berita

Menanggapi puncak arus penumpang musim panas, Kota Terlarang memperkenalkan model algoritma AI untuk mengidentifikasi "calo"

2024-08-21

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Menjelang berakhirnya musim panas tahun 2024, jumlah wisatawan musim panas melonjak, dan "calo" juga mulai mengambil tiket secara online, menyita sumber daya tiket, dan mengganggu tatanan normal kunjungan. Untuk memastikan keamanan warisan Kota Terlarang, peninggalan budaya dan penonton, dan untuk menyediakan lingkungan kunjungan yang nyaman dan baik bagi wisatawan, Museum Istana telah menerapkan langkah-langkah penerimaan terbatas reservasi sebesar 40.000 orang per hari dalam beberapa tahun terakhir, yaitu juga daya dukung yang dapat ditanggung oleh Warisan Dunia Kota Terlarang. Sejak memasuki liburan musim panas, Museum Istana telah secara aktif merespons puncak arus wisatawan di Beijing dan telah mengambil banyak tindakan dalam pengelolaan tiket, manajemen keselamatan, dan penerimaan terbuka.

Platform Reservasi Tiket Kota Terlarang

Bagaimana cara mengidentifikasi “calo” secara efektif?

Untuk mencegah "calo" mencuri tiket dan menggunakan mesin untuk menggesek tiket, Kota Terlarang terus mengoptimalkan sistem tiketnya, terus meningkatkan upaya pencegahan teknis, dan meningkatkan tingkat perlindungan keselamatan. Pada saat yang sama, orang yang berdedikasi akan bertugas setiap malam. Setelah pelepasan tiket dimulai pada pukul 20.00, jumlah tiket akan dikeluarkan secara manual secara perlahan tingkat keberhasilan, dan meredakan kecemasan penonton; di sisi lain, memperpanjang waktu pelepasan tiket dapat secara efektif menjamin waktu bagi grup tur inbound dan penonton luar negeri untuk membeli tiket di situs web multibahasa, dan meningkatkan efisiensi pembelian grup tur inbound dan wisatawan individu. tiket.

Dalam tiga tahap sebelum, selama, dan setelah pembelian tiket, Kota Terlarang menggunakan teknologi pertahanan mendalam untuk mengidentifikasi "calo" secara real time, mengidentifikasi risiko pada "tingkat milidetik" bagi pengguna yang telah melakukan reservasi, dan memberikan penilaian Hasilnya, terutama mengandalkan teknologi identifikasi perangkat tepercaya, mesin pengendalian risiko cerdas dan model algoritma AI serta kemampuan lainnya telah membentuk sistem pengendalian risiko yang mengintegrasikan lalu lintas, akun, dan perangkat.