thanachart Big Data, IT Industry & Policy

การเก็บข้อมูลประชาชนของรัฐบาลจีนในการทำ Big Data Analytics

ผมไปเซินเจิ้นเมื่อต้นเดือนเมษายนที่ผ่านมาและได้สังเกตการเก้บข้อมูลของหน่วยงานในประเทศจีนที่ทำให้ไปแปลกใจว่าทำไมเขาถึงสามารถทำ Social credit scoring หรือทำการตรวจสอบความเคลื่อนไหวของประชาชนของเขาได้ตลอด ประสบการณ์ที่พบตั้งแต่เขาประเทศจีนครั้งแรกเขาก็สแกนลายนิ้วมือผมเก็บไว้ที่ด่านตรวจคนเข้าเมือง และหลังจากนั้นทุกครั้งที่่เข้าประเทศจีนผมก็ไม่ต้องทำการสแกนแล้วเพราะเขาได้เก็บประวัติผมไว้แล้ว และเมื่อขึ้นแท็กซี่จากสนามบินเข้ามาโรงแรมก็สังเกตเห็นรถที่เป็นรถยนต์ไฟฟ้าที่นอกจากมีระบบติดตามรถตลอดแล้วยังมีกล้องที่จับภาพทั้งคนขับและผู้โดยสารตลอดเวลา

ตอนผมเข้าไปพักที่โรงแรมงวดนี้ก็ค่อนข้างที่แปลกใจที่ทางเขาขอถ่ายรูปผมเก็บไว้ทั้งๆที่ก่อนหน้านั้นไม่เจอแบบนี้ รูปที่เขาถ่ายไปก็ไม่ได้นำไปใช้ในการอำนวยความสะดวกในการเข้าพัก แต่ใช้ในการระบุตัวตนคู่กับ  Passport ที่ผมคิดว่าเขาสามารถทำระบบจดจำใบหน้า (FacialRecognition) ได้เป็นอย่างดี ทำให้นึกถึงระบบตรวจสอบคนทำผิดกฎหมายอาทิเช่นการไม่ข้ามทางม้าลายด้วยการทำ Realtime facial recognition จากกล้อง CCTV ที่อยู่ในที่สาธารณะทั่วเมืองเมืองเซินเจิ้น หรือแม้แต่อินเตอร์เน็ตในประเทศจีนก็บล็อก Social media และ Search engine ของต่างชาติอย่าง Facebook หรือ Google คนจีนต้องใช้ระบบในประเทศอย่าง Baidu หรือ Weibo จึงไม่แปลกใจที่รัฐบาลเขาสามารถที่จะเก็บข้อมูลการใช้อินเตอร์เน็ต การใช้ Social Media และการสืบค้นข้อมูลของประชากรได้

นอกจากนี้การใช้ E-commerce และ Mobile payment ของระบบในจีนอย่าง Taobao, Tmall, Alipay หรือ WeChat ทำให้เขาสามารถติดตามพฤติกรรมของประชาชนได้ว่ามีพฤติกรรมการใช้จ่ายอย่างไร เดินทางไปไหน หรือการซื้อบัตรโดยสารหรือการแสดงต่างๆอย่างไร แม้แต่คนต่างชาติอย่างผมจะซื้อตั๋วโดยสารรถไฟ ผมก็ต้องแสดง Passport และเมื่อซื้อครั้งแรกเขาก็จะเก็บข้อมูลต่างๆของผมไปหมด การขึ้นรถไฟก็ต้องใช้ Passport สแกนผ่านประตูเข้าออกแทนที่จะใช้บัตรโดยสาร แสดงให้เห็นว่าเขาใช้วิธีการเก็บข้อมูลโดยตรงผ่าน Identity ที่อาจเป็นบัตรประชาชน, Passport, WeChat หรือ Alipay

ctm-0424-china-surveillance-cameras-social-credit-score

อย่างที่ผมเคยกล่าวไว้ว่าหลักการของ Big data ที่สำคัญคือการจะต้องมี Velocity ของข้อมูลแต่ละคนที่จะต้องเข้ามาอย่างต่อเนื่อง (ดูบทความเพิ่มเติมได้ในหัวข้อ:  Data is the new oil: มาวิเคราะห์กันว่าอุตสาหกรรมใดมีข้อมูลขนาดใหญ่) และข้อมูลลักษณะนี้อาจจำแนกได้เป็นสี่ประเภทคือ Social media, Mobile, IoT และ Transaction ซึ่งหน่วยงานที่จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีจะต้องมี Big data ในลักษณะนี้ ไม่ใช่แค่ข้อมูลสรุปขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงจะเห็นได้ว่าประเทศจีนมีการยุทธศาสตร์อย่างเป็นระบบเพื่อให้ได้ข้อมูลเหล่านี้มาเพื่อมาใช้ในการทำ Big data analytics ในเรื่องต่างๆ ซึ่งนอกเหนือจากการวางกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูลที่ทางรัฐบาลอาจต้องใช้กฎหมายมาบังคับแล้ว รัฐบาลเองก็ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ที่อาจมี Server นับล้านเครื่องในการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้

