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来源：凤凰彩票app下载2023-11-25 17:48

货架空置、购物卡消费受限，家乐福出了啥问题？******

　　【商业风云录】货架空置、购物卡消费受限，家乐福出了啥问题？

　　中新网1月10日电(中新财经记者谢艺观)“去超市购物，发现很多商品都不能使用购物卡结算了。”近日，多地居民反映，家乐福购物卡消费受限，部分货架出现空置现象。家乐福方面9日回应中新财经记者，公司正通过积极协调，多举措优化商品供应链效率，给消费者更丰富的商品选择。

　　作为曾经的零售界“黄埔军校”，家乐福最近怎么了？

　　部分门店购物卡使用受限有消费者存数千元

　　“怕过两天(超市)就关门了，赶紧过来使用购物卡。”

　　9日，一位消费者在北京海淀区的某家乐福超市见到记者时说，因为着急要花掉购物卡余额，他要尽量选择可使用购物卡结账的商品，一圈逛下来，购物车里才积累了一百多元的商品。

图为某酸奶饮品因可使用购物卡结账所剩无几。中新财经记者谢艺观摄

　　和这位消费者一样，当天，不少顾客都在超市货架中穿梭，寻找能使用购物卡的商品，一旦发现，就把商品放进购物车里……

　　记者注意到，虽然该超市只有少数货架出现空置或货量紧张的情况，但很多商品都贴上了写有“购物卡系统升级中，暂不支持购物卡结算，其他结算方式正常购买”的标签，这让不少消费者苦恼。

　　“我这(购物)卡里还有6000多块钱，该咋花出去？”一位消费者无奈感慨。

在该家乐福超市里，很多商品都贴上了不支持购物卡结算的标签。中新财经记者谢艺观摄

　　而当记者询问该超市工作人员时，得到的回复是“从5日开始就已经出现这种情况，北京其他家乐福超市也是这样，不知道什么时候能够恢复。”

　　如果不能把卡内余额花完，能不能把购物卡退了？

　　记者就此咨询家乐福购物卡服务人员，对方表示，“现在不能退卡，如果超市关门估计可以退。”

图为家乐福超市结账区，不少人在排队。中新财经记者谢艺观摄

　　不只是北京，据媒体报道，近日，沈阳、昆明、无锡等地家乐福门店也出现购物卡消费受限现象，比如规定订单满100元可用购物卡结算15元。有些地区门店货品也空了很多，商品还出现涨价情况。面对这些现象，多地相关部门也开始介入调查或约谈家乐福相关负责人。

　　家乐福回应

　　对于部分门店货架空置，家乐福方面9日回应中新财经记者，公司正通过积极协调，多举措优化商品供应链效率，给消费者更丰富的商品选择。

　　对于“关门”传言，家乐福方面也回应称，公司会持续深耕中国市场。请广大消费者不信谣、不传谣，理性消费。

　　另外，北京家乐福相关负责人也向媒体表示，不会退出北京市场。此前，昆明、沈阳、无锡等地家乐福均表态称，不会退出当地市场。

在家乐福超市，有顾客在寻找能使用购物卡的商品。中新财经记者谢艺观摄

　　家乐福的回应虽给人们服下一颗“定心丸”，但近年来家乐福门店数量减少，却是不争的事实。

　　2019年，苏宁以48亿元收购了家乐福中国80%股份。苏宁易购财报显示，2022年前三季度，家乐福无新开门店，门店数量从2021年底的205家减少到9月末的151家，闭店数量达到54家。2021年，家乐福也仅新开3家门店，却关闭了26家门店。

　　苏宁易购在2022年三季报中也提到，当前公司仍处于净利润亏损状态，其中非常重要的影响因素是家乐福业务受到多重因素影响，带来规模下降较快，较高的固定租金成本难以分摊。公司在三季度已全面开展家乐福业务调整，包括关闭部分区域门店，聚焦优势城市经营，提升规模效益。

　　业务不佳、频繁关店的同时，外界亦怀疑家乐福供应链出现问题。

　　据北京商报报道，2022年以来，家乐福被供应商追收货款的事件频繁被曝光。此前，西南地区供应商透露，2022年下半年起，家乐福超市频繁拖欠货款。据悉，在这位供应商暂时中止与家乐福合作时，家乐福欠该供应商的未结货款金额约240多万元。

　　曾经的零售界“黄埔军校”为何遭遇窘境？

　　如今身陷窘境的家乐福，当年可谓无限风光。

　　2006年，家乐福中国门店数就已突破100家，成外资零售超市中门店数量最多的一家。其以“合资”形式将“大卖场”业态引入中国，实现农超对接等模式，也让家乐福成为行业的标杆，还曾被誉为零售界的“黄埔军校”。

　　但在激烈的商业竞争中，家乐福渐渐失去强势地位。2009年，家乐福在国内市场的销售额被大润发超过；2010年，家乐福在华门店数被沃尔玛反超。2012年至2017年，家乐福中国大陆地区的销售额从55.83亿欧元下降至46.19亿欧元，降幅17.27%。

　　2018年，家乐福中国账面净资产为负。对此家乐福中国解释为，近年来线下零售业态受到互联网的冲击，虽然积极应对，但仍带来了阶段性的经营亏损。

资料图：市民在武汉市汉阳区家乐福超市购物。王方摄

　　若放眼整个行业，家乐福的境遇并非个例。近年来，麦德龙中国、乐购等主打大卖场的连锁超市接连“卖身”。与此同时，各地大卖场也屡屡传出关店消息。

　　“受社区团购冲击，超市业态到了生死存亡的至暗时刻。”步步高董事长王填2021年4月份在某行业会议上的一番话，让人担忧起超市的未来。

　　在零售专家胡春才看来，随着国民人均收入和生活水平的提高，消费需求出现新的变化，线下超市也需要变革，从原来的“卖商品”到现在的“卖生活”，给中国人提供新的生活解决方案。

　　据苏宁易购透露，在对家乐福进行业务调整时，会加大家乐福门店的电器3C业务融入，借助大卖场人流优势，提升盈利较强家电业务收入，分摊固定成本；此外，家乐福自身也加快商品结构调整，本地电商与社群电商运营，加快适应市场变化，实现规模环比改善。

　　现在家乐福这个老牌零售巨头正努力做出改变。面对“购物卡使用受限”风波，家乐福的消费者们也希望，超市能尽快恢复正常。(完)

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你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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