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【 #韓版亞馬遜 #Coupang 風光上市，卻有隱憂？】👈👈
近期，備受矚目的韓國電商巨頭Coupang，成為繼2014年 #阿里巴巴 後最大的外國IPO案！ 大家都很好奇號稱「#韓版亞馬遜」到底是什麼來歷？
不僅在IPO案前夕提高發行價，更受到美國風險投資公司紅杉資本（Sequoia Capital.）、日本電信巨頭 #軟銀集團（SoftBank Group Corp.）等大力支持！
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#一群人一起做華爾街日報的主題研究到底有什麼樂趣 #或許不能凡事只看樂趣
上週六結束了第三次的 #雙週華爾街日報導讀，我覺得我有幾個非常感動的點，我想要寫出來跟大家分享。我想要分成三個部分：
一、我的before and after
二、我對華爾街日報導讀讀書會的觀察
三、商業觀察舉例
▌一、我的before and after
這是一個為自己而讀的讀書會，因此我想要從自身出發。
#我的自我成長小觀察
華爾街日報導讀進行了三次了，我發現自己有三個很大的變化。
1. #我變得更好奇而且看新聞很仔細
以前看這些新聞會覺得「這跟我有關係嗎？」，就直接隨便看過了。但其實，只要我們仔細的觀察就會發現：當然跟我有關係阿，只是很近的關係，還是很遠的關係，但是一定是有關係的。因為世界的趨勢總有一天會影響到你，只是你有沒有發現而已。
2. #我不排斥看最原始的資料了
以前，都想看別人整理好的，覺得原始的新聞稿、資料好無聊、好長、不知道重點在哪裡，但是從第一次藉由主題是IPO而第一次看到了IPO公開資料發現根本是寶庫之後，就開始了一系列的驚奇，大家看下面我的舉例就會知道：我竟然從一個日本Yahoo與LINE的合併參透了前公司之前為什麼會受到政府的阻擋。如果你可以懂得更多，你會從「單純直覺」到「理性判斷」，這會幫助你最更多、更複雜的決定。
3. 勇於承認自己真的不會
因為題目太多元化，從IPO到晶圓到電動車到線上支付，我不可能每個都懂，而且最有可能的事情是：我都不懂。但是透過第一點以及第二點，我發現「這其實沒有什麼大不了」，我甚至是會在其他人分享的時候舉手說「這個我不懂，可以多說一點嗎？」，因為你承認你不懂，有人解釋，你就懂了。
我一直相信：真正的強者並非一開始什麼都懂，而是知道自己不懂的地方是什麼，並且加速跟上，在需要的時候懂，那就足夠了。
▌二、我對華爾街日報導讀讀書會的觀察
聚集一群願意努力而且又是各個產業人才的結果是什麼？就是我每一次雙週華爾街日報導讀前壓力都很大（不騙人），為什麼？
1. #所有的人都精心準備
我怎麼知道？因為就11個人阿，大家手上的資料很厚，畫心智圖的人有不同的圖、連結、文字敘述，我可以感受到大家儘管不一定全部都了解，可是是嘗試努力了解（因為每次主題差異非常大），可是就像萬維鋼說的，#通才就是在不同的議題當中都嘗試與這個世界的理解同步。
2. #沒有人遲到早退缺席
週六早上10:00 - 12:30，這時間真的不是在開玩笑的，是真的早阿～～～畢竟是週六，而且，我必須說，我們每次都有一個同學從彰化上來。（因為我們地點義無反顧在北車的小樹屋）你的學習、你的成長是自己掌握的，我們沒有逼迫任何一個人，你需要為你自己而讀。
3. #所有人樂於回饋他人
我非常非常喜歡每次有人分享完，就會有同學舉手說「我想要回饋剛剛的分享者」，真的，我每次都覺得很快樂，說了很多我平常絕對不可能知道的事情、公司、歷史淵源，甚至是暗黑秘辛。每次都忍不住又嚴肅又大笑。
學習是痛苦的嗎？是。
但是，如果你可以找到一群人，#那你會痛苦的快樂著。
#我覺得我找到了。
▌三、商業觀察舉例
如果說華爾街日報導讀還有一個加分的點，就是我們連在自己的小型line群組都可以隨時討論起不同的議題，例如今天的議題就是：
#日本雅虎母公司ZHD與通訊軟體LINE正式合併完成
