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

• Название: Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт
• Автор: Эрик Сигель
• Жанр: Управление, подбор персонала
• Год: 2014
• ISBN: 978-5-9614-3543-6

Прогнозная аналитика ― новое оружие в арсенале ведущих мировых компаний и органов государственного управления. Благодаря развитию информационных технологий открылись новые возможности по использованию больших массивов данных для прогнозирования поведения обычных людей. Это помогает эффективнее управлять финансами, с высокой точностью прогнозировать объем продаж товаров, предвосхищать желания клиентов и целевую аудиторию новых продуктов, модернизировать технологии, улучшать здравоохранение и образование и даже бороться с преступностью. Эрик Сигель приводит массу примеров эффективного использования этой методики и показывает, как на практике начать использовать возможности больших данных для получения конкурентных преимуществ. Книга, ставшая мировым бестселлером и получившая множество восторженных отзывов от ведущих аналитиков и прогнозистов, будет интересна не только руководителям и менеджерам компаний, но и всем, кто хочет научиться с пользой для себя анализировать большие массивы данных.

---

Ложь, мошенничество, кражи и убийства

• Большинство средних и крупных банков используют технологии прогнозирования, чтобы противодействовать попыткам использования поддельных чеков, краж денег с кредитных карт и другим мошенническим действиям. Благодаря внедрению специальной системы Citizens Bank удалось на 20 % уменьшить убытки, вызванные мошенничеством с чеками. Hewlett-Packard сэкономила $66 млн, научившись выявлять мошеннические претензии по гарантии.

• Компьютерные прогнозные модели позволяют определить, кто должен находиться в тюрьме. Сотрудники судебно-пенитенциарной системы в штатах Орегон и Пенсильвания используют такие программы для оценки риска повторного совершения преступления и учитывают эти прогнозы при принятии решений об условно-досрочном освобождении и вынесении приговоров.

• Считается, что убийства в целом не поддаются прогнозированию со сколь-нибудь значимой степенью точности, но в рамках определенных групп риска предиктивные методики могут быть эффективны. В штате Мэриленд используется аналитическая система, выдающая прогнозы относительно того, кто из находящихся под надзором лиц может убить, а кто может быть убит. Университетские исследователи совместно с правоохранительными органами разработали прогнозные модели, способные предсказать вероятность рецидива среди тех, кто ранее был осужден за убийство.

• Один эксперт по борьбе с мошенничеством в крупном британском банке распространил свои разработки на сферу борьбы с терроризмом, выявив небольшую группу лиц, подозреваемых в преступных связях, на основе их банковских операций.

• В Чикаго, Мемфисе и Ричмонде (штат Вирджиния) полицейские усиленно патрулируют районы, где, по прогнозам, может произойти скачок уличной преступности.

• Вдохновленные детективным телесериалом «Обмани меня», где специалисты, изучая движение тела и мимику человека с целью распознать ложь, расследовали самые сложные преступления, исследователи из Университета Буффало создали компьютерную программу, способную выявить ложь с точностью 82 % на основе одного только движения глаз.

• В конце 1990-х годов, когда я работал преподавателем в Колумбийском университете, у меня была команда ассистентов, которые использовали компьютерную программу для проверки сотен домашних заданий по программированию на предмет выявления плагиата.

• Налоговое управление США прогнозирует, с какой вероятностью вы можете его обманывать.

Пределы и возможности прогнозирования

Экономист – это специалист, который назавтра узнает, почему не произошло то, что он предсказывал вчера.

Эрл Уилсон

Почему вы никогда не увидите заголовок «Экстрасенс выиграл в лотерею»?

Джей Лено

Все из перечисленных в предыдущем разделе достижений стали возможны благодаря прогнозированию, которое в свою очередь является результатом машинного обучения. Между всеми этими разнообразными примерами и научной фантастикой есть одно ключевое различие: они не вымышлены. И эти примеры – лишь скромный срез существующей ныне реальности. Можно с уверенностью сказать, что сила прогнозирования отныне всегда пребудет с нами.

Но не является ли такое утверждение чересчур смелым? В свое время датский физик Нильс Бор сказал: «Очень трудно сделать точный прогноз, особенно о будущем». В конце концов, возможно ли прогнозирование в принципе? Будущее покрыто мраком неизвестности, и неопределенность – единственное, в чем мы можем быть уверены.

Позвольте же мне немного рассеять перед вами туман в этой области. В принципе, точное прогнозирование невозможно. Даже погода прогнозируется всего лишь с 50 %-ной точностью, а предсказать поведение людей, будь то пациентов, клиентов или преступников, ничуть не проще.

