Nem lenne jó, ha az internetes böngészési előzményeket része volt a hitel pontszám? Ez az, amit egy kutatócsoport a Nemzetközi Valutaalap javasolt . A jövőben, olvasás How-To Geek segíthet (vagy talán fáj) a hitel pontszám!
Mi tulajdonképpen javasolt?
Tipikus hitel pontszám rendszerek az USA-ban támaszkodni kemény adatok, mint a hitel összegét meg, a használat, a hitel, a fiókok számát, és hányszor voltál késő kifizetéseket.
A kutatók az IMF beszélünk túlmutató . Végtére is, a tipikus hitelbírálat módszerek megnehezítik az emberek nem hitel történelem, hogy hitelt, és több ember válhat hitelkockázatok rosszabb gazdaság, még ha a történet jól néz ki.
A kutatók leírják az általuk javasolt megoldás az IMF blog:
FINTECH megoldja a dilemma, ha megérinti a különböző nem pénzügyi adatok: a böngésző típusát és a használt hardver, hogy az internetet, a történelem, az online keresést és vásárlást. A legújabb kutatások dokumentumok, egyszer hajtott mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, ezek az alternatív adatforrások gyakran jobbak, mint a hagyományos hitel értékelési módszerek, és előre a pénzügyi integrációt, például, hogy lehetővé teszik a hitel informális dolgozók és a háztartások és a vállalkozások vidéki területeken.
Így a jövőben az online keresést, vásárlási előzmények, és még a böngésző és az eszköz használata az internet elérésére lehet etetni egy gépi tanulási algoritmus (Amit úgy hívunk „AI”), és amely meghatározza a hitel pontszámot.
Igen, ha egy olcsó Android telefon helyett egy iPhone, vagy ha használja a Firefox helyett a Google Chrome, amely negatív hatással lehet a hitel pontszám alapján ezt a javaslatot.
By the way, nem ez az első alkalom volt komoly javaslatokat, hogy az online tevékenység, amely során hitel pontszámot. Emlékezz vissza, 2013-ban, amikor a vállalatok javasolt használja a Facebook barátok, hogy meghatározza a hitel pontszám ?
Érdemes megjegyezni, hogy mivel a 2021-ben ez csak egy javaslat. Most is megtekintheti a hitel-jelentés és akkor nem lát a böngészési előzményeket is. Azonban…
A hitelbírálat több, mint egy mutató
Credit scoring rendszer bonyolultabb, mint azt sokan értik. Az USA-ban, akkor három nagy hitel-jelentés vállalatok: Experian, Equifax, és TransUnion. Ezek a jelentések tartalmazzák kemény adatokat a hitel használat.
Vannak különböző módon „pontozásos”, hogy az adatok, beleértve a különböző generációk FICO pontszámot. Attól függően, hogy a hitel típusa te kérő, ezek a modellek, így a különböző hitel pontszámot számok alapján ugyanazokat az adatokat. Például különböző modellek vannak a jelzálog és az autó hitel. Valaki úgy lehet tekinteni, nagyobb a kockázata a mulasztó egy autó hitel, mint a jelzálog, például.
A bank vagy társaság hitelt futhat saját credit scoring modell az adatokat, és figyelembe véve a különböző tényezők. Más tényezők is lehetnek benne. Például LexisNexis ajánlatok „ alternatív adatok ”A cégek, akik lehet, hogy használni, hogy a hitel döntéseket. Ez magában foglalja, mint a személy szakmai engedélyek, eszközök (például a birtokló egy otthon), és az „állami forrás adatokat.” Ez hangú, mert így a vállalat azonosítása hitelképes, akik vékony hagyományos hitel fájlokat.
Az USA-ban, a Egyenlő Credit Opportunity Act meghatározza számos tényező, hogy nem lehet használni a hitelezési döntések:
A [ECOA]... megtiltja a hitelezők diszkriminálja jóváírás felperesek a faji, bőrszín, vallás, nemzetiség, nem, családi állapot, életkor, mert a kérelmező jövedelme egy állami támogatási program, vagy azért, mert a kérelmező jóhiszeműen gyakorolta jogot a fogyasztói hitelvédelmi törvény értelmében.
A személyes adatok közé tartozó hitelminősítési pontszámok is
Érdemes megjegyezni, hogy a hitel pontszámot hagyományosan magában más típusú személyes információkat, nem csak a jelenlegi „kemény” pénzügyi részleteket, mert kéne tartalmaznia-ig a rendszer reformjára törvények, mint 1970-ben Tisztességes hiteljelentési törvény és 1974-es egyenlő hitelezési lehetősége.
A Time magazin cikk 1936-tól leírja, hogy a nap hiteljelentési rendszere hogyan működött. A merészség a miénk:
Minden bank, minden olyan társaság, amely kiterjeszti a hitelt, folyamatosan prédikálja ügyfelei magánügyeit. Tanulmányi mérlegek, bevételi nyilatkozatok, nyereség és amp; veszteséges számlák, súlya, hírneve, személyes szokások.
Leírja, hogy mi történhet egy olyan nővel, aki az ország egész területén mozog:
Így ha Mrs. John Jones költözött Chicago és Los Angeles, minden jó Los Angeles bolt is hamar megtanulják, hogyan azonnal kifizette a számláit Chicagóban. Lehet, hogy megtudhatja, hogy 40-es özvegy volt, gyermek nélkül , Élvezze a Swank Apartments-ben élt a támogatási támogatási eszközt, szórakoztatott karaktereket szórakoztató karakterek , Késett vele kiadó, élt Chicagóban csak két év, és maradt 500 $ kifizetetlen számlák. Ebben az esetben, Mrs. Jones volna egy nehéz idő nyitó folyószámlájára Los Angelesben.
Amint láthatja, a rendszer különböző részleteket tartalmazott az emberek személyes életéről, amelyeket hitelhatározatokban használtak.
Természetesen az IMF kutatói nem javasolnak semmit! Ők csak javasolják, figyelembe véve az online keresési előzményeket és az internetes internetes böngészőt. És ez lesz gépi tanulás algoritmusok ("AI") a döntések meghozatala.
Míg a rendszer azonban nem rendelkezik emberi bankárral, megítélve a "személyes szokásait" Az AI még mindig elfogult -és ez tényleg jogot, hogy valaki hiteligénylés, mert ők a rossz böngésző? (Hé, a kutatók, akik nevelkedett web böngésző segítségével választás, mint a mutató, nem mi!)
Hozza a VPN-eket
A jövőben, VPN használatával Lehet, hogy egy nap fontos a hitel pontszámának fenntartásához! Az online adatvédelem hihetetlenül fontos, de szem előtt tartva A VPN egyedül nem ezüst golyó a magánélet védelme érdekében .
