Анти-Титаник: Как выигрывать там, где тонут другие. Руководство для CEO - [97]

Так, до недавних пор финансовыми операциями занимались люди, но с момента возникновения феномена Big Data (больших данных) к делу активно и успешно подключились роботы. Взгляните на современные фондовые рынки – на них действуют разные игроки. Это не только хорошо нам известные долгосрочные инвесторы и спекулянты, но и алгоритмические торговцы. Последний тип торговцев (так называемые HFT-трейдеры или трейдеры высокочастотной торговли) возник совсем недавно, но активно работает на биржах во всем мире.

Высокочастотные трейдеры используют компьютерные алгоритмы – роботов, которые позволяют зарабатывать[140] на разнице цен в течение исчезающе малых промежутков времени. С их появлением «бид-аск спреды» – то есть разница в денежном выражении между тем, за сколько покупатели хотят купить, а продавцы – продать, значительно сократились. Приведу цитату из статьи «Неистовые быки: как Wall Street попала в зависимость от "скоростных" торгов» в журнале Wired, которую в свое время активно цитировали многие СМИ:

«Некоторые алгоритмы являются "маркет-мейкерами" биржи – они пытаются приобрести акции по минимальной цене покупки и быстро продать их по чуть более высокой цене продажи, собирая разницу, называемую спредом. Люди, которые делали так, назывались раньше специалистами и неплохо зарабатывали, теперь же им нужно обрабатывать гораздо больше сделок и делать это в несколько раз быстрее. Эта сфера торговли на бирже перестала быть уделом людей» (ИТ Инвест. Блог компании).

В своей книге, быстро ставшей бестселлером, «Быстрые мальчики» (Flash Boys) Майкл Льюис приводит в пример трейдера по имени Брэд Кацуяма. С недавних пор и каждый раз, когда Кацуяма пытался купить пакет акций для своего клиента, ему удавалось приобрести по нужной цене лишь небольшое количество ценных бумаг. Дело было вовсе не в профессионализме самого трейдера. Кацуяма стал одной из первых жертв так называемого фронтраннинга. Часть его распоряжений о покупке исполнялась по нужной цене только на бирже, которая была физически ближе к нему, поскольку дело было в скорости, с которой двигался электрический сигнал по оптоволокну. На других же площадках HFT-роботы видели его распоряжение раньше, чем его успевали обработать системы площадок, и покупали нужную Кацуяме акцию, чтобы затем перепродать ему же, но уже дороже. И это не только проблема одного трейдера. Николас Хирше из Лондонской школы бизнеса обнаружил, что практически все HFT-фонды агрессивно покупают акции прямо перед тем, как кто-то совершит крупную покупку. Это явление даже получило четкое определение в научных кругах: лишнее финансовое посредничество. Продавцы и покупатели и так нашли бы друг друга, но за меньшие деньги, хотя за большее (измеряемое в миллисекундах) время.

«Быстрота со знаком минус» нанесла удар в самой чувствительной для современного бизнеса сфере – сфере, связанной с репутацией бренда компании. Стоит только какой-либо информации появиться в социальных сетях, интернете или СМИ, она тут же будет замечена и проиндексирована. Затем она будет многократно усилена за счет алгоритмов поисковых машин, достигнет широкой аудитории и, вполне вероятно, прогремит на весь мир.

Вот что пишет о новой напасти – алгоритмической революции – бизнес-гуру Рэм Чаран в своей новой книге «Преимущество атакующего»:

«Эволюция математических инструментов, называемых алгоритмами и связанных с ними сложных программных средств, – важнейшие инструменты, которые порождают изменения в современном деловом мире. Никогда прежде столько умственных усилий не оказывалось компьютеризировано и в то же время широкодоступно. Эта сила может предсказывать закономерности и изменения и даже влиять на все аспекты жизни, такие как поведение потребителей, здравоохранение, обеспечение, операции и производство. Виртуальные машины, базирующиеся на алгоритмах, способны со скоростью света подвергнуть обработке огромные объемы данных. Алгоритмы могут быть запрограммированы так, чтобы учесть результаты своих решений для улучшения последующих. Поэтому компании, внедряющие новые математические возможности, обладают огромным преимуществом. Эти компании не просто существуют в полностью "оцифрованном" мире, они становятся "математическими домами" (доменами). Они и создают структурные неопределенности для всех других отраслей промышленности».

Главные «математические дома», о которых рассуждает, Чаран, хорошо известны – Google, Facebook, Twitter и т. п. Они способны многократно и быстро усилить как ваши достижения, так и ваши проблемы. Поэтому на этих страницах я называю такие проблемы «пожарными». Они нуждаются в нашем немедленном реагировании. Неразрешенные проблемы быстро, подобно разгорающемуся пожару, будут удваиваться, затем учетверяться и так до тех пор, пока одна из них не погубит вашу организацию целиком.

Что же делать? Если начался пожар, его всегда вначале локализуют, то есть ограничивают преградой, через которую огонь не сможет распространиться. В условиях внезапного кризиса выживает всегда система, даже если отдельным ее элементам суждено погибнуть. Если вы с этим не согласны, то, как говорят пожарные: «На пожаре вам делать нечего, поскольку это не ваша работа».