时事分析 | 公共行政及法制 | 2018-02-09 | 《经济日报》

大数据不「大」 中小企怎争?



谈及大数据经济,私隐问题从来形影不离。美国有专门从事个人数据收集业务的数据中介商(Data Broker),引发监管争议。虽然香港的个人资料私隐受法例保障,若未经同意,即使是公开资料也不能被随意使用或买卖,数据中介市场相信不大,但这也可能反映只有会员基础庞大的连锁集团,才较有条件藉大数据图利。中小企要在大数据时代分一杯羮,是否无从入手?在顾及私隐的前提下促进个人资料的整合,是否可能?

政府有意牵头 整合个人数据

财经事务及库务局局长刘怡翔曾表示,冀能透过促成设立「中央个人资料库」,供不同金融机构共享客户资料,令开户、风险评估和交易的过程更便捷。[1]以银行业为例,为防止银行系统被国际犯罪或洗钱集团利用[2],开户时客户须提供一系列个人资料及证明文件[3],审核程序不少。[4]若由政府牵头,设立一个中央资料库,市民可以自愿方式加入,将个人资料提供给不同公司、产品共用,有助节省时间。[5]

事实上,早有私人公司嗅到商机,金融资讯服务商Kyc.com在2016年将其业务拓展至香港时,业务就包括收集投资经理、法人团体和银行所需的文档数据,让其可重复使用,简化确认客户身份时的流程。[6]

让数据集中,不只能方便评估风险、简化流程,还有助预测顾客喜好,从而开发产品和服务。[7]不过,对比起Google、Facebook、腾讯或是阿里巴巴等拥有数以亿计的用户资料,很多公司拥有的所谓「大数据」,其实一点也不「大」。因此,如果有第三方机构负责整合各机构持有的数据,再供各方使用,对中小企无疑是好消息。

美国数据中介商 反映数据整合需求

美国的数据中介行业,正好反映商界对个人数据整合的需求。当地的数据中介商会致力将零散小数据整合成为具使用价值的大数据,包括散见于网上的公开资讯、商店、网页、各大机构和政府中的消费者数据[8],或是顾客在网店消费时留下的纪录,如cookies、浏览器和历史纪录等[9],最终制作成个人数据档案,以之出售给有需要参考的机构。

有关做法自然惹来争议。其中一项,就是个人资料整合过程未必经当事人审核及同意,有机会被错误归类,因而受到不合理对待。一名美国人就因为与另一罪犯同名及同日出世,一度被数据中介商混淆身份,致其应征工作时处处碰壁,亦影响到其申请房屋资助。[10]

此外,数据中介商为将同一人分散在不同地方的数据整合起来,手段可以层出不穷。这些数据来源可能是从网上公开资讯得来,也有初创企业愿意提供每月8美元的报酬,换取浏览人们社交网站和信用卡交易纪录的权利。[11]另一方面,不少企业亦会基于用户协议出售用户数据,但很多用户可能未细阅条款便选择了同意协议条款。[12]

数据随时被出卖,如何保障众人私隐,教不少监管机构「头痕」。在美国,监管当局就认为数据中介商要负上与信贷评级机构相同的法律责任[13],理由是数据中介商作为第三方机构,其制作的个人数据档案,被许多其他公司用以分析和作出与消费者有关的决定[14],故性质与信贷评级机构类似。[15]

尽管数据中介商矢口否认此说法[16],美国法律依然将其视为信贷评级机构,并将之纳入The Fair Credit Reporting Act的规管,让美国消费者享有向数据中介商申请改正自己资料的权利[17],又规定使用数据中介商报告而作出不同定价的公司,必须通知消费者。[18]在2015年,联邦贸易委员便曾起诉某间公司,指其没有为信用评分较低的客户提供适当的风险定价通知[19],并向这些客户收取额外的月费。[20]

香港私隐法例严谨 限制数据使用范围

香港的监管做法与美国不同,个人资料私隐专员公署就《个人资料(私隐)条例》指出,「除非得到资料当事人自愿和明确的同意,个人资料只限用于收集时述明的目的或直接相关的目的」。[21]在2016年,就有理财顾问因透过公开的政府电话簿,致电相关工作人员向其推销产品,而违反《个人资料(私隐)条例》。[22]在法例的严格保障下,除非有大量市民愿意提供资料,否则美式数据中介商在本地的生存空间,相信不大。

要注意的是,当数据可用范围受到不同形式的规管,「大数据」的来源也会因规管而变得选择更少。根据香港生产力促进局(生产力局)辖下中小企一站通的介绍,大数据主要有四种来源,分别是:

一、企业智能设备产生的内部数据,如机器耗电量;

二、互联网公开数据或行业共享数据,如政府数据;

三、社交平台数据;及

四、企业现有数据库,如销售和库存数据。[23]

依赖内部数据 大企业占竞争优势

在上述四种数据来源当中,智能设备不涉客户数据,至于公开数据和社交平台数据,则不能被一般企业任意运用。因此,本地企业除了内部客户销售数据,其实并不容易开拓其他数据来源。生产力局在2016年曾就本地零售界的大数据应用情况,以电话访问了400间企业,并与10间大型零售商进行深入访谈。结果发现认识大数据的中小企中,只有8%曾经应用。大企业情况较好,当中认识大数据的受访者,有27%已经在应用大数据。[24]但即使是应用程度较高的大企业,其数据来源仍然依赖企业内部。[25]

当然,若规模够大的公司发展网上购物平台,其内部数据仍有一定参考价值。[26]举例来说,本地大型连锁集团屈臣氏,就是透过会员计划收集全球逾亿顾客的购物纪录[27],从而分析其消费模式,用以促销。[28]为了进一步发掘数据价值,屈臣氏去年更宣布计划投资5.4亿元,引加拿大零售数据分析平台Rubikloud为臂助,望提高自身数据分析效率。[29]

用户为个人数据资料定价 是未来出路?

