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滴滴“踩刹车”:庞然大物的数据安全隐忧(2)

发布时间:2021-07-09 09:35银行理财 评论

  杨师傅是杭州的一位滴滴司机,2014年,还是出租车司机的杨师傅注册滴滴平台。2015年5月7日,滴滴上线快车,他辞职转型成了一名快车司机。2018年以后,又入驻滴滴专车。杨师傅告诉《中国新闻周刊》,成立之初,滴滴平台对快车订单就有抽成,大概在20%。只不过早期因为平台大量补贴,填补了平台抽成;2017年、2018年以后,平台补贴减少,抽成问题便凸显出来,引发不少司机抱怨。

  杨师傅介绍,此前拉快车时,抽成最多的是拼车单。他向《中国新闻周刊》举例,乘客打拼车单都是一口价,假如他拉了3位乘客,分别支付35元、30元、30元,他驾驶30公里,最后只能拿65~70元的车费,其余都被平台拿走。

  平台抽成过高,在国外同样遭受诟病。腾讯科技于2019年的报道中称,在提交给政府的监管文件中,Uber称其车费抽成比例接近20%。另一家出行领域巨头Lyft未公开披露抽成比例,一些科技媒体获知其佣金比例接近26%。国外媒体还调查发现,两家巨头的车费抽成正在增加,比公司通知司机或报告给政府的佣金水平还要多——媒体的抽样数据显示,Uber保留了每次乘车收入的35%左右,Lyft抽取了约38%。面对媒体和司机的质疑,两家公司也只是回应,这些样本不具有代表性。

  针对媒体的调查和质疑,滴滴发布了关于“抽成”的说明。滴滴网约车公司CEO、司机生态发展委员会主任孙枢回应:“我们也发现,确实存在一部分司机收入占比较低的订单,如顺路单;其中,抽成高于30%的订单占总订单的2.7%,类似极端情况下的订单虽然占比不高,但是确实给司机师傅造成了困扰,比较容易被传播,让大家以为滴滴的抽成都高于30%。”孙枢提到,近期滴滴收到的个别司机反馈及媒体报道“抽成高”,普遍未算上司机的补贴。

  但众多司机对滴滴的回应并不满意。平台到底该如何分成?浙江工业大学公共管理学院教授吴伟强认为,遇到这样的争议,平台往往有一套内部规则,但是对于大众而言,很难评价其公布的规则和数据系统,以及其财务状况的真实性。“因为这只是末端的数据和分析结果,看上去非常有逻辑性,但是其中存在严重的信息不对等。基于这样的一种信息不对称,外界去评价这个规则到底合理不合理,很难评价。”

  针对滴滴的回应,刘旭告诉《中国新闻周刊》,强调抽成高于30%的订单占总订单的2.7%,是在淡化这种订单的过高抽成。凭借滴滴的规模,此类订单的绝对数量很大,导致大家有许多意见。

  刘旭分析,因为滴滴的市场份额高,平台有更强势的定价权。比如在争议最大的拼车抽成上,司机要接多位乘客,走不同的路线,跟更多乘客协调,但滴滴的定价策略却对拼车单提高抽成,招来司机不满。“司机觉得,滴滴提供的服务是一次性的技术投入,但与乘客沟通协调、劳动时间延长(的事实),都由司机承担。我觉得司机的考量有合理之处。”

  平台抽成规则透明度不高,也受到质疑。滴滴回应,司机收入由补贴和分成组成,补贴包括平台发放冲单奖、早晚高峰奖、节日补贴等。但据刘旭观察,司机补贴并非补贴给每一位司机,而是为了满足平台扩大或稳定司机队伍的费用,比如补贴给新司机,不同城市补贴程度和规模也存在差异。对司机而言,接了一单生意,抽成里的补贴却给了新司机,老司机肯定会有意见。

  滴滴就此曾专门回应:为了激励司机在雨雪天气、早晚高峰、节假日出行高峰、需求旺盛的区域多出车接单,平台会通过补贴激励司机多劳多得、优劳优得。如果完全按照“平均主义”,那意味着失去供需调节的弹性,高峰期和热点区域就更难打到车了。

  “有的补贴是合理的,比如高峰或下雨天补贴等,但是这些应该让司机和乘客都看得到。未来的一个监管方向是提高抽成透明度,让司机和乘客清楚补贴给了谁,司机也能自行选择留在这个平台是否合适。”刘旭告诉《中国新闻周刊》。

  5月份的联合约谈,要求各家平台合理确定抽成比例和信息服务费水平。“网约车平台公司要保障驾驶员的知情权和监督权,公开抽成比例,确保清晰透明易懂,通知司机乘客支付金额、司机劳动报酬、平台抽成比例等信息;平台公司要主动降低抽成比例,保障驾驶员劳动报酬”。

  强势背后还有更多信息不对称

  2020年,复旦大学管理学院教授孙金云带领研究团队,在5个城市、不同距离,以及工作日早高峰、晚高峰、日间非高峰、晚间非高峰4个时间段进行了分层抽样调查,发布了“2020打车报告”,指出在网约车平台上,“乘客被动落入了算法的陷阱”。

  孙金云搜集了滴滴、曹操、首汽、T3、美团、高德和扬招等7个渠道的数据,总样本836个,其中有效样本数为821个。调研数据显示,平台会玩“时间游戏”,向乘客呈现比实际更短的等待时间,以此提高乘客等待时的耐心。其中,滴滴是时间延误比例最大的平台,早高峰的时间延误比例高达47.4%。孙金云团队提出质疑:“作为行业龙头,拥有最丰富的数据和技术团队,我们对如此系统性时间延误打了个大大的问号,对是否涉及‘误导用户’甚至‘用户欺诈’深表担忧。”

  此外,该团队也发现,在调研的5个城市中,滴滴和首汽都存在明显的价格低估现象,即乘客实际支付的钱要比打车时看到的预估价要高,其中滴滴平台的实付价格比预估价格平均高6.7%,首汽平均低估10.9%。

  孙金云也验证了“苹果税”的存在——苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠,显著低于非苹果用户的4.12元。在孙金云团队看来,这实际上属于“大数据杀熟”。

  “‘大数据杀熟’是一种价格歧视,对于不同用户不同的报价,比如针对不同手机用户报价不同。滴滴平台拥有数据入口,从而形成了‘大数据杀熟’的可能性。滴滴可以尝试将数据管理外部化,来缓解这类质疑。”盘和林说。

  近期,监管部门进一步加强对“大数据杀熟”的治理。7月2日,市场监管总局发布《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》公开征求意见,其中提到对“大数据杀熟”的处罚标准。文件提到,“电子商务平台经营者利用大数据分析、算法等技术手段,根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征,基于成本或正当营销策略之外的因素,对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的,……给予警告,可以并处上一年度销售总额1‰以上5‰以下的罚款,有违法所得的,没收违法所得;情节严重的,责令停业整顿,或者吊销营业执照。”

  盘和林认为,该意见稿改变了原来罚款的绝对额模式,变为处罚销售总额的0.1%~0.5%,大幅度增强了处罚力度。

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