#成為日本最大的資訊科技公司
我首先注意到的是這段話：
「ZHD的母公司是日本行動電話大廠軟體銀行公司（SB），SB的母公司是軟體銀行集團（SBG），由孫正義擔任董事長兼社長。LINE將成為ZHD的子公司。」（請參閱相關連結①）
這個關係簡直是跟連續劇沒有什麼兩樣，就是一個複雜的關係圖。
這時候有人提出一個疑問：
「這樣台灣LINE會有影響嗎？雖然是隸屬於韓國NAVER。」
欸等等，LINE是韓國的！？
我一查詢才知道，首先LINE真的是韓國NAVER創立的，只是它在日本創立，其因為331大地震，我們又愛又恨的「已讀」功能就是在地震的時候，因為訊號不穩定，已讀至少讓對方知道我看到了。
為什麼叫做「LINE」呢？起因於當時排隊打電話的人潮一直很多，一長條的線「LINE」，於是取名LINE。
LINE在台灣、日本、泰國都是主要的通訊軟體，但在韓國不是XDDD
有了這個基本的概念後，我又看到了一篇報導寫：
「日本雅虎（Yahoo Japan）與 LINE 的聯姻，在台灣也得通過競爭審查這關，公平會於昨（29）日審議這起日韓二大外商集團結合案，考慮兩造現行專精領域差異、未來大數據潛力等因素，判斷不會有害本土市場競爭，全案通過。」（請見相關連結②）
於是我有一個疑問：請問，人家要合併，為什麼我們要審查啊～～～
這時候群組的人找出了一篇說明文章，我看了才知道，原來是因為「公平交易法」。（請參閱相關連結③、詳細資料規則請參閱相關連結⑤）
既然是政府的決定，我找到了一個公開的公平會新聞稿。
我覺得看這類型的分析文，跟我之前看91APP的IPO公開文件一樣有趣，你可以知道人家是怎麼在看這件事情的。（請參相關連結④）
有幾個我看到的重點：
1. 首先參與了這次的結合案總共有三方：SB、NAVER、LINE、日本Yahoo，於是在公平會看的就是當這四方有結合的時候，對台灣的影響為何。（也是整篇新聞稿的重點）
2. 我訝異的是，SBG在台灣是有庶務的，而且還有兩個。分別是Arm Limited之「微處理器及系統之研發與授權」及Brightstar Re, Ltd.之「再保險、智慧型手機回購及換購」，雖然我不是很懂，可是至少知道原來SBG是跟我們有關係的。
3. 因為結合案是LINE與日本Yahoo結合，也就是說，不排除未來日本Yahoo可以藉由LINE銷售，因此，有疑慮可以切入台灣的市場。
在這裡，看到公平會的邏輯是：
（1）若是真的發生，那麼台灣消費者需要負擔較國內網購平臺更高之運費，並忍受更長之運送時間。
（2）台灣的網購平臺多屬綜合性零售商，並非只銷售來自特定區域或特定品類之商品，故即使結合後日本Yahoo以LINE作為入口切入我國電子商務市場，其取代之對象較有可能是日本商品之國內代理商或供應商，而非一般綜合性網購平臺。
（我其實在這一段突然懂了之前淘寶進入台灣的時候，政府查核的思考邏輯是什麼了XDDD 果然商業的世界很複雜，是需要一步一步來理解的。）
除了這個之外，我還自己畫了一張關係圖，結果發現，公平會的新聞稿中早就畫好了一張，而且還標示出股份所有權佔比。（我自己畫的以及公平會提供的我都放在留言）
我想，這是我在商業討論裡覺得有趣的，也是我訓練自己的，未必每一次都可以得到很多的收穫，但是，商業無所不在，每次練習一點點，就是很好的練習。
▌結論
華爾街日報導讀的起源只是我跟 Sandy's Recruitment note去年臨時起意的一個挑戰，起因於Sandy是風傳媒華爾街日報的代言人，而我們又想要讓自己更精進。
於是我們跟自己承諾了雙週六來執行，為了品質，這是一個封閉式討論。
這麼拉哩拉雜的寫出整的過程，是想鼓勵大家，研究商業不是一蹴可幾，但也不是窒礙難行，我們可以從小地方開始，帶著好奇心，歡迎你們也自己組隊來體驗這麼有趣的世界：）
► 相關連結
① 雅虎日本與LINE合併 成日本最大IT企業（新聞來源：中央通訊社）：