การเก็บข้อมูลประชาชนของรัฐบาลจีน มีอยู่ในหลายๆมิติอาทิเช่น

  • การติดตั้งกล้อง CCTV ที่สามารถใช้ระบบ Facial recognition ตรวจสอบพฤติกรรมประชาชนทั่วประเทศจีนจำนวน 176 ล้านตัวและจะขยายเป็น 450 ล้านตัวในปี 2020
  • การติดตามข้อมูลการซื้อสินค้าออนไลน์และการใช้จ่ายเงินผ่าน  Mobile payment อย่าง Alipay หรือ WeChat ที่เอาทำ Social credit scoring อย่าง Zhima (Sesame) Credit
  • การบังคับให้รถยนต์ไฟฟ้าทุกยี่ห้อทั้งในและต่างประเทศตั้งแต่ Tesla, Volkswagen, BMW, Ford, General Motors, Nissan, BYD ต้องส่งข้อมูลตำแหน่งรถยนต์กลับมายังรัฐบาลตลอดเวลา
  • การดึงข้อมูลจาก Mobile App ต่างๆเข้ามา และมีการบังคับให้คนบางกลุ่มเช่นชาวอุยกูร์ต้องติดตั้ง Mobile App ที่ชื่อ Jingwang เพื่อตรวจสอบรูปภาพ ไฟล์ หรือเอกสารต่างๆที่อยู่ในมือถือ

จากตัวอย่างของข้อมูลที่เก็บมาจึงไม่แปลกใจที่เขาจะสามารถตรวจสอบความเคลื่อนไหวของประชาชนได้ตลอด ถ้ามองในแง่ของความสะดวกสบายและความปลอดภัยก็อาจเป็นเรื่องดี แต่ถ้ามองในแง่ของเสรีภาพและสิทธิส่วนบุคคลก็เริ่มเป็นข้อสงสัยที่ทุกถาม ดังนั้นถ้ามองในแง่ของเทคโนโลยีก็ไม่ต้องแปลกใจว่าทำไม Big data analytics ของประเทศจีนมีความก้าวหน้าไปอย่างมากแต่ก็แลกมาด้วยข้อมูลส่วนบุคคลที่อาจถูกละเมิด

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

thanachart IT Industry & Policy

ทริปดูงานเมืองเซินเจิ้นเดือนเมษายน 2019

Screenshot 2019-09-29 14.55.10

สองสัปดาห์นี้ผมได้เดินทางไปประเทศจีนสองครั้ง สัปดาห์ก่อนผมไปเมืองเซินเจิ้นและฮ่องกงกับทีมงานของสภามหาวิทยาลัยขอนแก่น และสัปดาห์นี้ก็ไปเมืองกวางโจวและเซินเจิ้นกับผู้เข้าอบรมของสถาบันไอเอ็มซี ทั้งสองทริปที่เดินทางไปก็เกี่ยวข้องกับเรื่องของเทคโนโลยีไอทีและการไปดูงานนิทรรศการและบริษัทด้านไอทีในเมืองเซินเจิ้น สองปีที่ผ่านมาผมเดินทางมาเมืองเซินเจิ้น 5 ครั้งและมีโอกาสได้ไปดูงานนิทรรศการไอทีเขาแทบทุกครั้ง อย่างสัปดาห์นี้ผมก็ไปดูงาน China Informatiion Technology Expo ซึ่งเขาจัดเป็นครั้งที่ 7 ทุกครั้งที่ไปดูงานของเขาก็จะเห็นความก้าวหน้าของบริษัทของเขาที่มาออกบูธเป็นพันๆบริษัทเพิ่มขึ้นไปเรื่อยๆ งานครั้งนี้เขาก็จัดทั้งหมด 9 Hall และที่มาออกงานเกือบ 100% เป็นบริษัทในจีนที่ส่วนมากมาจากเมืองเซินเจิ้น งานนี้เราจะเห็นแทบทุกค่ายเอาเรื่องของ Smart devices,Robot,  IoT และ AI มาแสดง เห็นสินค้าของเขาแล้วไม่แปลกใจที่จะบอกได้เต็มที่ว่าเขา Hardware Silicon Valley ได้อย่างแท้จริง คนที่นี่เขาบอกผมว่าถ้าต้องการจัดซื้อส่วนประกอบอุปกรณ์ Smartphone จากผู้ผลิตรายต่างๆ 400 ชิ้นในเมืองเซินเจิ้นอาจใช้เวลาเพียงแค่ 3 วันในการหาเทียบกับเวลา 60 วันในการหาที่ Silicon Valley ในอเมริกา และถ้าเราต้องการผลิต Smartphone เพื่อทำเป็นสินค้าซักยี่ห้อหนึ่งก็จะใช้เวลาเพียง 90 วันเมื่อเทียบกับ 240 วันใน Silicon Valley

