Цифровизация банковского сектора: этические проблемы Больших данных

Финансовые компании, в частности, банки, являются одними из основных владельцев Больших данных и интересантов развития технологий по их обработке и использованию для поддержания отношений с клиентами. Конкуренция в банковской сфере достаточно высокая, уникальность продуктов – перспектива достаточно сомнительная, и банки инвестируют значительные средства в отношения с клиентами.

По словам директора Центра по управлению и монетизации данных Альфа-Банка Ирины Елистратовой, банковские продукты оперативно копируются и тиражируются конкурентами, и в конкурентной битве за интерес физического лица выигрывает тот, кто наиболее оперативно выходит с актуальным и комфортным предложением, и, конечно же, не забывает заложить свою прибыль в стоимость продукта. В последние годы каналы продаж банковских продуктов, а также способы удержания клиентов существенно меняются в связи с развитием технологий и погружения людей в коммуникации посредством гаджетов и расширения цифровых сервисов. Это требует нового подхода, ценность которого обусловлена тем, что банки в этом контексте сокращают расходы на операционную деятельность и становятся ближе к клиентам – во всех смыслах.

Естественно, данный подход требует большого внимания к Большим данным. Их использование дает огромные возможности для того, чтобы не только знать о клиенте все, и предлагать ему то, что нужно, но и, в самых жестких проявлениях, манипулировать его поведением, вовлекая в обременительные многолетние финансовые обязательства.

Например, Альфабанк в настоящее время сфокусирован на том, чтобы накапливать всю полезную для последующих манипуляций информацию о потребителях на специальной платформе. В рамках этой платформы фиксируется как вся история отношений потребителя с банком, так и последующая коммуникация по всем каналам. В параллели с этим команда специалистов по Data Science на основании собственной экспертизы и получаемых данных, использует методы машинного обучения для разработки лучших продуктовых предложений и наиболее адекватных каналов коммуникаций для каждого клиента.

Эти планы, которые уже активно реализуются в банке, выглядят оптимистично, так как несут благие цели: оптимизацию развития отношений с клиентами, более грамотное управление рисками и повышение эффективности деятельности всей организации. В идеале для потребителя это должно привести к кастомизации продуктового предложения и каналов коммуникации, и даже к понижению стоимости банковских продуктов – ведь хорошие клиенты всегда оплачивают убытки плохих.

Но если подумать о главной цели деятельности коммерческого банка, то без всякого сомнения это будет максимизация прибыли. Поэтому обществу и индивиду необходимо обратить внимание на такие риски развития технологий, связанных с использованием Больших данных в финансовом секторе, как:

  • «Трепанация» личности потребителя, манипуляция и внушение правил потребительского поведения, которые могут идти вразрез с его индивидуальными ценностями
  • Запись всей возможной информации о потребителе не дает последнему шансов на ошибку. Проблема из данной сферы неоднократно всплывала в контексте историй различных бюро кредитных историй, когда по какой-либо, часто не зависящей от него причины, заемщик разово пропускал назначенную дату платежа, и попадал в черный список всей финансовой системы. Объяснить, доказать, что подобный кейс был разовым или случайным, зачастую оказывалось невозможным. С учетом того, что Большие данные человека собирают различные организации, можно опасаться того, что любая случайная ошибка послужит фактором понижения уровня репутации индивида во всех системах.
  • Конфиденциальность данных. Руководители и ответственные сотрудники банков не скрывают, что заинтересованы в том, чтобы продвигать не только собственные, но и партнерские продукты, а также использовать партнерские каналы продаж. Партнеры, коммуницируя с потребителем, собирают и анализируют собственные Большие, и обмениваются ими с другими партнерами для создания тех же кастомизирванных предложений клиентов, если даже не говорить о монетизации Больших данных. Известно много случаев, когда анонимизированные Большие данные человека путем сопоставления активности конкретных пользователей на открытых ресурсах легко позволяли идентифицировать индивидов.
  • Экспертиза специалистов, задействованных в проекте. Не следует воспринимать данный проект как абсолютно объективную реальность. Рамки проекта, его условия, стратегии закладывают специалисты, а это всегда люди с собственным культурным и профессиональным бэкграундом, и их, зачастую невольные стереотипы и предубеждения могут сделать систему ангажированной по отношению даже не к отдельным индивидам, но их целым группам.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *