Специфика общественно-социального скоринга и разработка инструментария для изучения его восприятия населением в контексте ответственного финансового поведения

Введение

На повседневное хозяйственное поведение существенно влияют изменения в финансовой системе и переход к платформенной экономике, связанный с повсеместным внедрением цифровых технологий и, в последнее время, систем искусственного интеллекта.

Как отмечал Элвин Тоффлер, «новая система создания материальных ценностей целиком и полностью зависит от мгновенной связи и распространения данных, идей, символов и символизма» [20, C. 44–45].

Фактически необходимо отметить, что что мы переходим к новой системе формирования богатства и новой системе формирования социального статуса.

Примером этого является формирование такого явления, как личный бренд (в качестве примеров можно привести франчайзинговую сеть «Довгань», явившую собой один из первых примеров в нашей стране коммерциализации институализированного доверия, либо очень многие примеры из бизнеса Дональда Трампа (его допрезидентского периода), когда фактически продавался не товар, а личный бренд (наценка на минеральную воду «Трамп» составляла более 10%)).

Рассматривая основные характеристики современной эпохи, необходимо отметить явно выраженный, воплощающийся во все институции повседневности тренд на цифровизацию всех сторон общественного бытия. В частности, на уровне управления трудом и сервисами видно, как алгоритмы собирают и пересобирают общественные нормы и социально-экономические практики, делая «цифру» площадкой нового социального контроля. Показательно, как управленческий контроль мигрирует в корпорациях и государственных структурах из «бумаги» и «ручных» процедур в цифровые панели, где агрегированные метрики производительности и дисциплины обслуживают решения о поощрении и санкциях.

В эпоху цифровой трансформации и повсеместного внедрения больших данных общественные отношения всё чаще регулируются алгоритмическими системами оценки. Одним из наиболее дискуссионных феноменов последних лет становится общественно-социальный скоринг – оценка индивидуальной репутации и поведения граждан. Изначально скоринг применялся исключительно в банковской сфере и представлял собой механизм оценки кредитоспособности. Сегодня инструментарий скоринга формирует новые механизмы социального контроля. Особый интерес представляют модели добровольного общественно-социального скоринга, которые позиционируются не как инструмент тотального контроля, а как способ повышения уровня доверия и социальной ответственности.

Мировой опыт демонстрирует широкий спектр реализации подобных практик: от пилотных проектов на Западе до превращения в масштабную государственную политику в Китае. Однако, как показывает анализ, зачастую добровольность скоринга оказывается условной: коммерческие рейтинги существуют бок о бок с государственными санкциями. Это противоречие заставляет исследовать не только рабочие алгоритмы системы, но и их восприятие населением: его мнение о добровольном участии в скоринге, а также ожидания и опасения от внедрения подобных систем.

В современной научной литературе проводится анализ эволюции социального скоринга от банковских практик к управлению общественными отношениями [6]. Воловик И. С. рассматривает развитие системы скоринг в контексте повсеместного распространения искусственного интеллекта и социальных сетей [7]. Много внимания уделяется изучению системы социального кредита в Китае, ее роли в социально-экономическом развитии страны [2], борьбе с нелегальной миграцией [3], а также использования этой системы в качестве средства универсальной монетизации доверия [8]. Многие эксперты, например, Беспалько А. А. [5] и Балытников В. В. [4], критикуют систему социального кредита. В частности, Балытников В. В. отмечает переход «от гарантийного социального государства к страхующему государству социального кредита» [4].

Цель нашего исследования заключается в выявлении специфики общественно-социального скоринга и разработки инструментария для изучения его восприятия населением

Основная часть

Первый опыт применения социального рейтинга уходит в середину ХХ в., когда банки начали использовать скоринговые системы для автоматизированной оценки кредитоспособности граждан. Тогда баллы присваивались клиентам за такие характеристики, как возраст, доход, трудовой стаж, наличие недвижимости. Именно это было ключевыми факторами в процессе принятия финансовыми структурами решений о выдаче кредитов.

