Мегатренды. Как предсказывать грядущие тенденции и видеть то, что упускают другие

Но, как предполагает профессор медицинского факультета Корнеллского университета Фред Н. Пельцман, медики с трудом пытаются разобраться во всех этих данных. «Каждое утро, когда я открываю наш электронный медицинский журнал, то вижу сообщения от пациентов с их самостоятельно записанными данными, которые они присылают мне для проверки, – пишет он в популярном медицинском блоге KevinMD. – Наличие избытка данных создает слишком много возможностей. За ними может многое скрываться»²⁴⁰.

Другими словами, наличие доступа к сокровищнице данных, собранных портативными устройствами, не обязательно означает, что медицинские работники находят в них смысл. Даже пациенты с трудом пытаются найти реальную ценность в данных за пределами «статистики хорошего самочувствия». Устройства обеспечивают поощрение, отображая праздничные значки фейерверков каждый раз, когда пользователь достигает намеченной цели, например проходит 10 000 шагов в день. Результатом является большой сбор данных, потенциально мало влияющих на долгосрочное здоровье или счастье.

Такова обычная проблема анализа мелкомасштабных данных, но как тогда насчет больших наборов данных, которые слишком сложны для человека, чтобы их анализировать? В этих случаях большинство организаций полагаются на машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы автоматизировать задачу анализа обширных хранилищ данных и мгновенной экстраполяции полезных идей.

Китайский страховой гигант Ping An является прекрасным примером возможностей этого метода²⁴¹. Компания потратила три года на совершенствование своей сверхбыстрой системы расследования претензий, основанной на искусственном интеллекте, которая сопоставляет фотографии повреждений транспортных средств с базой данных из 25 миллионов деталей, используемых в 60 000 различных марок и моделей автомобилей, продаваемых в Китае. Затем она рассчитывает стоимость деталей и рабочей силы для устранения этого повреждения в более чем 140 000 мастерских по всему Китаю. Программа дополнена системой распознавания лиц, считывающей выражения лиц потребителей, чтобы обнаружить возможные лживые и потенциально мошеннические заявления. За первый год работы онлайн-система, как сообщается, помогла компании урегулировать более 7 миллионов претензий и сэкономить более 750 миллионов долларов.

По мере роста объема собранных данных компании, способные эффективно и своевременно разобраться в них, получат большие выгоды. Однако это возможно только до тех пор, пока информация остается доступной для них. Но иногда она недоступна.

Владение данными и прибыльные данные

Массовое появление социальных медиаплатформ и подключенных к интернету устройств позволяет мгновенно фиксировать каждое наше действие или мысль. Бо́льшая часть этих данных не запрашиваются брендами и традиционно им не принадлежат. Поскольку «малые данные», которыми владеют потребители, конкурируют с «большими данными», принадлежащими брендам, самый насущный вопрос, стоящий перед компаниями в ближайшие годы, заключается в том, захотим ли мы продолжать делиться с ними нашими данными так же свободно, как и раньше.

Сегодня интернет полон сайтов, соблазняющих нас обменять личную информацию на какое-то вознаграждение. Хотите купить билет на мероприятие или скачать бесплатный доклад? Дайте ваш адрес электронной почты. Нужно оформить товар? Пройдите короткий опрос, чтобы активировать свою гарантию. Чем больше времени мы просматриваем сайты, добавляем продукты в корзины онлайн-магазинов или обмениваемся мнениями в социальных сетях, тем чаще наша информация вливается в большой поток данных, который компании собирают и используют для продвижения и индивидуальной настройки предлагаемых нам продуктов.

Охотно торгуя своими данными, мы по-прежнему обеспокоены тем, как они используются, о чем я писал еще в 2014 году, выделив тенденцию, которую мы назвали «Паранойей приватности». Потребители поступают так, находясь под влиянием того, что поведенческая экономика называет непосредственной выгодой: мы охотно делимся информацией, потому что выгоды от этого являются немедленными, в то время как риски – отсроченными²⁴².

Продолжая использовать интеллектуальные устройства, которые собирают огромное количество данных, мы превратимся из их создателей в потребителей и владельцев данных в реальном времени. Мы сможем разблокировать данные, которые создали, на платформах, собирающих их при покупке вроде бы безобидных продуктов, таких как чайники wi-fi и браслеты, отслеживающие настроение, – и поделиться своими данными с теми, кто правильно нас простимулирует.

В таком мире появятся новые способы получения непосредственной выгоды от обилия данных для самих потребителей. Когда персональные данные начнут приносить индивидуальную прибыль, баланс между тем, чем люди готовы делиться, и тем, насколько глубоко они готовы позволить сбору данных войти в их жизнь, снова изменится. К сожалению, иногда выбора не будет.