早晨，一打開門，一台無人飛機已經降落在門口，這是購物網站寄來的包裹，裡頭是你孩子下個月的尿布，和老婆的電動牙刷刷頭，這是你正想下單的產品。 開車準備去上班，汽車秘書顯示出不塞車的路線，並順便通知：「偵測到本月開車里程數低，所以保險公司剛把保費調降三成 。」 進入公司，一打開電腦，一封e-mail通知你，從今天起你要調整職務了。因為電腦根據你的薪資、績效和產業趨勢計算，你應該「轉型」到新專案單位。 下班後打算去參加例行的紅酒聚會，才叫車、還沒開口，司機已經知道你要去哪。 這不是天方夜譚，而是亞馬遜（Amazon）、通用汽車（GM）、微軟與出租車公司Uber，正在做的事。 這些改變，都源自於大數據（Big Data）。現在，正是我們搞懂這個似懂非懂趨勢的最佳時機。 原料：人類的一舉一動打卡足跡、購物紀錄，變挖不完的金礦 大數據，顧名思義。當我們使用Google搜尋資料、刷信用卡、使用手機、上臉書打卡、上網購物??，所有的行為就構成了數據資料，自動上傳到網路上的資料庫內。專家從這些巨量的資料中找出關聯性後，商人就能推測出我們下一步想買什麼，醫生可以預測我們何時會生病，汽車維修商比你更早知道，你的車何時會故障。 有關大數據的傳奇陸續傳來。上半年，德國隊靠它擬定戰術，贏得世界盃冠軍；現在，面對伊波拉疫情，全球政府也是靠它，結合飛機航線加上手機移動資訊，去預測疫情的蔓延地圖，以做出防範。 《經濟學人》說它「比你更了解你自己！」美國歐巴馬政府定義它是「二十一世紀的新石油」，是「挖不完的金礦」。 連台灣今年最熱的議題：機器人與物聯網的崛起，也跟它有關。顧問機構麥肯錫直指：「到了二○二五年，它是支持物聯網、機器人等十二項、商機高達三十三兆美元（約合新台幣一千零二十兆元）新興產業發展的基礎工具。」 但，此時此刻我們該好好認識它的原因是，全球百大企業，已經準備好了，要比我們更了解我們自己。簡言之，這不只是個科技變化，而是預告：我們的生活、工作、教育孩子的方式，甚至是我們的荷包，都將迎來一場革命。 提煉：全球廠商都準備淘金從賣飛機到賣玩具的，都靠大數據賺錢 萬聖節前夕，我們飛往美國，走進田納西州，見證一場盛會。 這場盛會，是全球資料倉儲龍頭，也就是大數據龍頭廠商天睿（Teradata）所舉辦，一週內，在這個擁有八萬二千座農場、以生產農牧產品著稱的美國南方大州裡，湧進四千多位來自各行各業的商業人士。 從波音、寶僑（P&G）、eBay、華納兄弟、全球最大商務社交網站領英（LinkedIn）、福特汽車、7-Eleven、奈飛思（Neflix）到玩具反斗城等，都名列其中；台灣方面，從宏達電到4G剛開台的遠傳、台灣大與銀行業者如土地銀行、彰化銀行，都沒缺席。 從製造飛機的到賣玩具的，所有人一起鑽研，如何靠大數據賺錢。例如有三億用戶的領英，已可透過用戶資料，與他們更換職業頭銜的軌跡，比使用者更快「算」出自己下一份想換的工作是什麼，這可以讓各企業提前「挖角」他們。甚至，企業主還可以透過這個平台，跟蹤有多少員工跳槽到競爭對手的公司，以評估自己在業界的競爭力。《經濟學人》評論，它將掀起全球勞動市場革命。 「還有台灣的台積電，」天睿執行長科勒（Michael Koehlor）接受本刊專訪時說，連製造業也正在應用，它們透過大數據算出製造流程可能出現的瑕疵處，只要提升一％良率，跟對手三星比，就是能否爭取到數億美元訂單的關鍵。 就像當年的舊金山淘金潮一般，不同領域的人從四面湧來，只是這次淘的「金」，是看不見的數據。 