Uber 的秘密武器是一票經濟學家

Uber 在內部設立「研究和經濟(Research and Economics)」部門,同時讓經濟學家的研究成功融入到公司的產品設計、戰略設計以及政府遊說支持中,就如同魚幫水、水幫魚一樣。
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REUTERS/Thomas White
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本文來自合作媒體 iFanr,INSIDE 授權轉載

一個下雨的週六夜裡,你剛和朋友吃完飯,拿出手機,打開 Uber,首次發現它居然說因車輛不足,價格得上漲 1.3x 倍。當時的你,是按下了「接受」按鈕,還是選擇「多等幾分鐘」?

你也許已經忘了當時的決策,但那個數據對經濟學家來說特別珍貴,因為它們清晰地記載了交易時間、地點、價格以及當時的供需情況。《魔鬼經濟學》作者、美國經濟學家 Steven Levitt 曾說:

從很多方面來看,Uber 呈現了經濟學家理想中經濟應有的模樣。

這樣精確豐富的數據於經濟學家來說猶如瑰寶,但更重要的是,Uber 愛這些經濟學家就如經濟學家愛這家公司帶來的寶貴數據和實驗機會。

Uber 不僅在內部設立「研究和經濟(Research and Economics)」部門,同時讓這些被稱為「Ubernomics」的經濟學家的研究成功融入到公司的產品設計、戰略設計以及政府遊說支持中。Quartz 撰文介紹了這群鮮為人知,卻對 Uber 發展相當重要的人群。

經濟學家都愛 Uber

2016 年,Steven Levitt 通過分析 UberX 2015 年上半年在芝加哥、洛杉磯、紐約和舊金山所產生的 5400 萬筆交易數據,繪制出基於真實數據的需求曲線

我們都學過微觀經濟學的「需求曲線」——在其它條件相同時,產品的價格越低,需求會越大,反之亦然。

由於從來沒人能夠準確記錄「其它條件」的改變會怎樣影響人們需求對價格的敏感度(譬如,原本叫車回家只要 150 元,今天下雨漲價到 200 元你接受嗎?300 元呢?),所以需求曲線一直是個「概念性」模型。

直至 Uber 推出溢價算法,讓類似的消費者對不同價格做出選擇,得到了所需的實際數據。你們每一下的「接受」和「多等幾分鐘」都為經濟學家瞭解人們對價格的接受預期作出貢獻。

據統計,Uber 擁有超過 300 萬名司機,全球來說,每天將產生 1500 萬筆交易數據。QZ 在文章中寫著:

Yahoo、Google 和 Uber 等公司能夠提供的數據量,是十年前經濟學家們做夢都求不來的。

科技公司裡的經濟學家是怎樣一個存在?

需要說明的是,Steven Levitt 並不是受聘於 Uber 的經濟學家,但他對於需求曲線的研究的確是和 Uber 自家的經濟學家合作完成的。

Ubernomics 向來保持低調,廣泛研究消費者體驗、測試新功能和激勵措施、根據 Uber 公共政策需求提供支持材料,以及生產經過同行評議和可在權威刊物上刊登的研究。

2015 年,當美國政府官員譴責 Uber 的溢價是「價格欺詐」時,Uber 的首席公共政策和法律經濟研究負責人 Jonathan Hall 引用了一篇研究報告,指出 Ariana Grande 在紐約開演唱會時,溢價是如何驅動司機前往需求最大區域。

此外,Hall 和前歐巴馬顧問 Alan Krueger 的研究則通過展示司機「可當自己的老闆」「安排自己的行程」來支持「Uber 只是司機的代理人,司機不是公司正式員工」一說。

更隱形的影響是,Hall 和 Krueger 的研究已被數百篇研究論文所引用,影響力在默默地擴散。

科技公司對經濟學家的「現代商業」需求也許是從 2002 年經濟學家 Hal Varian 和 Google 合作後才興起,但經濟學家如今在科技公司中的位置已經變得非常多元。據美國經濟學家兼微軟長期顧問 Susan Athey 分享,目前經濟學家在科技公司中主要負責 4 個方面的工作:

