Волкердің алаңдауы орынды. Қарапайым банкомат секілді аталған инновациялардың көпшілігі транзакцияға кететін шығындарды әжептеуір азайтып, тиімділігін көрсетті. Бірақ қаржылық фирмаларды сынап жүрген Волкердің ірі технологиялық компаниялардың осы секторға енуіне алаңдаушылық білдіруі бекер емес. Мұндай компаниялардың қызметі барлық жерде танымал, тіпті атауларын да жатқа білеміз. АҚШ-та сауда-саттықпен айналысатын Amazon, Кореяда Kakao мессенджер компаниясы, Латын Америкасында онлайн аукцион және саудаға бейімделген Libre және қытайлық технология алыбы Alibaba мен Tencent.
Қазіргі таңда бұл ұйымдар қаржыландыруға байланысты бүкіл салаларға араласады. Amazon шағын және орта бизнеске несие береді. Какао жан-жақты банктік қызметтерді ұсынады. Alibaba-ның Ant Financial және Tencent-тің WeChat бағдарламалары қаржылық өнімдердің өрісін кеңейтті. Соған байланысты таяуда екі компания Қытай үкіметінің қысымына ұшырады.
Сондықтан осы саланы реттеушілер үшін бірқатар мәселе бар екені анық. Елдегі тұрғындардың басым бөлігі бір компания арқылы ғана төлем жасаса, оның істен шығуы бүкіл экономиканы құлдыратуы мүмкін. Кениядағы M-Pesa – соның жарқын мысалы. Осыған орай, реттеушілер операциялық тәуекелдерге мұқият назар аударуы керек. Олар клиенттердің деректерін қорғауға мұқият болуы тиіс. Тек қаржылық емес, Big Tech компанияларының жинауы мүмкін басқа да жеке деректер де құпия күйінде қалуы қажет.
Сонымен қатар Big Tech компаниялары тұтынушылардың қалауына сай келетін деректерді жинап, талдайтындықтан, клиенттердің қате түсінігін өз пайдасына қолдануға қабілетті. Егер мұндай қате түсінік кей қарыз алушыны асыра тәуекелге баруға итермелесе, бұл Big Tech компанияларын мазаламайды. Өйткені олар серіктес банктерге технологиялар мен тәжірибе ғана ұсынады. Осындай моральдық қауіп себебінен қытайлық реттеушілер енді елдегі Big Tech компанияларын бірлескен несие серіктестіктері арқылы берілген кез келген несиеге жұмсалатын қаражаттың 30 пайызын өз қалтасынан төлеуді талап етіп отыр.
Билік өкілдері де қаржылық өнімдерді жеткізушілердің халықты нәсіліне, жынысына, этносына және дініне байланысты кемсітуге жол бермейтін заңдар мен ережелер жасаумен шұғылданады. Мұндағы мәселе – топтық сипаттамаларға негізделген бағалық дискриминация мен тәуекелге негізделген бағалық дискриминацияны ажырату.
Әдетте реттеушілер несиелік провайдерлерден несие беру жөніндегі шешім қабылдауға әсері бар «ауыспалы» тізімді талап етеді. Осылайша, реттеушілер тізімге тыйым салынған топтық сипаттамалар кіріп-кірмегенін анықтай алады. Сондай-ақ несие берушілерден «ауыспалы» тізімге қатысы бар «несие салмағын» да көрсетуін міндеттейді. Осылайша, несиелік шешімдердің этностық немесе нәсілдік сипаттамаларға қаншалықты байланысы бар екенін бақылайды. Бірақ Big Tech компанияларының жасанды интеллектіге негізделген алгоритмдері несие беруші қызметкерлерді алмастырғандықтан, жаңа мәліметтердің енгізілуіне байланысты «ауыспалы» тізім мен «несие салмағы» өзгеріп отырады. Реттеушілердің оны бақылауы өте қиын шаруа.
Сондай-ақ алгоритмдік процестерде қате түсінікке түрлі фактор әсер етуі мүмкін. Алгоритмді жетілдіруге қолданылатын мәліметтер біржақты болуы ықтимал. Сонымен қатар жасанды интеллектінің өзін өзі оқытудағы кемшілігі де жетерлік. Өйткені мұндай жүйе алгоритм деректерін біржақты тәсілдермен үйрену қаупі бар. Сондықтан алгоритмді жүйенің осындай болмысын ескерсек, мәселенің қайда жатқанын аңғару қиын емес.
Бұдан бөлек, бәсекелестікке де қауіп төнеді. Банктер мен қаржылық компаниялар Big Tech фирмалары басқаратын бұлтты есептеулер қызметіне сүйенеді. Сөйтіп олар өз бәсекелестеріне тәуелді бола түседі. Big Tech компаниялары сондай-ақ өздерінің қаржылық бизнестерін субсидиялауы мүмкін. Бірақ бұл атқаратын жұмысының бір бөлігі ғана. Мысалы, олар бұғаттаушы қызметтердің бірқатар түрін ұсынып, өз клиенттерінің провайдерді ауыстыруына жол бермейді.
Осыған байланысты реттеушілер ашық банктік ереже дейтін шешім қабылдады. Қаржылық фирмалар клиенттердің келісімімен оларға қатысты деректерді үшінші тараппен бөлісуге міндетті. Олар үшінші тарап провайдерлеріне клиенттерге қатысты мәліметтер алу үшін қаржылық веб-сайттарға тікелей қосылуға мүмкіндік беретін бағдарламалар қолдануға рұқсат берді.
Алайда мұның қаншалықты жеткілікті екені түсініксіз. Big Tech компаниялары өз платформаларын көп мөлшерде клиент деректерін жинауға, оны өздерінің интеллектуалды алгоритмдерін оқытуға қолдана алады. Сөйтіп бәсекелестеріне қарағанда жоғары сапалы несие беру туралы шешімді тиімді түрде анықтайды. Клиенттер өздерінің қаржылық деректерін басқа банкке немесе қаржылық компанияларға ауыстыра алады. Бірақ олардың қаржылық емес деректері қайда қалады? Өз деректерін пайдалануға, басқа клиенттердің деректерін жинауға бейімделген алгоритм туралы не айта аламыз? Мұндай қадам жасамаса, цифрлы банктер мен қаржылық компаниялар Big Tech компаниялары секілді өз қызметін тиімді жүргізе алмас еді. Тұтынушыларды байлап қою және нарықтағы үстемдікпен күресу мүмкін емес.
Осындайда банктер мен реттеушілерге қатысты мына әзіл еске түседі. Банктер тазылар секілді, өте жылдам қимылдайды. Реттеушілер із кесуші иттер секілді. Олар баяу жүреді, бірақ қателеспейді. Платформалы экономика дәуірінде із кесуші иттер жылдамдықты күшейтуі керек. Үш орталық банкте ғана қаржылық технологияның арнайы бөлімшелері бар екенін ескерсек, олардың иістен айырылып қалуына алаңдауға негіз бар.
Барри ЭЙХЕНГРИН,
Берклидегі Калифорния университетінің экономика профессоры және Халықаралық валюта қорының бұрынғы аға кеңесшісі. Ол көптеген кітаптардың, соның ішінде The Populist Temptation: Economic Grievance and Political Reaction in the Modern Era кітабының авторы.
Copyright: Project Syndicate, 2021.
www.project-syndicate.org
