卢向华：外卖骑手“困于系统”，企业需要与员工共同提升效率的合作方式

原创 卢向华 复旦管院

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算法本身并没有错，但算法的效率评价机制过多地向消费者和平台倾斜时，到一定程度骑手这一方就会出现异常，导致整个算法的失效。

一篇“外卖员困于系统”的报道提到，外卖骑手被束缚在了不断加速的数据怪圈中，最终，追求效率与骑手的安全之间的矛盾凸显。如何评价其中的“困”？谁应该承担责任，有何解决之道？

复旦大学管理学院信息管理与信息系统系教授卢向华接受了媒体的采访。她表示，算法没有错，问题出现在效率评价机制，企业需要设计出一套更有效的与员工共同提升效率的合作方式。

以下内容综合自

澎湃新闻、21世纪经济报道

Q1 从“外卖员困于系统”这一报道，人们将聚焦点放在了外卖员身上，但很多职业其实都在系统内，比如网约车司机、流水线工人等等，我们怎么去看待这一现象？又怎么去评判“困”于其中？什么样的程度算是困在里面？

卢向华：骑手困于其中的现象其实和早期流水线工人因为工作过于枯燥、压力过大引起的罢工、甚至跳楼是一样的。一旦雇佣了员工，不是只雇佣了对企业有价值的部分，同时还要考虑到员工的其它需求。

现在科技领域与知识型产业与员工之间就形成了比较好的机制，通过更好的福利、更多的信任与自治等，满足了双方对对方的诉求。甚至流水线制造企业与一线员工之间经过这么多年的相互博弈也达到了一种较为平衡的状态。

但骑手作为最近才出现的一个职业，不管是企业还是从业者，都还在摸索最佳的一种合作方式。这次现象的爆发就和当年的富士康一线工人的现象一样，会加快促进这个行业找到最佳的合作方式。

受困其中的标准我个人觉得更多在外卖行业，骑手们只有两种选择，拼命付出时间（和努力）就可以赚钱 VS. 不付出时间就只能赚很少的钱。这种付出与成就感、幸福感、晋升概率等一点关系都没有，钱成为最主要的衡量标准。而且外卖企业也把钱作为激励骑手们的唯一标准，这就出现了双方都是短视主义、都只追求短期的效率，而没有充分考虑这一合作模式的可持续性。

我相信这种合作方式一定会改变的，应该很快能找到一种让双方都能更长期维系下去的、平衡的合作方式。

Q2 外卖平台通过激励和处罚规则鼓励骑手快，而快的数据又进一步导致算法不断缩短预估的平均派单时长，外卖骑手为了更快，避免处罚频频出现安全问题，平台应该如何在算法和实际情况之间达成平衡？从系统设计的角度上来说，有没有更好的路径？

卢向华：AI本身并没有错，美团派单后，会用算法帮快递员设计更有效的取餐和送餐路径，比起人工决策和判断，算法是可以提高效率的，并且还有持续优化的空间。只是这样的系统在真实环境下会有几个问题：

（1）算法通常都是平均化处理的，它平均认为一单可以30分钟送到。事实上执行下来的具体的3单上可能分别是35，30和25分钟。如果很不幸，某个快递小哥接到了35分钟的这一单，他就陷入了困局，就出现了报道中的现象。从比例上来看，这种情况应该只占所有订单的30%左右。

（2）算法本身是“去智化”的。算法基于大量的数据，总结最佳规律。曾经有个创业者说过“每一个有人的节点都会导致效率下降”，那么干脆就用高效的中央大脑取代员工的思考和决策”。现代的企业尤其是科技企业都在采用类似的方式以达到快速复制、快速发展的目的，这一趋势将持续很长一段时间。

但这样的算法会自动地忽略快递小哥的情感需求。AI本身就是都是按照一个很理性的规则去训练和设计的，本来就没有办法把符合人性也作为一个属性放进去训练。也就是说，算法把快递小哥当成流水线上的一个机器人，我让你做什么你就做什么。这和早期流水线工人因为工作过于枯燥、压力过大引起的罢工是一样的。这方面的缺失本应通过公司的其它福利机制来补偿，但我们得说这块外卖平台做得是不够的。

这些问题本质上并不是因为算法引起的，AI 的监控与调节在快递行业其实并不是最厉害的。其它行业如银行、餐饮后厨等更早地应用了基于视频的AI作业质量监控，相比而言，这些行业的AI应用更容易导致员工的不舒服与抵制。

