Текст книги "Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт"

Организационное обучение

Ведущие компании в эпоху Интернета, в том числе Google и Amazon… имеют бизнес-модели, которые опираются на предиктивные модели, основанные на машинном обучении.

Профессор Васант Дхар из Школы бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете

Если рассматривать организацию как своего рода «мегачеловека», не означает ли это, что она нуждается в «мегаобучении»? Люди объединяются в группу – будь то компания, правительство, больница, университет, благотворительная организация и т. п., – чтобы служить интересам ее членов и тех, кого она обслуживает. Будучи сформированной, группа выигрывает от разделения труда, взаимодополняющих навыков и эффекта масштаба. Возможности группы как целого намного превосходят сумму возможностей отдельных ее членов. Коллективное обучение является следующим логическим шагом для организации, позволяющим еще больше увеличить ее коллективный потенциал. Точно так же, как торговый агент со временем учится на своем положительном и отрицательном опыте взаимодействия с потенциальными клиентами, на своих успехах и неудачах, ПА дает в руки организации инструмент, посредством которого она может учиться на опыте, приобретаемом ею через отдельных ее членов и компьютерные системы. На самом деле организация, которая не использует получаемые ею данные таким образом, похожа на человека с фотографической памятью, который не умеет с пользой применять этот дар.

За редкими исключениями именно организации, а не отдельные люди, максимально выигрывают от использования ПА. Организации принимают огромное количество операционных решений, но, поскольку по природе своей они неэффективны и расточительны, существует значительный простор для оптимизации и улучшений. Маркетинговые службы делают массовые почтовые рассылки, но значительная часть рекламного материала, для изготовления которого тратится немало денег и вырубается немало деревьев, попадает прямиком в мусорную корзину. По оценкам, 80 % всех сообщений по электронной почте является спамом. Рискованным заемщикам выдается слишком много кредитов. Заявления на предоставление государственных пособий накапливаются в огромных количествах и не рассматриваются в срок. И это при том, что организации располагают изобилием данных, которые могут быть использованы для прогнозирования и соответствующего улучшения операций.

В коммерческом секторе прибыль является движущей силой. Только представьте себе, какие вырисовываются многообещающие перспективы, если повседневные рутинные операции станут более эффективными, целевой маркетинг – более точным, если будет предотвращаться больше попыток мошенничества, выдаваться меньше кредитов ненадежным заемщикам и привлекаться больше онлайн-клиентов. Позволяя оптимизировать критически важные операции, ПА существенно увеличивает коллективные возможности организации и ее эффективность в целом.

Новая модная профессия: аналитик данных

Самой привлекательной профессией в ближайшие десять лет будет профессия статистика.

Хэл Вэриен, главный экономист Google и профессор Калифорнийского университета в Беркли, 2009 год

Альтернатива прогнозированию будущего – анализ прошлого… а для этого нужно всего лишь иметь хорошую память.

Шелдон Купер, физик-теоретик, главный персонаж телесериала «Теория Большого взрыва»

Но прибыль – не единственный мотиватор. Источник энергии, главная сила, движущая эту махину вперед, – это «Сила умников»! Я имею в виду специалистов-практиков и их энтузиазм. По правде говоря, моя страсть к прогнозной аналитике проистекает вовсе не из ее ценности для организаций. Я занимаюсь этим ради собственного удовольствия. Идея, что машины действительно могут учиться, завораживает меня, и гораздо больше меня интересует то, что происходит внутри черного ящика, чем полезность происходящего для внешнего мира. Возможно, именно этот движущий мотив и отличает настоящего «умника» от других людей. Мы любим технологии; мы одержимы ими. Показательный пример: ведущее программное обеспечение с открытым исходным кодом, используемое в прогнозной аналитике, название которой состоит из одной буквы R (умники любят такие странные названия), имеет быстро расширяющуюся базу пользователей и добровольцев-разработчиков, которые совершенствуют его функциональные возможности и обеспечивают поддержку. Огромное число профессионалов и любителей стекаются на публичные конкурсы в сфере ПА, для которых характерен дух не столько состязательности, сколько сотрудничества. Мы работаем в организациях или консультируем их. Мы – востребованные специалисты, поэтому много летаем. И летаем высшим классом.

Искусство обучения

 
Что вы делаете с вашим ЦП [центральным процессором],
Чтобы в полной мере реализовать его потенциал?
Используйте ваш мозг с умом,
Чтобы его производительность росла
в геометрической прогрессии.
Если вы хотите сделать свой компьютер умнее,
Есть один только путь —
Саморазвитие путем проб и ошибок.
 