С течением времени понятие «скоринг» эволюционировало от финансовой сферы к социальной. Теперь социальный рейтинг используется по-разному: например, как система государственного контроля (например, система социального кредита в Китае) или как маркетинговый инструмент увеличения влиятельности в интернете.

Под добровольным общественно-социальным скорингом принято понимать инновационный механизм оценки социального поведения индивида, основанного на добровольном предоставлении данных. При этом механизмы оценки создаются коммерческими или общественными организациями, а человек сам решает принимать ли в скоринге участие: высокий рейтинг даёт ему бонусы, а низкий рейтинг не влечет за собой никаких санкций. Однако на практике грань между обязательностью и добровольностью оказывается размыта, а скоринг применяется повсеместно, например:

1) коммерческий и репутационный скоринг. В этом случае социальный скоринг – это инструмент оценки клиентов (или кандидатов при трудоустройстве), который используют компании. Так, например, банки используют скоринг для быстрого одобрения кредитов людям, предложений премиальных карт; маркетплейсы предлагают продавцам с высоким рейтингом лучшие условия (сниженная комиссия, выше позиция), а покупателям – бесплатную доставку.

2) маркетинговый скоринг. Ярким примером социального скоринга в сфере потребления является французский бренд Hermès. Система представляет собой не просто рейтинг покупателей с целью выявления платёжеспособных клиентов, способных купить культовые сумки Birkin и Kelly, она оценивает их поведение до и после совершения покупки, отслеживая их привычки, окружение и даже место жительство. Просто прийти и купить «недоступные» сумки невозможно, сначала потенциальным клиентам для получения права на совершение желаемой покупки необходимо заслужить «доверие» магазина, приобретая на постоянной основе различную продукцию (которую приставленный консультант может выбирать на свой вкус) обязательно в одном и том же бутике ради повышения статуса (что очень схоже с накоплением положительной кредитной истории). При этом «для оценки благосостояния потенциальных покупателей консультанты бренда, как утверждается в расследовании Glitz, изучают через Google их районы проживания и тщательно проверяют профили в социальных сетях. Если обнаруживается, что клиент ранее занимался перепродажей товаров Hermès, его вместе с продавцом, отпустившим тот товар, могут занести в специальный стоп-лист» [22].

Соколов А. В., Гребенко Е. Д. в своём исследовании «Скоринговые системы как способ оценки социального благополучия граждан» провели сравнительный анализ подходов к скорингу в ведущих экономиках мира и пришли к следующим выводам [19]:

1. Для США, Великобритании и Канады характерана рыночная модель. Здесь доминируют частные бюро («большая тройка»: Experian, Equifax и TransUnion), а также FICO. Компании путём анализа финансовой дисциплины граждан создают высокоэффективные и динамичные кредитные рынки, но в это же время происходит «захват» скорингом других сфер, его расширение за пределы финансовой сферы. Кредитный балл влияет не только на кредиты, но и на страхование, аренду жилья, трудоустройство, превращаясь в социальный фильтр. Возникает и ряд проблем, таких как «кредитная невидимость» мигрантов и молодежи, риск утечки данных (например, скандал с Equifax, где за одну кибератаку было похищено порядка 150 млн личных данных).

2. Для Франции и Италии свойственна социально-ориентированная модель, в рамках которой управление осуществляется центральными банками (Banque de France и Banca d’Italia), фокус вниммания которых сосредоточен не на рейтингах, а на «чёрных списках» нарушителей (FICP во Франции). В основе модели презумпция добросовестности, что защищает от закредитованности, но ограниченность данных может удорожать кредиты.

3. Германия – это гибридная модель, в рамках которой доминирует частная компания SCHUFA, но её непрозрачные алгоритмы вызывают общественные дебаты под надзором регулятора по защите данных (BfDI).

4. Япония – децентрализованная модель. Здесь осуществляется обмен детальными отчётами между тремя центрами (CIC, JICC, KSC), а не нпродвижение единого универсального балла. По сути, это консервативная адаптация западных моделей.

5. Для России характерна гибридная модель с государственным контролем, т.е. рыночная модель с частными бюро (НБКИ, ОКБ) сохраняет сильный государственный контроль через Центральный банк.

