ביג דאטה - Small Risk*
פורסם: 15 בנובמבר 2020
גיל פרטוק, סמנכ"ל פיתוח, קרדיטו
זמן קריאה: כ – 5 דקות
כולם מדברים על ביג דאטה [1], כולם משתמשים בביג דאטה ונדמה שלא משנה לאן תפנו או באיזה תחום תתעניינו –
קיים סיכוי גבוה שתיתקלו בצירוף המילים הזה – ולא תמיד בהקשר הנכון.
ננסה להבין מהו בדיוק אותו מושג ואיך ניתן לרתום את הטכנולוגיה ואת שטף המידע העצום להקטין סיכונים ולהפוך את עולם ההשקעות לקצת יותר בטוח.
בכל רגע נתון מיוצרת כמות בלתי נתפסת של מידע על ידי משתמשים פרטיים וכן על ידי גופים מסחריים, מידע טקסטואלי ובשנים האחרונות גם תמונות וסרטים
הנפוצים בעיקר ברשתות החברתיות.
בחיפוש פשוט באחד ממנועי החיפוש המובילים ניתן למצוא מידע ציבורי ופתוח אודות כמעט כל נושא וכל אדם. עם זאת, בהתאם לרוח האינטרנט, המידע לא
מסודר בתבניות, מבוזר באתרים ובמקורות מידע שונים ובדרגות אמינות שונות.
בכך ניתן להכריז על תום עידן הפרטיות, אך יותר מכך, לבשר על תחילתו של עידן ה-Big Data: היכולת לאסוף מידע רב ולהסיק ממנו דפוסים ותובנות קריטיים.
בתור משקיעים, ובוודאי בפלטפורמות של עמית לעמית [2] (או בשמן המוכר יותר Peer-to-Peer או Person-to-Person), תמיד תרצו לדעת כמה שיותר על
טיב העיסקה ועל הסיכון הטמון בה. בדומה לאפיקי השקעה אחרים הסיכון הוא גילום של מספר גורמים, אך בשונה מהם תלוי בגורם האנושי, בהתנהלותו
הפיננסית ולעיתים אף בהתנהגותו האישית.
כאן נכנסת הטכנולוגיה לידי ביטוי. כל "טביעת רגל דיגיטלית" [3], פעילות אונליין שהשאירה "עקבות" הניתנים לניטור, תורמת לקבלת החלטות מושכלות יותר.
בעבר הלא רחוק היו חברות רבות "שהתהדרו" ביכולת לבנות פרופיל מלא המבוסס על מידע שנאסף (חוקית) מרשתות חברתיות בלבד.
קל להציג את ההיגיון מאחורי פעילות כזו דרך מספר דוגמאות: ניתן לתייג פעילויות או דפים שאדם מסויים מבקר בהם כדי לבנות פרופיל כלכלי והתנהגותי.
אדם שמעלה תמונות מאתרי נופש יוקרתיים, פעיל בקבוצות של השקעות נדל"ן או בפייסבוק השכונתי של שכונה מבוססת במיוחד, סביר שיסווג ברמה גבוהה
בהרבה מאדם אחר שפעיל בקבוצות של מילים שמתויגות נמוך יותר כמו: "הלוואות", "סיוע" או אפילו "קזינו" ו-"הימורים".
דוגמא נוספת היא בניית פרופיל חברתי. ניתן בחיפוש מהיר למצוא נתוני השכלה (לרבות מוסד הלימודים), מקומות עבודה קודמים, ובהצלבת נתונים -למצוא
ולייצר רשת חברתית. מדינת ישראל היא כולה "שכונה אחת קטנה" והקישורים מהירים ואמינים דיים.
אם כך – היכן טמונה הבעיה? מדוע לא לעבור למודל סיכון דיגיטלי מושלם, ללא שיקולים סובייקטיביים ובקליק? התשובה נמצאת במורכבותו של העולם הפיננסי
ובטבע האנושי המורכב והמופלא.
סיבה ראשונה נעוצה בפרטיות – אותה פרטיות שהלכה ונעלמה עם התפשטות המדיות החברתיות – חוזרת – ובגדול. אם לפני כמה שנים יכלו ענקי המדיה
לשתף ואף לסחור במידע הפרטי שלנו כאוות נפשם, המצב היום שונה בתכלית. תקני פרטיות ושמירה על סודיות כגון GDPR או CCPA הופכים למחייבים
מיום ליום ומקשים על אותם שירותי איסוף [4]. בנוסף אנשים רבים ובייחוד משקיעים ואנשי ציבור משלמים כסף רב לשירותי "מחיקה" המעלימים או משנים את
המידע (בייחוד השלילי) בהתאם לרצונם.