Но есть и хорошая новость! Прогноз не должен быть точным на 100 %, чтобы представлять собой большую ценность. Например, одним из самых простых и эффективных применений технологии прогнозирования в коммерческой области является выбор целевой группы для прямой почтовой рассылки рекламных материалов. Если маркетологи могут выявить определенную группу людей, которые, скажем, отреагируют на эти материалы положительно с вероятностью в три раза большей, чем средний потребитель, компания может существенно сэкономить, удалив «не реагирующих» людей из списка рассылки. А эти люди, в свою очередь, выиграют оттого, что получат по почте меньше макулатуры.

Таким образом, бизнес уже давно использует эту игру с цифрами для массового маркетинга, деликатно, но весомо склоняя чащу весов на свою сторону, – и делает это без высокоточных прогнозов. На самом деле, чтобы прогнозирование имело практическую ценность, довольно и низкой точности. Если в среднем ответная маркетинговая реакция составляет 1 %, то в выделенной группе доля потенциальных покупателей увеличивается до 3 %. В данном случае мы не можем с уверенностью предсказать, отреагирует или нет каждый отдельно взятый адресат на рекламную рассылку. Но стоимость создается благодаря выявлению группы людей, которые – в совокупности – склонны вести себя определенным образом.

Это демонстрирует в общих чертах то, что я называю эффектом прогнозирования. Прогнозирование, даже не отличающееся высокой точностью, всегда лучше создает реальную стоимость, чем чистые догадки. Гораздо лучше иметь хотя бы смутное представление о том, что произойдет в будущем, чем пребывать в полной неизвестности.

Эффект прогнозирования: малым достигается многое.

Это первый из пяти эффектов, о которых рассказывается в этой книге. Вероятно, вы уже слышали об эффекте бабочки, эффекте Доплера и эффекте плацебо. Оставайтесь с нами, и вы узнаете также об эффекте данных, эффекте индукции, эффекте ансамбля и эффекте воздействия. Рассказ о каждом из них включает любопытные сведения из области науки и технологий: интуитивный взгляд, раскрывающий перед вами, как это работает и почему позволяет достигать успешных результатов.

Поле чудес

Люди… действуют на основе своих убеждений и предубеждений. Если вы сможете устранить то и другое и заменить их данными, вы получите реальное преимущество.

Майкл Льюис, из книги «Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную игру в мире»

О какой области знаний или отрасли науки мы здесь говорим? Обучение тому, как прогнозировать на основе данных, иногда называют машинным обучением – но это преимущественно научный термин, который используется в исследовательских лабораториях, на научных конференциях и в университетах (например, в конце 1990-х я несколько раз вел курс по машинному обучению в Колумбийском университете). Хотя именно в этих академических кругах куются новые знания, это не то место, где шины соприкасаются с дорогой. Там, где машинное обучение находит реальное практическое применение – в коммерческой, промышленной и государственной сферах, – его называют иначе:

Прогнозная аналитика (ПА, англ. predictive analytics) – технология, опирающаяся на опыт (данные) для прогнозирования будущего поведения людей с целью принятия оптимальных решений.

Построенная на фундаменте компьютерных наук и статистики и активно развиваемая благодаря научно-исследовательским программам, прогнозная аналитика превратилась в самостоятельную дисциплину. Но ПА шагнула далеко за пределы теоретической науки и стала мощным практическим инструментом, оказывающим непосредственное влияние на нашу повседневную жизнь. Ежедневно она влияет на миллионы решений, касающихся того, кому позвонить, отправить почту, назначить диагностику или профилактические мероприятия, кого пригласить на свидание, предостеречь или посадить в тюрьму. ПА дает возможность принимать персонализированные решения в отношении каждого человека. Отвечая на массу мелких вопросов, ПА на самом деле может дать нам ответ на ключевой вопрос: как можно повысить эффективность всех этих многосложных функций в таких сферах, как государственное управление, здравоохранение, бизнес, правоохранительная и некоммерческая деятельность?

Таким образом, ПА кардинально отличается от стандартного прогнозирования (которое в английском языке называется словом forecasting). Последнее производит совокупные прогнозные оценки на макроскопическом уровне. Как будет развиваться экономика? Какой кандидат в президенты наберет больше голосов в Огайо? В то время как совокупная прогнозная оценка скажет вам, сколько стаканчиков мороженого будет куплено в штате Небраска в следующем месяце, ПА позволит узнать, какие именно жители Небраски вероятнее всего соблазнятся на эту покупку.