯》刊文称，电商公司Flipkart已经重新设计了其应用的主屏，向其逾1.2亿用户提供个性化体验。机器学习算法会记录每名客户的性别、喜欢的品牌、喜欢的商家、能接受的价位、购物频率、采购量等信息，随着Flipkart收集的数据越多，信息也就越精确。有了这些信息，即使客户不搜索具体商品，Flipkart也能预测客户的购物行为。未来，Flipkart还将利用机器学习研究客户退货时间和原因，以采取措施减少退货的发生。

Flipkart没有就使用人工智能技术的情况发表评论。

今年3月，Flipkart旗下服装电商Myntra推出了印度首款全自动化的服装设计工具Moda Rapido。

Myntra产品负责人阿姆巴里什·肯希(Ambarish Kenghe)向《印度商业线报》表示，“早些时候，人工智能技术会挑选出一些服装组成部分，然后由我们的设计师团队利用它们设计成一件服装，现在，我们把人工干预降低到了零。”通过利用来自时装网站、社交媒体的数据和客户数据，人工智能设计师能创作“服装技术规格”，由裁缝师傅根据尺寸缝制服装。

Flipkart一支25人的数据科学家团队，也在利用人工智能技术，研究客户以往的购物行为，以更精准地预测他们未来的购物行为。

Flipkart产品管理副总裁拉姆·帕帕特拉(Ram Papatla)向《印度商业线报》表示，“如果客户搜索跑鞋，我们将根据客户以往的购物信息，只向他(她)显示喜欢的品牌、价位和样式的跑鞋信息，使购物过程更快捷、流畅。”

据帕帕特拉称，随着Flipkart规模的扩大，它还利用聊天机器人帮助用户，提醒他们优化搜索关键字，帮助他们更快地找到问题答案。聊天机器人利用了自然语言处理技术。

Flipkart认为，对人工智能和机器学习的重视，将有助于它在小城镇和农村地区业务的增长。

其他目标是推出一种出租模式，客户可以把旧型号手机更换为新型号手机，然后以分期付款方式支付差价。自2016年年底以来，Flipkart首席技术官拉维·加里基帕蒂(Ravi Garikipati)及其团队，一直在利用机器学习技术构建信用评估模型，为出租模式提供支撑。