https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202103010231.aspx
② 日本 Yahoo 合併 LINE 一案，台灣公平會也審查過關！（文章來源：INSIDE）：
https://www.inside.com.tw/article/20519-yahoo-japan-line-merge
③ 日本雅虎與 LINE 結合案，公平會准了（新聞來源：TechNews）：
https://technews.tw/2020/07/29/japan-yahoo-line-ffc/
④ 不禁止有關SoftBank Corporation、Z Holdings Corporation與NAVER Corporation、LINE Corporation結合（新聞來源：公平交易委員會）：
https://www.ftc.gov.tw/internet/main/doc/docDetail.aspx?uid=126&docid=16384
⑤ 是否所有的事業結合都要向公平會申報？（資料來源：公平交易委員會）：https://www.ftc.gov.tw/internet/main/doc/docDetail.aspx?uid=1206&docid=14284
Google、軟銀都陣亡過！盤點 AI 專案失敗的 4 大原因
Posted on2021/02/04
若水AI Blog
【我們為什麼挑選這篇文章】為了適應未知多變的世界，許多企業搶做「數位轉型」，從公司營運的各層面如客戶體驗、商業模式、企業文化到作業流程等，透過科技的導入來提升效率與效能；而對製造業企業而言，原料採購、物流管理、庫存調配、生產、行銷等環節則是企業主進行數位轉型會優先考量的面向。
在這之中，AI 的運用扮演很關鍵的角色，如何將 AI 應用到上述各層面並實際執行，是許多企業面臨的挑戰，有哪些要點是執行 AI 專案時需特別留意的？（責任編輯：賴佩萱）
作者：若水 AI 資料資料處理部負責人 簡季婕
2020 年，突如其來的新冠肺炎疫情（Covid-19）改變了許多產業的命運，同時加速推促 AI 落地的速度，AI 人工智慧的應用將成為企業的新日常。
若水 AI 資料服務團隊本著為臺灣 AI 應用落地盡份心力的初衷，順著這波改變，推出全新系列內容：與機器學習（ML : Machine Learning）、AIOps 智慧運維（Artificial Intelligence for IT Operations）有關的實用文，分享各界專家在每一天如何持續營運、優化 AI 架構以及資料處理的基本功。
【若水導讀】AI 專案順利通關的三個絕招：
1. AI 資料來源要多元，避免學習偏誤
2. 標註前，請先建立客觀的 AI 資料標註（Data Annotation）原則
3. 讓 AI 人工智慧成為組織的共同語言，會更容易成功
企業都想做 AI，但實際上沒那麼簡單
根據《臺灣人工智慧學校 AI Academy Taiwan》2019 年針對臺灣各大產業 1,095 位業界校友的調查統計，成功導入 AI 人工智慧的臺灣企業僅占 20%。放眼國際，許多全球知名企業的 AI 專案也慘遭滑鐵盧：
Google 在泰國落地測試智慧醫療失敗，拖慢醫療流程；美國杜克大學發佈的 PULSE 演算法誤將歐巴馬的頭像還原為白人，引發種族歧視爭議。
在日本，軟銀（Softbank）社長孫正義原本打算以 AI 機器人取代銷售人員，沒想到 AI 機器人無法應付實際場域的複雜性，計畫負責人只好承認失敗：「我們把機器學習（Machine Learning）想得太簡單了」。
AI 專案難實際執行，問題出在哪？
若水經手過臺灣、日本超過 200 個的 AI 資料處理專案，從橫跨各大產業領域的專案經驗，整理出企業 AI 之所以無法順利落地的四大原因。
1. AI 模型訓練過程中沒有加入實際場域的資料
