인터넷 브라우징 기록이 신용 점수의 일부 였으면 좋지 않을까요? 그것이 국제 통화 기금의 연구자들이 제안했다 ...에 미래에 괴짜를 괴짜로 읽는 것은 당신의 신용 점수를 돕거나 상처를 입을 수 있습니다!
실제로 어떤 제안되어 있습니까?
전형적인 미국의 신용 점수 시스템 당신이 가진 신용 금액, 신용의 사용량, 귀하의 계정 수, 지불에 늦은 횟수와 같은 하드 데이터에 의존합니다.
IMF 연구원은 있습니다 그 이상을 넘어서 이야기하는 것 ...에 결국 전형적인 신용 득점 방법은 신용 병력이없는 사람들이 신용을 얻기 위해 신용 병력이없는 사람들에게 더 많은 사람들이 더 나쁜 경제에서 신용 위험이 될 수 있습니다.
연구자들은 IMF 블로그에 대한 제안 된 솔루션을 설명합니다.
Fintech는 다양한 비정상적인 데이터를 탭하여 딜레마를 해결합니다. 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 브라우저 및 하드웨어 유형, 온라인 검색 및 구매의 기록. 최근 연구 문서는 인공 지능 및 기계 학습으로 구동되는이 대체 데이터 소스가 전통적인 신용 평가 방법보다 우수하며 예를 들어, 시골에서 비공식 노동자와 가정 및 기업에 대한 더 많은 신용을 얻을 수 있도록 재정적 인 포함을 진행할 수 있습니다. 영역.
따라서 앞으로 온라인 검색, 구매 내역 및 인터넷에 액세스하는 데 사용하는 브라우저 및 장치조차도 기계 학습 알고리즘 (우리가 "AI"라고 부르는 것)와 신용 점수를 결정하는 데 사용됩니다.
예, iPhone이 아닌 저렴한 Android 휴대 전화를 사용하거나 Google 크롬보다는 Firefox를 사용하는 경우이 제안서에 따라 신용 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
그런데 온라인 활동을 사용하여 신용 점수를 결정하기 위해 진지한 제안이 처음이 아니 었습니다. 회사가 제안한 경우 2013 년에 다시 기억하십시오 귀하의 신용 점수를 결정하기 위해 Facebook 친구들을 사용합니다 ~을 자란
2021 년 현재, 이것은 단지 제안 일뿐입니다. 당신은 여전히 갈 수 있습니다 신용 보고서를 봅니다 그리고 거기에서 모든 탐색 기록을 보지 못할 것입니다. 하지만…
신용 결정은 단일 점수 이상입니다
신용 채점 시스템은 많은 사람들이 이해하는 것보다 더 복잡합니다. 미국에서는 Experian, Equifax 및 Transunion의 3 가지 큰 신용 보고서가 있습니다. 이러한 보고서에는 신용 사용에 대한 하드 데이터가 포함되어 있습니다.
다양한 세대의 FICO 점수를 포함하여 데이터를 "득점"하는 방법이 다른 방법이 있습니다. 신청하는 크레딧 유형에 따라이 모델은 동일한 데이터를 기반으로 서로 다른 신용 점수 숫자를 제공합니다. 예를 들어, 모기지 및 자동차 대출을위한 다른 모델이 있습니다. 누군가는 예를 들어 모기지보다 자동차 대출을 기본으로하는 위험에 따라 더 많은 것으로 간주 될 수 있습니다.
은행이나 회사 확장 크레딧은 데이터에 대한 자체 신용 점수 모델을 실행하고 다양한 요소를 고려할 수 있습니다. 다른 요인도 포함될 수 있습니다. 예를 들어, Lexisnexis는 " 대체 데이터 "신용 결정을 위해 그것을 사용하고자하는 회사들에게. 여기에는 사람의 전문 라이센스, 자산 (가정 소유 등) 및 "공용 소스 데이터"와 같은 정보가 포함됩니다. 기업이 얇은 전통적인 신용 파일을 가진 신용에 합당한 사람들을 식별하는 방법으로 던져 있습니다.
미국에서는, 동등한 신용 기회 행위 신용 결정에 사용할 수없는 여러 가지 요소를 정의합니다.
[ecoa]... 신청자가 공공 보조 프로그램에서 소득을 받기 때문에 신청서, 색상, 종교, 국가 출신, 성별, 결혼 상태, 나이를 기반으로 한 신용 신청자를 차별하지 못하도록 금지하거나 신청자가 선의를 발휘하기 때문에 소비자 신용 보호법에 따라.
신용 점수는 개인 정보를 포함하는 데 사용됩니다
신용 점수가 역사적으로 다른 유형의 개인 정보가 포함되어 있음을 주목할 가치가 있습니다. 현재 "열심히"재무 세부 사항은 1970 년대와 같은 법률로 개혁 될 때까지 공정한 신용보고 법 1974 년 평등 한 신용 기회 법.
NS 시간 잡지 기사 1936 년부터 오늘의 신용보고 시스템이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 굵게는 우리의 것입니다.
모든 은행, 신용 확장 모든 회사는 고객의 민간 문제로 끊임없이 중요합니다. 그들은 대차 대조표, 실적 진술, 이익 및 amp를 공부합니다. 손실 계좌, 체중 성격, 명성, 개인 습관.
그것은 전국을 가로 질러 움직이는 여성에게 일어날 일이 일어날 일을 묘사합니다.
따라서 John Jones 부인이 시카고에서 로스 앤젤레스로 이사 한 경우 좋은 로스 앤젤레스 스토어는 시카고에서 그녀의 청구서를 즉시 지불한지 빨리 알 수 있습니다. 그녀가 어린이가없는 40 명의 미망인이라는 것을 배울 수 있습니다. , 눈에 띄는 지원 수단을 즐기지 않고, 스웽크 아파트에 살았습니다. 즐겁게 부끄러운 캐릭터 , 그녀의 집세로 늦었고, 시카고에서만 2 년 동안 살았고, 무급 지폐 500 달러로 남았습니다. 이 경우, Jones 부인은 로스 앤젤레스에서 요금 계정을 열어 두는 데 어려움을 겪을 것입니다.
당신이 보시다시피,이 시스템에는 신용 결정에 사용 된 사람들의 개인적인 삶에 대한 다양한 세부 사항이 포함되었습니다.
물론 IMF 연구원들은 그런 것을 제안하지 않습니다! 인터넷에 액세스하는 데 사용하는 온라인 검색 기록 및 웹 브라우저를 고려해야합니다. 그리고 그것은 기계 학습 알고리즘 ( "AI")가 결정을 내릴 것입니다.
그러나 시스템에 인간 은행가가 "개인 습관"을 판단 할 수는 없지만 AI는 여전히 바이어스 될 수 있습니다 그리고 잘못된 웹 브라우저를 사용하고 있기 때문에 누군가의 신용 신청을 거부하는 것이 정말로 맞습니까? (이봐, 연구원은 웹 브라우저 선택을 미터법으로 사용하는 사람들이 아니라 우리가 아닙니다!)
VPNS를 가져 오십시오
미래에, VPN 사용 귀하의 신용 점수를 유지하는 데 언젠가 중요 할 수도 있습니다! 온라인 프라이버시는 매우 중요하지만, VPN만으로는 귀하의 프라이버시를 보호하기위한 은색 총알이 아닙니다. ...에
