WhatsApp掀移民潮!最大受惠者Signal下載量暴增,如何保護用戶隱私?
WhatsApp掀移民潮!最大受惠者Signal下載量暴增,如何保護用戶隱私?

從美國總統大選後持續延燒到今年的網路服務用戶隱私議題,於今年初WhatsApp更改隱私政策聲明後,再度獲得市場用戶關注,並導致其競爭服務Signal快速竄起。到底品牌是如何透過尊重用戶隱私而獲利呢?而企業又該如何在隱私崛起的網路市場中調整自己呢?

2021年初,資料隱私領域討論最熱的議題莫過於WhatsApp的一篇聲明——自2月開始,WhatsApp將擴大與母公司Facebook的資料共享範圍,用戶訊息內容仍由WhatsApp掌握,但Facebook可以獲得WhatsApp用戶的手機號碼、最常發訊息的用戶名單、使用App的時間、傳送訊息給好友的頻率等。

WhatsApp
圖/ shutterstock

消息一公開,網路立即掀起一波反對聲浪,就連電動汽車特斯拉(Tesla)創辦人兼執行長馬斯克(Elon Musk)也直接在Twitter發表貼文寫道:「改用Signal」,該則貼文也被Twitter執行長傑克・多西(Jack Dorsey)轉發,屆此,Signal瞬間聲名大噪,成為科技業高層親自推薦的WhatsApp替代服務。

WhatsApp的隱私背叛,翻新競爭對手用戶數

光在WhatsApp宣布更改隱私權政策當日,Signal的下載次數就從原先的5萬左右,直線上升到130萬次,當週整體下載量也創下880萬次的新高;而原本就已經小有名氣的Telegram,當週的下載數也直接翻倍,至今活躍用戶數已經超過5億人。

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即時通訊服務掀起移民潮,Signal 與 Telegram 用戶數快速上升。
圖/ Dimitri Karastelev on Unsplash

雖然在這波即時通訊移民潮發生幾天之後,WhatsApp就改口表示,與Facebook共享的資料不涉及用戶與朋友、家人間的交流,只限於商店之間,用途只是希望增進Facebook平台廣告的準確性,甚至還宣布將資料共享新政策延到5月實施,延長與用戶溝通的時間。

然而,WhatsApp的「隱私背叛」宣告,卻已經點燃許多用戶跳槽新服務的想法。

諷刺的是,WhatsApp成功的起點,就是它們當初隱私至上的政策。早在2014年Facebook宣布併購WhatsApp時,就有許多產業專家預測,WhatsApp遲早會成為Facebook廣告手段的一個元素,很難維持原本的隱私中立地位,換句話說,日前爆出的爭議,其實只是遲早會發生的事件。

Signal是什麼?

受到馬斯克關注的Signal,是由布萊恩・艾克頓(Brian Acton)及馬克西.馬林史派克(Moxie Marlinspike)於2018年共同創辦,而值得一提的是,艾克頓就是WhatsApp的共同創辦人之一。2014年,Facebook以190億美元收購WhatsApp,2017年,艾克頓因個人理念與Facebook的用戶隱私政策衝突而黯然離開。

Signal核心服務除了提供文字訊息、聲音訊息、影音通話等一般訊息平台的功能外,還加上點對點加密訊息做為標準、開源碼為基準來防止後門的加密訊息、一段時間後透過設定可自動刪除的訊息、訊息跳出提醒不顯露文字內容等較嚴謹的隱私加密設定,給予使用者相當高度的隱私信賴度。

也就是因為這個隱私強項,讓Signal的用戶數在過去這一個月來不斷上升,成為科技市場的新興潛力股之一。

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圖/ signal官網

延伸閱讀:WhatsApp新隱私政策引爆難民潮,都是「假消息」害的?

