Так что удивительного в том, что новые силы в финансовой индустрии силы выбирают более свободные и не такие зарегулированные пути? Инновации, в конце концов, основаны на свободе экспериментов. А с петабайтами данных в руках и практически при полном отсутствии внешнего контроля открываются просто огромные возможности для создания новых бизнес-моделей.
Множество компаний, например, хотят выйти на рынок микрокредитов до зарплаты. Эти «банки последней надежды» работают с бедняками, обирая их от зарплаты до зарплаты и запрашивая нереально высокие проценты по выплатам. Через 22 недели за взятые взаймы 500 долларов придется отдать уже 1500. Поэтому, если какой-то изобретательный игрок на этом рынке найдет новый способ эффективно оценивать риски, а затем отбирать более надежных кандидатов из множества отчаявшихся людей, он может даже назначить им процент слегка ниже рынка – и все равно получить огромную прибыль.
Именно в этом и заключалась идея Дугласа Меррилла. Бывший директор по информационным технологиям в Google, Меррилл считал, что сможет использовать Большие данные, чтобы подсчитать степень риска и предложить кредиты до зарплаты со скидкой. В 2009 году он основал стартап под названием ZestFinance. На сайте своей компании Меррилл объявил, что «любая информация – это кредитная информация». Другими словами, все пойдет в дело.
ZestFinance покупал информацию о том, насколько аккуратно соискатели кредитов оплачивают телефонные счета, а также многие другие данные, находящиеся в открытом доступе или доступные для приобретения. Меррилл пообещал, что проценты у него будут ниже, чем практически у всех других компаний, занимающихся микрокредитованием. Стандартный кредит в 500 долларов в ZestFinance стоит через 22 недели «всего» 900 – на 60 % ниже среднего в этой индустрии.
Конечно, это улучшение, но справедливо ли оно? Алгоритмы компании обрабатывают до десяти тысяч параметров по каждому претенденту, включая не вполне обычные сведения, такие как грамотность заполнения формы заявки претендентом, скорость, с которой он ее читает, и читает ли он все условия, перечисленные в договоре. «Те, кто следует правилам», считает компания, с большей вероятностью выплачивают свои кредиты.
Возможно, это действительно так. Но ошибки в орфографии и пунктуации – это также показатель плохого образования, что напрямую коррелирует с социальным классом и расой. Поэтому, когда бедняки и иммигранты подают заявку на кредит, плохое владение языком может привести к повышению процентной ставки. И если потом у них возникнут сложности с выплатой этих процентов, это лишь подтвердит, что они изначально находились в зоне высокого риска, – и понизит еще сильнее их кредитный скоринг. Создается токсичная петля обратной связи, и оплата счетов вовремя играет здесь лишь небольшую роль.
