Comments 19
UFO just landed and posted this here
он совершенно про другое рассказывал, скорее про систему риск-менеджемента в торговой системе (могу ошибиться конечно же). прочитайте еще раз первый абзац раздела «что за софт» из этой статьи. jpmorgan пишет что-то вроде большого брата для сотрудников.
умпутун рассказывал совершенно про другую штуку
Может проще его самого спросить? Но по моему он рассказывал про другую систему.
umputun Не подтвердите (опровергните) наши догадки?
umputun Не подтвердите (опровергните) наши догадки?
«2500 тысячи специалистов» — там точно не опечатка? о_О
2.5 млн человек — встаёт вопрос об уровне таких «специалистов»
2.5 млн человек — встаёт вопрос об уровне таких «специалистов»
Непонятно, зачем тестировать, если вне зависимости от результатов в 2016 году программа будет распространена на все отделения JPMorgan. То есть не предусмотрен сценарий «всё отлично работало на обучающей выборке, но новых недобросовестных трейдеров программа так и не нашла, зато нагенерила кучу ложных срабатываний».
Также интересна оценка ожидаемых потерь от судебных исков, связанных с применением этой программы. Уволят хромую чёрную лесбиянку потому что она часто ходила на какой-то сайт, адвокаты потребуют статистику, обнаружат, что этот сайт посещали преимущественно хромые чёрные лесбиянки, получат беспроигрышный случай — disparate treatment.
Подозреваю, что единственная цель этой деятельности — возможность сказать надзирающим оранам и акционерам «мы стараемся, 2500 специалистов наняли, $730 миллионов потратили». Во избежание потерь от судебных исков результаты работы системы будут отправляться в шреддер.
Также интересна оценка ожидаемых потерь от судебных исков, связанных с применением этой программы. Уволят хромую чёрную лесбиянку потому что она часто ходила на какой-то сайт, адвокаты потребуют статистику, обнаружат, что этот сайт посещали преимущественно хромые чёрные лесбиянки, получат беспроигрышный случай — disparate treatment.
Подозреваю, что единственная цель этой деятельности — возможность сказать надзирающим оранам и акционерам «мы стараемся, 2500 специалистов наняли, $730 миллионов потратили». Во избежание потерь от судебных исков результаты работы системы будут отправляться в шреддер.
Увольнять надо по-человечески, с выплатой всех пособий.
Не с причиной «не понравился программе», а в соответствии с планом реорганизации/оптимизации компании.
Тогда не будет повода для исков.
Не с причиной «не понравился программе», а в соответствии с планом реорганизации/оптимизации компании.
Тогда не будет повода для исков.
То есть если в плане реогранизации/оптимизации компании будет написано «уволить всех хромых чёрных лесбиянок», то это не будет поводом подать на компанию в суд за дискриминацию?
Компенсация, которую суд заставит компанию выплатить, будет по крайней мере на пару порядков больше, чем выходное пособие. Даже после оплаты услуг адвокатов останется на безбедную жизнь. Почитайте про Buddy Fletcher, например.
Компенсация, которую суд заставит компанию выплатить, будет по крайней мере на пару порядков больше, чем выходное пособие. Даже после оплаты услуг адвокатов останется на безбедную жизнь. Почитайте про Buddy Fletcher, например.
В плане будет написано «уволить 10% персонала». Такое часто бывает и не вызывает вопросов.
То есть банк будет держать опасных трейдеров на зарплате до следующего массового увольнения? Дороговато получается. А если увольнение не массовое, а выборочное, то легко накопать, как именно выбирали.
Даже если в суде это дело выиграть шанс невелик, сама возможность попасть в заголовки новостей банку не нравится. Репутационный риск. Обычно дешевле за кулисами договориться, заплатив компенсацию без признания вины и без судебного процесса.
Даже если в суде это дело выиграть шанс невелик, сама возможность попасть в заголовки новостей банку не нравится. Репутационный риск. Обычно дешевле за кулисами договориться, заплатив компенсацию без признания вины и без судебного процесса.
Нельзя ли в плане сформулировать «в течении года уволить 10%, в целях минимизации изменений нагрузки увольнения производить постепенно». Если в какой-то месяц никого не уволили, ну подумаешь, план плохо выполняют, наказание за это не предусмотрено.
Дело не в том, когда производится увольнение, а сколько народу увольняют. Если увольняют много, растворить в этом несколько выбранных программой опасных трейдеров несложно. А если увольняют выборочно, то элементарное сравнение статистики по уволенным и оставшимся позволит аргументировать в суде вышеупомянутый disparate treatment (привожу английское название, потому что точного русского аналога нет).
Это при условии, что суду известен «коэффициент ненадёжности» уволенного сотрудника, чтобы можно было показать, что имеет место корреляция.