即便我們走回台灣，也看到統一超商忙著計畫用人臉辨識技術，掌握每個客人的真實面貌；雖然印刷廠被視為夕陽產業，但全台傳單、名片印刷市占超過四成的健豪印刷廠，卻一口氣要徵八個擁有碩、博士學歷的大數據系統工程師。 「不做大數據，企業恐怕無法存活！」科勒的結論，有點驚悚。但根據麥肯錫的預測，擁抱大數據的零售業者，能比同業多出六成獲利，優勝劣敗，確實將因此定出。 效能：比傳統抽樣調查準聽數據的話，老闆下決策不再憑直覺 為什麼所有人都選擇此時擁抱它？ 一個關鍵數字，可以說明一切。人類幾十年來都在創造資料，但是，過去兩年來，人類創造的資料量，占人類史上總資料量九成。 大量數字集結，改變人類有史以來做決策的邏輯。以前，我們透過抽樣與樣本調查，去推測後續可能發生的事，用直覺做決策。 現在，我們隨身攜帶的智慧型手機，就像一個一個「情報發射站」，隨時把你我的資訊發射出去。瞬間，廠商可以看到所有消費者的樣貌與喜好，不再需要樣本與抽查，因為整個「母體」的資訊一次浮現。 你我，都是個獨立的數據「製造商」，平均下來，我們一個人現今創造的資料量，相當於三百二十座全世界最古老的圖書館——亞歷山大圖書館的資料規模。 足夠龐大的母體，讓廠商預測準確度，越來越高。 美國電子商務龍頭亞馬遜因此擁有「預判發貨」的能耐，能在你下單前，就把貨物準備好發貨。該公司的判斷依據，除了你過去的購物清單、搜索紀錄、心願清單，以及滑鼠停留在商品頁面上的時間外，其透過累積逾三億用戶的交易資料，讓它能精準推算，跟你類似喜好的消費者買了什麼，而這很可能也會是你想買的商品。 目前，在亞馬遜網站中，有三分之一的購買行為，都是因系統推薦而成立。 顛覆計程車產業的叫車服務商Uber也宣稱，它可以在上車前就知道你要去哪裡，準確率達七五％。因為它建立了一套演算法，把超過三千名舊客戶的乘車路線，包含上下車地點、搭乘時間、最常去哪裡等資訊，都做了「標籤」，藉此推算出乘客準確的下車地址。 齊全的母體資料，讓廠商的淘金路徑越來越多。 例如，當我們的汽車都有電腦後，保險業者就可以從電腦儲存的數據看出，這位使用者常跑的路線、開車習慣（煞車和踩油門頻率）、零組件耗損程度等，提供客戶保單價格。愛飆車的，保單價格會提升，保養次數多的駕駛，則可享有低價保費。保單規格從現在的幾種分類，驟增為成千上萬種。 停車場業者可以從車輛數據看出最好的設點位置，因為它會顯示，這個城市的車子，最常在哪裡繞圈尋找車位；家電業者會搶著跟汽車商買數據，因為最理想的狀況是，當車子往家裡路線開的訊息上傳時，家中冷氣已經準備好打開，電鍋自動啟動，等著主人回來吃熱騰騰的飯。 在本刊專訪《大數據》作者麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger）的眼裡，大數據，已成為未來企業除了人才與設備、土地外，最重要的生產要素。 進化：變企業和國家「隱形資產」阿里巴巴靠它創8.8兆市值，美國靠它救經濟 這個在財報的資產負債表裡看不見的「隱形資產」，價值有多驚人？剛創造全球最大購物日的阿里巴巴集團，就是最好的例子。 攤開阿里巴巴的財報資料，截至今年九月底，其設備等有形資產約人民幣八十六億元（約合新台幣四百三十六億元），但其市值卻高達新台幣八兆八千億元，這中間兩百倍的差距，多數是大數據的價值。 國際法人看好它，就是因為它掌握了五億用戶的消費習慣與金錢實力。掌握這些資料，它可與基金公司合作，個別推薦基金；能自己當銀行，小額貸款給消費者；當一般銀行要花兩週徵信，該集團不用一分鐘就能做出評價，壞帳率還比其他銀行低。 「大數據應用將是驅動美國經濟成長的動力，應視為國家新資產。」白宮報告也直指它對美國的重要性。 挑戰：亦邪亦正的存在它能讓人致富，也可能變隱私小偷 廠商看到的是淘金機會，但這對我們的影響極為深遠。先談生活，我們將因大數據而享受便利性。以前，不論男女身高，一種病症大概就是吃同一顆藥；但未來，藥廠可以追蹤你的病史，打造一顆你專屬的藥，不再出現用藥過度或過少的問題。當然，你的隱私權也就此一去不回。亦正亦邪，是它最好的形容詞。 再談工作， 第一百一十頁的革命表就透露出，它會挑戰我們現有工作的價值。如《富比世》（Forbes）以「華爾街的叛徒」為文，報導三十歲的納德勒（Daniel Nadler）所開發的「選股搜尋引擎」，可讓大家像用Google搜尋一樣，找出會漲的股票。「分析師將失業」、「對沖基金優勢全失」是媒體們對此事的評論。 我們的財富也可能洗牌，投資市場的風向球正改變，掌握最多「資訊流」的公司，市值不斷提升。在中國，阿里巴巴市值是國內第一大石油公司中石化的一．九倍；在美國，才掛牌兩年多的臉書，因為其每個月活躍用戶數超過十三億，現在市值已遠高於豐田汽車、可口可樂。 不管喜歡或反感，巨輪已在滾動，我們只能選擇以更開放的心態去面對它。 當公司的人資長有一天被電腦取代，決定我們何時該升遷、偵察出我們何時會職業倦怠（惠普已實行）；當電腦跑出的數字遠比人類推測準確，我們的直覺判斷與決策，還有意義嗎？ 這是麥爾荀伯格最常被挑戰的問題，但他卻告訴我們，接下來大家要比的，正是人的想像力、冒險力與雄心壯志。假設當年福特汽車的創辦人亨利．福特（Henry Ford），僅靠大數據去推算客戶要什麼，得到的答案也只會是「一匹更快的馬，而不是汽車」。 大數據，就像當年的指南針、現在的望遠鏡跟雷達，它是幫助我們看更清楚的工具；但能否在大數據時代中航行更遠，取決於人的想像力與冒險心。認識它、了解它，態度對了，你就有更多勝出機會。 【延伸閱讀】它們能「算」出你的下一步！ 下週要買的日用品、下一季喜歡的衣服?? 現在，當我們滑手機、上網搜尋，甚至刷卡血拼的同時，就在製造大量數據。 而專家與企業們，透過這些數據「挖掘比對」，能做到的事，遠比你想像的多！ ■星巴克算出你想在哪喝咖啡利用數據平台，請當地合作夥伴填入附近零售商圈、車站及人口分布圖，決定在哪裡開店 ■美國航空推薦你會埋單的機票將1億名會員分類，設計個人化產品和廣告郵件，網站點擊率增加2倍，每年挹注營收數百萬美元 ■Uber知道你想去哪裡追蹤乘客慣去地點，預估搭車目的地，準確度已達75% ■亞馬遜知道你購物車少了什麼取得「預判發貨」專利，能預測你將買什麼，在你下單前就備好貨，確認訂單後就寄出包裹 ■Zara知道你適合穿什麼在紐約旗艦店每件衣服植入RFID，蒐集客戶試穿資訊，用以開發新品與改善用戶體驗，幫助增加30%銷售量 ■Google預測流感何時發生結合線上搜尋趨勢，準確預測流感，可提早示警；比美國疾病管制中心早7～10天 ■Netflix推薦你會迷上的電影分析觀眾習慣與評價，用以製作或推薦影片，自製劇《紙牌屋》被稱為「數據革命」的代表 ■DHL規畫不塞車路線從社群網站、天氣預報、新聞等抓取資料，分析是否有龍捲風、罷工活動等，決定是否重新規畫寄送路徑 ■惠普算出你會職業倦怠蒐集35萬員工薪資、工作評價、調職情況等資料，算出「離職風險」，省下員工離職成本達3億美元 ■花旗給你會賺的投資組合引進超級電腦，幫客戶分析最佳投資商品與建議，引起華爾街與銀行界跟進 ■BMW知道你車子何時會壞管理汽車數千項設定，能預警客戶提前維修車輛；每年省下3,000萬歐元維修成本 整理：顏瓊玉、蔡靚萱、莊雅茜 【延伸閱讀】大數據為何暴紅？ ■2年來，人類創造的數據量，占過去總和的90% ■現在，1分鐘內人類製造了：Google搜尋29萬9,520次臉書按讚339萬2,740個e-mail寄出2億2,1180,570封蘋果App Store下載4萬1,210次Google Play下載8萬0,340次 ■2020年，數據量會比2010年大50倍，將有500億個互聯設備在蒐集數據 ■2025年，物聯網、機器人等12項產業商機約新台幣1,020兆元 資料來源：《大數據》、麥肯錫、顧能、《華爾街日報》、Cisco、objectivity、Penny Stocks、wirpro 整理：顏瓊玉、蔡靚萱 【延伸閱讀】它讓那些行業更有競爭力? 2020年預估前5大大數據受惠產業 ■零售業生產力提升率（％）：49商機（億美元）：96 ■顧問業生產力提升率（％）：39商機（億美元）：50 ■航空業生產力提升率（％）：21商機（億美元）：43 ■建築業生產力提升率（％）：20商機（億美元）：42 ■食品製造業生產力提升率（％）：20商機（億美元）：34 資料來源：《大數據》、麥肯錫、顧能、《華爾街日報》、Cisco、objectivity、Penny Stocks、wirpro 整理：顏瓊玉、蔡靚萱 【延伸閱讀】它如何幫人類變更強？ 以前：抽樣調查樣本1/1000，不夠精準》現在：一次看透整個母體 以前：只能線性推論因果關係》現在：事物之間的關係全面串聯 以前：依賴專家解讀，主觀來下決定》現在：數據告訴你該做什麼決策 資料來源：《大數據》、麥肯錫、顧能、《華爾街日報》、Cisco、objectivity、Penny Stocks、wirpro 整理：顏瓊玉、蔡靚萱 【延伸閱讀】從小黃司機到華爾街分析師，飯碗都受到威脅！ ■Coursera→家教老師 全球最大線上教育平台，擁750萬用戶，能算出學生常錯的問題、犯錯原因為何，依個別狀況調整課程順序；越來越多學校要求學生在家上網上課，實體課堂僅練習與討論。BBC說它將掀起教育革命！ ■餘額寶→基金經理人 分析支付寶3億用戶資料，精算其消費、現金使用習慣等，1年內吸金人民幣5,410億元，竄升全球第4大貨幣基金 ■Uber→計程車司機 追蹤乘客慣去地點，預測乘客搭車目的地，2014年6月預估市值182億美元，改變300年計程車產業的規則 ■選股搜尋引擎→股市分析師 讓大眾像使用Google搜尋一樣，找到下一檔會漲的股票，衝擊分析師專業。《富比世》稱發明者30歲的納德勒為「華爾街的叛徒」 ■運動感測器→足球隊教練 今年世足賽，德國隊讓球員穿上裝感測器的球鞋和護具，蒐集踢球瞬間速度、衝刺次數等資訊。未來運動界最值錢的教練變成了電腦 ■LinkedIn→獵人頭專家 分析全球3億多用戶，算出他們下一個想跳槽的工作，供企業挖角人才；《經濟學人》說它引發全球勞動市場革命 ■常春藤入學保證班→求學顧問 前對沖基金分析師馬振翼創辦，用數千名曾被常春藤名校錄取與拒絕的學生檔案，研發一套演算法，包括學生高中成績、課外活動、移民背景等，算出學生錄取率並給建議，要價新台幣1,800萬元 整理：顏瓊玉 【延伸閱讀】當隱私變賺錢工具，世界需要新規則 一個擁有一百二十萬個抑鬱症患者服藥訊息的數據庫，每個名字賣九．五美分；一個擁有九十萬個性障礙患者名單的數據庫，每個名字賣十八．