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從韓國的大數據之殇,看技術的産業價值與功能價值

2019-09-24 16:11:12 钛媒體 分享

在 2017 年,韓國推出了一部票房極高的電影《被操縱的城市》,這部犯罪片描寫的就是反派人物如何通過操縱整個城市的大數據,來對普通人進行栽贓陷害。這部電影在當時的全球市場票房都表現優異。但提起韓國的大數據,人們卻隻能想起電影。

今年年中,韓聯社報道稱為經濟體制和生态系統創新搭建平台經濟,加速創新增長,韓國正在制定計劃,預計到 2023 年,在數據,人工智能(AI)和氫經濟方面戰略性地投資 10 萬億韓元,争取到 2023 年韓國能夠成為世界數據産業的領頭羊。

韓國在數據産業上開始加碼的原因,自然是因為自身的落後。2016 年韓媒報道,當年韓國大數據市場規模僅為 3.3 億美元(約合人民币 20.8 億元),遠低于中國的 26.7 億美元。

曾經雄霸移動互聯網的韓國,為什麼搞不定數據産業?

由于中國優越的數據産業現狀,其實被我們甩在身後的國家不在少數。為什麼需要将韓國單獨提出來呢?

原因在于,大多數國家在數據産業上落後的原因,是因為移動互聯網産業的落後。就像我們經常提到的,甚至在 2015 年,日本很多人還習慣用翻蓋手機,歐洲還有不少人使用着黑白屏幕的諾基亞。

但韓國的情況遠不是這樣。

提起韓國,我們會想到娛樂産業、車船制造、半導體等等産業。但往往會忽視一點,那就是韓國在移動互聯網上的發展。

由于三星和半導體行業帶來的近水樓台優勢,韓國在移動互聯網滲透上速度遠超其他國家。2010 年,寬帶就已經進入韓國超過 90% 的家庭,移動的連接數也超過了該國的總人口。在 2014 年,韓國一度成為了全球智能手機普及率最高的國家,普及率已經達到 73%,排名第二的英國僅有 62%,而美國隻有 56%。另據 StrategyAnalytics 的數據顯示,韓國智能手機用戶約有 67.8% 的人每年會更換一次智能手機,頻率之高也是全球榜首。在當時,韓國甚至還一度成為了中國移動互聯網軟件出海的重要目标市場。

另一典型案例是韓國的電商市場,因為城市密集,物流基礎成熟,韓國的電商産業起步很早。韓國第一家 B2C 電商 Interpark 出現在 1996 年,比阿裡巴巴還要早三年。後續的 B 類電商、C 類電商、社交電商等等模式也都逐一出現。

在移動互聯網軟件中,也有 Line 這樣來自韓國,風行半個東亞的産品。

如此看來雖然韓國在數據類型上可能不夠全面,但也算是先天條件優異,為什麼會落得今天這種需要追趕的境地呢?

财閥模式之下,韓國的大數據掌握在了誰的手裡?

韓國之所以會成為典型,是因為我們在這一案例中可以發現,一個國家在數據産業上的發展速度,很多時候不僅僅與通信基礎設施建設和信息化水平相關。

在上一篇讨論香港如何錯過互聯網時代的文章裡,我們提到過很多時候當某一國家或地區的經濟處于平穩運行的狀态時,往往會喪失技術創新的活力。

在這一方面韓國和相關也有很多相似之處,在輕工、化工、車船制造等等出口産業作為主要支柱産業的前提下,韓國的經濟彈性較低(數據顯示在 2012 年,韓國 GDP 出口占比達到過 56%。這遠高于高收入國家 31.2% 的平均水平)。這種情況下,自然很難發展創新。

但和香港不同的是,韓國擁有特色的财閥經濟——巨型企業、寡頭壟斷。于是我們能看到,韓國并非沒有技術創新,實際我們能看到像三星這樣巨頭企業,在很多行業上都都處于領先地位。但這種财閥模式,卻無法為數據産業帶來所需的活力。就拿電商行業來說,韓國兩大電商平台分别隸屬于 CJ 集團和新羅集團。

平台壟斷市場,财閥又壟斷平台。最後導緻這些财閥企業内部可能能夠很好的利用和挖掘數據,但是數據并不能被開放出來,更難被中小型企業獲取。最終讓大數據成為巨頭企業内部的一次技術升級。

還有一個問題是,因為開展信息化建設較早,韓國對于數據保護的法案設置嚴謹到了幾乎苛刻的地步,而且有很多法案的制定顯然是并不合理的。

2011 韓國政府頒布了 " 個人信息保護法 "(PIPA),對海外機構采集應用韓國數據進行了嚴格的限制,谷歌甚至還因此繳納 2.12 億美元的罰款。如果說這類法案隻是限制了海外企業對于數據産業的參與,像促進雲計算和用戶保護法則要求服務于公共機構的雲計算網絡必須與服務于公衆的網絡在物理上分開,給數據企業帶來不少硬件上的麻煩。而韓國從六十年代就開始實行的 " 保護地點信息法 " 和 " 韓國土地調查法 ",至今仍然在限制着 LBS 信息的獲取。

幾項原因相疊加,就導緻在韓國采集、應用、計算數據都變成了一件非常複雜的事,本身内部經濟活力就相對有限,又通過數據本地化政策阻隔了外部競争。最終導緻對于大數據的利用挖掘成為了巨頭企業的專權。

但這種專權真的能夠發揮出大數據的價值嗎?顯然不能。從不同維度挖掘數據,可以獲得不同的結果,但當企業 " 自産自銷 " 時,難免會出現挖掘維度單一的情況。

就拿推出了社交電商平台和社交軟件 Line 的 NAVER 來講,NAVER 雖然能通過社交數據挖掘電商興趣指數。但如果能夠将這類數據開放開來,或者 NAVER 自身有着更強的技術能力,這些數據可以在 NLP 研究中發揮更多作用。

同時在中國我們可以看到,數據服務企業為了盡可能地發揮作用,尋找生長空間,往往會像産業的上下遊延伸,協助企業采集數據,或是直接推出算法模型,借此讓更多沒有技術基礎的企業也可以利用大數據和 AI 提升效率,進而刺激企業競争活力。

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