Способны ли Большие данные предотвратить финансовый кризис?

Software
Источник: GAAP.Ru
Опубликовано: 29 января 2018

Автор книги “Shredded: Inside RBS: The Bank that Broke Britain” Ян Фрейзер (Ian Fraser) пытается дать ответ на вопрос, можно ли обнаружить признаки следующего кризиса в данных финансовой системы. Большие данные уже дали нам Бозон Хиггса (“Частичку Бога”), они же помогают искать лекарство от рака и разрабатывать автопилотируемые автомобили. А могут ли они помочь предотвратить очередной финансовый кризис?

Большая часть данных, которые буквально вращаются как облако вокруг финансовых компаний и аудиторских организаций, до сих пор никак не документируется. Если проводить аналогию с мясной лавкой, то конечный пункт назначения всех этих огромных объемов данных – пол, куда падают все отходы. Однако благодаря колоссальному улучшению вычислительных мощностей современных компьютеров, алгоритмам, системам хранения и обработки данных, технологии распределенных баз данных, наконец, которую именуют “блокчейн”, теперь намного проще для компаний анализировать, интерпретировать, структурировать и извлекать ценность из этих массивов, которые ранее просто игнорировались.

Комиссар в американской Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC) Кара Штейн (Kara Stein) полагает, что Большие данные могут стать ключом к предотвращению будущих кризисов. На прошедшей в 2016 году конференции “Большие данные в финансах” она поделилась со слушателями информацией о том, что SEC запустила “беспрецедентный” проект по данным, кульминацией которого должно стать создание “крупнейшего в истории хранилища данных по торговле с ценными бумагами”, которое может использоваться в предотвращении кризиса.

А профессор Школы бизнеса Слоан Массачусетского Технологического Института Эндю Ло (Andrew Lo) допускает, что, поскольку современная финансовая система становится настолько сложной и эволюционирует с такой скоростью, необходимо найти для нее новые системы регулирования, и для этого основной акцент необходимо делать, наверное, не на отдельных продуктах и услугах, а на системных рисках. Ло при этом является приверженцем гипотезы адаптивных ожиданий, которая принимает в расчет людское поведение. Именно она должна, по его мнению, прийти на смену давно уже дискредитировавшей себя гипотезе эффективного рынка, которая отталкивается от того, что рынки, мол, идеальны. А что касается прогнозирования системных рисков, то для этого должна использоваться “новая, междисциплинарная парадигма моделирования”.

Так можно ли предотвратить кризис?

Аудиторские компании, которые так нещадно критиковали за их неспособность предсказать самый последний кризис, еще могут реабилитировать себя, внедрив Большие данные в аудиторский процесс. Партнер по цифровой отчетности Ernst & Young Рошан Рамлукан (Roshan Ramlukan) считает, что “аудит будущего может весьма отличаться от сегодняшнего аудита”. В одном из постов, который разместил на сайте компании, он написал следующее: “Аудиторы смогут использовать более крупные наборы данных и аналитики, чтобы лучше понимать бизнес, идентифицировать ключевые области риска и предоставлять улучшенные гарантию и охват, одновременно обеспечивая большую стоимость бизнеса”.

В мире финансов к самым продвинутым пользователям Больших данных можно отнести хедж-фонды. Один из таких находится в Лондоне и называется Winton Capital: его подход к инвестициям основывается на “копании” в огромных и очень малопонятных наборах данных типа цен на пшеницу на протяжении периода истории едва ли не тысячелетней давности, с целью обнаружить среди них “сигналы о приобретении”. Управляющий директор Ник Сандерс (Nick Saunders) говорит, что в отношении данных они испытывают постоянный голод: “Масштабная обработка данных лежит в основе всего, что мы делаем”.

Таким образом, Большие данные и искусственный интеллект мало-помалу проникают в мир финансов, и со временем они должны улучшить прогнозирование и принятие решений – а это, в свою очередь, обернется лучшими исходами и для потребителей.

Реальность или фикция?

Однако скептики предупреждают, что, поскольку реальный мир ценных бумаг очень сложный и далек от идеального, попытка представить его в упрощенном, синтетическом видении чревата заблуждениями. Профессор бухгалтерского учета и финансов в Университете Суффолка Атул Шах (Atul Shah) говорит, что нехватка необходимых навыков в данной области и объемы ошибочных данных нивелируют потенциальную полезность Больших данных в финансовом мире: “Слишком много фиктивных данных и шума, которые постоянно искажают факты”.

А Стив Кин (Steve Keen), профессор экономики в Университете Кингстона и автор книги с говорящим названием “Можем ли мы предотвратить еще один финансовый кризис?”, задается вопросом, станут ли Большие данные той панацеей, которая спасет нас от очередного финансового коллапса. Он ставит вопрос таким образом, потому что современные банки и финансовые институты на самом деле не имеют свободного доступа к данным по своим конкурентам, а выбор внешних данных всегда субъективен. “То, что вы получаете – эпизодический поток данных, а не системный”, - пишет он. – “Он может вам сказать, бежит ли какой-то отдельный лемминг по направлению к обрыву, но не скажет вам, разбился ли он уже, и не бежит ли стая леммингов следом с такой скоростью, что она в любом случае столкнет вниз тех, кто уже оказался на краю обрыва”.

А что думаете вы?

Источник оригинальной статьи: AT magazine, январь-февраль 2018

Теги: Большие данные  финансовый кризис  объемы данных  “блокчейн”  хранилище данных  предотвращение кризиса  финансовая система  системные риски  гипотеза адаптивных ожиданий  гипотеза эффективного рынка  искусственный интеллект  фиктивные данные