Компания может открыть доступ к первичным данным DLP-системы, но скрыть настоящий модуль принятия решения. Т.е. официально вот они, терабайты данных, вот есть примитивная статистика по ним (типа кол-ва звонков в рабочее время), у этой статистики никакой корреляции с увольнениями. Обвинение заходит в тупик…
Компания может открыть доступ к первичным данным DLP-системы, но скрыть настоящий модуль принятия решения. Т.е. официально вот они, терабайты данных, вот есть примитивная статистика по ним (типа кол-ва звонков в рабочее время), у этой статистики никакой корреляции с увольнениями. Обвинение заходит в тупик…
Скрыть модель принятия решения от суда не получится. В качестве примера можно взять крединый рейтинг (например, FICO или внутренние модели кредитного риска).
Регуляторы знают список независимых переменных (например, чтоб убедиться, что среди них отсутствует расовая принадлежность или сексуальная ориентация).
Регуляторы знают тип использованной модели (обычно логистическая регрессия), чтобы не было сомнений в связи независимых переменных и зависимой. Если возраст является независимой переменной, то с увеличением возраста кредитный рейтинг должен только повышаться, чтоб не было дискриминации пожилых.
В случае отказа в выдаче кредита клиент получает список из трёх переменных, которые сильнее всего утянули скорбалл вниз.
Скрываются только точные значения коэффициентов.
Регуляторы знают список независимых переменных (например, чтоб убедиться, что среди них отсутствует расовая принадлежность или сексуальная ориентация).
Регуляторы знают тип использованной модели (обычно логистическая регрессия), чтобы не было сомнений в связи независимых переменных и зависимой. Если возраст является независимой переменной, то с увеличением возраста кредитный рейтинг должен только повышаться, чтоб не было дискриминации пожилых.
В случае отказа в выдаче кредита клиент получает список из трёх переменных, которые сильнее всего утянули скорбалл вниз.
Скрываются только точные значения коэффициентов.
Скрывать будут промежуточные переменные, которые очень сложно вычислить.
Например, список посещённых сайтов могут открыть, а оценка «подозрительности» сайта суду неизвестна. Не будет же суд сам классифицировать сайты на варезные, кардерские и т.п.
Тексты чатов и записи звонков открыты, а какие числовые оценки извлечены из них — догадаться невозможно, т.к. существует бесконечно много алгоритмов обработки этих данных.
Может быть задействована мета-информация (не только содержимое, но и адресат сообщений, время контакта — например, чатятся по ночам через корпоративный мессенджер). Например, имеет место эмоциональная оценка разговоров и наказание сотрудников, имеющих дружественные отношения с «ненадёжными». Такую гипотезу крайне сложно проверить.
Например, список посещённых сайтов могут открыть, а оценка «подозрительности» сайта суду неизвестна. Не будет же суд сам классифицировать сайты на варезные, кардерские и т.п.
Тексты чатов и записи звонков открыты, а какие числовые оценки извлечены из них — догадаться невозможно, т.к. существует бесконечно много алгоритмов обработки этих данных.
Может быть задействована мета-информация (не только содержимое, но и адресат сообщений, время контакта — например, чатятся по ночам через корпоративный мессенджер). Например, имеет место эмоциональная оценка разговоров и наказание сотрудников, имеющих дружественные отношения с «ненадёжными». Такую гипотезу крайне сложно проверить.
И вообще, это похоже на комедийный стереотип. Как Задорнов смеётся над медведями, водкой и балалайкой, в штатах обыгрывают дискриминацию негров и лесбиянок.
На минутку, в суде действует презумпция невиновности. Не работодатель должен оправдываться, а работник доказывать, что его уволили дискриминационно. И если у него нет внутреннего распоряжения насчёт увольнения негров (а откуда у него этот документ, предназначенный для другого уровня управления), я слабо представляю, как можно доказать дискриминацию.
На минутку, в суде действует презумпция невиновности. Не работодатель должен оправдываться, а работник доказывать, что его уволили дискриминационно. И если у него нет внутреннего распоряжения насчёт увольнения негров (а откуда у него этот документ, предназначенный для другого уровня управления), я слабо представляю, как можно доказать дискриминацию.
Я выше привёл пример про Флетчера, который подал в суд на Kidder, Peabody & Co. за расовую дискриминацию. В суде проиграл, но по арбитражу получил больше миллиона. Его жена (Ellen Pao) только что подобный трюк пыталась проделать со своим бывшим работодателем (Kleiner Perkins), тоже в новостях было.
В данном случае не важно, была дискриминация или нет. Важно, что риск у банка в связи с этим есть, и приличный.
В данном случае не важно, была дискриминация или нет. Важно, что риск у банка в связи с этим есть, и приличный.
Sign up to leave a comment.
Особое мнение: Алгоритм JPMorgan вычислит недобросовестных трейдеров до того, как они принесут убытки