無論是剛導入 AI 而產生資料處理需求的新手企業，還是已有 AI 專案經驗、為了 retrain 模型再度找上若水的老手企業，都曾經在同一個地方卡關：AI 資料標註品質有做到位元，但 AI 模型卻無法應用落地 。
為什麼？
原因在於，客戶並未以「實際場景」的資料來進行 AI 模型訓練。
現在市面上有許多開放資料集（Open Dataset）或是免費的商用網路圖片，企業通常會優先使用這些免費資源進行 AI 資料標註（Data Annotation）讓機器學習，但是放到實際場域測試後，經常發現 AI 模型成效不佳，無法適用於實際場景，最終還是需要回過頭再進行第二次模型訓練（Model Training）。
因此 在 AI 專案開始前，建議企業首先需要在內部建立資料資料流（Data Pipeline），而在收集資料時，不只使用開放資料集（Open Dataset），也須確保有使用符合實際應用場景的資料來訓練 AI 模型，全盤考量資料類型、角度等多元性，避免機器學習偏誤 。
2. AI 資料標註原則定義不夠客觀
與企業工程師對接 AI 資料處理需求時，當我們詢問這批人臉辨識（Face Recognition）的 AI 資料標註的原則是什麼，常常會接到諸如此類的回答：「頭太小的話，就不要標註數據」。
一般人的邏輯覺得很合理的事情，對於機器學習（Machine Learning）來說卻是一大挑戰。 機器學習需要知道的是趨近「絕對客觀」的原則 ，例如，所謂的頭太大、太小，換算成具體數值會是幾乘幾大小的 pixel？如果圖片背景融色或模糊，也需要標註起來嗎？
一旦 AI 資料標註原則不夠客觀，AI 模型很容易隨著人的「主觀認定」來學習，當專案換了一位工程師，機器學習出來的效果可能也會跟著變 。在我們的經驗，原則的訂定最好透過「對話」，藉由反覆詰問，才能加快釐清目標。有了歸納、定義出客觀的 AI 資料標註原則。就會加快模型學習（Model Learning）成效。
為了清楚定義圖片融色或模糊的問題，我們採用國際照明委員會（International Commission on Illumination）訂定的 Delta E 標準，和影像（圖像）品質評估標準 BRISQUE，和客戶確認彼此認知是否一致。
根據國際標準，人的肉眼能分辨得出來的色差，至少會在 Delta E 值 2 以上。所以，當一張影像測出來 Delta E 值小於 2，就表示這張圖的融色程度太高，無法標註。
假如客戶希望「太模糊的圖片不要標註」，團隊也會根據 BRISQUE（影像品質評估標準）的標準，輸出不同模糊指數的圖片，請客戶確認所謂的模糊，具體來說是 70% 還是 80%。
3. AI 模型訓練（Model Training）沒有循序漸進
以肢體行為辨識（Posture Estimation）為例，Coco Dataset 從一開始只辨識人體 7 大主要關鍵點（Key Point），後來逐步發展成 25 點，甚至快 40 點，有些客戶會希望若水 AI 團隊可以一次就標註 40 個關鍵點，直接拿去機器學習（Machine Learning）。
說起來，機器學習和教小孩很像，一下子給太多的特徵點（Feature Points）反而會「揠苗助長」，導致 AI 模型學到最後分不清楚自己到底在學習什麼。我們也遇過有些客戶，一開始想用難度較高的 Segmentation 方式讓模型學習人的行為，但是人的行為百百種、語意切割（Segmentation）的變異度也高，就比較難學得好。
當這些客戶再回頭來找若水，通常會比較循序漸進，從小地方開始逐步改進 AI 模型。
4. 缺乏管理層的理解與支持
AI 熱潮讓許多企業趨之若鶩，然而 AI 要能夠順利落地，除了上述三項實務建議，企業管理層對於 AI 的認知和支持更是一大關鍵。
許多臺灣企業的 AI 數位轉型主導者，可能是傳統公司裡面有豐富資歷的 CTO 技術長或管理階層，對於 AI 人工智慧這個全新領域的概念，比較缺乏深度的理解，也沒有類似 AI 模型訓練和測試的相關經驗，從上述 4 個原因去追尋難以落地的根源，或許能有所助益。
