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▎Show me the Number! 數據科學與國家治理
昨天下午虹安來到熱情南台灣，接受 #國立高雄科技大學 #商業智慧學院 邀請，分享數據科學與國家治理，以立法委員的身分及科技人的背景，與大家分享 #數據科學 如何應用在國家及城市治理上，用關鍵數據結合邏輯找出問題的本質，做出更精確的政策調適，並完善效果評估，形成數據應用的循環。
加碼分享的是，數據科學也經常被應用在網路媒體或社群中，分析特定議題或人物的 #網路聲量 #正負情緒，甚至是終端使用者的個人畫像、網路行為等，應用可說相當廣泛。
將自己所學和經驗與現場熱情的老師同學分享，滿滿2小時的演講與QA，燒聲但盡興！
最後，虹安也鼓勵大家，勇於擁抱物聯網、人工智慧這些新興科技，理解這些科技工具運用的邏輯，用以解決自身產業的問題，即使處在這個科技日新月異的環境，也能讓自己持續成長和提升 💪🏻
#老師同學專業提問有備而來
#從政以來最長的演講 😂
感謝 #國立高雄科技大學 #商業智慧學院 #彭琪祿 教授的邀請，來到歷史悠久的高科大建功校區，與高科大師生們針對「數據與決策」主題，分享大數據AI帶動產業趨勢。
身處在高科技的時代，AI應用不管是：圖像識別、語音識別、影像識別、知識發現、資料探勘...，幾乎都圍繞在我們的生活當中，虹安不只一次提到：數據分析已經是國家及城市治理的基礎，也進而將這套理論依據套用在立院問政工作當中。
虹安也與在場師生們分享，想要成功應用AI的第一步就是 #問對問題：用對的方式去收集關鍵數據，才能從中淘金分析出價值。虹安亦是用類似這樣的理論方法在立院落實監督問政工作：「找出問題關鍵 ➡️ 資料收集 ➡️ 問題分析 ➡️ 立院問政 ➡️ 問題改善」，由此可見「數據分析與應用」在各層面確實都很有幫助的！
透過演講分享，希望讓對數據分析有興趣的同學可以找出自己在AI方面可運用的優勢。虹安也會繼續秉持科技人的精神，務實理性監督政府改善問題，一起讓台灣更美好。
#BusinessIntelligenceSchool
想要強大只能靠自己，高科大「商業智慧學院」和微軟合作開設人才培育季會，讓你不用簽 MOU 就可以很強大 ✊✊
卡爾登（Grant Cardone）分享致富的4個步驟。
► 他目前個人淨資產大約3億美元左右
在美國存100萬美元，難度大概像在台灣存一千萬台幣。
想想這一千萬台幣在台灣你能撐多久？再算通膨，然後你孩子的教育基金呢？
重點在理財規劃的觀念。
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卡爾登年輕時患有過動症、注意力不足，更曾頹廢吸毒。
後來發憤圖強，成為全美汽車銷售前1%的銷售員。
標題：一百萬美元的存款，你能撐多久？► 致富4個步驟 - Grant Cardone 卡爾登
https://youtu.be/6LG-aC1uVXE
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Speaker : Grant Cardone
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- Wisdom Bread
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葛蘭特‧卡爾登旗下擁有電視網、銷售訓練學院等 5 家公司。
英國商業資訊網 Richtopia 票選，他因一手經營年營收上億美元企業、銷售知識跨各大領域，與股神巴菲特、特斯拉執行長馬斯克並列為全球十大最具影響力的 CEO。
翻譯/剪輯：Wisdom Bread 智慧麵包
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剪輯/翻譯/字幕：Wisdom Bread 智慧麵包
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為什麼你不應該輕易聽取別人的意見 - Dana White 白大拿勵志演說
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為什麼大多數人窮其一生，終究一無所獲... 看教授精闢的分析
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（2019）富爸爸 - 為什麼有些人擺脫不了窮人的思維 ，值得一看
https://youtu.be/s-qttEH9YHo
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#ArmDevSummit 將於10/19 - 10/21 重磅登場！
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#ArmTaiwan
本集節目內容由志祺七七頻道製作，不代表「Arm DevSummit 2021」立場。
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＃NETFLIX ＃串流平台大戰
各節重點：
00:00 開頭
01:28【Arm DevSummit】廣告段落
02:40 台灣是迪士尼頻道第一個海外台
04:26 串流OTT大戰！
05:38 Disney+的秘密武器？
06:40 Disney+ 強大的IP經營術
08:02 Netflix會被拉下王座嗎
09:14 18禁內容會被迪士尼禁播？
10:24 串流大戰中的其他競爭者
11:34 我們的觀點
10:36 問題
10:53 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：黑毛
｜腳本：黑毛
｜編輯：關節、土龍
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：珊珊
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→迪士尼頻道明年元旦起退出台灣！節目轉至Disney+：https://bit.ly/3Ff30Sb
→Disney+推出僅16個月 訂閱數破億：https://bit.ly/2ZzUufU
→Netflix、Disney+和HBO Max，訂戶不可能「全都訂」！2021年他們有什麼殺手鐧？：https://bit.ly/3Ff35oX
→串流大戰，迪士尼推「成人頻道」力抗 Netflix？：https://bit.ly/3olqj6O
→Disney+點燃串流大戰，盤點各家平台的操盤策略：https://bit.ly/2YbeB3O
→【串流大平台】亞馬遜規模遠超Netflix、蘋果、迪士尼，旗下Prime Video如何搶攻小螢幕？：https://bit.ly/3EXdNQy
→【串流大平台】蘋果為什麼想發展Apple TV+？令人摸不著頭緒的商業模式，背後圖的是什麼？： https://bit.ly/3omjYb4
→Disney+ Doubled Its Subscriber Base in Past Year：https://bit.ly/3iis80e
→擁抱數位串流平台！吉卜力工作室 21 部作品將獨家上架 HBO Max：https://bit.ly/2ZzUvjY
→迪士尼 Disney+ 共擁 8,680 萬付費用戶，訂閱價格也跟漲：https://bit.ly/39O2sDZ
→Netflix要成為下一個迪士尼？進軍電商、瞄準IP授權大餅，背後暗藏串流巨頭哪些隱憂？：https://bit.ly/2XVvRcR
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～
最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～
我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。
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而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。
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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。
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