五美分……。 這是《彭博商業週刊》一篇討論美國人隱私權價值多少錢的文章，所揭示的「報價」。當大數據時代來臨，美國已出現一千四百多家「數據經紀公司」，正在販賣我們的隱私；為了更精確的投放廣告，美國企業二○一二年共花費約七十億美元購買個人資訊。 這將造成二十一世紀的資訊大亨崛起，就像是十九世紀的鐵路大亨跟鋼鐵大亨一般，現在掌握你每天的行程（行事曆）、交友圈（通訊錄）、生活內容（電子郵件）甚至是工作秘密（雲端硬碟）的Google，成為最需要提防的壟斷霸權。 我們很難脫離大數據的生態圈，因為這是享受免費服務的代價。但是不代表我們不能有作為，根據麥爾荀伯格的說法，就像二十世紀各種財務資料大量湧現，因此出現會計師和審計師，現在，應該要有專業的演算專家身分出現。當我們感覺到隱私被不當侵犯時，可以請教專家，甚至上訴爭取權益。 當隱私被剝奪，成為商人獲利材料，麥爾荀伯格認為，我們不是只有束手無策這條路，現在，是建立新規則的開始。 （文●顏瓊玉） | ||||
| ||||||
Fed 由哪些人組成？① 為防止權力壟斷，保持獨立，採合議制② 主要有7名理事（governor），由美國總統提名，經參議院同意後任命，目前缺額2名③ 總統提名其中1人為主席（現任葉倫，前任即柏南奇），任期4年，可連任④ 另6名理事任期長達14年，不得連任⑤ 轄下有12家地方聯邦準備銀行（以下簡稱分行），各設總裁及理事，提供即時資訊和民情 怎麼做貨幣決策？① 最重要決策組織是聯邦公開市場委員會（FOMC），由12人組成，決定聯邦基金利率，調控資金借貸成本② 每年召開8次例行會議③ 表決時1人1票，為「記名投票」，主席通常投給原本已居多數的一方 * 召開FOMC會議● 固定班底8人：Fed主席、6名理事、紐約分行總裁● 輪替成員4人：由紐約分行以外的11家分行總裁輪流 如何制定利率？如果調高利率，通膨、就業率會降低，導致蕭條；如果調降利率，通膨、就業率升高，卻可能泡沫化。因此須召集會議，視市場變動調整，以維持平衡 當利率上升 ↑ 就業率下降↓(企業利息負擔重，賺錢變難。可能容易倒閉，更不想招募員工) 通膨下降↓(民眾不敢花錢，東西開始跌價。恐引發通縮甚至大蕭條) 當利率下降 ↓ 就業率上升↑(企業貸款容易，開更多公司，大舉招募員工) 通膨上升↑(錢變薄，物價高漲，恐引發資產泡沫) 聯準會的由來：1907年華爾街崩盤後，出現銀行倒閉潮，為統整美國金融體系，1913年成立聯邦準備理事會（Federal Reserve System，簡稱聯準會或Fed），地位等同中央銀行 ■ 操作手法：① 公開市場操作、調控存款準備率、非傳統貨幣政策如QE等② QE使Fed資產負債表擴大，到去年底總資產約新台幣141兆元，創歷史紀錄 ■ 主要目的：① 降低失業率② 穩定物價 ■ 執行單位：① 由紐約分行執行，方式包括購買或賣出公債、抵押債券等②每年獲利均須上繳國庫，2014年Fed上繳約新台幣3兆元，創歷史紀錄 【同場加映】柏南奇如何操作QE？ 貨幣量化寬鬆政策（QE） ■ 透過訊息管道：官方談話，決定利率預測值■ 透過投資組合管道：買進公債、抵押債等產品QE1 2009年3月18日，買3千億美元公債、7,500億美元房貸抵押債券（MBS）、1千億美元政府擔保機構債券QE2 2010年11月3日，買6千億美元公債QE3 ● 2012年9月13日，在失業率改善前，每月買400億美元MBS ● 2012年12月12日，每月加碼買450億美元公債 | ||||||