6. Индия – догоняющая модель. Здесь происходит быстрое развитие по западному образцу под надзором Резервного банка (TransUnion CIBIL). В рамках этой модели скоринг – инструмент финансовой инклюзии для граждан, но это несёт риски долговой зависимости и воспроизводства неравенства.

7. Китай – государственная модель, для которой свойственна масштабная государственная политика (система социального кредита), направленная на повышение честности, ответственности, доверия к экономике и межличностным отношениям. Эта модель реализуется путём анализа огромного массива цифровых данных (в этом помогают современные средства слежения – более 700 млн камер с искусственным интеллектом, функционирующих по всей стране, а также сотрудничество с крупнейшими коммерческими компаниями, включая Alibaba, WeChat, Tencent и другие). Механизм функционирует по штрафной модели: изначально всем гражданам присваивается одинаковый базовый уровень, который затем меняется в зависимости от нарушений или поощрений граждан (присваиваются баллы по шкале 0–1000, затем они классифицируются по нисходящей шкале A–D). В зависимости от количества баллов можно попасть в определённый рейтинг или список («красный список» дает преференции», «черный список» – санкции), что влечёт за собой разные последствия для компаний и граждан. Сами китайцы одобряют и принимают данную инициативу: по результатам опросов около 80% населения страны положительно относятся к системе, а в материалах средств массовой информации можно обнаружить лишь 2,9% публикаций с негативными оценками.

Широко распространены и пилотные проекты социального скоринга.

Поскольку система социального кредита в Китае реализуется через сбор данных с помощью цифровых платформ, правительство страны активно сотрудничает с крупнейшими коммерческими компаниями. Ключевыми партнёрами выступают восемь корпораций, включая Sesame Credit (финансовое крыло Alibaba; является крупнейшей в мире онлайн торговой платформой Алиэкспресс), WeChat (крупнейшая социальная платформа в Китае), Baihe (социальная сеть знакомств в Китае), Tencent (инвестиционная компания)» [12].

Ядром системы выступает алгоритм, задающий критерии оценки поведения. Его решения стараются делать справедливыми, опираясь на законы и мораль.

Рассмотрим инструменты реализации системы социального кредита в Китае:

- присвоение рейтингов (высокий – образцовое поведение, низкий – нарушения);

- «чёрные» и «красные» списки (первые наказывают за негативное, вторые поощряют положительное поведение);

- зависимость жизненных перспектив от рейтинга (карьера, кредиты, покупка авиа и железнодорожных билетов);

- гибкость критериев: провинции и районы сами определяют, за что снижать баллы (например, нарушение правил дорожного движения), а за что повышать (волонтёрство).

Итак, для компаний и граждан попадание в тот или иной список влечёт разные последствия. Организации из «красного списка» могут получать преференции, а их контрагенты из «чёрного списка», напротив, могут подвергаться более частым проверкам. В отношении граждан такая градация также ощутима: люди с низким рейтингом ограничены в передвижении, они также не могут взять кредиты (кроме того, рейтинг родителей напрямую влияет и на детей, это может проявляться как недопуск к обучению в школе или в университете).

Так, например, из негативных последствий можно выделить несколько ярких примеров. В 2019 г. 23 млн китайцев не смогли купить билеты на самолёт или поезд из-за низкого рейтинга. Известный журналист Лю Ху, пишущий о цензуре и коррупции в правительстве, «попал в «чёрный список» системы социального кредита с пометкой «неблагонадёжный», это разрушило его карьеру, изолировало от общества и вселило страх за свою семью, система заблокировала выезд для Ху и поместила его под домашний арест в Чонкинге» [11]. Более того, однажды «17 студентов были занесены в чёрный список и лишились кредитных баллов за отказ от призыва» [15], «в 2018 г. студенту было отказано в поступлении в университет из-за присутствия его отца в черном списке должников» [15], молодая мать из города Чэнду (центр провинции Сычуань) не смогла купить билет на скоростной поезд, поскольку оказалась в «чёрном списке» из-за иска её бывшего мужа против неё (между бывшими супругами шёл судебный спор о праве посещения их сына). Система оценки поведения проникает и в виртуальный мир. Китайский разработчик игр Perfect World совместно с Alibaba внедрил механизм идентификации геймеров по ID-картам, чтобы было возможным штрафовать или наказывать игроков за мошенничество.

