便利蜂异化？被曝“疯狂采集”数十万条路人信息，估值已超百亿

便利店被算法挟裹，消费者也成逐利工具。

技术主义者便利蜂，正在陷入舆论风波。

在众人的印象中，便利蜂是一家分布在一二线城市的连锁便利店，很多上班族在这里购买早午餐和零食。但消费者难以意识到的是，便利蜂店里密布的摄像头充当着一双双眼睛，为其背后的“系统”正在收集顾客的一举一动。

根据南方周末的一篇调查报道，在便利蜂，这样的摄像头不仅盯紧顾客和员工，还从店内延伸到了店外。为了选址，便利蜂采取“贴拍”方式，在居民小区、写字楼甚至到国家机关门口进行拍摄，在后台积累了数十万条拍摄数据。

对此，新京报评论称，疯狂采集路人信息，便利蜂突破了商业边界。

今年6月份，便利蜂被传赴美上市。对此公司给予否认。天眼查显示，公司至今公开过三轮融资，投资方里有斑马投资、腾讯投资和高领投资等机构，最新估值超百亿。

有分析认为，数据安全问题，可能会影响便利蜂上市。

“疯狂采集”公共图像信息

便利蜂的创始人庄辰超是一位连续创业者，其最近一个创业项目是斑马投资，之前创立的去哪儿网出售给了携程。

2016年12月，庄辰超拿出3亿美元投入便利蜂，创始团队还有原7-11和邻家的员工。这次创业，庄辰超研究了很久才出手，他要找到“一个在中国还没有被人做成的，带有实验性质的事。”

但在当时，便利店并不在风口上，在北京开便利店更不被外界看好，7-11在北京十几年也就只开出两百多家店。

对于选中便利蜂这个项目的原因，庄辰超在2017年9月份对媒体称，便利店这个产业是完全可以被算法驱动，基于大量数据分析形成“千店千面”，从选址、选品、货价陈列等都能给出指导意见。

2017年2月，便利蜂第一家门店在北京中关村开业。至2017年年底，门店总数只有60家；2018年年底，这个数字是570家；到2020年年底，它已经开出2000家店铺。

如此快速扩张，得益于便利蜂的数据收集能力和手段的进化。创业初期，公司通过做App、共享单车来了解用户性别、年龄等数据。但很快摸索出一套摄像头捕捉信息的方式，公司专门成立了信息采集部，雇佣专职的信息采集员来收集所有具有价值的数据。

据南方周末报道，便利蜂信息采集的方式是拍摄视频，内部称之为“贴拍”。

庄辰超曾公开表示，公司70-80%的数通过视觉采集，极少量用电的设备会用IoT采集，比如温度、声音等。他甚至将数据收集作为便利蜂的“核心优势”，“我们签约实际上是没有人工判断的，完全不需要任何人工判断，也没有经验一说”。

据前述报道，以新店选址为例，贴拍对象包括目标店铺一平方公里内的的小区、学校、写字楼、培训机构、竞争对手、医院以及政府机关。

便利蜂采集主管称，包括商务部、交通部、环保部、国家旅游局、国家文物局、海关总署等一些北京政府机构，也在贴拍范围内。针对北京五环以内所有办公楼的数据总量高达4.3万条，上海约有2万条。

对于媒体的求证，便利蜂回复称，公司成立至今绝不存在“偷拍”行为，同时否认对住宅小区、商圈和国家部委的拍摄。回复表示，公司信息来源为购买第三方数据。

但上述报道提及，登陆便利蜂的“黄金店铺管理后台”系统，确认了信息采集的存在。而且报道公开后，便利蜂至今未澄清声明。

由算法驱动的“系统”

有了数据，进而由机器学习的算法处理形成自动化决策，替代店长和店员的判断，这是庄辰超引以为豪的创新，这样的系统也一直是便利蜂专注做的事情。

2020年12月，青藤大学（现改名青藤）出品的一档节目中，庄辰超介绍了如何搭建起适合便利店零售的数字化模型。

便利蜂最先切入的部分，是底层的ERP系统。接着进入到订货，优化选品、排班、人力的环节，最后陈列、物流的优化都交给系统自动化来处理。这个过程中，尽可能让数据采集是来自于设备和系统之间的交互，让数据的准确性和及时性得到保障。

当系统具备赋能效果时，算法会给出一个最优解决方案。为解决人的决策平衡感强但应变能力弱的问题，便利蜂又在所有环节放弃人工干预，从工厂、物流、陈列甚至打扫卫生都交由系统快速决策，模型得以跑通。

