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研究表白,在線平臺同樣難以避免借貸歧視 - 金評媒

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【摘要】算法也可能像貸款人員一樣,對借款人產生偏見。

  財經360  ·  2018-12-10 09:34
研究表白,在線平臺同樣難以避免借貸歧視 - 金評媒 - 金評媒
來源: 未央網 譯者:渺渺   

隨著在線申請貸款的人越來越多,人們本希望貸款行業能夠變得更加公平。

按理來說,如果借貸機構沒有面對面見到借款人,就不會因為借款人的膚色而產生歧視。好比,與傳統借貸機構相比,自動化借貸機構更容易批準少數族裔借款人的貸款。

但是,加州大學伯克利分校教授的最新研究"金融科技時代的消費借貸歧視"表白,算法也可能像貸款人員一樣,對借款人產生偏見。加州大學伯克利分校法學教授兼研究共同作者Robert Bartlett暗示:"這個發現令人驚訝,因為沒有人工涉及。"

在線平臺Quicken Loans是美國最大的借貸機構之一,上述研究選取這一平臺進行了案例研究。

研究人員發現,少數族裔在線貸款申請利率一般會高出5。3個基點,與他們在借貸機構支付的5。6附加點相差其实不多。

換句話說,如果貸款30萬美元,非裔或拉丁裔申請者需要額外支付1%以下,或預先支付2000美元 "折扣點"或預付利息,才能享受與白人申請者同樣的貸款利率。

研究表白,每年拉丁裔和非裔借款人需額外支付2.5億至5億美元的貸款利息。

研究人員使用機器學習技術來分析美國貸款的四大數據集,這些數據集用來控制信貸風險。

加州大學伯克利分校法學教授兼研究共同作者Robert Bartlett暗示:"我們看到的利率差別都不是由信譽差異導致的。"

這些算法生成不公平利率的原因尚未可知,因為承保認購"非常復雜"。

美國銀行家協會發言人Jeff Sigmund也強調,任何重要的貸款審核借貸實踐都必須考慮大量措施,因為這些措施間接說明了客戶的償還能力。即使借款人的信貸評分和貸款價值比率類似,仍然會有因素可能導致借款人支付分歧的利率。

其中一個可能的解釋就是,在線借貸機構使用的可變因素與傳統金融機構的信貸評分等因素分歧,好比在線借貸機構可能會關注借款人的地理位置或教育水平,借此來確定貸款價格。

好比Barlett指出,算法借貸中"大數據"使用的增加可能會進一步加深歧視。例如,某些人上過的高中可能就決定了他們的違約率,同時也可能確定他們的種族。

來源: 未央網 譯者:渺渺

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