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/02/04/ai-project-difficulties/?fbclid=IwAR04ZC1-1MquyCObEI5HIfTKtV-OkcfxL_R8vRin4YgQMl8cnhS_6aM59vU
每個國家的風土民情都不太一樣，特別是日本 在求職上有太多的眉角。身為一個非日本人，面試時到底要怎麼做才好呢？應該要畫全妝、穿套裝、把公式答案備好當一個融入日本社會的乖寶寶？還是誠實回答、展現自我。在日本面試時最需要注意的事情又是什麼？
這次邀請在日本大手Softbank的前員工：楊茲雅來一起聊聊各自在日本求職的感想，整理幾個最常被問得問題給大家做參考！如果有關於日本面試的其他問題，也歡迎留言(or 來信humansoffshore@gmail.com)談談你的狀況。讓離島人＆茲雅和你一起尋找解方！
#面試技巧 #日本求職面試 #台灣人的求職優勢 #softbank
✌️內容為個人的經驗及產業分享，不適用於所有人，請斟酌吸收，或是留言討論喔！
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🔥大家有見過每天吃不了午餐，只睡四小時、比日本人更社畜的人嗎？
這週離島人邀請到日本家庭機器人背後的工作狂：楊茲雅
茲雅畢業於東吳經濟，後來到日本早稻田深造、獲得經濟學碩士的學位。後來在日本Softbank、和Softbank Robotics Japan的事業策略與發展部門服務，主辦2015年第一屆Pepper應用程式大賽(Pepper App Challenge 2015)。 茲雅目前在法國的軟體開發公司服務，希望能掀起一番e-commerc市場的革命，改變現有的線上購物習慣。
歡迎大家來聽聽這週的離島人播客節目，
來聽聽茲雅為何這麼享受工作，還有離開日本到法國發展的原因。
0:00 intro
0:14 茲雅大學畢業後到日本發展，當年是什麼契機決定到日本發展的？
3:47 如何加入軟銀Softbank Pepper team
9:12 在軟銀時負責的工作內容
13:26 軟銀2015年第一屆Pepper應用程式大賽(Pepper App Challenge 2015)
18:03 日本是眾所週知的社畜大國，茲雅對日本的職場的印象？
21:37 Pepper發表當下是什麼感受？
24:15 給現任社畜心得或是建議
30:07 茲雅現在在法國發展， 茲雅在日本softbank感覺上發展得很好，是因為什麼契機決定到法國呢？
34:20 如果可以重新選擇，會改變過去的哪一個決定
38:44 茲雅有任何的計畫要回台灣發展嗎？
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🎙Ep114 - 日本家庭機器人背後的工作狂：楊茲雅
#softbank #pepperRobot #社畜
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🏆經歷
- 法國 Taiwanese Professionals in France (TPF) - Administrator / Event Organizer
- 法國 Buyzooka Technologies - Co-founder & CPO
- 日本 第一屆Pepper應用程式大賽(Pepper App Challenge 2015) - 主辦
- 日本 Softbank Robotics Japan - Business Strategy & Development Manager
🎓學歷
- 日本 早稻田研究所 經濟學碩士
- 台灣 東吳大學經濟學士
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