  • 微觀經濟學方面問題,譬如價格設置和產品設計問題,研究產品是如何影響用戶
  • 公司發展策略問題,包括對產業的研究以及對收購、合併等行為的評估
  • 公共政策問題(知識版權、隱私、數據安全等),Uber 拿研究報告去遊說各地政府就是一個例子
  • 法律和政府監管問題,協助企業面對反壟斷和競爭等領域的挑戰。

此外,Athey 指出,還有不少年輕的經濟學家會在科技公司裡擔任資料研究員和產品經理,因為他們更擅長於使用觀測數據和設計實驗。

近 10 年來,科技公司的創新速度一直領跑著政府政策的發展速度,這為經濟學家提供了發揮小宇宙的空間。

經濟學家甚少能夠在觸及如此多人的產品和平台中體現自身價值,這讓人非常振奮!和給數百位學者提供可引用的研究論文相比,我的工作可以影響整個經濟。

Athey 通過郵件對 Quartz 說。而對於 Ubernomic 來說,重要的任務是建造證據體系,並圍繞這個體系建立全球政策框架。在 QZ 看來,Uber 在這方面做得很好:

Uber 高品質的數據吸引來學術和研究人才,他們將為公司撰寫提高聲譽的研究報告,並吸引更多研究人員來撰寫這方面的研究論文,提高公司政策合理性。

爭議,一直都沒停過

今年 3 月,MIT 發佈了文章指出 ,Uber 和 Lyft 的司機每小時只能賺 3.37 美元,遠低於最低薪酬。

沒過多久,Hall 就在 Uber 的官方部落格回擊該研究,稱 MIT 為「Mathematically Incompetent Theories(數學算不好理論)」,並獲得了 Krueger 和耶魯大學經濟學家 Judy Chevalier 的支持。

事實證明,MIT 發佈的研究確有缺陷,隨後他們也將研究數據從 3.37 更正為 8.85 美元/小時。但該研究負責人 Stephen Zoepf 對事件的後續評論同樣值得深思:

透明度和可重復性是學術研究的基礎。Hall 和 Khosrowshahi 的評估所暴露的,是一份我在沒有公開乘車數據,以及除 Uber 自家分析外缺乏第三方獨立研究下進行的一次假設。

當然,這不是 Uber 一家才有的問題。

一組經濟學家已經不再是任何人的「秘密武器」。所有大公司有自己的(經濟學家)團隊。

O’Reilly Media 創辦人 Tim O’Reilly 說道。正如前文所及,Google 就曾在 Hal Varian 的幫助下打造出最賺錢的 AdWords,而 AirBnb、Netflix、Pandora 等公司每周也在尋找新經濟學家來合作。從某個層面來說,受聘的經濟學家也是公關團隊的一部分,以專業論文來為公司說話,為公司建設軟實力。


智慧照護新革命!AI 機器人成為智慧醫療助手

高齡化浪潮來襲, 2025 年台灣將步入超高齡社會,65 歲以上人口佔比超過 20%。高齡化加上少子化,衍生勞動力短缺不足,經濟部工業局推動「電子資訊智慧製造服務系統推動計畫」,加速服務型機器人產業發展,借鏡日本智慧長照現況,把科技導入照護場域,提升更好的生活品質。
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日本是全球高齡化程度最高的國家,而台灣高齡化的腳步愈來愈快,僅剩不到 5 年的時間準備。因應長期照顧與醫療照護需求,各單位紛紛投入 AI 應用服務,解決人口結構改變問題。綜觀以 AIoT(物聯網 + 人工智慧)為核心的智慧醫療趨勢,可輔助醫療流程、節省人力成本,更提升照護服務效率,為高齡化社會帶來了新的解方。

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台日照護機器人交流會邀請各界分享照護機器人開發與應用案例與經驗。