รูปที่  1 งาน CITE 2019

อีกสิ่งหนึ่งที่สังเกตได้คือคนทำงานรวมถึงคนที่มาเดินดูนิทรรศการส่วนใหญ่จะเป็นคนหนุ่มสาว ผมเข้าไปดูงานบางบริษัทรู้สึกเลยได้ว่าเราเองอายุมากกว่าพวกเขามาก เมืองเซินเจิ้นมีความเจริญมากและเมืองที่มี GDP สูงสุดเมืองหนึ่งของจีน โดยมีรายได้หลักมาจากด้านไอที ซึ่งก็มีบริษัทใหญ่ๆที่อยู่ในเมืองนี้มากมายอย่าง Huawei, ZTE, Tencent, DJI หรือ BYD เขามีความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยต่างๆในจีนทำให้มีบุคลากรรุ่นใหม่ที่เข้ามาทำงานจำนวนมาก ประกอบกับนโยบายทำให้เมืองเซินเจิ้นเป็นเขตเศรษฐกิจพิเศษก็เลยยิ่งทำให้เขาเจริญเติบโตมากยิ่งขึ้นไปเรื่อย ทุกครั้งที่เดินทางไปก็จะให้ตึกใหม่ๆเกิดขึ้นมากมายและสร้างขึ้นด้วยความรวดเร็ว ที่น่าสนใจเขาเองก็ Industrial park จำนวนมากที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลอาทิเช่น Shenzhen Hi-Tech Industrial Park (SHIP) ที่มีคนวัยหนุ่มสาวมาทำงาน คนที่นี่บอกผมว่าคนไอทีของเขาทำงานแบบ 996 คือเริ่มงาน 9 โมงเช้า เลิก 9 โมงเย็น และทำงานอาทิตย์ละ 6 วัน ซึ่งนอกจากเห็นความขยันขันแข็งของคนทำงานแล้ว อีกสิ่งหนึ่งที่เห็นก็คือการใส่ใจในเรื่องการศึกษาการส่งเสริมให้บุคลากรเขาได้เรียนรู้เทคโนโลยีใหม่อย่างด้าน AI อย่างจริงจัง

รูปที่  2 การดูงานที่บริษัท Royole

รูปที่  3 การดูงานบริษัท UBTech

ทั้งสองทริปนี้ผมมีโอกาสได้ไปดูบริษัทที่เป็น Top 10 Unicorn ของจีนสองบริษัท บริษัทแรกคือ Royole ซึ่งเป็นผู้ผลิตจอพับได้ให้กับบริษัทมือถือต่างๆ และบริษัท UBTech ที่ทำทางด้านหุ่นยนต์และ AI ทั้งสองบริษัทมีนวัตกรรมจำนวนมากที่จดเป็นสิทธิบัตรนับพันรายการ และยังมีพนักงานเป็นหมื่นคน มีการทำ R&D อยู่ในหลายประเทศและมีการขายสินค้าออกไปทั่วโลกรวมทั้งประเทศไทย ซึ่งไม่น่าเชื่อว่าบริษัทที่เพิ่งก่อตั้งมาเพียงแค่สิบปีจะเติบโตได้รวดเร็วขนาดนี้ ส่วนหนึ่งนอกจากการมีนวัตกรรมที่ดีมีคนที่มีความสามารถจำนวน ก็ต้องยอมรับว่าเขาได้รับการสนับสนุนที่ดีจากภาครัฐด้วย นอกจากนี้ผมยังมีโอกาสได้เยี่ยมชม F518 ซึ่งเป็น industrial park ด้าน Creative Design และไอที ซึ่งรัฐบาลเขาได้จัดตั้งขึ้นโดยการแปลงโรงงานเก่าๆให้เป็นที่ตั้งของบริษัท ซึ่งก็สามารถบริษัททางด้าน Industrial Design และไอทีออกไปได้หลายร้อยบริษัท