数据得来不易,要有效分析数据的成本,同样不菲。在此情况下,本地中小企不论是客户规模,还是数据分析的经验与能力,恐怕难以与大企业相提并论。大数据会否造成强者愈强,拉阔企业间的「贫富悬殊」[30],是未来需要关注的议题。

一般消费者当然不会为了成全中小企,而牺牲个人私隐。不过,当数据确实「有价」,政府和社会各界又逐步建立各类型的中央资料库,市民日后是否可以明码实价,向各资料库出售或出租个人数据资料,同时让企业有多一种途径获得市场数据,利便发展,亦未可知。

1 「『满月』有感」,取自财经事务及库务局网站:http://www.fstb.gov.hk/tc/blog300717.htm,最后更新日期2017年7月30日。
2 「开立银行账户」。取自投资推广署网站:http://www.investhk.gov.hk/zh-hk/setting-up-your-business/company-bank-accounts.html,查询日期2018年1月23日。
3 「所需资料」。取自香港金融管理局网站:http://www.hkma.gov.hk/chi/other-information/ac-opening/documents.shtml,最后更新日期2017年11月6日。
4 「开户难?」。取自香港金融管理局网站:http://www.hkma.gov.hk/chi/other-information/ac-opening/,最后更新日期2017年12月28日。
5 「刘怡翔:冀设立中央个人资料库」。取自苹果财经网站:https://hk.finance.appledaily.com/finance/realtime/article/20170717/56966600,最后更新日期2017年7月17日。
6 "Kyc.com expands to Hong Kong and Singapore," FinTech Innovation, https://www.enterpriseinnovation.net/article/kyc-com-expands-hong-kong-and-singapore-2112939327, last modified February 22, 2016.
7 "Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion?," Federal Trade Commission, January 2016, p.2.
8 "Data Brokers: A Call for Transparency and Accountability," Federal Trade Commission, May 2014, p.2.
9 同7,第3页至第4页。
10 凯西.欧尼尔(Cathy O'Neil),〈连带伤害〉,《大数据的傲慢与偏见:一个「圈内数学家」对演算法霸权的警告与揭发》(台北:大写出版,2017年。)
11 "Sell Your Personal Data for $8 a Month," MIT Technology Review, https://www.technologyreview.com/s/524621/sell-your-personal-data-for-8-a-month/, last modified February 12, 2014.
12 「自掌个人数据 自己资料自己出卖?」。取自智经研究中心网站:http://www.bauhinia.org/index.php/zh-HK/analyses/639,最后更新日期2017年9月23日。
13 同7,第ii页至第iv页。
14 同7,第16页。
15 同7,第15页。
16 同7,第14页。
17 同7,第13页。
18 同7,第14页。
19 风险定价是指公司根据消费者报告来设定一些对该消费者较不利的定价。这些消费者有权获得风险定价通知,让他们知道该公司是使用什么评分来得出这个结果。
20 同7,第15页。
21 「条例简介」。取自香港个人资料私隐专员公署网站:https://www.pcpd.org.hk/tc_chi/data_privacy_law/ordinance_at_a_Glance/ordinance.html,查询日期2018年1月23日。
22 「理财顾问用政府电话簿搵客 违私隐条例 罚款2万元」。取自香港01网站:https://www.hk01.com/sns/article/134326,最后更新日期2017年11月17日。
23 「破解大数据迷思」。取自中小企一站通网站:https://www.smeone.org/index.php?option=com_content&view=article&id=514&catid=103&Itemid=324&lang=zh,查询日期2018年1月23日。
24 同23。
25 "Research on Big Data Adoption in Hong Kong Retail Sector," Hong Kong Productivity Council, October 2016, p.33-36.
26 同25。
27 「屈臣氏集团全球会员数目超过1亿」。取自屈臣氏集团网站:http://www.aswatson.com/zh/a-s-watson-loyalty-members-exceeded-100-million-worldwide/,最后更新日期2015年11月26日。
28 「全方位赢客心」。取自长江和记实业有限公司网站:http://www.ckh.com.hk/upload/attachments/tc/journal/36_7_Retail_Focus_c.pdf,查询日期2018年1月23日。
29 「屈臣氏5.4亿投资零售大数据 伙拍加国Rubikloud 维港投资早已入股」。取自明报新闻网网站:https://news.mingpao.com/pns/dailynews/web_tc/article/20170202/s00004/1485971284884,最后更新日期2017年2月2日。
30 同25,第36页。