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原標題:被官媒狠批,近萬億市值蒸發!曾經的最強“網紅”也變味了……
作者|貓哥
來源| 大貓財經
到底啥買賣最賺錢?如果是在古代的話,那絕對是販鹽。
甭管你是王侯將相還是平民百姓,一日三餐都少不了,屬于剛需中的剛需。雖說這玩意大部分時候都被朝廷壟斷,但只要你能找到門路從中抽成,富可敵國絕對是指日可待。
雖說現在鹽鐵生意不再暴利,但這個“抽成”的路子卻被沿襲了下來。
以網約車為例——滴滴國內的月活用戶在去年就突破了4億、每天有超5000萬用戶在app上用車,這個規模不可謂不大,蘊含的利潤自然不菲。
一開始,平臺的手段是想盡各種辦法掙差價、殺熟。
復旦大學的孫金云教授為此專門做了個調研,發現的問題不少:比如車費比預估價更高、等待時間超預期、甚至相同的距離用蘋果打車更貴。
等到了后來,算法就開始算計起了司機。
有的記者在調查后發現,部分平臺抽成超過20%,有的時候甚至高達50%,刨去油費和亂七八糟的開銷,這一天幾乎等于白跑,實在是有點夸張了。
可甭管用戶和研究團隊再怎么擺事實講道理,平臺依然是一幅我行我素的樣子。升級可以、道歉也行,但具體的抽成邏輯依然是“無可奉告”,態度實在太差,連新華社都看不過去了,直接質疑。
眼看著群情激憤,滴滴這才發了篇姍姍來遲的聲明:
整個2020年,網約車司機收入占乘客應付總額的79.1%。在剩下20.9%中不是乘客補貼就是經營成本,凈利潤只有3.1%;至于抽成高于30%的極端情況,在總訂單中的占比2.7%,需要排查原因。
至于為啥嗎,滴滴網約車公司CEO孫樞也說了:平臺雖大,但能力不足,讓乘客打得起車,司機師傅收入穩定提升,我們還有很遠的路要走。
乍一聽理由還挺充分,可在該自證的時候講謙虛,實在是有點避重就輕。
滴滴這還算好的。
在交通法規和攝像頭的“威懾”下,司機們就算再著急也得老老實實在路上堵著,所以平臺能做文章的空間有限。
可騎電動車的外賣小哥就慘了。
2018年的時候,北大有個研究社會學的博士后“臥底”進了送外賣的隊伍中,用了整整五個月的時間做了實地調查,詳細列舉了算法對人類極限的不斷壓榨——
比如按導航送一單需要40分鐘的話,平臺也會按照這個標準來規定送達時間。但假如有人能發現比導航要快的捷徑,算法馬上就會調整標準,讓更多人跑得更快。
有的時候,平臺甚至會毫無征兆地縮短這個時間,以此來測試小哥們的速度極限。假如大部分人能順利完成任務,這個標準隨后就會跟著提高——年輕人嘛,總是要逼自己一把。
在永不停歇的算法幫助下,平臺通過手機不斷地追蹤騎手的軌跡和狀態,用海量的數據喂養出了更高效的路線和送餐隊伍:
● 2016年,3公里送餐距離的最長時限是1小時,2017年,變成了45分鐘,2018年,又縮短到了38分鐘。
● 2019年中國全行業外賣訂單單均配送時長比3年前減少了10分鐘。
但提速的代價,是越來越多的超速、逆行甚至事故,是越來越急躁的外賣小哥和越來越惡劣的工作環境。
前陣子,北京人社局的一個副處長親身體驗了下外賣小哥的日常工作。
雖說沒遇到攔路的保安、鎖車的物業、偷餐的小偷和給差評的顧客,但由于經驗不足,大哥騎電車跑了12個小時才賺了41塊錢,當真是有點凄慘。
既然工作都這么辛苦了,那就坐下來跟平臺聊聊保障的問題吧,結果——
