外賣行業是共享經濟的代表之一，近年來在中國市場迅速發展壯大。資料顯示，2019年大陸線上外賣市場規模達5779.3億元，較上年同比增長36.0%。2020年受疫情影響，外賣市場需求進一步擴大，預計市場規模将突破6500億元。
外賣行業的高速增長離不開大資料算法的支撐和推動。大資料算法是指通過收集、分析、挖掘海量資料，利用機器學習、運籌優化等技術，實作智能化決策和管理的方法。在外賣行業中，大資料算法被廣泛應用于使用者下單、商家上單、騎手配送等各個環節，提高了效率和利潤，降低了成本和風險。
例如，美團、餓了麼、百度外賣等平台都開發了自己的智能排程系統，通過分析訂單需求和運力供給，實作了最優比對和派單。這些系統可以根據實時的交通、天氣、路況等因素，規劃最佳的配送路徑和時間，縮短了配送周期和使用者等待時間。據報道，美團外賣平均配送時間縮至28分鐘以内，餓了麼智能排程系統已覆寫全國2000座市縣。
此外，無人駕駛也成為外賣平台探索未來的重要技術方向之一。無人駕駛技術是指通過傳感器、計算機視覺、深度學習等技術，實作車輛自主行駛和避障的技術。在外賣配送場景中，無人駕駛技術可以減少人力成本和安全隐患，提高配送效率和準确率。據悉，美團正探索機器人補充配送技術，在無人車和無人機領域申請了超過60項技術專利，并計劃于2019年實作無人配送規模化營運。
從财經的角度來看，大資料算法為外賣行業帶來了巨大的商業價值和競争優勢。它使得外賣平台能夠更好地滿足使用者需求，提升使用者體驗和忠誠度；它使得外賣平台能夠更好地管理商家資源，提高商家效益和合作意願；它使得外賣平台能夠更好地優化運力配置設定，降低營運成本和風險。總之，它使得外賣平台能夠更好地實作規模效應和網絡效應，形成良性循環和持續增長。
然而，在贊歎大資料算法帶來的效率提升的同時，我們也不能忽視它帶來的公平問題。在外賣行業中，大資料算法的受益者主要是平台公司和使用者，而受害者主要是騎手、司機等一線配送人員。他們的收入和權益受到了大資料算法的制約和侵害。
一方面，大資料算法通過動态定價、智能排程等方式，對騎手、司機的收入進行了限制和平衡。他們的收入取決于接單量、準時率、差評率、投訴率等名額，而這些名額又受到算法的影響和控制。他們無法通過努力工作來提高自己的收入水準，而隻能接受算法給他們配置設定的任務和價格。他們被剝奪了自主權和議價權，成為了算法的奴隸。
另一方面，大資料算法通過無人駕駛、智能語音等方式，對騎手、司機的權益進行了威脅和替代。他們的工作可能被無人車或無人機取代，他們的安全可能被智能頭盔或智能耳機監控。他們沒有保障，沒有教育訓練，沒有晉升。他們每天忙碌着，在城市中穿梭着，卻很難擺脫算法給他們設定的“溫飽”線。
從這個角度來看，大資料算法是一把雙刃劍，它既給予了效率，也奪走了公平。它讓外賣行業實作了高速增長，也讓騎手、司機等人陷入了困境。這種現象值得我們深思和關注。
那麼，在面對大資料算法時，我們應該如何應對呢？我認為有以下幾個方面：
首先，我們應該正視大資料算法帶來的利益和風險，并進行合理的規制和監管。大資料算法雖然提高了效率和利潤，但也可能存在一些潛在的問題和隐患，比如資料安全、隐私保護、算法公平性、透明性、可解釋性等等。我們不能讓大資料算法成為一個黑箱或者神秘力量，而應該讓它服從于社會價值和倫理原則，并接受公衆和專業機構的審查和評估。
其次，我們應該保護好騎手、司機等人的合法權益和發展空間。我們不能讓他們成為大資料算法的奴隸或者犧牲品，而應該讓他們享受到大資料算法帶來的便利和福利。我們應該為他們提供合理的收入、保障、教育訓練、晉升等機會，讓他們有尊嚴和自信，有發展和進步的可能性。
最後，我們應該讓大資料算法更加人性化和公平化。我們不能讓大資料算法隻關注效率和利潤，而忽視人的需求和感受，而應該讓大資料算法更加貼近人的實際情況和喜好，更加考慮人的多樣性和差異性，更加尊重人的選擇和意願。我們應該讓大資料算法成為人的助手和夥伴，而不是人的對手和敵人。
大資料算法是一把雙刃劍，它既給予了效率，也奪走了公平。我們應該用智慧和良知來駕馭它，讓它為社會和人類帶來更多的利益和價值。