Важную роль в ужесточении мер против недобросовестных лиц сыграли Заключения Генерального секретариата ЦК КПК и Канцелярии Госсовета КНР от 25 сентября 2016 г., которые и провозгласили принцип: «…те, кто утратил доверие в одной области отношений, будут ограничены везде» [18].

Однако и положительного влияния системы социального кредита на жизнь компаний и людей немало: предприниматель из Аньхой Чжао Цян благодаря своей безупречной кредитной истории в 2016 г. всего за три дня получил в сельском коммерческом банке кредит в 7 млн юаней. А житель Нанкина Ван Юй неожиданно обнаружил, что у него есть карта «честный и надёжный гражданин», когда пришёл в очередной раз сдавать кровь. Мужчина много лет был донором, но не знал о положенной за это награде. Владельцы таких карт получают льготы, например скидку 50–60% на проезд в общественном транспорте. В городе Рончэнг волонтёры получают баллы за уход за родителями, что даёт приоритет в очереди на соцжильё. А в прошлом году компания Yili ^[1] получила ощутимые преференции благодаря высокому уровню доверия в рамках ССсистемы социального кредита: снижение таможенных пошлин и ускоренная процедура таможенного оформления экспорта.

Тем не менее главные недостатки системы связаны с расплывчатостью правил, что порождает следующие проблемы:

- дискриминация (сельские мигранты зачастую лишены доступа к системе из-за отсутствия прописки);

- техническая неисправность (в 2021 г. в Шанхае более 200 человек ошибочно попали в чёрный список, а на восстановление справедливости ушло несколько месяцев);

- социальное давление (в городе Рончэн (провинция Хубей) соседи могут пожаловаться на «асоциальное поведение» (например, мусор), что ведёт к снижению баллов);

- произвол властей (в Дачжае (деревня в уезде Сиян восточной провинции Шаньси) снижали баллы за «непатриотичные разговоры», хотя это противоречит государственным стандартам).

Ярким примером проверки системы можно выделить период пандемии COVID-19. Тогда Китай, как и другие страны, ввёл локдаун и карантинные меры, но механизмы социального кредита были оперативно адаптированы для решения новых задач, связанных с контролем за распространением инфекции и поддержкой экономики, создав «экосистему наблюдения за здоровьем» [15]. В этих условиях в «чёрные списки» попадали нарушители карантина, продавцы поддельных товаров и организаторы собраний. «Красные списки» содержали имена добросовестных врачей, волонтёров, организаций. Цифровые списки стали эффективным инструментом антикризисного управления, позволив быстро достигать новых политических целей с минимальными затратами.

В общественном сознании Запада закрепился образ системы социального кредита как всевидящей системы тотального цифрового контроля: бывший вице-президент США М. Пенс называл ее «оруэлловской системой, основанной на контроле практически всех аспектов человеческой жизни» [11]. Российский востоковед А. Маслов, наоборот, подчёркивает: «китайскую систему, в том числе, в самом Китае, многие люди воспринимают как систему регулирования общества, а не как систему насилия над личными свободами. новая система, в сущности, воспроизвела старую китайскую модель, которая существовала в Поднебесной и раньше, но на другом уровне технологий» [2]. Кроме того, профессор уверен, социальный рейтинг снижает напряжение в обществе: «Если сосед долбит дрелью стену весь день, и вы сообщаете об этом, у соседа снижается социальный рейтинг, но прямого конфликта между людьми нет. В Китае проживают 1,4 млрд человек, и управлять ими сложно, поэтому понятие взаимной социальной оценки граждан важно для китайцев. Они это одобряют, и это укладывается в их традиционную психологию» [21]. Действительно, для китайского менталитета характерно восприятие себя как части целого: приоритет отдаётся гармонии и интересам общества, а не прерогативам отдельной личности, и именно такое глубинное отличие в социальной структуре предопределило нынешний технологический отрыв Китая от Запада, позволяя стране обладать колоссальным глобальным влиянием. Одобрение и принятие системы социального кредита также отлично подтверждается высоким уровнем общественной поддержки системы, фиксируемый различными опросами: «80% китайских интернет-пользователей положительно относятся к кредитной системе, активно внедряемой правительством страны» [12]. Анализируя публикации в государственных средствах массовой информации Китая, можно отметить, что они освещают данную систему практически исключительно в позитивном ключе, избегая обсуждения её репрессивного потенциала: из 650 материалов в трёх ведущих государственных медиа лишь 2,9% публикаций содержат негативные оценки [15]. Для китайцев такая система – отличный способ быстро продвинуться по карьерной лестнице, задуматься перед совершением необдуманного поступка. Однако население относится насторожено к чрезмерно жестоким санкциям (например, таким как ограничение прав детей из-за проступков родителей).

