Uber разделит расходы на частную поездку и служебную командировку при помощи машинного обучения
Uber анонсировала новую программу под названием «Рекомендации по профилю» (Profile Recommendations), которая использует преимущества машинного обучения для снижения числа ошибок пассажира при переключении между личными и бизнес-счетами, когда тот пользуется сервисом и для частных, и для служебных поездок.

Нет ничего необычного в том, чтобы иметь оба типа счетов, и бывает, что человек забывает переключаться между ними, когда пользуется услугами Uber, утверждают в компании. «Используя машинное обучение, Uber может предсказать, какой профиль и соответствующий метод оплаты должен использовать сотрудник, и предоставить соответствующую рекомендацию», — сообщил в блоге Ронни Гурион (Ronnie Gurion), генеральный управляющий и глава Uber for Business, рассказывая о новой функции.
«Эта новая функция не только экономит время сотрудников и администраторов, но также сокращает задержки, связанные с проверкой отчётов», — добавил Гурион.
Uber также объявил о поддержке ряда программ для составления отчётов о расходах с целью упрощения интеграции с этими системами. В настоящее время функция интегрирована с программами Certify, Chrome River, Concur и Expensify. Начиная с сентября, в ней будет добавлена поддержка Expensya, Happay, Rydoo, Zeno от Serko и Zoho Expense. Всё это должно помочь владельцам бизнес-счетов более эффективно вести учёт расходов на поездки, одновременно интегрируя свои аккаунты со многими ведущими программами учёта расходов, чтобы без труда перемещать сведения из базы данных Uber в системы учёта компании.
Источник: 3DNews
Nvidia не планирует прекращать выпуск игровых видеокарт GeForce
Представлена открытая USB-плата с 3D-лидаром для роботов и гаджетов
Продажи PlayStation 5 достигли 100 млн консолей
В 50 млн световых лет от Земли вспыхнула сверхновая, видимая в небольшой телескоп
Утраченные устройства: по-настоящему карманный ноутбук HP Jornada 720
ИИ-система стоимостью $875 млн поможет управлять воздушным движением по всей территории США
[Перевод] TROS: как IBM хранила микрокод мейнфреймов в трансформаторах
Китайцы представили мини-ПК FEVM FNPH1 тоньше 2 см с 16 ядрами и мощной встроенной графикой за 135 тыс. рублей