Эрик Сигель - Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Кто вы по духу – ученый или бизнесмен? Вас воодушевляет сама идея прогнозирования или та польза, которую это умение может принести миру?

Что касается лично меня, то меня поразила сама возможность познать непознаваемое . Прогнозная аналитика, кажется, бросает вызов фундаментальному закону природы, согласно которому вы не можете увидеть будущее, потому что оно еще не настало. Однако мы нашли обходной путь, создав машины, способные учиться на прошлом опыте. Эта регламентированная дисциплина использует то, что мы уже знаем – в виде данных, – для составления все более точных сценариев того, что произойдет дальше. Соединяя передовые математические подходы и технологии, мы, ученые, проводим бесчисленные тесты и вносим корректировки, пока в конце концов не получаем систему, способную проникнуть через ранее считавшийся непроницаемым барьер между сегодняшним и завтрашним днем. Мы смело шагаем туда, где раньше не ступала нога человека!

Кто-то занимается продажами, кто-то политикой. Я занимаюсь предсказаниями, и это потрясающе.

Как и любому другому человеку, порой мне сопутствует удача, порой нет. Черные и белые полосы в моей жизни чередуются точно так же, как и в вашей. Но мне всегда хочется узнать – не могло ли все произойти иначе? Для начала позвольте мне рассказать вам шесть коротких историй.

1. В 2009 году я почти уничтожил свое правое колено, катаясь на горных лыжах в Юте. Прыгнул я хорошо, а вот приземлился плохо. Для операциина колене мне нужно было выбрать место, откуда будет взята ткань для восстановления моей порванной передней крестообразной связки (главной связки коленного сустава). Выбор был сложным, поскольку от него могло зависеть, как я буду жить дальше – с хорошим коленным суставом или плохим. Я выбрал мышцы задней поверхности бедра. Не могли ли врачи в больнице сделать лучший с медицинской точки зрения выбор?

2. Несмотря на все мои страдания, дороже всего это обошлось моей страховойкомпании – операции на колене стоят дорого. Могла ли компания лучше предвидеть этот риск, заключая договор страхования с сумасшедшим любителем горных лыж, и назначить соответствующую страховую премию?

3. В далеком 1995 году я стал жертвой еще одного инцидента, хотя тот и причинил мне гораздо меньше страданий. У меня украли персональные данные, что в итоге стоило мне десятков часов, потраченных на бюрократические формальности и оформление различных документов, чтобы восстановить мой испорченный кредитный рейтинг. Не могли ли кредиторы предотвратить эти неприятности, каким-либо образом определив, что заявки на новые кредиты на мое имя поступают от мошенников?

4. Очистив свое доброе имя, я взял ипотечный кредитдля покупки квартиры. Было ли это хорошим решением или же мой финансовый консультант должен был предупредить меня, что в скором времени размер моей задолженности может превысить стоимость приобретенной недвижимости?

5. Моя профессиональная жизнь также не отличается стабильностью. Хотя сам бизнеспроцветает, моя компания всегда сталкивается с риском изменения экономических условий и растущей конкуренцией. Можем ли мы защитить рентабельность, спрогнозировав, какие маркетинговые мероприятия и другие инвестиции принесут отдачу, а какие будут пустой тратой денег?

6. Каждый день я, как и вы, переживаю множество мелких событий, которые определяют мою жизнь. Хороший спам-фильтр оказывает существенное влияние почти на каждый рабочий час. Мы сильно зависим от эффективного поискав Интернете при решении вопросов, связанных с работой, здоровьем (например, чтобы разобраться со спецификой операций на коленном суставе), домашним ремонтом и т. д. Мы полагаемся на персонализированные рекомендации музыки и фильмовот Pandora и Netflix. Мне интересно, почему после стольких лет все эти компании не изучили меня достаточно хорошо, чтобы посылать мне меньше рекламной макулатуры(и таким образом спасти от вырубки немало деревьев)?

Все эти ситуации важны. От них может зависеть, будет ли успешным или неудачным ваш день, год или вся жизнь. Но что между ними общего?

Все эти проблемы – и многие другие, им подобные, – лучше всего решаются через прогнозирование . Будет ли результат хирургической операции положительным для пациента? Не может ли обращающийся за кредитом человек оказаться мошенником? Не может ли ипотечный кредит стать непосильным бременем для домовладельца? Отреагирует ли клиент на отправленный ему рекламный буклет? Через прогнозирование подобных вещей можно существенно улучшить качество медицинского обслуживания, снизить финансовые риски, свести на нет спам, повысить эффективность борьбы с преступностью и сократить расходы.

Есть и другой аспект. Помимо очевидной выгоды для нас с вами как для потребителей прогнозирование полезно и для организаций, давая им в руки совершенно новый вид оружия в конкурентной борьбе. Компании набрасываются на прогнозы, как коршуны, – в положительном смысле.

В середине 1990-х годов ученый-предприниматель по имени Дэн Стейнберг пришел в штаб-квартиру крупнейшего американского банка Chase, чтобы предложить свою систему прогнозирования для управления миллионами ипотечных кредитов. Этот банковский колосс поверил в технологию прогнозирования, предложенную Стейнбергом, и взял ее за основу для принятия решений, касающихся операций со своим гигантским ипотечным портфелем. Что написал этот парень в своем резюме?

Прогнозирование – это сила. Крупный бизнес обеспечивает себе непоколебимое конкурентное преимущество, прогнозируя будущую судьбу и стоимость отдельных активов. В вышеупомянутом случае это означало, что, принимая решения по ипотечным кредитам на основе прогнозирования будущей платежеспособности домовладельцев, Chase уменьшал риск и получал дополнительную прибыль, которой в противном случае у него не было бы.

Стремительно развиваясь и проникая во все новые сферы, сегодня предиктивные технологии стали обыденным явлением и затрагивают каждого из нас каждый день. Они влияют на ваш опыт незаметным образом – когда вы ведете машину, покупаете, учитесь, голосуете, обращаетесь к врачу, общаетесь, смотрите телевизор, зарабатываете деньги, берете в долг или даже крадете.

Эта книга рассказывает о наиболее значимых достижениях в области компьютерного прогнозирования и о двух силах, стоящих за ними: об увлеченных людях и увлекательнейшей науке, двигающих этот прогресс.