Из стихотворения автора этой книги «Научитесь этому!»

Много лет назад человечество создало Совершенную универсальную машину и, следуя необъяснимому порыву преуменьшить гениальность своего творения, дало ему имя «компьютер» (первоначально в английском языке это слово означало человека, производящего вычисления вручную). Эта машина могла выполнять любой бесконечный набор сложнейших инструкций без единой ошибки и жалобы, и за несколько десятилетий ее скорость и возможности возросли настолько, что человечество могло только восклицать: «Черт возьми, неужели мы это сделали?!» Этому фантастическому устройству гораздо больше подошло бы величественное название La Machine, но по иронии судьбы через несколько десятков лет это имя было даровано кухонному комбайну (я не шучу). Какая жалость. «Что мы должны делать с компьютером? Каков его истинный потенциал, и как нам использовать его в полной мере?» – в изумлении спрашивало себя человечество.

Между компьютером и нашим головным мозгом есть нечто общее, что, с одной стороны, наделяет их тайной, а с другой – делает в наших глазах чем-то абсолютно естественным и само собой разумеющимся. Если, размышляя над этим предложением, вы слышали, как мимо вас пролетела муха, вы понимаете, о чем я говорю. И мозг, и компьютер работают в тишине. Их механизмы не издают ни звука. Да, у компьютеров есть дисководы и вентиляторы, которые могут издавать некоторый шум, – так же как ваша голова, в которой заключен ваш мозг, может издавать сопение, чихи и храпы, – но вся основная работа осуществляется ими без участия «движущихся частей», так что эти усилия происходят абсолютно бесшумно и незаметно. В результате вывод информации на монитор или появление гениальных идей в вашем уме могут показаться настоящим чудом[3]3
  Полная тишина характерна для твердотельных электронных приборов, но компьютеры необязательно должны иметь такую конструкцию. Концепция универсальной машины, выполняющей инструкции, является абстрактной и не привязана к феномену электричества. Вполне возможно создать компьютер, который состоит из шестерней, колес и рычагов и приводится в движение паром или бензином. Конечно, я бы не советовал это делать, но вы можете попытаться. Такой компьютер будет очень медленным, громоздким и громким, так что никто не станет его покупать.


[Закрыть].

И наш головной мозг, и компьютер обладают поистине дьявольской мощностью. Так можно ли запрограммировать компьютер таким образом, чтобы научить его думать и чувствовать или сделать по-настоящему разумным? Кто знает? В лучшем случае это можно рассматривать как стимулирующие философские вопросы, на которые трудно дать ответ; в худшем – сделать их мерой успеха, который вследствие своей субъективности всегда будет оставаться недосягаемым. К счастью, в одном из вопросов у нас есть полная ясность: компьютеры обладают одной поистине впечатляющей, ключевой способностью, присущей человеку, – они умеют учиться.

Но как? Оказывается, что обучение – умение делать общие выводы на основе частных наблюдений – непростая задача. Это глубокая философская проблема. Задача машинного обучения состоит в том, чтобы находить закономерности, которые проявляются не только в имеющихся данных, но и в общем, за их пределами, чтобы результат обучения был верен и в новых ситуациях, которые ранее никогда не возникали. По сути, именно способность к выявлению таких закономерностей и обобщению является волшебной пилюлей ПА. Разработка методов машинного обучения – настоящее искусство. Чуть дальше мы более подробно остановимся на этой теме, а сейчас я дам вам одну подсказку. Компьютер узнает о том, как вы вероятнее всего поведете себя в той или иной конкретной ситуации, изучая других людей, а не вас.

Продолжая засыпать вас головоломками, я хочу загадать еще одну загадку: что часто происходит с нами, чего нельзя наблюдать и в отношении чего нельзя быть уверенным в том, что это произойдет с нами снова, – но что может быть спрогнозировано заранее? Ответ на загадку вы найдете в последней главе этой книги.

Извлечение информации из данных с целью прогнозирования – это только первый шаг. Сделать следующий шаг и начать действовать на основе прогнозов – вот где требуется настоящая смелость. Как вы узнаете из захватывающей истории, которую я расскажу вам в главе 1, применение прогнозной аналитики в реальной деятельности по остроте ощущений сопоставимо с запуском ракеты в космос.

Глава 1
Ракета прогнозной аналитики: три, два, один, старт!