外卖行业时间的变短更大程度上是当前劳动力过剩以及平台效率评价机制导致的，和AI没有太多关系。因此系统本身并不需要做什么改变，需要改变的是平台的效率评价机制中怎么样更多、更好地考虑员工的需求。

Q3 外卖员安全问题频发，是平台责任，还是消费者对于“快”的预期导致的结果？

卢向华：都有，甚至快递小哥自己也希望能更快一点，因为可以赚更多的钱。在企业管理中有一个很重要的词叫“期望管理”，我觉得现在是到了一个时候更好地调低一下“用户的期望”、“快递小哥的期望”以及“外卖公司的期望值”了，这样可以给行业一个缓冲期，解决“快”所带来的各种负面问题。但未来的趋势仍然是越来越快的，螺旋上升，因为这是科技发展的自然能力所在。

Q4 系统背后其实是人，人建造了系统，但这好像是一个囚徒困境，如果企业放松了对效率的要求，就会被竞争对手超过，这种情况有没有什么解决办法？谁应该承担责任？

卢向华：系统是在动态发展的，就象下面这张图一样，效率高到一定的程度，总会出现一些阻碍因素会拉低效率，但解决了这个阻碍，效率会继续提升。所以未来外卖肯定还会越来越快。

追求效率一定是企业的目标所在，也是竞争力所在。

这次的问题，不仅是美团，事实上整个行业碰到了这个降低效率的阻碍因素，因此现在竞争比拼的不是谁能更有效率，而是谁能解决这个阻碍因素，重新进入效率提升曲线。

当然长期来看，效率肯定是企业的责任，企业需要设计出一套机制来能持续地比竞争对手更有效，这个机制就是我上个问题所说的“更有效的企业与员工共同提升效率的一套合作方式”。

Q5 饿了么、美团先后发布声明，饿了么说要增加“我愿意多等5分钟/10分钟”的小按钮，美团说要优化系统，留出8分钟弹性时间。这些措施争议很大，您认为这些措施能够改变现状吗？

卢向华：这些措施能不能马上改变现状我们不知道，但更重要的意义在于外卖平台已经开始积极地去探索一种更好的与骑手、用户期望进行合作的方式。未来真正解决问题的肯定不是这5分、8分或10分钟，而是企业内部对骑手们更有效的、多维度一套激励及关怀机制。

Q6 从学者的角度看，外卖平台、算法、外卖小哥、用户之间的关系是怎样的？

卢向华：外卖平台是一个典型的多边平台，连接商家、用户和骑手三边的需求、供给与服务给力。算法是作为提升这多方的需求供给匹配效率而存在的。

理论上，算法本身应该同时考虑平台各方的利益，但目前外卖平台的算法设计中，明显算法把消费者的体验与平台的服务量放在了最主要的目标里，商家的地位次之，而骑手的体验是放在最低的位置而存在。

算法本身并没有错，但算法的效率评价机制过多地向消费者和平台倾斜时，到一定程度骑手这一方就会出现异常，导致整个算法的失效。

Q7 就外卖产业而言，我们应该如何看待技术带来的便利，以及其带来的压迫？

卢向华：这是互联网行业中经常会被问起的一个问题，赢者通吃、强者恒强之类的趋势已经非常明显了。大家都在担心这些大平台做大了，话语权越越大，万一他们做恶了怎么办。

但我觉得这种担心其实是没有必要的，因为这些平台无一例外，都是生态型的平台，也就说平台的成功依赖于参与方的积极贡献。平台如果只做对自己有利的行为，平台会很快消失，被更合理、公平的平台所取代。

所以我们可以看到现在几乎所有的平台都在非常努力地平衡各生态参与方之间的关系，保持与他们的共赢，这样才能让平台生存的也更好。

平台各方利益的分配也是伴随着蛋糕的做大，互相新增收益部分的分成而设计的。从经济学的角度上来看，大家都在寻找一种动态的均衡（对商户佣金抽成高是因为之前太低了），现在太高了，未来也有可能会降低的。

【教授简介】 卢向华，复旦大学管理学院信息管理与信息系统系教授、博士生导师，研究方向：互联网创新运营、大数据分析、企业信息化等。

原标题：《卢向华：外卖骑手“困于系统”，企业需要与员工共同提升效率的合作方式》

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