Налоговая и операторы фискальных данных обладают огромным массивом информации. Все покупки сохраняются со всей номенклатурой и практически мгновенно. Осталось натравить на эту бигдату ML и классифицировать покупателей, или по-иному, профилировать. А дальше искать корреляции, по которым поведение человеков становится очень предсказуемым: проявляются профессиональный выбор (в т.ч. который сам человек не знать), психологические особенности, наклонности к нарушению закона и даже предпочтения на выборах.
Здоровье очевидно тоже коррелирует с покупками. Покупаешь фастфуд, разные чипсы и даже просто переработанную высококалорийную еду — значит в группе риска. А если еще полируешь бухлишком — тогда в квадрате в группе риска. Есть и менее очевидные корреляты, например веганы и мясоеды в жизни во многом другом тоже различаются, профили разные.
А далее разная цена за страховочку и медуслуги. Страховые это один из первых кандидатов на покупку таких данных. Оказался в группе риска — и ценник медицинская страховка становится дороже. И не только медицинская. Такое уже произошло с кредитным скорингом, в ближайшее время будет ещё много где. И подделать достаточно сложно, да и не будут в большинстве этим заниматься.