Если судья, выносящий приговор, или единственный стрелок, представляющий свою команду, назначаются при помощи лотереи, это приводит к разбросу результатов, однако остается незамеченным. Ревизия шума, аналогичная той, что была проведена на материале приговоров, выносимых федеральными судьями, помогает решить эту проблему. В процессе ревизии одно и то же дело оценивается большим количеством специалистов, и разброс в их заключениях становится очевидным.
Это особенно хорошо работает в случае с андеррайтерами и страховыми оценщиками, чьи решения основываются на информации, представленной в письменном виде. Для проведения ревизии шума руководство компании подготовило детальные описания пяти типичных кейсов для каждой из групп специалистов (андеррайтеров и оценщиков). Каждый специалист должен был самостоятельно оценить два-три кейса; при этом испытуемые не знали, что целью исследования была оценка разброса в их суждениях.
Прежде чем продолжить чтение, попробуйте сами ответить на следующие вопросы. Насколько сильно будут отличаться оценки двух случайным образом назначенных квалифицированных андеррайтеров или оценщиков в преуспевающей страховой компании? В частности, какова будет разница между двумя оценками в процентах от их среднего показателя?
Мы задали этот вопрос большому количеству руководителей компании, а в последующие годы получили подобные оценки от широкого круга специалистов в различных областях. К нашему удивлению, один ответ встречался намного чаще остальных. Большинство топ-менеджеров в страховой компании предположили, что эта разница составит 10 или менее процентов. Затем мы опросили 828 генеральных директоров и руководителей из различных отраслей, предложив им оценить ожидаемые различия в экспертных суждениях, подобных вышеописанным. Медианной, и наиболее популярной, снова стала оценка в 10 %. (Второй по популярности была оценка в 15 %.) Разница в 10 % означала бы, к слову, что один из андеррайтеров назначил ставку премии в 9500 долларов, тогда как второй – в 10 500. Разница не выглядит такой уж ничтожной, но она вполне допустима для подобной организации.
Расхождения, выявленные нами во время ревизии шума, оказались куда более серьезными. По нашим оценкам, медианная разница у андеррайтеров составила 55 % – в пять раз выше, чем того ожидали большинство опрошенных, включая руководителей. Это означает, что, если один андеррайтер назначает премию в 9500 долларов, оценка второго будет вовсе не 10 500, а 16 700 долларов. Для оценщиков страховых убытков медианное соотношение составило 43 %. Подчеркнем, что эти результаты медианные: в половине пар кейсов разница между двумя оценками оказалась еще выше.
Получив отчет о результатах ревизии шумовых помех, руководители компании очень быстро сообразили, что такой существенный уровень шума – проблема весьма дорогостоящая. Один топ-менеджер подсчитал, что шум в андеррайтинге, включая как потери клиентов от завышенных ставок премий, так и убытки от заниженной цены контрактов, обходится компании в сотни миллионов долларов.
Никто не мог сказать наверняка, сколько при этом было ошибок и каким было смещение, поскольку значение золотой середины для каждого кейса не было известно. Но необязательно знать, где находится «яблочко» мишени, чтобы оценить широту разброса попаданий на ее оборотной стороне и понять, что вариативность представляет собой проблему. Данные показали, что сумма, которую клиент заплатит за страховку, довольно сильно зависит от результатов лотереи выбора специалиста, отвечающего за сделку. Мягко выражаясь, клиенты не слишком бы обрадовались новостям о том, что они невольно поучаствовали в такой лотерее. Как правило, имея дело с организациями, люди ожидают от системы последовательных суждений, но никак не системного шума.
Одна из определяющих черт системного шума – его нежелательность, и здесь нужно подчеркнуть, что разброс в суждениях нежелателен отнюдь не всегда.
Возьмем, к примеру, предпочтения или вкусы. Когда десяток кинокритиков посмотрят один и тот же фильм, десяток дегустаторов оценят одно и то же вино, а десяток читателей прочтут одну и ту же книгу, никто не ожидает, что их мнения окажутся одинаковыми. Разнообразие вкусов здесь приветствуется и вполне предсказуемо. Никому (ну или почти никому) не хочется жить в мире, где всем поголовно нравится и не нравится одно и то же. Однако в том случае, когда выражение личных предпочтений принимается за профессиональное суждение, разнообразием вкусов могут оправдывать ошибки. Если кинопродюсер решится на необычный проект (скажем, фильм о расцвете и упадке дисковых телефонных аппаратов) только потому, что ему пришелся по душе сценарий, такой выбор будет грубым просчетом, окажись он в этом мнении совершенно одинок.