На современном этапе система социального кредита представляет собой непрерывно развивающийся процесс, сочетающий финансовый мониторинг, репутационные механизмы и дисциплинарные практики. Её внедрение отражает специфику китайской модели взаимоотношений государства, бизнеса и общества. Несмотря на критику, система пользуется поддержкой населения и продолжает развиваться как гибкий инструмент антикризисного регулирования и поведенческого контроля.

В Российской Федерации активно развивается проект Российского государственного социального университета (далее – РГСУ) «Мы». Это система социального скоринга, позволяющая «построить свой актуальный социальный портрет и узнать прогноз его изменения в перспективе» [17]. «Программное обеспечение состоит из трех основных операционных частей: сбор данных респондентов; обработка полученных данных, сопоставление с исходными данными и формирование расчетных значений; использование алгоритма, основанного на прямых, вероятностных и статистических моделях оценивания» [16]. Для создания своего портрета пользователям предлагается пройти опрос из 30 вопросов, после чего можно получить несколько различных вариантов расшифровки информации и даже получить уникальную звёздочку или льготы. «Социально-рейтинговая система «Мы» представляет собой амбициозный проект РГСУ, направленный на создание инструмента для оценки социальных статусов граждан. Несмотря на потенциальные преимущества в сфере социальной поддержки и управления ресурсами, реализация проекта сталкивается с правовыми и этическими вызовами. В настоящее время продолжаются исследования и тестирование с целью совершенствования системы перед возможным масштабированием на государственном уровне» [16].

В Израиле во время COVID-19 было запущено специальное приложение «Hamagen», которое позволяет пользователям сравнить, совпадает ли их местоположение с маршрутом человека, у которого был диагностирован вирус, чтобы проверить, пересекались ли их пути за последние 14 дней.

Отдельно стоит рассмотреть и регуляторный подход в Европе и США, где отношение населения к социальному скорингу негативное. В большей степени это связано с тем, что страны стремятся дистанцироваться от китайской системы скоринга, считая это нарушением прав человека на законодательном уровне. Основной причиной можно считать мировое лидерство США в сфере искусственного интеллекта, «вместе с чем именно в рамках Европейского Союза был принят первый в мире комплексный акт, направленный на урегулирование вопроса применения систем искусственного интеллекта в отношении человека» [14]. Именно для обеспечения сохранности конфиденциальности информации о частой жизни граждан США осуществляет правовое регулирование как на федеральном уровне, так и на уровне отдельных штатов с помощью двух законов «О добросовестной кредитной отчетности» и «О равных возможностях получения кредита». Отдельные штаты могут применять свои законы, если личные данные собирают и обрабатывают поставщики информации, скоринг строят организации, не входящие в кредитные бюро, рейтинг считают сами государственные органы штата. В Европейском союзе также действуют два ключевых регламента: Общий регламент по защите данных (GDPR), устанавливающий единые правила обработки персональных данных независимо от сферы деятельности, а также Регламент «Об искусственном интеллекте» (EU Al Act), регулирующий использование систем искусственного интеллекта, в том числе используемым для оценки личности и принятия решений на основе скоринга.

Рассмотрим методологические подходы к исследованию социального скоринга.