הסיבה השניה והעיקרית טמונה באופיו של המידע עצמו ובפירושו הכלכלי. אם ננסה לסווג כל מידע או כל פעילות בצורה כמותית, בין "מובהק חיובי" ל-"מובהק
שלילי" נגלה (לא במפתיע) כי רובם נמצאים בתחומי הביניים האפורים. האם חופשות בחו"ל מעידות על מצב כלכלי מבוסס או על נטייה לבזבזנות?
האם מעגל חברים "נוצץ" וירטואלי יכול ללמד על האדם עצמו או רק על רצונו להשתייך לחוג מסוים?
הפיתרון הנפוץ הינו שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה [5] (Machine Learning או בקיצור ML) – מושג ש"תפס תאוצה" גם הוא ומזמן הפך מנחלתם
של יודעי דבר ומומחים בתחומם – לנחלת הכלל. הניסיון למצוא מקדמים, כלומר את חשיבותו של כל פרמטר לתמונה השלמה מתבסס יותר ויותר על טכניקות
לימוד דינמיות, לרוב באמצעות דוגמאות וסטים קטנים וידועים מראש (Training Set) המאפשרים גילוי דפוסים וחיזוי תוצאות עתידיות.
לבסוף, הניסיון מלמד כי האסקולה הותיקה, המבוססת על כללים וידע פיננסים ועל ניתוחים סטטיסטיים קלאסיים – עדיין תקפים וחשובים מאין כמותם!
תהליכי חיתום, ניהול סיכונים ובחינה מתודולוגית של דוחות ומידע פיננסי – בלעדיהם כל מודל יהיה חלקי בלבד.
אנו בקרדיטו משלבים תהליכים דיגיטליים וטכנולוגים עם כלים פיננסיים מבוססים שפיתחנו על מנת לאפשר ללווים שלנו תהליך מהיר ונוח ולמשקיעים שלנו –
דיוק בהערכת הסיכון. המודלים שפותחו הם פרי עבודתם המשותפת של מומחי כלכלה מהשורה הראשונה במשק ואנליסטים ואנשי פיתוח ו-DATA
שיוצרים יחד תמונת עולם מלאה ומדויקת. כלים ייחודיים לניתוח עו"ש ממוכן והתנהלות פיננסית משולבים כחלק אינטגרלי בתהליכים.
כל עיסקה מתומחרת מעשרות פרמטרים וממידע המתקבל מהלקוח עצמו בתהליך הדיגיטלי. המודל עצמו דינמי ונע יחד עם תמורות השוק.
בסופו של דבר הגישה שלנו מציעה פתרונות קונקרטיים שיקדמו חדשנות תוך שמירה על כלי ניקוד אשראי בסטנדרטים גבוהים של דיוק, שקיפות והוגנות.
חשוב לציין:
* אין באמור כדי להוות הצעה למתן אשראי.
* אי עמידה בפירעון ההלוואה עלול לגרור חיוב בריבית פיגורים והליכי הוצאה לפועל.
* כל מתן אשראי כפוף לאישור החברה בהתאם לתנאים ולמדיניות החברה כפי שיהיו מעת לעת.
* המידע והנתונים במאמר אינם מהווים המלצה לרכוש או למכור נכסים כלשהם; וכן אינם תחליף לייעוץ המתחשב בנתונים ובצרכים של כל אדם.
* אין לראות במידע הכלול במאמר זה משום ייעוץ/שיווק הלוואות ו/או השקעות או תחליף לייעוץ/שיווק כאמור אישי וספציפי לכל אדם בהתאם לנתוניו לשם לקיחת הלוואה חדשה ו/או מחזור הלוואה על כל סוגיה, פעולות ו/או עסקאות כלשהן או המלצה או חוות דעת באשר לכדאיות ההלוואות במסלולים השונים מכל מין וסוג שהם. המידע הכלול באתר אינו מהווה תחליף לייעוץ/שיווק ו/או כל סמכות מקצועית ואין לפעול על פיו אלא לאחר קבלת ייעוץ אישי המתחשב בצרכיו ובנתוניו האישיים של כל אדם.