按照美團代表的說法,在平臺上注冊的騎手有將近1000萬,但都是外包給合作商。既然沒有固定的工作場所、平臺又不提供勞動工具,那在工作中產生的行為,“我們也沒法完全地直接負責任”。
不給交社保也就罷了,就連商業保險的保費都要從騎手自己的傭金里扣除——60萬的身故傷殘險、5萬元的醫療費用,這點額度真不知道能在急診室里支撐多久。
也正是因為這個,最近幾年關于算法的討論很多。
一部分人認為,這東西能改善人們的生活質量、提高效率;另一部分人則認為算法操縱數據,無底線地剝削普通人。
但無可否認的是,這項技術代表著人類的某種追求。早在幾千年前,人類就開始遵循程序化、規則化的儀式和經驗來指導生產和生活了。
那時候技術不發達,靠天吃飯的人們關注歷法、節氣甚至六爻八卦奇門遁甲,等到技術稍微進步一點后,數學、物理、化學這樣的科學就開始走上了歷史舞臺。
說起來,無論是先民的占卜和祭祀,還是科學家們的計算和推演,其實都是對宇宙運行規律的歸納和總結。要么是為了避免危險,要么是為了填飽肚子,總之是為了過上更好的生活。
不過人力畢竟有時而窮,所以有時候也總是算錯。
為了得到更精準的計算結果,大伙這才研究出了計算機,數據的存儲、傳輸和處理速度越來越快,各種基于人工智能和機器學習發展而來的算法日漸壯大了起來。
尤其是在互聯網飛速發展的21世紀,算法的應用進入了一段空前的繁榮期——
一開始,像頭條這樣的資訊平臺用智能化的算法來掌握大家的習慣和喜好,并以此為基礎給用戶推送更受歡迎的內容和信息,逐漸成了碾壓門戶網站的新晉巨頭;
等到了后來,電商、快遞、外賣、網約車甚至社交軟件也加入了進來。反正在那些年里,對算法應用最爐火純青的互聯網公司們是當之無愧的最強“網紅”。
考慮到當時新技術對傳統經濟模式的顛覆和革新,他們的形象普遍還是比較正面的。
不過隨著平臺經濟的不斷擴張,有些事情就開始變味了。
本身呢,算法優化資源配置、提高經濟效率,但考慮到企業先天的盈利動機,這個“優化”的過程最終一定會帶來新的問題。
尤其是在缺少競爭對手的前提下,平臺的行為只會更加變本加厲。
自從美國人福特琢磨出了流水線后,普通工人的勞動就被“分割”成了無數簡單枯燥的部分,比如擰螺絲、焊鋼板和訂鉚釘,雖說提高了工資待遇、但也削弱了技術工人“人”的屬性。
在這方面做到極致的,還有新世紀初的富士康。雖說郭首富改變了不少廠哥廠妹的命運,但在那個諾大的工業王國里,一批又一批年輕人被榨干,循環往復、周而復始。
現如今,外賣騎手和網約車司機成了“流水線”上的螺絲釘。他們不僅工作時間完全被系統支配,當算法深度學習后發現還可以壓縮時間,那么僅剩的“空閑時間”又會被削減。
最麻煩的是,在壟斷了數據和用戶的平臺面前,普通人沒有什么話語權。就算是在網上掀起了一波又一波熱搜,換來的不過是一點微不足道的讓步。
也許是3塊錢一天的保險,又或許是一則看似言辭懇切但誠意欠奉的聲明,等到了第二天,太陽照常升起、算法依然不會網開一面。
最近,美團的股價又跌了不少。從年內的高點算的話,蒸發掉的市值差不多有1.2萬億港元,處罰還沒出來,但有些認識是共知的,平臺日益強大,帶來了不少新問題,比如推高行業成本、逃避社會責任、甚至侵蝕稅基。
這些問題逐漸成了公眾話題,涉及的人太多,這些平臺的數據已經成了新時代的水和電,是最根本的新基建,有些問題,已經沒法再拖延了。
責任編輯:蔣曉桐
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