1. Сравнительно-правовой анализ. Позволяет сопоставить подходы разных стран и выявить оптимальные практики защиты прав граждан при внедрении скоринга.

2. Кейс-стади. Представляет собой углубленный анализ конкретного случая для изучения феномена в его естественном контексте, сохранив целостность объекта.

3. Междисциплинарный подход. Осуществляется путём объединения методов социологии, права, экономики и компьютерных наук для полного понимания системы (восприятие населением, влияние на рынки, нормативно-правовые документы, алгоритмы).

Именно техническая составляющая необходима для оценки объективности и потенциальных рисков. Обратимся к алгоритмам и методам социального скоринга:

1. Логистическая регрессия представляет собой статистическую модель, которая предсказывает вероятность события. Система выдает ответ «да» или «нет» (1 или 0) на основе анализа данных из социальных сетей и помогает понять, какие именно факторы влияют на надёжность заёмщика. Используется в основном для оценки кредитоспособности.

2. Кластеризация – это процедура, группирующая людей по схожим признакам. Преимущество заключается в том, что алгоритм сам ищет закономерности и делит пользователей интернета на однородные группы для оценки надёжности.

3. Психометрическое моделирование. Цифровые следы человека помогают сформировать «психометрический портрет», состоящий из психологических особенностей, навыков и компетенций для помощи в оценке кредитоспособности.

4. Дерево решений – это структура (так называемые «листья» и «ветки»), проверяющая каждый случай по цепочке признаков и определяющая человека в определённую категорию.

5. Нейронные сети – это система, работающая с помощью искусственного интеллекта по принципу человеческого мозга. Этот процесс «создает адаптивную систему, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются» [16]. Применяются для глубокого анализа поведения пользователей.

Практическая реализация данных алгоритмов может быть структурирована в рамках трех ключевых направлений.

Первое направление предполагает генерацию интегрального показателя благонадежности, т.е. на основе агрегированных массивов первичных данных вычисляется дискретная целочисленная метрика, репрезентирующая уровень кредитного доверия со стороны финансовых институтов.

Второе направление включает поведенческую аналитику и профилирование. Здесь посредством анализа многомерных параметров цифрового следа субъекта (включая топологию социальных связей, интенсивность генерации контента и геопространственную активность) осуществляется косвенная оценка его финансовой состоятельности и склонности к дефолту.

Третье направление подразумевает масштабирование за счет интеграции с технологиями больших данных. Речь идет о том, что применение распределенных вычислительных систем для обработки гетерогенных сверхбольших объемов информации из разрозненных источников позволяет существенно повысить статистическую значимость прогностических моделей и снизить дисперсию ошибки оценки [16].

Для понимания восприятия добровольного скоринга необходимо придерживаться таких ключевых принципов, как:

- добровольность – осознанное желание участников участвовать;

- доверие – готовность предоставить личные данные;

- воспринимаемая полезность – ожидание выгод от участия;

- риски приватности – настороженность неправомерным использованием данных;

- социальная справедливость – оценка алгоритмов системы и её учёт общества.

Проанализируем возможный инструментарий для исследования восприятия добровольного общественно-социального скоринга.

1. Количественный метод включает проведение массовых опросов. Такие опросы могут охватить практически всё население – пользователей социальных сетей, клиентов банков, получателей различных государственных услуг.

Опросы могут включать следующие вопросы:

· Знаете ли Вы о понятии «социальный скоринг»? (Да/нет)

· Хотели бы Вы получать льготы за высокую оценку системой Вашего социального поведения? (Да/нет)

· Насколько Вы готовы делиться своими личными данными для облегчения оценки ваших действий системой? (Оцените по шкале 0–5)

· Насколько Вы доверяете информационным алгоритмам, разработанными отечественными IT-компаниями? А зарубежным? (Оцените по шкале 0–5)

· Как Вам кажется, так способ ранжирования граждан и организаций является дискриминацией или нет? (Да/нет)

2. Качественный методы включают глубинные экспертные интервью и фокус-группы. Можно брать интервью у представителей банковской системы, ведущих IT-компаний, разработчиков, исследователей, социологов, юристов, специализирующихся на защите прав и данных.