รูปที่ 4  การดูงาน F518

ทริปหลังนี้ผมยังมีโอกาสแวะไปกวางโจวไปเห็นตลาดค้าส่งไอทีของเขา เขามีร้านค้าจำนวนมากเป็นหลายพันร้านที่นำสินค้าไอทีที่ผลิดในจีนมาขายส่งออกไปต่างประเทศ ผู้ซื้อมาจากหลายประเทศและสามารถที่จะซื้อสินค้าหลาหลายชนิดที่มีนวัตกรรมกรรมใหม่ๆมากมายและมีราคาถูกกลับไปขายที่ประเทศตัวเองได้ เห็นสินค้าที่มาแสดงแล้วตั้งแต่คอมพิวเตอร์ มือถือ IOT หุ่นยนต์ อุปกรณ์ accessory ต่างๆอุปกรณ์ไอทีจำนวนมากแล้ว ไม่แปลกใจว่าทำไมชาติตะวันตกถึงกลัวจีน วันนี้จีนได้กลายเป็นชาติที่เน้นการทำนวัตกรรม ไม่ใช่แหล่งสินค้าก็อปปี้แบบเดิม และหลายๆอย่างที่เขาคิด ไปไกลมากๆจนบางครั้งเราก็งงว่าเขาคิดได้อย่างไร เพราะเราคาดไม่ถึงในนวัตกรรมของเขา

รูปที่ 5 ตลาดค้าส่งไอทีในเมืองกวางโจว

ทุกทริปที่มาจีนเห็นการเปลี่ยนแปลงตลอดและต้องยอมรับกันเลยว่า ความสำเร็จของเขาไม่ได้มาได้เพียงไม่กี่ปีอันสั้น แต่เป็นเพราะเขาพัฒนาคนอย่างต่อเนื่อง และมีการสนับสนุนอย่างเป็นระบบจึงมาถึงจุดนี้ได้ ผมว่าสิ่งสำคัญที่สุดในการพัฒนาประเทศคือคุณภาพของคนไม่ว่าจะปกครองด้วยระบบอะไรก็ตาม

ดูบทความอื่นๆที่เกี่ยวข้อง

 

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute

thanachart AI, Digital Transformation

กลยุทธ์เปลี่ยนแปลงบริษัทสู่ยุค AI

Screenshot 2019-09-14 12.11.57

ช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมาผมได้เรียนหลักสูตรออนไลน์ของ Andrew Ng เรื่อง AI for Everyoneใน Coursera และได้อ่านหนังสือ AI Transformation Playbook ของเขา ผมว่าเขากล่าวได้ดีในเรื่องที่น่าสนใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงบริษัทใดๆให้เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ (AI Company) โดยกล่าวว่าทุกบริษัทสามารถที่จะปรับเปลี่ยนได้ในยุคของ  AI โดยควรคำนึงถึงด้านต่างๆดังนี้

  • ต้องมีกลยุทธ์ในการเก็บข้อมูลจำนวนมากเข้ามากโดยอาจผ่านสินค้าหรือบริการที่บางอย่างอาจไม่ได้สร้างรายได้ให้กับบริษัทโดยตรงเช่น Google ได้พัฒนา Gmail หรือ Fitbit ได้พัฒนา Wearable Device
  • ต้องมีการพัฒนา Data Warehouse ที่เป็นศูนย์กลางหนึ่งเดียวในการเก็บข้อมูลของทั้งบริษัทจากแหล่งต่างๆ หรืออาจสร้าง Data Lake ในการเก็บข้อมูลดิบ
  • ให้ความสำคัญและมองเห็นโอกาสในการทำระบบ automation ในบริษัท
  • มีแผนกและตำแหน่งใหม่ๆในบริษัทเช่น วิศวกรด้าน Machine Learning, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือแผนก AI