与此同时，便利蜂投入了大量IT人员，一位日系连锁便利店的副总裁称，便利蜂IT人员可能是他们的四至五倍。便利蜂官方曾在知乎上作答：“表面上看，便利蜂是一家连锁便利店，其实我们是一家数据科技公司。”

全链条自动化，让数据驱动的系统来发号施令，对便利蜂的店员似乎不是好消息。因为员工要面对的，是全方位无死角覆盖的摄像头，和他们背后的大脑。系统通过人工和AI自动识别店内的画面，一旦不符合要求，便会自动报警。

在北京街头的一家便利蜂中，雷达财经注意到，算上前后门口上方两个探头，该店足足有12个摄像头，不论是顾客还是员工，进门那一刻起就无所遁形。

工作时，店员整理货架、打扫卫生、加热快餐和废弃过期品时都要拍照上传，后台会有专人调取监控对比检查。

为应对这份工作，便利蜂的店员们需要背熟多达300到400个标准作业程序。有了这种强大的系统和算法，在便利蜂6个月就能培养一名店长，5天就能培训一名店员。

顾客们进店后的一举一动也会被收集起来，成为系统的决策依据。除此之外，在知乎问答中，该公司官方账号曾描述，“区别于一般便利店，便利蜂通过抓取当地消费者在相关电商平台的消费数据、在各个社交平台的点评数据、在其他店铺的过往销售数据……放进公式，算收益排名，然后来选品。”

凭借着这样的算法模型，便利蜂不但有了快速复制的能力，还实现了经营效率的提升。便利蜂执行董事薛恩远曾公开宣布，到2021年年底，便利蜂将开出4000家门店，到2023年预计开设1万家门店。

相比同样有着“万店计划”的罗森有加盟模式，便利蜂全部店铺都是直营。上万家直营店在业里几乎是一个不可能完成的任务，但便利蜂的底气来自于数据优势。

“过去的三、四年时间里，便利蜂在‘便利店的荒漠’北京开了接近700家门店，而且是盈利的。”庄辰超说，机器学习的算法不断迭代后变得越来越准，一个比较明显的特征就是，越是新开的店销量越高，房租占比越低。

当然，也有人不认为数据驱动就一定能低成本。上述日系连锁店副总就表示，像气候、温度、水、周围环境变化，可能需要几十个维度的参数，全自动非常困难。

异化的便利蜂能飞多远？

以数据公司自居的便利蜂，估值已超过百亿元，并两度传出上市的消息。

2020年5月，便利蜂内部人士透露，公司获得数亿美元C轮投资，累计募集资金已达15亿美元（约合107.04亿元），投资方包括全球顶级私募股权基金、国家主权财富基金、高校投资基金以及超大型互联网公司。

在此之前，2018年10月15日，便利蜂获得腾讯投资及高瓴资本的2.56亿美元（约合人民币18.27亿元）战略融资，该轮融资后估值来到16亿美元（约合114.18亿元）。

今年以来，便利蜂两度传出上市的消息，但均被公司否认。

6月23日，有消息称便利蜂近期启动赴美IPO，拟募资5亿至10亿美元，高盛、摩根士丹利、中信证券等作为主承销商，最快于今年年底或明年年初赴美上市。便利蜂方面回应称“此消息不属实”。

7月8日，彭博社报道，便利蜂已秘密提交了赴美IPO申请，或筹集5亿美元资金。有知情人士表示，便利蜂正在与顾问合作出售股票，最快可能在2021年进行。此后，又被便利蜂否认。

一年多来没有融资，对于急速扩张的便利蜂而言，缓解资金压力或是上市的主要原因。但根据当下的监管环境变化，赴美上市显然已不是最好的选择。

不过，在上市之前，便利蜂的数据安全问题仍待理清。《北京市公共安全图像信息系统管理办法》第六条明确规定：不得采集本单位范围以外的公共区域的图像信息，其他任何单位和个人不得在该区域设置公共安全图像信息系统。

不少分析观点也指出，便利蜂在公共区域的大规模视频采集存在侵犯公众隐私的嫌疑。因为自然人出现在公共场合不等于放弃隐私权，例如其不想在某些场合被人看到，或者暴露行踪，未经允许对其进行拍摄记录，属于侵权行为。此外，企业对大量公民的肖像和行动轨迹采集，如何管理和使用，也存在较大风险。如果把这些数据用于经营之外的目的，或者泄露出去，都会让公众的隐私数据处于裸奔状态。

本文来自微信公众号“雷达 Finance”（ID:radarcj），作者：李亦辉，36氪经授权发布。

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