Сколько смелости нужно для того, чтобы внедрить прогнозную аналитику в реальную практическую деятельность? И какое вознаграждение это сулит? Что происходит, когда человек ставит все сбережения на разработанную им лично предикативную модель для торговли на фондовом рынке? Внедрить прогнозную аналитику – значит не только составлять прогнозы, но и действовать на их основе, применяя на практике извлеченные из данных знания. Это решительный шаг – но вы не сможете выиграть, если не будете играть.

В середине 1990-х годов один амбициозный молодой исследователь понял, что он не может больше ждать. Посоветовавшись с женой, он поставил все семейные сбережения на торговую систему, основанную на хитроумной модели прогнозирования динамики фондового рынка, которую он разработал в свободное от основной работы время. Подобно доктору Генри Джекилу, смело выпившему намешанное им непроверенное зелье, доктор Джон Элдер решительно сказал: «Поехали!»

Всегда страшно пробовать что-то новое, а тем более испытывать новую технологию. Запуск космического корабля может быть символом технологического величия и предметом национальной гордости, но за кадром остается небольшая группа жен астронавтов, которые в этот момент испытывают сильнейший страх за своих мужей. Астронавты же, по сути, добровольно обрекают себя на роль подопытных кроликов в колоссальном по размаху и важности эксперименте; они готовы пожертвовать собой ради того, чтобы стать частью истории.

Великие задачи рождают великие достижения. Мы уже совершили прогулку по Луне, а недавно первой негосударственной организации была вручена премия в размере $10 млн за разработку пилотируемого космического корабля многоразового использования. Мы вступаем в эпоху беспилотных автомобилей с системами автоматического управления – «Мам, посмотри, я не держусь за руль!» Сжигая в своих двигателях миллионы долларов всевозможных грантов и премий, эти машины самостоятельно рулят по улицам кампусов Google и BMW.

Замените рев ракеты на ряды данных, и перед вами откроется не менее головокружительная перспектива, чем возможность проникнуть за пределы Земли в космическое пространство, – а именно возможность проникнуть за пределы настоящего и заглянуть в будущее. Преодоление границы между настоящим и будущим – занятие ничуть не менее захватывающее, чем выход в космос, но менее опасное (космос – это вакуум, а вакуум убивает). Миллионы призовых долларов выделяются на то, чтобы научиться избегать ненужной госпитализации каждого отдельно взятого пациента или точно прогнозировать уникальные предпочтения конкретного потребителя. Телевикторина Jeopardy! (российский аналог – «Своя игра») вручила приз в $1,5 млн создателям компьютера, победившего в поединке между человеком и машиной, что стало возможным благодаря значительному прогрессу в способности машины прогнозировать правильные ответы на вопросы. (Разумеется, IBM вложила гораздо больше денег для достижения этой победы, но более подробно об этом вы узнаете в главе 6.) Прибегая к помощи прогнозных аналитиков, организации удерживают детей в школах, обеспечивают приток новых клиентов и предотвращают совершение преступлений. Без преувеличения можно сказать, что благодаря прогнозной аналитике одерживаются победы на политических выборах, чемпионатах по бейсболу и… я еще не упоминал об управлении финансовым портфелем?

Биржевая торговля при помощи «черных ящиков», т. е. механических торговых систем, автоматически принимающих решения о проведении операций на рынке, – это cвятой Грааль принятия решений на основе данных. Черный ящик – это компьютерная программа, которая анализирует поступающие в нее потоки текущих финансовых данных и выдает приказы (или рекомендации) по покупке, продаже или удержанию бумаг. Он называется черным, поскольку до тех пор, пока он принимает правильные решения, вас не волнует, что происходит внутри него. Будучи работоспособным, он затмевает собой любой другой бизнес, возможный в этом мире: ваш компьютер становится устройством, превращающим электричество в деньги.

Для Джона Элдера запуск собственной торговой системы требовал немалого мужества. Даже если технология прогнозирования изменений на фондовом рынке будет огромным шагом вперед для человечества, для самого Джона этот шаг был совсем не маленьким. Для этого момента можно было подобрать множество метафор. Идя ва-банк и складывая все яйца в одну аналитическую корзину, Джон принимал большую дозу изобретенного им же лекарства.

Прежде чем продолжать рассказ о Джоне Элдере, давайте посмотрим, как происходит внедрение прогнозной аналитической системы не только для целей биржевой торговли, но и во множестве других сфер деятельности.

Внедрение ПА

Машинное обучение на основе данных находит применение практически повсеместно. Овладейте этим искусством, и вы будете востребованы почти повсюду!

