Big Data Hứa Hẹn Các Thương Vụ Hấp Dẫn Hơn. Nhưng Đối Với Ai?

Thông báo vào đầu tuần rằng Intuit, ông lớn phần mềm tài chính, sẽ mua công ty tài chính cá nhân Credit Karma với giá 7 tỷ đô la đã làm nổi bật. Ngành công nghiệp công nghệ đang chịu áp lực kiểm tra chống độc quyền nhiều hơn bao giờ hết; chỉ vài tuần trước đó, Ủy ban Thương mại Liên bang công bố một cuộc điều tra rộng lớn về thập kỷ qua các sáp nhập của năm ông lớn công nghệ, tập trung vào các thỏa thuận sáp nhập hủy diệt đối thủ mới nổi. Thỏa thuận này chắc chắn nâng cao triển vọng đó: Intuit và Credit Karma cạnh tranh trên nhiều mặt, và các báo cáo liên bang gần đây nhất của Intuit đã đặt tên phần mềm chuẩn bị thuế miễn phí của Credit Karma làm đe dọa đối với dịch vụ TurboTax của mình. Intuit đã nói rằng họ sẽ giữ dịch vụ miễn phí của Credit Karma và có lẽ cần hứa như vậy với các cơ quan quản lý để được phê duyệt thỏa thuận.

Nhưng các cơ quan thực thi chống độc quyền, người có trách nhiệm chính là giữ cho thị trường cạnh tranh và bảo vệ người tiêu dùng, không chỉ đang theo dõi các thỏa thuận sáp nhập hủy diệt đối thủ. Họ cũng bắt đầu xem xét kỹ hơn cách các công ty công nghệ mua và sử dụng dữ liệu. Và có vẻ như đó là sự kiện chính ở đây. Các công ty đã gợi ý rằng một lực đẩy đằng sau sáp nhập là Intuit muốn lấy được dữ liệu người dùng của Credit Karma. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Người tiêu dùng có lợi ích từ các thỏa thuận nơi tài sản chính được bán là thông tin cá nhân của họ không?

Chúng ta đang nói về một lượng lớn dữ liệu ở đây. Credit Karma, công ty kinh doanh xung quanh ứng dụng giám sát tín dụng miễn phí, có hơn một trăm triệu người dùng. Mặc dù những người đó không trả phí để sử dụng Credit Karma, họ lại cung cấp thông tin tài chính của mình, cũng như các loại dữ liệu hành vi và vị trí mà các công ty khác, như Facebook và Google, theo dõi. Các thuật toán của nền tảng sau đó giúp các ngân hàng nhắm mục tiêu người dùng với các ưu đãi cho thẻ tín dụng, khoản vay và các sản phẩm tài chính khác. Credit Karma nhận phần trăm khi người dùng đăng ký.

“Không có doanh nhân nào trên hành tinh này không muốn tiếp cận chi tiết giao dịch tài chính của người tiêu dùng—đó là một đồng vàng,” nói Kristin Johnson, một giáo sư tại Trường Luật Tulane và chuyên gia về công nghệ tài chính. “Thông tin về mua sắm và bán hàng của bạn, tất cả các ghi nợ và tín dụng liên quan đến tài khoản của bạn, thực sự kể một câu chuyện đầy đủ về bạn và cuộc sống của bạn và những điều bạn đánh giá và những điều bạn đã cam kết nguồn lực tài chính vào.”

Theo CEO của Intuit, Sasan Goodarzi, sáp nhập sẽ mang lại lợi ích không chỉ cho các công ty mà còn cho người tiêu dùng. “Những gì bạn có thể kết hợp giữa hai công ty là toàn bộ danh tính tài chính của khách hàng để họ có thể nhận được các sản phẩm vay và bảo hiểm tốt nhất cho họ,” ông nói trong một cuộc họp báo thông báo sáp nhập vào thứ Hai, như American Banker đưa tin. Bằng cách kết hợp các bộ dữ liệu của hai công ty, nói cách khác, Intuit sẽ có thể xây dựng hồ sơ tài chính chi tiết hơn cho hàng triệu người. Điều đó, lẽ ra, sẽ cho phép các ngân hàng—và chính Intuit—nhắm mục tiêu ưu đãi một cách hiệu quả hơn. (Khi được yêu cầu bình luận, người phát ngôn của Intuit đã chỉ tôi đến smartmoneydecisions.com, một trang web mà các công ty tạo ra về thỏa thuận của họ.)

