Крупное кредитное бюро Experian предлагает продукт Income Insight, который прогнозирует уровень доходов людей на основе их кредитной истории. Проанализировав огромную базу данных кредитных историй в сравнении с анонимными данными о налогах, полученными из налоговой службы Америки, эта программа подготовила соответствующую оценку. В то время как проверка доходов определенного лица стоит около 10 долларов, Experian продает свою оценку менее чем за 1 доллар. Таким образом, в некоторых случаях использование закономерностей экономически выгоднее, чем волокита с получением нужных данных. Тем временем другое кредитное бюро, Equifax, продает «индекс платежеспособности» и «индекс дискреционных расходов», которые сулят прогноз благосостояния отдельных лиц.[59]
Поиск корреляций находит все более широкое применение. Изучив идею использования кредитных отчетов и данных потребительского маркетинга, крупная страховая компания Aviva внедрила ее вместо анализа образцов крови и мочи для определенных заявителей. Полученная информация помогала выявлять лиц, наиболее подверженных риску развития высокого артериального давления, диабета или депрессии. Этот метод основывался на данных об образе жизни, включая сотни переменных (таких как хобби, посещаемые сайты и время, затрачиваемое на просмотр телевизора), а также смете поступлений.
Прогнозная модель компании Aviva, разработанная компанией «Делойт», по праву считалась полезной для выявления рисков для здоровья. Свое намерение внедрить аналогичные проекты подтвердили страховые компании Prudential и AIG. Преимущество подхода заключалось в том, что он позволял заявителям избежать неприятных анализов. Этот подход экономил страховым компаниям по 125 долларов с человека, в то время как стоимость самого подхода на основе данных составляла около пяти долларов.[60] Некоторые ужаснутся, словно компании станут использовать кибердоносчиков, которые шпионят за каждым щелчком мыши. Возможно, люди подумали бы дважды, прежде чем посетить сайт экстремальных видов спорта или посмотреть комедийное шоу, прославляющее домоседов, если бы знали, что это может привести к повышению их страховых взносов. Это было бы страшным нарушением свободы взаимодействия с информацией. С другой стороны, польза системы состояла в том, что она способствовала бы увеличению количества застрахованных лиц. А это хорошо как для общества, так и для страховых компаний.
Корреляции между большими данными применялись и в американском розничном магазине сниженных цен Target, пример которого достоин подражания. Уже не первый год Target опирается на прогнозы, основанные на корреляциях между большими данными. В своем непривычно кратком отчете Чарльз Дахигг, бизнес-корреспондент New York Times, рассказал, откуда Target узнает, что женщина беременна, если она явно об этом не сообщала. Если коротко, нужно принимать в расчет все возможные данные и позволить корреляциям выявить нужные закономерности.