ซึ่งทาง Andrew Ng ก็ได้ระบุขั้นตอนในการเปลี่ยนแปลงบริษัทในยุค AI ไว้ 5 ขั้นตอน โดยเขาได้บอกว่าเราไม่จำเป็นต้องทำตามลำดับนี้ทุกขั้นตอน แต่ก็ควรที่จะเริ่มต้นจากการทำขั้นตอนแรก (ทำ AI Pilot Project) เสมอ โดยมีขั้นตอนดังนี้

  • ขั้นตอนที่ 1 ทดลองทำ AI pilot project เพื่อสร้างแรงกระตุ้นให้กับบริษัท โดยเน้นให้เลือกโปรเจ็คที่น่าจะทำสำเร็จมากกว่าโปรเจ็คที่อาจสร้างผลกำไรให้กับบริษัทโดยตรง โดยโปรเจ็คอาจมีระยะเวลา 6-12 เดือน ซึ่งอาจเป็นการพัฒนาโดยทีมภายในหรือจ้างข้างนอกทำ ทั้งนี้เพื่อที่จะให้บริษัทเห็นผลสัมฤทธิ์ของการทำ AI และมีแรงกระตุ้นและความเข้าใจในการพัฒนาโปรเจ็ค AI อื่นๆต่อไป
  • ขั้นตอนที่ 2 สร้างทีมงาน In-house AI โดยเป็นทีมงานกลางที่จะช่วยสนับสนุนการทำ AI ให้กับแผนกต่างๆของบริษัท ทั้งนี้บริษัทอาจจะมี AI Platform ที่ทุกแผนกสามารถใช้งานได้และทีมงานนี้จะมาช่วยในการพัฒนา โดยทีมงานอาจอยู่ภายใต้  CEO, Chief Information Officer,  Chief Technology Officer หรือ Chief Data Officer ก็ได้ดังรูปที่ 1

Screenshot 2019-04-06 15.35.14

รูปที่  1 โครงสร้างทีมงาน In-house AI [จาก AI Transformation Playbook]

  • ขั้นตอนที่ 3 ทำการอบรม  AI ให้กับบุคลากรทุกฝ่ายในบริษัท โดย Andrew Ng ได้สรุปให้เห็นว่าในแต่ละตำแหน่งควรจะอบรมด้านใด ดังตารางนี้

56433434_366038604252091_2339677683534790656_n

ตารางที่  1 การอบรม  AI [จาก เอกสารอบรม AI for Everyone ของ Andrew Ng]

  • ขั้นตอนที่ 4 การกำหนดกลยุทธ์ด้าน AI ทั้งนี้ Andrew Ng ได้แนะนำว่าเราไม่ควรกำหนดกลยุทธ์ไว้ขั้นตอนแรก เพราะเราควรจะมีการทำ Pilot Project ก่อนเพื่อทำความเข้าใจด้าน AI และเน้นการกำหนดกลยุทธ์ที่จะทำให้บริษัทมีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งในอุตสาหกรรม และกลยุทธ์ควรสอดคล้องกับสิ่งที่เรียกว่า Virtuous cycle of AI  ดังรูปที่ 2 กล่าวคือถ้าบริษัทมีข้อมูลมากขึ้นก็จะสามารถทำ AI ได้ดีขึ้นก็สร้าง Product ที่ดีขึ้นและมีลูกค้ามากขึ้นตามลำดับ (ดังที่ผมเคยเขียนไว้เรื่องวัฎจักรของข้อมูล AI และรายได้ในบทความ Data is the new oil: มาวิเคราะห์กันว่าอุตสาหกรรมใดมีข้อมูลขนาดใหญ่)

Screenshot 2019-04-06 15.56.21

รูปที่  2 Virtuous cycle of AI  [จาก AI Transformation Playbook]

นอกจากนี้บริษัทควรจะมีกลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy) โดยเฉพาะเรื่องของการเก็บและดึงข้อมูล, การพัฒนา Data Lake และ การเข้าใจถึงคุณค่าของข้อมูลต่างๆ

  • ขั้นตอนที่ 5 ทำการสื่อสารทั้งภายในและภายนอกบริษัท เพื่อให้ทราบว่าบริษัทกำลังพัฒนาด้าน AI ทำการสื่อสารกับนักลงทุน ทำการสื่อสารกับหน่วยงานภาครัฐที่ AI อาจไปกระทบกับกฎระเบียบต่างๆ ทำการสื่อสารกับลูกค้าและผู้ใช่ถ้ามีการนำ AI เข้ามาใช้งาน และทำการสื่อสารกับบุคลากรภายในเพื่อให้เข้าใจการเปลี่ยนแปลง

ธนชาติ นุ่มนนท์

IMC Institute