Данните са горивото за алгоритмите на изкуствения интелект, които изстреляха фондовите пазари до исторически върхове, водени от обещанието да преобразят икономиките. Но как определяме стойността на данните? Данните не се добиват от земята, нито се произвеждат във фабрики. Те се натрупват незабележимо като страничен продукт на съвременния живот: всяко търсене, кликване или сутрешна разходка с телефон в джоба оставя следи от информация, която някой, някъде, може да използва, изтъква анализ, публикуван в новия брой на изданието на Международния валутен фонд – F&D Magazine…
Когато дадена стока няма наблюдаема цена – като например държавна услуга – обикновено я оценяваме по разходите за предоставянето ѝ. Но данните нямат изрично определена цена. Когато търговец записва продажби или карта отбелязва вашето местоположение, това е производство на данни. Разбира се, фирмите харчат много за обработка, анализ и трансформация на данни. Те наемат армии от специалисти по данни и инвестират в изчислителна инфраструктура, за да извличат закономерности от шума. Но самите „сурови“ данни са като изгорелите газове на икономическия двигател.
Как оценяваме нещо, което просто се появява?
Истината е, че данните не са безплатни. Всички ние сме платени производители на данни. Щом разберем, че данните се произвеждат чрез транзакции, се разкрива по-дълбока икономическа логика. Ако една фирма, която максимизира печалбата си, оценява данните, които получава от клиентите, тя има стимул да насърчава повече транзакции, защото повече транзакции означават повече данни. Клиентите купуват повече, когато плащат по-малко. Фирмите, които не предлагат отстъпки, рискуват клиентите да преминат към конкуренти, които го правят. Така че печалбо-ориентираните фирми трябва да намаляват цените не от добрина, а за да генерират повече продажби и повече данни.
Голяма част от съвременната икономика функционира чрез тази скрита сделка. Всяка дигитална покупка, всяко изтегляне на приложение, всеки клик е двойна транзакция: потребителите купуват стока или услуга и едновременно продават своите данни. Наблюдаемата цена – сумата, която се плаща – всъщност е нетната цена от тези две сделки. Фирмите получават приходи и данни; потребителите получават продукти и удобство.
Обвързване на цените
Ето проблема: като клиенти ние не знаем каква цена, каква отстъпка сме получили за нашите данни. Това прави невъзможно да преценим дали сме получили достатъчно. Обикновено потребителите нямат възможност да закупят стока, без да предоставят своите данни. Изискването за две транзакции едновременно – продажба на данни и покупка на стока – е това, което икономистите наричат обвързване (bundling). Като скрива цената на данните, обвързването гарантира, че клиентите получават по-малко.
Представете си, че пристигате в чужда държава с различна валута. В първия ден плащате еквивалента на 18 долара за обяд, който би трябвало да струва 3. След няколко дни вече знаете кога да се пазарите, кога да се откажете и каква цена е справедлива. В дигиталната икономика ние постоянно сме като туриста в първия ден. Продаваме данните си всеки път, когато разглеждаме или купуваме онлайн. Но тъй като транзакцията е обвързана, никога не виждаме цената. Не можем да се учим от опита.
Регулации, които изискват от фирмите да „развържат“ транзакциите – да обявяват цена за покупка заедно с правото да използват данните и отделна цена за частна транзакция (без споделяне на данни) – биха осветлили пазара на данни. Потребителите ще могат да видят отстъпката за данни. Някои може да решат, че си струва; други биха задържали своите данни, освен ако отстъпката не е значителна. С течение на времето потребителите биха се превърнали от наивни туристи в умели доставчици на данни, изискващи своя дял от печалбите в икономиката на данните.
Предизвикателството пред икономистите и политиците е да превърнат данните – този разпръснат, невидим актив – в нещо, което можем да измерваме, ограничаваме и остойностяваме. Икономистите вече започват да изграждат инструментариум за измерване на данни. Всеки подход предлага различен поглед върху „стойността“ и е приложим в различни ситуации.
Пет подхода
Първо: подход на пазарните цени. Някои данни се търгуват на открити пазари – платформи като Snowflake или Datarade, където набори от данни се купуват и продават. Но тези данни не са представителни за икономически най-важната информация. Повечето фирми няма да продават най-ценните си данни, защото те са ключът към конкурентното им предимство. Но за данните, които се появяват на тези пазари, цената е надежден сигнал за стойност.
Второ: приходният подход. Той третира данните като всеки друг производствен актив – струват толкова, колкото допълнителен приход могат да генерират. Методът задава контрафактически въпрос: как биха изглеждали печалбите, ако фирмата нямаше определени данни? Това изисква модел, който може да предвиди печалбите без данни. Във финансите това е възможно, защото знаем, че инвеститорите използват данни, за да купуват активи с висока възвръщаемост. В други сектори данните може да имат множество трудни за измерване приложения.
Трето: подход на допълващите вложения. Една косвена оценка на стойността на данните е да видим ресурсите, които фирмата отделя за работа с тях. Данните сами по себе си не създават стойност – те стават продуктивни, само когато са комбинирани с хора и инструменти. Ако знаем колко труд и компютърна мощ фирмата използва за работа с данни и колко струва това, можем да изведем имплицитната стойност на данните, които оправдават този разход.
Четвърто: подход чрез корелирано поведение. Ако данните подобряват решенията, това трябва да личи в съответствието между действия и резултати. Икономистите могат да измерят корелацията между поведението и възнагражденията, за да оценят каква информация са имали вземащите решения. В потребителските пазари това може да означава да се измери колко точно препоръките съответстват на покупките или колко точно дадена фирма предвижда кои стоки ще се продават добре. Силната ковариация предполага ценни данни в действие.
Пето: подходът на счетоводното остойностяване. Интуитивно счетоводителите просто събират разходите. До известна степен така прави и новата система на национални сметки на ООН, като отчита закупените набори от данни като активи. Проблемът е, че повечето данни не се купуват – те се разменят. Потребителите „плащат“ с информация, когато купуват стоки или използват дигитални услуги. Тези имплицитни отстъпки рядко се записват. Истинското счетоводно остойностяване би трябвало да изчисли стойността на намаленията в цените, които се дават, за да се насърчат повече транзакции и повече разкриване на данни.
Това е най-простият подход на теория и най-трудният на практика, защото изисква да виждаме транзакции с данни, които никога не са били отделно записвани. Разделянето на транзакциите – с отделни цени за покупки с и без право на използване на данни – би направило счетоводното оценяване реалистично.
Към количественост
Заедно тези пет подхода описват един невидим клас активи. Всеки улавя различен аспект от стойността на данните: вложен труд, генерирани приходи, прецизност на действията, пазарна цена или имплицитен разход. Нито един не е съвършен, приложим навсякъде или достатъчен сам по себе си. Измерването винаги е несъвършено. Но за да вземаме информирани решения и да изграждаме ефективни политики, трябва да преместим данните от сферата на интуицията в сферата на количествеността. Дотогава икономиката работи с ресурс, чиято цена можем само да гадаем, а чиято стойност Силициевата долина може свободно да използва.
