Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Азартные игры – еще одна популярная сфера для размещения. Даже если шансы на выигрыш для отдельно взятой ставки невелики, при большом количестве ставок определенный процент их выигрывает, а выигрыши могут быть уже задекларированы в качестве законного дохода. Неизбежный процент потерь на проигрышах можно рассматривать как стоимость отмывания денег.

Темные данные также лежат в основе инвестиционного мошенничества, которое известно как схема Понци, или пирамида. Чарльз Понци наживался с ее помощью в 1920-х гг., но сама схема стара как мир. По крайней мере она подробно описана Чарльзом Диккенсом в романах «Мартин Чезлвит» и «Крошка Доррит». Такие схемы обещают инвесторам большую прибыль, но на самом деле инвестированные деньги вообще никуда не вкладываются. Под видом выплачиваемой прибыли небольшой процент более поздних инвестиций возвращается более ранним инвесторам. В какой-то момент такая схема неизбежно рушится, когда заканчиваются новые инвесторы или когда существующие пытаются вернуть свои деньги, например из-за ухудшения экономических условий. Это срывает покровы с реальности и обнажает истинную природу такой «инвестиционной» компании. Мошенничество Мэдоффа, упомянутое в главе 1, как раз строилось по схеме Понци, которая развалилась в 2008 г., когда в результате финансового кризиса многие инвесторы попытались вернуть свои инвестиции и вдруг обнаружили, что они испарились. Предотвращению таких схем способствует прозрачность и, в частности, правила, требующие, чтобы инвесторы могли видеть, что делают с их деньгами.

Мы уже рассматривали инсайдерскую торговлю, а теперь давайте познакомимся с более общей формой этого мошенничества – инсайдерским хищением. Труднообнаружимые инсайдерские хищения заключаются в том, что сотрудники, имея доступ к счетам, откачивают деньги для собственных нужд. Зачастую это люди, которые не могут противостоять искушению, контролируя большие суммы. Обычно все начинается, когда такой сотрудник попадает в затруднительное финансовое положение и решает втайне взять «в долг» из подконтрольных ему чужих средств, искренне намереваясь вернуть взятую сумму, как только ситуация нормализуется. Но дела, как правило, не торопятся идти в гору, и объем хищений нарастает, пока все не заканчивается тюремной камерой.

Иногда, впрочем, инсайдерские хищения могут осуществляться с размахом и длиться годами, особенно если речь идет об организованной преступности. Мне попался один очень тщательно спланированный и довольно печальный случай такого рода. Небольшой фонд поддержал студента, не имевшего собственных средств, и финансировал его обучение, а также предоставил ему стипендию. После получения диплома фонд помог ему найти работу в банке. Трудолюбивый и честный молодой человек работал, пока не получил должность, позволявшую ему контролировать значительные суммы. Тогда представитель фонда связался с ним и попросил перевести большую сумму денег на именной счет, что выглядело как вполне законная транзакция. Фонд, равно как и деньги, тут же словно растворился в воздухе, оставив несчастную жертву расхлебывать заваренную им кашу.

Можно бесконечно перечислять виды финансового мошенничества, замешенного на темных данных, и конкретные формы, которые он может принимать. Помимо уже рассмотренных, сюда входит уклонение от уплаты налогов путем сокрытия декларируемых доходов (в отличие от законных способов уклонения от уплаты налогов, о которых мы говорили в главе 5), а также мошенничество с ценными бумагами, когда по завышенным ценам инвесторам «впаривают макулатуру».

Все эти виды мошенничества объединяет одно – сокрытие информации. Такое многообразие требует столь же разнообразных решений по выявлению мошеннических действий. Они варьируют от обычной тщательной проверки регистрационных записей до сложных статистических методов, от моделирования типичного поведения клиентов с помощью машинного обучения и интеллектуального анализа данных до специальных программных фильтров, которые обнаруживают определенные виды транзакций со сложной структурой. Что касается темных данных, мораль очевидна: если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, вероятно, с этим «что-то» не все в порядке. Скорее всего, оно призвано скрыть какую-то правду.

Глава 7 Наука и темные данные Природа познания

Сущность науки