Big Data. Вся технология в одной книге

Потребители используют технологические решения для повышения прозрачности финансовых решений и в Китае. Это относится, в частности, и к процессу заявок на выпуск кредитных карт, который осложнен завесой секретности относительно величины кредитного лимита, предоставленного властями каждому банку. По возвращении в Китай бывший сотрудник FICO и Axciom Дарвин Тю создал сервис 51credit.com, помогающий потенциальным заемщикам ориентироваться в этой непрозрачной процедуре. Как и в случае SigFig, люди предоставляют 51credit.com информацию – в этом случае данные, которые обычно требуются для заявки на кредитную карту. Проанализировав информацию и сопоставив ее со статистикой уже одобренных и отклоненных заявок, 51credit.com может направить людей в банки, где у них больше шансов получить кредитку[459]. На самом деле Дарвин и его коллеги воспроизвели процесс принятия решений в банках и добились прозрачности там, где ее вообще не существовало.

Если банки не повысят уровень прозрачности и не предоставят клиентам свободу выбора, народ найдет способы заставить их открыться.

Содействие справедливости условий найма

Работая директорам по информационным технологиям инвестиционного банка Dresdner Kleinworth Wasserstein, Дж. П. Рангасвами пришел к неутешительному выводу: пререкания сотрудников отнимали у него слишком много времени[460]. Его электронная почта была забита претензиями к другим службам, менеджерам и сотрудникам. Некоторые из них были обоснованными, но все остальные выглядели типичными офисными дрязгами.

У Дж. П. не было времени на то, чтобы разбираться со всей этой информацией и определять, какие письма требуют его внимания, а какие нет. Будучи ИТ-директором, он мог бы без особого труда создать во внутренней сети компании систему, позволяющую сотрудникам обмениваться оценками своей работы и вклада в общее дело, но понимал, что это могло плохо сказаться на атмосфере в коллективе. И он поступил намного проще: предоставил подчиненным доступ к своей входящей и исходящей электронной почте[461].

Дж. П. сразу же заметил резкое снижение количества электронных писем с жалобами одних сотрудников на других. Нововведение понравилось не всем, и в течение нескольких следующих месяцев часть сотрудников уволилась из банка. Понимание того, что их почту могут читать другие люди, сказалось на поведении работников. Затем Дж. П. заинтересовал вопрос о том, что именно просматривают его подчиненные. Ему хотелось понимать ход их мыслей, или, по его выражению, «что у них на уме»[462]. Он выяснил, что людей больше интересовали его исходящие, то есть то, что сообщал он, а не то, что сообщали ему.

Все это происходило в 2001 году, за три года до запуска Gmail и Facebook и более чем за десять лет до появления коммуникационной платформы Slack, на которой любой сотрудник может знакомиться со всей перепиской, ведущейся в компании[463]. Чтобы ориентироваться в море информации, ставшей доступной сотрудникам, потребовались мощные инструменты ее дополнения и изменения. Люди отмечают популярные ветки дискуссий и посты с помощью хорошо продуманной системы аннотирования, включающей более дорогостоящие по сравнению с лайками или другой символикой эмодзи[464]. В будущем коммуникационные платформы вроде Slack начнут рекомендовать сотрудникам несколько эмодзи на выбор, исходя из содержания черновика сообщения или данных с веб-камеры, обработанных системой распознавания выражений лица.

В наши дни бизнес может без особых затрат изучать информацию, исходящую от сотрудников, и анализировать их удовлетворенность работой и результативность. Предположим, что сотрудники компании участвуют в программе с использованием социометрических бэджей. В этом случае менеджеры получили бы возможность наблюдать, как сотрудники взаимодействуют друг с другом и насколько они продуктивны в различных условиях. Датчики, наблюдающие за внимательностью, настроением и даже ночным сном, могут стать общепринятой практикой. Наличие таких данных могло бы помочь работникам решать, когда и где им лучше заниматься определенными видами деятельности. Система могла бы подсказывать, какого рода задачи лучше соответствуют его настроению в данный момент. С другой стороны, менеджер мог бы на основании тех же данных принять решение отстранить сотрудника от участия в важной презентации. Чтобы понять, стоит ли принимать участие в подобной программе сбора и анализа данных, надо иметь возможность оценивать доходность информации не с точки зрения своего начальства, а со своей собственной.