人工智慧產業前景看好

人類壽命越來越長,智慧醫療正逐步顛覆傳統醫療模式,從遠距醫療、機器人、物聯網到穿戴式裝置,龐大潛在商機吸引國際科技大廠投入。台灣醫療服務水準居亞洲領先地位,尤其是資通訊科技實力鏈結全世界,創新能力與解決方案屢屢獲得市場矚目。當人工智慧遇上健康醫療,擴展未來醫療的無限可能,對社會大眾都有切身影響,不僅引領新一波商業浪潮,也創造出更多的照護服務模式。

醫療與科技結合,帶來新變革也帶動數位時代轉型新契機,未來將有更多關於智慧醫療的布局,解決人口高齡化的社會問題。從另一個面向來看,人口快速老化促使長期照護需求,服務人力是建置完整體系的關鍵因素,衛福部在政策面不斷調整適當的滾動式管理。目前長照 2.0 擴增老年照護服務,以及任何年齡的失能身心障礙者,從長照人力需求來說,缺工現象嚴重,照護機器人將成為醫療、長照的主力。

台日照護機器人交流會

為提供台灣照護場域導入智慧科技之契機,在經濟部工業局指導下,服務型機器人聯盟與台灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟於 5 月 6 日攜手舉辦「台日照護機器人交流會」,邀請各領域專家分享實務現況,作為研發製造與場域運用參考。經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,隨著科技迅速發展,智慧醫療創新服務產業生態系逐漸茁壯,5G 落地、AI 應用更多元,機器人正在改革醫療世界。

圖2_經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科
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經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科技能解決照護人力議題。

「台灣和日本一樣,面臨急速老化的超高齡社會,因此對於熟齡及身障者的照護非常重要。呼應長照 2.0 政策,應用科技打造更多元化、人性化的服務,AI 及智慧機器人的運用更是未來顯學。」林青嶔簡任技正分享觀點,這場交流會聚焦台日相關經驗分享與討論,加速業者與國際連結。台灣具有精密機電與 ICT 產業供應體系的優勢,發展機器人科技的腳步正迎頭趕上歐美日等國家,尤其是服務型機器人產業,將是台灣製造業的明日之星!

圖3_因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。
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因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。

促成更多元的服務應用

透過「台日照護機器人交流會」,日本 ATA 協會五島清國部長、日方企業 Reif 與 Whill,以及台方微星科技、全智通機器人、福寶科技分享照護機器人的開發與普及應用現況,透過創新科技解決照護難題。照護機器人的開發,必須掌握使用者需求、符合未來照護趨勢,再藉由實體實驗場域的調校,完美融入生活當中。微星科技、全智通機器人、福寶科技旗下的產品已分別應用於物流、醫療、清潔等領域;因應新冠肺炎疫情的「低接觸」服務型態需求,更加快普及速度。

圖4_日本ATA協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。
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日本 ATA 協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。

服務型機器人的創新應用在不同領域逐漸成形,經濟部工業局透過政策資源、科專計畫等大力推動服務型機器人產業化,協助企業轉型發展機器人新事業動能或新創公司設立,包括微星、東元、佳世達、凌群等企業。另外,2018 年成立的「服務型機器人聯盟」,由資策會服創所與台灣智慧自動化與機器人協會(智動協會)合作發起,結合政府及民間力量整合產業鏈上中下游資源,共組國家隊搶攻國內外市場。

服務型機器人聯盟今年度規劃「2021 ROBO COM 蘿蔔控」創意實證競賽,延續場域實證的精神,擴大研發能量及市場化企圖。聯盟持續引入資源,推動機器人業者和學研團隊合作,展開技術及實務交流,共同激盪具市場潛力的創新方案。


 「2021 ROBO COM 蘿蔔控」服務型機器人創意實證競賽資訊

  • 報名期間:即日起至 5 月 15 日
  • 競賽期間:6 月 15 日 - 9 月 30 日
  • 報名資格:不限年齡、學生團隊、社會人士、非營利組織、地方社團乃至公司行號都可組隊報名
  • 組隊資格:接受個人挑戰或多人組隊,團體至多6人

立即前往活動報名頁面了解更多!

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