Джон Элдер

Сегодня на нас буквально обрушивается поток головокружительных историй о все новых успехах, достигнутых благодаря ПА. Вот несколько ключевых факторов, которые привели к открытию этих шлюзов:

• значительное увеличение объемов данных;

• культурные сдвиги, происходящие по мере того, как организации начинают понимать преимущества и внедрять технологии прогнозной аналитики;

• совершенствование программного обеспечения, обеспечивающего организациям доступ к ПА.

Причина такого прорыва по всем фронтам заключается в одном счастливом качестве, присущем прогнозной аналитике, – ее универсальности. Применение этой технологии можно найти практически повсюду. Хотите придумать свой собственный инновационный способ использования ПА? Для этого вам нужно знать всего две вещи.

1. Предмет прогнозирования: какое поведение, действие или событие должно быть спрогнозировано в отношении конкретного человека, акции или другого субъекта.

2. Цель прогнозирования: какие решения будут приняты или какие действия предприняты организацией в ответ на каждый прогноз или под его влиянием.

Поскольку список потенциальных областей применения ПА неограничен, а перечень уже достигнутых успехов невероятно обширен, их адекватная презентация сама по себе представляет собой небольшую задачу управления данными! Поэтому я составил большую выборку (в общей сложности 147 примеров) и поместил ее в виде девяти таблиц в приложении D этой книги. Перелистайте сейчас страницы и ознакомьтесь с ними, чтобы ощутить, сколь потрясающие вещи здесь происходят. Эти таблицы – как фотографии девушек на развороте глянцевого журнала – самая возбуждающая часть книги. Они раскрывают все области применения прогнозной аналитики: цены акций, риск, правонарушения, несчастные случаи, продажи, пожертвования, клики, отмены, проблемы со здоровьем, госпитализация, мошенничество, уклонение от уплаты налогов, преступления, неисправности, дебит нефти, отключение подачи электричества, предоставление государственных пособий, мысли, намерения, ответы, мнения, ложь, оценки, отсев учащихся, дружба, романтические отношения, беременность, разводы, рабочие места, увольнения, победы, выборы и многое другое. ПА стремительно проникает во все новые сферы нашей жизни.

В бизнесе свое главное применение ПА находит в области массового маркетинга, о чем мы говорили во введении.

1. Предмет прогнозирования: какие клиенты положительно откликнутся на маркетинговый контакт.

2. Цель прогнозирования: нацеливание маркетинговых усилий на клиентов с наибольшей вероятностью положительного отклика.

Как уже было сказано, такое использование ПА хорошо иллюстрирует эффект прогнозирования:

Эффект прогнозирования: малым достигается многое.

Позвольте мне показать, как просто рассчитать величину чистой выгоды, создаваемой благодаря действию эффекта прогнозирования. Представьте, что у вас есть компания с списком рассылки, включающим 1 млн потенциальных клиентов. Стоимость прямой почтовой рассылки в расчете на клиента составляет $2, и в прошлом только 1 из 100 человек покупал ваш продукт (т. е. вы получали 10 000 откликов). Предположим, что вы по-прежнему решаете охватить рассылкой весь список.

Если ваша прибыль составляет $220 в расчете на каждый (редкий!) положительный отклик, то вы заработаете в общей сложности:

Общая прибыль = Выручка – Затраты = ($220 × 10 000 откликов) – ($2 млн).

Можете не доставать ваш калькулятор – это $200 000 прибыли. Довольны ли вы таким результатом? Вряд ли.

Если вы новичок на арене прямого маркетинга (добро пожаловать!), вы заметите: это все равно как если бы вы заставили миллион обезьян кидать дротики в примерном направлении мишени – доля успешных попыток столь же невелика, зато масса дротиков (и денег) бросается на ветер. Как выразился один из пионеров маркетинга Джон Уонамейкер: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, тратится впустую. Беда в том, что я не знаю, какая именно половина». Плохая новость в том, что на самом деле впустую тратится гораздо больше, чем половина; хорошая – ПА позволит вам существенно улучшить результаты.

Неточный прорицатель, к которому все прислушиваются

Первым шагом на пути прогнозирования будущего является признание того, что будущее нельзя спрогнозировать.

Стивен Дубнер, из передачи «Радио фрикономики» от 30 марта 2011 года

«Парадокс прогнозирования»: чем скептичнее мы относимся к нашей способности прогнозировать будущее, тем успешнее мы бываем в его планировании.

Нейт Сильвер, из книги «Сигнал и шум: почему не сбывается так много прогнозов – но некоторые все же сбываются»[4]4
  Silver N. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fails – but Some Don’t. – NY: The Pinguin Press, 2012.