3. Анализ цифровых следов – это сопоставление результатов опросов с реальными данными об интервьюируемых (анализ их активность в интернете).

4. Сочетание всех способов для повышения достоверности исследования и получения полной картины восприятия.

Однако цифровизация создаёт как возможности, так и новые риски. Среди ключевых угроз можно выделить:

1. Непрозрачность алгоритмов (необходимы понятные механизмы оценки, право оспаривания результатов и защита частной жизни).

2. Дискриминационные санкции (ограничения не должны нарушать фундаментальные права граждан).

3. Унификация поведения (система обязана учитывать многообразие общества и не подавлять креативность).

«Регламентация социального скоринга должна базироваться на принципах технологической нейтральности, информирования граждан об использовании технологий социального скоринга, ознакомления граждан с информацией о механизме его работы, возможности оспаривания результатов оценки. Также целесообразно определить те источники информации о частной жизни лица, которые не могут быть использованы для оценки его поведения» [1].

Проведённый анализ хорошо показывает эволюцию скоринга, давая представление о его современных формах (включая государственные системы, пилотные проекты, коммерческие рейтинги). Сравнение подходов к социальному скорингу в различных странах помогает выявить фундаментальные отличия между рыночной эффективностью, социальной защитой и государственным контролем. Однако ключевой проблемой систем социального скоринга остаётся размывание границ добровольности, поскольку даже формально добровольные рейтинги могут становиться обязательным условием для доступа к социальным благам, что требует чёткого правового регулирования и этической рефлексии. Методология социального скоринга должна быть междисциплинарной и включать различные способы анализа информации. Разработанный инструментарий позволяет лучше изучить восприятие гражданами добровольного скоринга. Дальнейшее исследования добровольного общественно-социального скоринга требует не только правовой, технической и научной строгости, но и гуманитарной чуткости, чтобы, оценивая других, не утратить способность видеть в них личность, а не набор данных.

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать некоторые выводов в отношении наличия взаимосвязи между механизмами общественно-социального скоринга и фундаментальными основами ответственного финансового поведения.

Прежде всего, следует отметить, что в настоящее время социальный скоринг перестает быть лишь побочным продуктом цифровой активности населения и постепенно превращается в самостоятельный экономический актив индивида. При этом внедрение цифровых технологий переводит абстрактное понятие «доверие» в разряд измеряемой величины – социального кредита, который способен конвертироваться в осязаемые преференции и финансовые выгоды.

В контексте формирования финансовой дисциплины граждан социальный скоринг обнаруживает свою двойственную природу. С одной стороны, система прозрачных преференций выступает мощным позитивным стимулом для населения: перспектива снижения процентных ставок по кредитам, доступ к льготной ипотеке или приоритетное обслуживание формируют у граждан устойчивую мотивацию к финансовой дисциплине, своевременному исполнению обязательств и легализации доходов. Общественно-социальный скоринг здесь работает как эффективный институт мягкого принуждения к ответственности. С другой стороны, угроза применения автоматических санкций (ограничение доступа к финансовым инструментам, блокировка счетов, заградительные тарифы) способна спровоцировать у населения деструктивные стратегии адаптации, включая переход значительной части населения на расчеты наличными, отказ от использования официальных банковских продуктов и сознательное снижение экономической видимости для алгоритмов.

В практическом отношении это означает, что регуляторам и банковскому сектору предстоит найти крайне сложный баланс: механизмы общественного скоринга не должны превратиться в систему скрытого наказания за социальное инакомыслие под видом оценки кредитных рисков. Чтобы ответственный гражданин был заинтересован в повышении своего социального рейтинга, распределение бонусов должно быть основано на понятных экономических индикаторах, а не на оценочных суждениях о стиле жизни. Только при соблюдении принципа обратной связи и верифицируемости данных трансформация социального контроля в социальный скоринг станет драйвером роста финансовой культуры общества и ответственного финансового поведения.

[1] Yili Group (полное название – Inner Mongolia Yili Industrial Group Company Limited) – крупнейшая китайская молочная компания, основана в 1993 г.