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2020年1月18日

袁希和 經管錦言

下一個10年危機管理

2019年堪稱天災人禍年,對澳洲來說,連綿不斷的山火引發生態災難,至今仍未平息;對智利、西班牙、黎巴嫩等國家來說,人民對政府的不滿演變成暴力衝突,難以平息;對香港來說,過去逾半年無論在個人或機構層面均需要面對前所未見的危機。持續不斷的遊行、催淚彈、暴力事件,甚至出現荷槍實彈,居然在這個曾經是亞洲最安全的城市變成日常生活一部分。不但嚴重影響民生,更大大打擊經濟。全港上下頓時要應對大大小小的危機,不時提高警惕,若未能及時以適當策略處理,隨時成為沙田新城市廣場和九龍塘又一城翻版。

活用大數據分析輿情

踏入新一個10年,不妨探討一下科技如何在未來的危機管理中擔當重要角色,減少危機出現的機率,同時協助處理危機。

最佳的危機管理便是大事化小,小事化無。如能居安思危,做好危機預防,已經是成功的一半。要防範危機,首先要了解各持份者的需要與想法。以在反修例事件中受影響的銀行為例,不但客戶、傳媒、監管機構、政府、非政府組織等都是持份者,普羅大眾亦然。涉及界別這麼廣泛,要去理解他們的看法談何容易?

傳統危機管理一般會監測新聞,分析輿情。但在現今世代,這些以搜尋器形式進行的監測雖然可以提供即時新聞,但並不足以反映其他持份者(例如社會大眾)對事件的看法與情緒,而這些看法與情緒更會互相影響,有可能令事件發酵,引致一發不可收拾的地步,這從美心事件可見一斑。

近年社交媒體影響力愈見強大,無論使用的人數與用量均不斷上升。市場上亦出現了很多監測社交媒體的企業,幫助各大機構監測網上帖文量,以及當中交流量、評論與分享的多寡與內容,從而分析危機出現的機率並作出預警。但這類監測企業很多時仍然是以人手分析資訊,費時失事,亦不足以準確地評估危機出現的機率、影響力與規模,更隨時錯失危機管理的黃金機會。

反之,大數據的出現與應用,有助更迅速地進行數據爬蟲(data crawling),並將網上搜尋關鍵字、數量、時間,以及討論區(如連登、Telegram)與其他社交媒體(如Facebook與Twitter)的熱門話題與用戶反應等分門別類,從而作出分析,找出當中趨勢,甚至預測變數,相信有助危機管理團隊更有效地判斷形勢,並以此作為基礎,制訂相應的預防或處理措施,保障有關機構的品牌聲譽。

人工智能破解「反話」

要知道中文博大精深,文字表義並不一定代表真正含義,而且網上不時會出現說反話的情況(例如「裝修」其實指破壞,而「大大力懲罰黃店」實質是支持黃店),加上專業網上打手亦不少,因此要了解真正民情與預測趨勢,很多時亦要加上人手閱覽與分析海量資訊,效率極低;待完成分析後,原來的小事一樁可能已演變成世紀災難。以數碼時代的危機管理來說,5分鐘已足以逆轉命運。

人工智能的好處是它既擁有人類的智慧,亦有GPU的運算速度。而更進一步的機器學習(Machine learning)與深度學習(Deep learning,例如AlphaGo等),更可學習人類分析資訊的方式。在海量資訊年代,能更快更準地篩選有意義的資訊,不會被諷刺言論所蒙蔽,將能更有效地作出分析,繼而預測未來趨勢,處理危機便可更快更準。

機械人發展空間大

即使有大數據與人工智能,亦未必能有效地處理危機。君不見澳洲山林大火至今仍未受控?澳洲山火讓我想起數年前在海外一個初創企業爭取投資者支持的比賽中,遇上一間專門為森林設立預報系統的企業。他們的客戶主要是當地政府,而項目是在全國多個省份的森林設立感應器,從而減少發生森林大火的機會。所謂星星之火,足以燎原。想起澳洲山火至今奪取了28條人命,接近5億隻動物受災,不期然想到若感應器能及早發現山火,再配合能抵禦火與熱的機械人去救火,相信不會出現目前的生態災難了。

毫無疑問,科技在危機管理上仍有很大的發展空間,期待未來10年能出現癲覆性的創科危機管理軟硬件。

香港科技大學工商管理碩士校友會會員

 

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