Âm thanh này quen thuộc không? Nên là. Đó là toàn bộ đề xuất giá trị đằng sau internet được hỗ trợ bởi quảng cáo. Facebook và Google, hai trong số những công ty có lợi nhuận nhất trên thế giới, kiếm tỷ đô la của họ bằng cách theo dõi càng nhiều hành vi trực tuyến (và ngày càng là ngoại tuyến) của chúng ta càng tốt và bán quảng cáo dựa trên dữ liệu đó. Họ, và các trang web và ứng dụng khác như họ, bào chữa việc giám sát bằng cách khẳng định rằng người tiêu dùng đánh giá cao việc có quảng cáo phù hợp với họ. Đọc chính sách quyền riêng tư, và nó có thể đề cập đến điều gì đó về “chia sẻ dữ liệu của bạn với đối tác quảng cáo” để “hiển thị những ưu đãi có thể bạn quan tâm.” Không phải về việc trích xuất thêm tiền từ chúng ta, câu chuyện đi.

Đúng là các công ty có thể sử dụng dữ liệu để nhắm mục tiêu người dùng với các ưu đãi tốt hơn. Nếu bạn có tín dụng tốt, ví dụ, lịch sử tài chính của bạn có thể dẫn đến việc bạn nhận được các ưu đãi tốt hơn: thẻ với nhiều điểm hơn, khoản vay với lãi suất thấp hơn, và cetera. Nhưng dữ liệu tài chính cũng đã được sử dụng để hỗ trợ lợi nhuận doanh nghiệp trên lưng người tiêu dùng. Tuần này, tờ The Markup công bố một cuộc điều tra cho thấy hãng bảo hiểm Allstate đã cố gắng thuyết phục cơ quan quản lý Maryland chấp thuận một thuật toán định giá cho bảo hiểm ô tô mà, theo bài viết, sẽ làm ra thêm nhiều tiền từ những người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn, thay vì định giá theo rủi ro. (Cuối cùng, Maryland đã từ chối đề xuất của họ.) Chính Intuit cũng đã được ghi lại đang định hình khách hàng vào các sản phẩm trả phí khi họ đủ điều kiện để sử dụng miễn phí.

Và các công ty không chỉ tìm kiếm những người có điểm số tốt, hoặc nhiều tiền. Trên thực tế, những người có điểm tín dụng yếu có thể ở một số cách là khách hàng lợi nhuận hơn đối với các sản phẩm tín dụng. “Yếu đuối không phải là điều xấu đối với ngành công nghiệp,” Martha Poon, một nhà xã hội học nghiên cứu công nghệ đánh giá tín dụng nói. “Càng yếu đuối bạn, họ có thể thu lợi nhuận cao hơn. Đối với họ, đó là điều tốt.” Trong ngành công nghiệp tín dụng hiện đại, cô thêm vào, “điều đang cược là không phải lựa chọn người vay là những người được gọi là ‘đáng tin cậy’ hay không. Mà là cung cấp càng nhiều tín dụng càng tốt một cách cho phép người cho vay có một doanh nghiệp có khả năng kinh tế.” Một mặt, điều này có nghĩa là người có điểm số kém—hoặc không có điểm—vẫn có thể tiếp cận tín dụng mà họ có thể không có nếu không kèm theo lãi suất áp đảo (hãy nghĩ về khoản vay lương nhỏ). Mặt khác, hệ thống có thể là một cạm bẫy, mắc kẹt người vay vào một chuỗi nợ—một lập luận mạnh mẽ được đặt ra bởi Elizabeth Warren, người dẫn đầu Viện Bảo vệ Tài chính Người tiêu dùng.

“Tôi dạy một lớp tài chính tiêu dùng cho sinh viên luật cấp cao, và họ gặp khó khăn khi hiểu những điều như chuyển đổi và cộng lượng lãi suất và các tính toán toán học cho phạt và phí quản trị,” Christopher Odinet, một giáo sư luật tại Đại học Oklahoma nói. Khi sự phức tạp này kết hợp với nhắm mục tiêu cụ thể, ông lập luận, khả năng gây hại tăng lên. Ông chỉ ra rằng trong khi luật liên bang cấm người cho vay phân biệt đối xử theo các danh mục được bảo vệ như chủng tộc và giới tính, việc sử dụng thuật toán có thể làm cho người ta không biết cách quyết định về các ưu đãi tín dụng đang được đưa ra thậm chí. Chúng có thể sử dụng các điểm dữ liệu khác, như khu vực sống của ai đó, để đạt được kết quả có thể bị phân biệt đối xử tương tự—như các nghiên cứu đã chứng minh. “Bạn nên được đánh giá dựa trên khả năng thanh toán cá nhân của bạn, không phải dựa trên các danh mục rộng lớn có nhiều đặc điểm phổ cập và giả định tích tụ,” Odinet nói. “Nhưng đó là điều dữ liệu lớn làm, ít nhất là trong bối cảnh đánh giá tín dụng.”