Управление рисками

Рассмотрим опыт одного британского банка, который в начале 1990-х годов потерял много денег, предоставив кредиты американским кабельным компаниям, которые были довольно успешными, но в итоге обанкротились. Главный кредитный директор провела ревизию предполагаемых ошибок, изучив типы выданных кредитов, данные о клиентах и задействованных кредитных специалистах, систему мотивации и другие факторы. Она оценивала проблемные кредиты по каждому из этих факторов, а затем анализировала, какие из них лучше всего объясняют различия в потерянных суммах. В случаях, когда потери были значительными, она выявила недостатки андеррайтинга, которые привели к выдаче кредитов клиентам с плохим финансовым положением или не имевшим кредитной истории, – а для решения этих вопросов как раз важны опыт и умение рассуждать. Банку удалось добиться точечных улучшений, которые повысили эффективность его работы и минимизировали убытки.

Основываясь на нашем опыте в области исследований и консалтинга, мы определили набор методов, которыми могут воспользоваться руководители, чтобы повысить в своих компаниях качество прогнозов в этой «средней» зоне. Суть наших рекомендаций: с помощью тренингов улучшить способность отдельных специалистов к прогнозированию, перейти на командную работу для повышения точности, а также отслеживать эффективность прогнозирования и обеспечивать оперативную обратную связь. Разумеется, общие подходы, которые мы описываем, следует адаптировать для каждой организации и совершенствовать по мере того, как компания будет узнавать, что и при каких обстоятельствах срабатывает.

Тренируйте здравый смысл

Большинство прогнозов компаний основаны отнюдь не на холодном расчете, будь то бюджеты проектов, планы продаж, производительность потенциальных работников или эффективность иных приобретений. Прогнозисты привносят свое понимание общих статистических суждений, когнитивные искажения, стремление влиять на мнение других людей, а также опасения по поводу своей репутации. Если уж на то пошло, часто прогнозы делаются туманными намеренно – чтобы в случае ошибки было как можно более широкое пространство для маневра. Но есть и плюс – тренинги по развитию логического непредвзятого мышления могут заметно улучшить способность специалистов компании давать верные прогнозы. Проект «Здравый смысл» показал, что всего лишь часовое обучение помогло повысить точность прогнозов на ближайший год примерно на 14 % (см. раздел «Как тренинги и командная работа повышают точность прогнозирования»).

Изучить основы

Основные ошибки в рассуждениях (например, уверенность в том, что если при подбрасывании монеты три раза подряд выпал орел, то в следующий раз непременно выпадет решка) сказываются на точности предсказания. Поэтому очень важно добиться того, чтобы сотрудники, занимающиеся прогнозами, твердо знали основы: например, тренинги в рамках Good Judgment Project, посвященные таким концепциям вероятности, как регрессия к среднему значению и байесовский вывод (обновление оценки вероятности в свете новых данных), заметно повысили точность предсказаний участников. Компании также должны требовать, чтобы прогнозы содержали точное определение того, что именно прогнозируется (скажем, вероятность выполнения потенциальным сотрудником плана по продажам), а также временны́е рамки (например, один год). Сам прогноз должен быть выражен в виде числовой вероятности, чтобы впоследствии можно было оценить его точность. Таким образом, оценка того, что новый сотрудник выполнит поставленные задачи, должна звучать как «с вероятностью 80 %», а не «практически наверняка».

Осознать когнитивные искажения

Широко известно, что наши суждения подвержены когнитивным искажениям и некоторые из них особенно пагубно воздействуют на прогнозирование. Они заставляют людей отслеживать происходящее в поисках того, что подтверждает их мнение, а также пытаться во что бы то ни стало доказать свою правоту. Бороться с таким предвзятым подходом довольно сложно, но в ходе Good Judgment Project участники добились определенных успехов, сумев осознать основные когнитивные искажения, которые мешают прогнозированию. Например, новички учились отслеживать так называемую склонность к подтверждению своей точки зрения (она способна дать человеку ложную уверенность в собственной правоте), а также уделять должное внимание фактам, ставящим под сомнение их выводы. Кроме того, слушателям напоминали, что нельзя рассматривать вопросы изолированно, а следует прибегать к «стороннему взгляду», если воспользоваться термином лауреата Нобелевской премии Даниэля Канемана. Например, при прогнозировании, сколько времени уйдет на проект, участникам тренинга предлагалось сначала поинтересоваться, сколько времени обычно занимает выполнение подобных проектов. Это позволило бы избежать заниженной оценки необходимого времени.