[Закрыть]

Половина того, чему вы научитесь в медицинском институте, к моменту начала вашей врачебной практики окажется неверным.

Д-р. Мехмет Оз

Ваш корпоративный прорицатель, прогнозно-аналитическая система, говорит вам, какие клиенты вероятнее всего откликнутся на прямую рассылку. Он выделяет четверть списка и заявляет: «Эти люди дадут положительный отклик с вероятностью в три раза выше средней». Так что теперь у вас есть короткий список из 250 000 потенциальных клиентов, из которых 3 %, т. е. 7500 человек, могут стать реальными покупателями.

Ну и прорицатель! При столь высокой степени неточности предсказаний мы по-прежнему не можем быть твердо уверены в результате по каждому потенциальному клиенту, учитывая ничтожную 3 %-ную долю откликов. Однако общий IQ ваших метающих дротики обезьян повышается фантастически. Если вы ограничите рассылку только этим коротким списком, вы заработаете:

Общая прибыль = Выручка – Затраты = ($220 × 7500 откликов) – ($2 × 250 000).

Это $1 150 000 прибыли. Вы увеличили прибыль в 5,75 раза просто за счет того, что разослали рекламные брошюры меньшему числу людей (и при этом также спасли от вырубки несколько деревьев). Вы спрогнозировали, кто вряд ли откликнется на вашу рекламу, и просто оставили этих людей в покое. Таким образом, вы сократили затраты на три четверти в обмен на снижение продаж всего на одну четверть. Согласитесь, это выгодная сделка.

Определить реальную денежную отдачу от прогнозирования несложно. Как вы уже увидели, если составление самих прогнозов требует применения сложных математических методов, то для того, чтобы оценить совокупное влияние на итоговый результат (такой, как прибыль) любого прогноза, точного или не очень, достаточно простейшей арифметики. Прогнозная аналитика – не некая абстрактная наука. Это бизнес.

Предупрежден – значит вооружен

Таким образом, даже небольшое предиктивное знание, незначительный задаваемый им в правильном направлении импульс обладает существенной ценностью. Писатели-фантасты любят рассуждать о том, к чему может привести даже самая малая возможность заглянуть в будущее. Помните, как герой Николаса Кейджа в фильме «Пророк», снятого по рассказу Филипа Дика, разделывается с опаснейшими преступниками? Его оружие? Врожденная способность заглядывать в будущее – хотя и всего на несколько минут. Но этого достаточно для того, чтобы предотвратить преступления. В результате этот тихий, мягкосердечный человек оказывается в самом центре боевых действий в окружении отряда вооруженных до зубов агентов ФБР, которые подчиняются каждому его жесту. Он предвидит урон, который может нанести каждая ловушка, снайпер или рядовой боевик, поэтому может правильно направлять действия своей группы суперагентов, избегая одной опасности за другой.

В некотором смысле внедрение ПА превращает вашу организацию в такую же команду суперагентов, обладающих сверхъестественной способностью избегать риска. Каждое решение, которое принимает организация, каждый шаг, который она делает, сопряжены с риском. Представьте себе, что будет, если организация сможет предвидеть любую опасность и избегать ее – будь то преступное деяние, падение цены акций, госпитализация, безнадежный долг, транспортная пробка, высокий процент отсева учащихся… или попадание рекламной брошюры в мусорную корзину. Таким образом, отныне организационный риск-менеджмент, целью которого традиционно была защита от единичных макроуровневых инцидентов, таких как падение самолета или экономический крах, расширяется до борьбы с мириадами микроуровневых рисков.

Но в этом нет ничего особенно ужасного. Мы также можем спрогнозировать благоприятное поведение, что часто сигнализирует о наличии возможности. Эта игра называется «Спрогнозируй и действуй» – другими словами, используйте открывающуюся возможность, когда ваша ПА-система подсказывает, что клиент может совершить покупку, цена акций будет расти, избиратель колеблется и может склониться на вашу сторону или привлекательная собеседница на сайте знакомств, скорее всего, согласится на свидание с вами.

Даже небольшое умение предвидеть будущее наделяет вас почти магической силой. В некоторых случаях очевидным решением будет принятие превентивных мер, чтобы избежать негативных событий, таких как преступление, убыток или болезнь. В других, предвидя благоприятную возможность, вы будете действовать, чтобы использовать ее. В любом случае прогнозирование служит принятию более осведомленных и правильных решений.

Давайте рассмотрим пример из реальной жизни, который я называю «делом на миллион долларов».