Hopp til hovedinnhold

Vi prosesserer stadig mer data for å forstå kundene våre, markedet og utviklingen bedre og vi benytter maskinlæring og andre statistiske modeller for å predikere fremtiden. Likevel vil det alltid komme uforutsigbare hendelser som gjør at vi tar feil, men hvor feil kan vi faktisk ta?

Sorte svaner - Hva er det?

Gjennom evolusjonen er vi trent til å finne mønstre og tegn for å hjelpe oss å forstå omgivelsene våre og overleve. Dette er så utpreget at vi kan finne mønstre der de ikke finnes og dermed overse hva som egentlig skjer. Det er en realitet at alle verdens hendelser ikke passer inn i en form, og at det alltid vil kunne komme svært uforutsette hendelser som snur opp ned på tilværelsen.

Disse uforutsette hendelsene kalles ofte for sorte svaner, og er et bilde på nettopp noe vi ikke forventer. Fordi vi trodde vi hadde forstått situasjonen, vil disse hendelsene ofte komme brått på oss. Dersom vi var klar over egen usikkerhet hadde vi hatt en bedre mulighet til å forberede oss på situasjonen. Da kunne vi også ha trent på å forstå vår egen usikkerhet.

En annen fremgangsmåte for å forstå usikkerhet bedre, er å vurdere hvor ekstrem en verdi kan være.

Ekstrem- og middelmådigland

Nassim Taleb skrev i 2010 boken “The Black Swan” hvor det pekes på to ulike domener. “Mediocre Stand” og “Extreme Stand” som litt grovt kan oversettes til middelmådig- og ekstremland. Verdier vil ofte ligge i et av disse domenene, og det som skiller de er at verdier i middelmådigland ofte er bundet til fysiske begrensninger mens ekstremland er mye friere.

Eksempler på verdier som ligger i middelmådigland kan være vekt, høyde og antall barn en mor kan få som begrenses av menneskets fysikk, men også antall kunder i en butikk, og temperaturer. Noen mennesker vil alltid være unormalt høye, men det er grenser for hvor høye de faktisk kan bli.

I ekstremland har vi derimot verdier som kan bli tilnærmet uendelig store, og eventuelt uendelig små. Verdier som formuer, aksjeverdier, eller antall kunder som besøker en nettbutikk faller inn under dette domenet.

Forstå potensialet for usikkerheten

Vi har altså verdier som er bundet til å variere relativt lite rundt en middelverdi, også har vi verdier som har større variasjoner — og kanskje viktigst av alt: potensialet til å avvike ekstremt. Det er her gullet ligger. Ved å forstå hvilke verdier som ligger i middelmådigland og i ekstremland, vil vi kunne vite nettopp hvor feil estimater og prediksjoner kan være. Verdier i middelmådigland vil kunne avvike, men det er grenser for feil vi kan ta, mens det ikke gjelder for verdier som tilhører ekstremland.

Ved å ha et ekstra blikk på verdier i ekstremland og være klar over at sorte svaner kan komme, er det i større grad mulig å være forberedt på de. Dette er noe å ha i bakhodet når vi jobber med datadrevne modeller eller henviser til data som beslutningsstøtte.

Pandemien som traff forsikringsbransjen

Et eksempel på verdier som i praksis kunne bli enormt mye større enn forventet er tap for forsikringsbransjen når Covid-19 pandemien inntraff. Under er et utdrag fra det globale forsikringsselskapet Markel sin årsrapport for 2020:

We, and our underwriters, fully believed that writing policies for things like a tennis tournament in England, the Olympics in Japan, a music festival in Tennessee, a movie festival in Colorado, a hot air balloon race in New Mexico, a wine festival in California, a beer festival in Germany, weddings, parades, concerts, ball games, and so on and so on, would fit the definition of a portfolio of diverse and uncorrelated risks. In the case of the pandemic, all of those risks correlated to each other.

De undervurderte potensialet for tap, og trodde at det ville være tilstrekkelig å vurdere tapsrisiko for enkeltarrangementer. De tok ikke i betraktning at det kunne oppstå erstatningskrav fra alle arrangementer over hele verden, gjennom et helt år. Det er fort gjort å tro at man vet mer om usikkerhet og risiko enn man gjør. Ved å ha et mer bevisst forhold til hvor store tapene faktisk kan bli, øker sjansen for å håndtere det på en bedre måte.

Usikkerhet som verktøy

En ting er å se i bakspeilet og vurdere hvor feil man tok i vurderingene sine i etterkant. Noe helt annet er å benytte forståelse av usikkerhet aktivt i forkant. Et eksempel hvor det kan benyttes er i utarbeidelse av business case. Business case er en analyse av lønnsomheten til en investering eller prosjekt, som baserer seg på en sammenstilling av forventede gevinster- og kostnader. Nøkkelordet her er forventede. Et business case vil ofte basere seg på en del antagelser og hypoteser, og det å forstå og synliggjøre hvilke verdier som er veldig usikre og hvilke utslag det får for analysen er et verdifullt verktøy for beslutningstagere.

Ved å fokusere analyse og innsiktsarbeid der usikkerheten er størst, er det mulig å få større forståelse for potensielle gevinster og tap, bedre grunnlag for beslutninger og større forståelse for statistiske modeller. Det kan også gi deg evnen til å utnytte muligheter og identifisere utfordringer som sorte svaner representerer raskere. Da er det også mulig å i større grad møte endringer proaktivt, istedenfor å være en passiv tilskuer til det som kommer.

Start derfor med å undersøke hvor du bør være mest usikker!

Liker du innlegget?

Del gjerne med kollegaer og venner