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資訊分析打開潘朵拉魔盒 (車品覺)

By on May 29, 2019

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

美國史丹福大學的研究團隊，正試圖使用谷歌街景圖像來推測發生車禍的概率；這個預測可望成為保險公司的重要商業資訊。其主要使用的研究資料，是從2013年至2015年間，在波蘭某間保險公司中隨機抽取的兩萬份汽車保險紀錄，當中包括每名投保人的住址，以及保險公司對投保人在此期間發生車禍的預測、實際索賠紀錄等。

有別於一般保險公司以風險模型作推算，史丹福大學的專家除了利用投保人的基本資訊（如司機年齡、性別、索賠紀錄）之外，更把投保人的住址連結到谷歌街景，以取得其住所的外觀圖像，再根據識別出來的房屋類型、樓齡和保養狀況等，對其住宅進行標籤分類。令人驚訝的是，透過分析投保人住宅特徵，能夠讓預測車禍能力提高2%。該團隊暫時僅完成理論上的論證，有研究員表示，利用更大規模和更好的資訊，可以提高分析準確度。

美國史丹福大學的研究團隊，正試圖使用谷歌街景圖像來推測發生車禍的概率。（路透資料圖片）

美國史丹福大學的研究團隊，正試圖使用谷歌街景圖像來推測發生車禍的概率。（路透資料圖片）

私隱便捷 魚與熊掌

對於保險公司而言，這無疑是一大喜訊，但投保人可能會感到驚訝，居然在不知情下，他們住址被連結到谷歌街景圖像分析作其他用途，甚至有可能用於對自己不利的商業行為。鑑於嚴格的資料私隱法例，客戶同意公司存儲他們的住址，不一定意味他們同意透露其房屋外觀等資訊。

人們不得不思考：這做法可能打開資訊分析的「潘朵拉魔盒」。如果保險公司可以這樣做，其他企業為什麼不可以呢？近年來，各企業和團體收集、分析和利用資訊的能力大幅提高，這種能力已遠遠超出了大多數人對資訊分析可能性的理解，也超過了立法規管的速度。這些疑慮，或許會引發各企業和團體是否應該收集和儲存相關圖像等問題。

在德國，公眾私隱是重要的辯論議題，谷歌已被禁止在當地收集街景圖像。當然，德國未必是最後一個引入此類禁令的地方。美國三藩市最新公布的立法法案，可能使該市成為全美首個禁止使用人臉識別技術的城市。人臉識別經常被質疑會侵犯個人私隱，儘管事實證明在很多場合，例如出入境檢查中，人臉識別帶來的便捷是毋庸置疑的；長遠而言，這項技術究竟是利大於弊還是弊大於利，贊成和反對雙方至今依然爭論不下。

各企業和團體收集、分析和利用資訊的能力大幅提高，已遠超大多數人對資訊分析可能性的理解。（路透資料圖片）

各企業和團體收集、分析和利用資訊的能力大幅提高，已遠超大多數人對資訊分析可能性的理解。（路透資料圖片）

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