Центробанк РФ: Большие данные могут создать риски для бизнеса и потребителей
Применение Big Data способно вызвать дискриминацию по разным признакам, включая ценовую. Также не выработана ясная методология обработки данных, гарантирующая эффективность расчетов.
Центробанк РФ представил для общественных консультаций доклад «Использование больших данных в финансовой секторе и риски финансовой стабильности», сообщив о различных рисках применения Big Data.
Регулятор выделил девять основных рисков:
1 Риски, связанные с защитой персональных данных клиентов. Ненадлежащее использование сведений о здоровье, привычках и передвижениях могут подорвать доверие клиентов в долгосрочной перспективе.
2 Возникновение «ценовой дискриминации». Большие данные позволяют оценить платежеспособность каждого клиента, а значит одни и те же услуги будут предоставлять потребителям по разной стоимости.
3 Дискриминация по расовому, национальному, религиозному, гендерному и прочим признакам. Она может быть в том числе неумышленной, так как разным группам людей свойственно определенное поведение, в том числе в интернете и социальных сетях.
4 Использование больших данных крупными компаниями дает очевидные преимущества перед малым бизнесом, что ухудшает конкуренцию на финансовом рынке.
5 Риски, связанные с привлечением к работе сторонних поставщиков больших данных. «Концентрация на рынке сторонних поставщиков может привести к возникновению новых системно значимых игроков. Если доля нескольких крупных сторонних поставщиков на отдельных сегментах финансового рынка будет высока, то нарушения в операционной деятельности таких компаний могут привести к широкомасштабным сбоям в других частях финансовой системы или экономике в целом», — говорится в докладе.
6 Риски, связанные с «серыми» зонами в регулировании. Не все поставщики больших данных могут подпадать под регулирование ЦБ РФ, ухудшая контроль за ними.
7 Скорость внедрения больших данных в отрасли может подставить под хакерский удар финансовые организации, которые не успели внедрить у себя подобные технологии.
8 Методологические риски связаны с качеством данных, при использовании их в риск-менеджменте и при оптимизации операционной деятельности. Пока непонятно, как лучше выбрать данные, обработать их и агрегировать; с помощью каких инструментов интегрировать результаты анализа со сведениями из традиционных источников.
9 Модельные риски связаны с изначально заложенными ошибочными данными. Результат, полученный на основе анализа такой информации искусственным интеллектом, невозможно перепроверить и интерпретировать. Это может привести к систематической некорректной оценке платежеспособности клиентов банка и других решений.
Изображение: Pixabay.com