隱私至上也可成為品牌推手

過去幾年來,網路服務與廣告如何利用用戶行為數據來計算推播廣告,一直是個被熱烈討論的命題,特別是在2018年Facebook爆出劍橋分析(Cambridge Analytica)醜聞之後,不少用戶開始正視眾多網路服務,如何利用自己每天上網所不自覺分享的行為數據。

在這個趨勢之下,一些注重用戶隱私的企業,反而闖出一條新的品牌定位道路,獲得市場眾多用戶支持。

除了上述提到的Signal以外,智慧家電Dyson也是一個相當好的例子。當使用者進到Dyson的用戶隱私網頁,映入眼簾的便是執行長對於用戶隱私的重視聲明以及手寫簽名,並可感受到這個品牌的領導人以自身作為保證,強調Dyson作為家用智慧品牌,盡力保護用戶家中數據隱私的聲明。

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圖/ 截自Dyson官網

此外,Dyson還利用簡單的美工插圖,加上幾行以「我們」開頭述寫的清晰文字,清楚地傳達Dyson的用戶資料使用與保護政策,比起幾百行生硬法律文字作為解釋條款,還要用戶按下同意的傳統做法,更能夠獲得更良好的溝通效果。

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圖/ 截自Dyson官網

另一個以保護用戶隱私為主而著名的,則是給予智慧家居連線能力的Wi-Fi系統Plume。當私人家中許多裝置都得連線網路之時,Plume以保護用戶隱私為核心,來設計他們的軟硬體產品,並給予用戶清晰與簡略的隱私控制與溝通媒介,來建立品牌與用戶之間的信任感。這樣與競爭同業分出區別的市場定位,已經成功讓Plume在新興的智慧家居市場中,建立起相當正面的品牌觀感。

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圖/ 截自Plume官網

最後,一般消費者都知曉的用戶隱私捍衛消費品牌,莫過於蘋果這家公司了。從第一款iPhone問世以來,蘋果就一直站在保護用戶隱私的立場,來設計他們的產品。最近蘋果與Facebook之間的隱私爭議,也再次證明,蘋果不會試圖透過用戶行為數據來獲利的多年立場。

用戶隱私至上後,法規、企業又會怎麼發展?

除了從用戶端、企業端來拉抬用戶隱私的使用標準,政府端也於近年開始介入網路服務與產品對用戶行為數據的利用。舉例來說,歐盟於2018年正式實施《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR),而美國加州也在2020年通過《加州消費者隱私法》(California Privacy Rights Act,CPRA),成為美國境內最嚴謹的消費者資料管理法規。

歐盟預計於今年強化GDPR,加入跨國資料傳輸與交換的相關法條,屆時將會影響使用歐盟境內用戶數據的跨國企業;退出歐盟的英國,雖然法規退回2018年的《資料保護法》(Data Protection Act,DPA)標準,但是英國也預計會更新境內的相關法條,來為國內用戶數據設計新一道防線,以及確保英國與他國的資料交換順暢。

此外,新加坡最新版的《個人資料保護法令》(Personal Data Protection Act(PDPA)已於2020年底修正完畢;巴西的《一般資料保護法案》( Lei Geral de Proteção de Dados,LGPD)則預計於2021年8月正式上路,而澳洲、加拿大等國,也預計在今年審視並修正國家對個人資料保護相關法規。

台灣雖然也有《個資法》,但其法條主要集中在個人敏感資料的搜集與刪除規定,並沒有針對網路服務業者對用戶行為資料搜集與利用的詳細規範,也缺少單一主管機關來實施相關管制與搜查。

當愈來愈多國家政府介入用戶資料搜集與處理時,公司與企業主也該開始盤點自家的數據儲存與管理機制,以因應數位服務之下,大量增加的用戶數據資料;此外,也得開始引進一套網路安全機制,來因應法規之下的用戶資料保護。

最後,無論是哪個市場領域,現代企業與服務提供者的必備條件之一,就是清晰地與用戶溝通自己的用戶隱私資料使用立場與方式。無論是借鏡Signal、Dyson等企業的品牌定位與溝通技巧,或是針對自家客戶設計一套新的說故事形式,現代的數位企業都得有效溝通自己的用戶隱私政策,才能在用戶隱私愈來愈獲關注的市場環境之下,與用戶搭建起一道良好的信任關係。

本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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