Вариативность мнений также ожидаема и желательна в условиях конкуренции – когда поощряются наилучшие решения. Если несколько компаний (или отделов в организации), конкурируя, пытаются найти новые подходы к одной и той же проблеме заказчика, не нужно, чтобы они были одинаковыми. Так же и в науке: когда несколько групп ученых решают исследовательскую задачу, например разрабатывают вакцину, весьма желательно, чтобы проблема рассматривалась с различных углов зрения. Даже прогнозисты порой конкурируют между собой. Аналитик, точно предсказавший рецессию, когда ее никто не ждал, наверняка получит широкую известность, в отличие от прогнозиста, который всегда придерживается общепринятых мнений и потому остается в тени. В таких условиях вариативность идей и суждений снова приветствуется, поскольку здесь разброс – только первый этап процесса. На следующем этапе результаты, к которым приведут эти суждения, уже померяются силами друг с другом: победит сильнейший. Как и в мире природы, в рыночных условиях отбор требует изменчивости.
Личные предпочтения и условия конкуренции – занятные проблемы, связанные с вынесением суждений. Но нас интересуют суждения, в которых разброс нежелателен. Системный шум – проблема систем, а к ним относятся не рынки, а организации. Когда трейдеры по-разному оценивают стоимость акций, одни на этом заработают, а другие нет. Рынок строится на разности мнений. Однако если случайно выбранному трейдеру поручат подобную оценку от имени целой компании и мы обнаружим, что оценки его коллег из той же компании будут кардинально отличаться, тогда налицо проблема системного шума.
Мы получили изящную иллюстрацию вышесказанного, когда представили наши выводы руководителям фирмы по управлению активами, предложив им провести собственную ознакомительную ревизию шума. Они поручили 42 опытным инвесторам компании оценить справедливую стоимость акции (стоимость, при которой инвесторы были бы не заинтересованы в ее покупке или продаже). Инвесторы провели анализ на основе одностраничного описания компании, включающего упрощенные данные о прибыли и убытках, баланс, отчеты о движении денежных средств за последние три года, а также финансовый прогноз на последующие два. Проделав такие же измерения, как ранее в страховой компании, мы обнаружили, что медианный шум в фирме по управлению активами составил 41 %. Такая огромная разница суждений среди инвесторов одной компании, пользующихся одинаковыми методами оценки, – неутешительные новости.
Когда специалиста, выносящего суждение, произвольно отбирают из числа других таких же квалифицированных специалистов, как мы уже наблюдали в фирме по управлению активами, в системе уголовного правосудия и в страховой компании, шум становится проблемой. Системный шум – проклятие многих организаций. Фактически случайным образом будет назначен врач, который окажет вам помощь в больнице, судья, который будет слушать ваше дело, патентный эксперт, который рассмотрит вашу заявку, представитель отдела обслуживания клиентов, который ответит на вашу жалобу, и т. д. Нежелательный разброс в таких решениях может стать причиной серьезных проблем, в числе которых финансовые потери и повсеместная несправедливость.
Нежелательному разбросу часто не придают значения, полагая, что случайные ошибки взаимно уничтожаются. Разумеется, положительные и отрицательные ошибки в суждении по одному вопросу имеют тенденцию друг друга компенсировать, и мы подробно рассмотрим, как эту особенность можно использовать для снижения уровня шума. Однако в шумных системах не принимается множество решений по одному и тому же вопросу – в них принимаются шумные решения по разным вопросам. Если цена одного страхового полиса оказывается завышена, а другого – занижена, усредненное значение может казаться справедливым, но при этом страховая компания допускает две дорогостоящие ошибки. Если двух преступников, которым полагается по пять лет тюрьмы, приговаривают к трем и семи годам соответственно, справедливость в целом не торжествует. В шумных системах ошибки не компенсируют друг друга – они накапливаются.