|
時代》雜誌：5年內，全球將進入「生物經濟時代」 預估產值近500兆元，是資通訊硬體（泛IT）3倍！ 2020年全球近9成人口皆可上網，泛IT發展飽和，將難有爆發性成長！ ●為什麼它會出現？因2030年地球總人口數達83億人，將有生存危機！ ●為什麼它如此重要？因它能提供更多活下去的解方！．透過生物技術結合電子、電腦、軟體、網路、通訊、材料等．能與各產業如醫療、健康、農業、工業、能源、環保、生態等結合．未來它將滲入你我生活各層面 ●未來這3大產業，在台灣含金量最高（2020年台灣生物經濟產值預估） 1. 醫療健康：讓人活得更久1.7兆元說明：透過處方、病人的行為紀錄、遺傳數據、長期健康結果比對分析，做出最有效與安全的治療。 2.農業：解除食安問題6,000億元說明：生物分子篩選工程助人吃得更有機能性，如有抵抗力、不怕寒冷等。新保健食物是由植物或海洋萃取物生產，而非化學原料組成。 3.工業：告別髒氣體7,000億元說明：人類開車是用微生物提煉的燃料，因此PM2.5會消失。 未來世界，它將無所不在 遺傳工程將預判你出生該吃什麼藥才不會生病 石化燃料消失，你呼吸的空氣中沒有PM2.5 你待的企業，使用的是清潔製程，不會有職業傷害 你使用的手機，每一個零件都可回收再利用 基因篩選取代基因改造工程，不用擔心吃到基改牛肉或黃豆 癌細胞轉移解密，標靶性化療對症下藥，治療癌症不再痛苦 整理者 顏瓊玉 | ||
不要的手機若能有好歸宿，消費者也受益，的確是經濟又環保的好事。 不過，根據遠傳電信估計，二?一五年台灣銷售八百五十五萬支智慧型手機，僅約三十萬支透過電信商、通訊行收購，或藉由網路交易方式銷往國內、外二手機市場。 也就是說，台灣一整年賣出的智慧型手機，最後流向二手機市場的比率只有三?五％，超過六成消費者寧願把舊手機放家裡占空間，也不拿去回收或賣掉。 台灣大哥大客戶開發暨手機行銷處副處長褚晏成也表示，不知道該怎麼賣舊手機、擔心個人資料外洩，則是降低消費者回收意願的主要原因。 舊機跌價速度快，平均兩週到一個月變動一次價格，不同品牌保值程度也有差。外觀、功能是否完好，更影響回收價格，我們一次整理二手機估價方式與避免個人資訊外洩方法，以及買二手機不可不知的檢查重點，提供讀者參考。 買方》拿到中古機， 5步檢查不可少 1.確認來源 是否為台灣銷售的手機，如果是海外購買，可能無法提供原廠保固 2.核對身分 每支手機都有一組IMEI碼，就像手機的身分證，若輸入「*#06#」顯示的IMEI碼和機身、外盒、保修卡不一致，很可能是改裝機或贓機 3.檢查外觀 是否有嚴重刮痕、破損，注意機身邊緣有沒有撬痕或變形，避免買到拆解過的手機 4.測試功能 檢查有無浸水，螢幕顯示以及相機、喇叭、通話、上綱等功能是否正常 5.清除資料 確保賣家清除個人資料，若有輸入密碼，須逐一解開 賣方》二手機估值，3步教你自我檢測 第1步:判來源 如果是水貨 -5000~5500元 恐有「鎖機」情形，無法更換本國SIM卡，恐須額外負擔解鎖費用，業者也可能不回收 第2步:看外觀 機身彎曲 -7500~8000元 若嚴重彎曲呈現凹狀，業者可能不回收 螢幕外觀 輕微刮傷 -1000~2500元 部分破裂 -3500~4000元 第3步:測功能 開、關機 -15000~17000元 無法正常開、關機，若主機板故障，業者可能不回收 通話、網路 -4500~5000元 無法通話、收不到訊號，若主機板故障，業者可能不回收 撰文者康育萍 | ||||