大數據時代,機率思考讓你不犯錯
大數據時代,機率思考讓你不犯錯

本文摘自:《機率思考:大數據時代,不犯錯的決斷武器》,大牌出版

敢與上帝擲骰子的魄力

2004年4月一個週日下午,一名32歲的英國人,帶著他的所有家當,走進拉斯維加斯的廣場賭場飯店(Plaza Hotel & Casino)。所謂的「所有家當」,就是一套換洗衣物,加上一張支票。艾胥里・瑞威爾(Ashley Revell)變賣所有,換得一張135,300美元的支票;就連身上穿的無尾禮服,都是租來的。瑞威爾把支票換成一疊少得可憐的籌碼,走向輪盤賭桌,做了一件驚動四座的事:他把賭注全押在同一格,他賭小白球停下來時,會停在紅色格內。

瑞威爾選擇紅色可能是一時興之所至,但孤注一擲卻不是,而是已經籌畫了好幾個月。他跟朋友討論過這件事,朋友們認為這個點子很棒,不過家人可不這麼想。有些賭場也不歡迎,可能很怕自己淪為賭城傳說的主角:那間就是有人賭上全部家當、結果傾家蕩產的賭場。瑞威爾把籌碼放上賭桌,賭場飯店經理神色嚴肅,問他是否確定自己要這樣做,不過似乎沒有什麼能夠阻擋瑞威爾的決心。在一大群觀眾圍觀下,他緊張地等待荷官把球放進輪盤,一個快手把所有籌碼全都押在紅色。他看著球慢下來,以螺旋滾進輪盤,在各格子間跳進跳出,最後停了下來——落在7號紅色格內。

那一瞬間,瑞威爾的身價倍增為270,600美元。觀眾大聲歡呼,朋友給他擁抱,他老爸則是心有餘悸,直說他是個「頑皮小子」。對於瑞威爾當天的行徑,大多數人可能都會嚴詞批判,說他不明智算是客氣,說他魯莽也不為過,甚至可能說是瘋狂。即使不把135,300美元放在眼裡的億萬富翁,也一定不會這樣下注。任何有點理智的人,都會把賭注分成較小的幾把,最起碼先試試手氣,看看幸運女神今天到底有沒有在家,不是嗎?

不過,事實是:瑞威爾此舉完全是正確的決定。根據或然率定律,想在賭場把身價翻倍,沒有比在輪盤孤注一擲勝率更高的方法。沒錯,這個遊戲並不公平,輪盤的勝率刻意設計成不利於賭客,而且完全合法。沒錯,你有大於50%的機會輸掉賭注。然而,儘管看似詭異,這時的最佳策略,就是大膽地放手一搏;只要稍微膽怯,就會減低成功的機會。瑞威爾在下這把大注之前,自己親身驗證過這點:他前幾天在賭場裡下注幾千美元,卻落得虧損1,000美元。他想要把錢翻倍的最佳希望,就是摒棄分散下注的「常識」,投靠或然率定律。

人性對風險缺乏免疫力

那麼,我們應該遵照瑞威爾的腳步,把家當全部賣掉,前往最近的賭場,放手一搏嗎?當然不是。想要財富翻倍,有很多更好的方法,只是比較無趣而已。不過有一件事倒是可以確定:這些方法全都涉及或然率的某個形式,像是機率、不確定性、風險或是可信度。

我們都知道,除了死亡跟繳稅,人生沒幾件事情可以確定,但是很少人能對機率淡然處之。機率威脅我們對於事件的掌握感;機率暗示誰都可能變成莎士比亞筆下「受命運擺布的傻瓜」。機率讓許多人信仰反覆無常的眾神,有些人則否認機率的主宰力量:愛因斯坦就是其中出名的一個——他拒絕相信上帝會在管理宇宙時丟骰子。然而,「理解機率」就是個自相矛盾的詞:按照定義,隨機不就是超乎理解的意思嗎?這個邏輯正好說明人類智識史上最大謎團形成的原因:可靠的或然率理論顯然很實用,卻為什麼經過那麼長的時間才出現?5,500年前的古埃及,就有人在玩機率遊戲,卻一直到了17世紀,才有大膽的思想家,認真挑戰亞里斯多德的觀點,即「機率超越人類知識的理解範圍」。

機率違反直覺的情況實在太過頻繁,難以有助於於理論的形成。就以巧合來說,一場美式足球比賽裡,兩名球員的生日相差一日之內,機率大約多少?一年有365天,場上有22名球員,所以你可能會覺得機率低於10分之1。然而,根據或然率定律,真正的答案其實是約90%。不相信嗎?挑幾場美式足球比賽,查查球員的生日,你就知道了。即使如此,你也難免覺得事有蹊蹺,畢竟即使身處在人數差不多的群體裡,也很難真的找到有人跟你同一天生日。就連擲銅板和擲骰子這種簡單的問題,似乎也違反常識。抛擲一枚公平的銅板,連續出現幾次正面之後,接下來一定較可能擲出反面嗎?如果你很難理解為什麼答案是否定的,別擔心,有位啟蒙時代的偉大數學家,也從來就沒搞懂這點。

不懂機率,就等著當理盲的傻瓜

除了理解機率事件,或然率定律究竟有何能耐?對於需根據證據申述見解的人,或然率定律也是上好的利器。舉凡確認健康風險、找出可以對治的新藥,到增進我們對宇宙的認識,或然率定律在去蕪存菁的過程中,都能扮演關鍵角色。

有一場以或然率定律為焦點的革命,如今正方興未艾。我們清楚看到,對於知識的追尋,這些定律遠比原先設想的有力。然而,要運用這股力量,需要重新解讀或然率,也因此直到最近都還引發激烈論戰。這場持續數十年的爭議,在科學、科技與醫學因為所謂的「貝氏方法」(Bayesian methods)而改頭換面下,如今已逐漸消弭;然而,截至目前為止,這一切卻鮮為大眾所知。

然而,運用或然率定律的同時,也必須知道其限制為何,以及何時有濫用之虞。研究人員賴以解讀資料而行之有年的標準方法,應用時經常超出使用限制甚多,這已是清楚的事實。這麼做可能導致災難性的後果,學術圈內對此流傳的警告,也數十年未歇。然而,這項逐漸浮現的弊端,同樣鮮為普普大眾所知。

對於機率、風險和不確定性的理解,需求從未像現在這般迫切。面對政治動盪、金融脫序,以及接踵而至的各種風險、威脅跟災禍,我們都渴求確定性。確定性從來不曾存在,儘管這是事實,但我們不應因此接受宿命論,或拒絕接受現實。

雖然我們永遠無法擺脫機率、風險跟不確定性,但我們如今擁有掌握它們、最終勝出的工具。

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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