Sẽ không tuyệt vời nếu lịch sử duyệt Internet của bạn là một phần của điểm tín dụng của bạn? Đó là những gì một nhóm các nhà nghiên cứu tại Quỹ tiền tệ quốc tế có đề xuất [số 8] . Trong tương lai, việc đọc làm thế nào để đam mê có thể giúp đỡ (hoặc có thể bị tổn thương) điểm tín dụng của bạn!
Điều gì thực sự đang được đề xuất?
Các nhà nghiên cứu mô tả giải pháp đề xuất của họ trên blog IMF:
FINTECH giải quyết vấn đề nan giải bằng cách nhấn vào nhiều dữ liệu không tài chính khác nhau: Loại trình duyệt và phần cứng được sử dụng để truy cập Internet, lịch sử tìm kiếm và mua hàng trực tuyến. Các tài liệu nghiên cứu gần đây, từng được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo và học máy, các nguồn dữ liệu thay thế này thường vượt trội so với các phương thức đánh giá tín dụng truyền thống, và ví dụ, có thể đưa vào việc đưa vào tài chính, ví dụ, cho phép thêm tín dụng cho các công nhân và hộ gia đình và công ty ở nông thôn khu vực.
Vì vậy, trong tương lai, tìm kiếm trực tuyến, lịch sử mua hàng và thậm chí cả trình duyệt và thiết bị bạn sử dụng để truy cập Internet có thể được đưa vào Thuật toán máy học [số 8] (Những gì chúng ta gọi là AI AI) và được sử dụng để xác định điểm tín dụng của bạn.
Có, nếu bạn đang sử dụng điện thoại Android rẻ tiền thay vì iPhone hoặc nếu bạn sử dụng Firefox thay vì Google Chrome, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến điểm tín dụng của bạn theo đề xuất này.
Nhân tiện, đây không phải là lần đầu tiên có các đề xuất nghiêm túc để sử dụng hoạt động trực tuyến để xác định điểm tín dụng. Nhớ lại vào năm 2013 khi các công ty đề xuất Sử dụng bạn bè trên Facebook của bạn để xác định điểm tín dụng của bạn [số 8] Trong
Điều đáng chú ý là 2021, đây chỉ là một đề xuất. Bạn vẫn có thể đi Xem báo cáo tín dụng của bạn [số 8] Và bạn sẽ không thấy bất kỳ lịch sử duyệt web nào trong đó. Tuy vậy…
Quyết định tín dụng là nhiều hơn một điểm
Hệ thống ghi điểm tín dụng phức tạp hơn nhiều người hiểu. Tại Hoa Kỳ, bạn có ba công ty báo cáo tín dụng lớn: Experian, Equachus và Transunion. Những báo cáo này chứa dữ liệu cứng trên việc sử dụng tín dụng của bạn.
Có nhiều cách khác nhau để "ghi điểm", bao gồm các thế hệ khác nhau của điểm FICO. Tùy thuộc vào loại tín dụng bạn đang đăng ký, các mô hình này sẽ cung cấp các số điểm tín dụng khác nhau dựa trên cùng một dữ liệu. Ví dụ, có các mô hình khác nhau cho các khoản thế chấp và cho vay xe hơi. Ai đó có thể được coi nhiều hơn về rủi ro mặc định về một khoản vay xe hơi so với thế chấp chẳng hạn.
Tín dụng mở rộng ngân hàng hoặc công ty có thể chạy mô hình ghi bàn tín dụng của riêng mình trên dữ liệu và tính đến các yếu tố khác nhau. Các yếu tố khác cũng có thể được bao gồm. Ví dụ, Lexisnexis cung cấp " Dữ liệu thay thế [số 8] Đối với các công ty có thể muốn sử dụng cho các quyết định tín dụng. Điều này bao gồm thông tin như giấy phép chuyên nghiệp của một người, tài sản (như sở hữu một ngôi nhà) và "dữ liệu nguồn công cộng". Nó đã đạt được như một cách để các công ty xác định những người xứng đáng có tín dụng có các tập tin tín dụng truyền thống mỏng.
[ECOA]... Cấm chủ nghĩa phân biệt đối xử với các ứng viên tín dụng trên cơ sở chủng tộc, màu sắc, tôn giáo, nguồn gốc quốc gia, tình dục, tình trạng hôn nhân, tuổi tác, bởi vì một người nộp đơn nhận được thu nhập từ một chương trình hỗ trợ công cộng, hoặc vì một người nộp đơn có lợi ích tốt theo Đạo luật bảo vệ tín dụng của người tiêu dùng.
Điểm tín dụng được sử dụng để bao gồm các chi tiết cá nhân, quá
Điều đáng chú ý là điểm tín dụng trong lịch sử bao gồm các loại thông tin cá nhân khác, không chỉ các chi tiết tài chính "cứng" hiện tại mà họ được cho là bao gồm - cho đến khi hệ thống được cải cách theo luật như những năm 1970 Đạo luật báo cáo tín dụng công bằng [số 8] và Đạo luật cơ hội tín dụng bằng nhau của năm 1974.
MỘT Tạp chí Time Điều [số 8] Từ năm 1936 mô tả cách hệ thống báo cáo tín dụng trong ngày hoạt động. Việc in đậm là của chúng ta:
Mỗi ngân hàng, mọi công ty mở rộng tín dụng liên tục tò mò vào các vấn đề riêng tư của khách hàng. Họ học các bảng cân bằng, báo cáo thu nhập, lợi nhuận & amp; Tài khoản mất mát, Cân nhân vật, danh tiếng, thói quen cá nhân.
Nó mô tả những gì có thể xảy ra với một người phụ nữ di chuyển trên khắp đất nước:
Do đó, nếu bà John Jones chuyển từ Chicago đến Los Angeles, bất kỳ cửa hàng Los Angeles tốt nào có thể nhanh chóng tìm hiểu cách nhanh chóng trả tiền cho các hóa đơn của mình ở Chicago. Nó có thể học được rằng cô ấy là một góa phụ là 40 mà không có con , được hưởng không có phương tiện hỗ trợ, sống trong căn hộ Swank, giải trí các nhân vật không lành mạnh , đã muộn với tiền thuê nhà của mình, sống ở Chicago chỉ trong hai năm và còn lại với 500 đô la các hóa đơn chưa thanh toán. Trong trường hợp đó, bà Jones sẽ có một thời gian khó khăn để mở một tài khoản phí tại Los Angeles.
Như bạn có thể thấy, hệ thống bao gồm các chi tiết khác nhau về cuộc sống cá nhân của mọi người, được sử dụng trong các quyết định tín dụng.
Tất nhiên, các nhà nghiên cứu IMF không đề xuất bất cứ điều gì khá giống như vậy! Họ chỉ đang đề xuất tính đến lịch sử tìm kiếm trực tuyến của bạn và trình duyệt web bạn sử dụng để truy cập internet. Và nó sẽ là các thuật toán học máy ("AI") đưa ra các quyết định.
Tuy nhiên, trong khi hệ thống có thể không có một chủ ngân hàng của con người đánh giá "thói quen cá nhân" của bạn, " AI vẫn có thể bị thiên vị [số 8] -Và thực sự có quyền từ chối ứng dụng tín dụng của ai đó vì họ đang sử dụng trình duyệt web sai? (Này, các nhà nghiên cứu là những người đã đưa ra lựa chọn trình duyệt web dưới dạng số liệu, không phải chúng tôi!)
Mang theo VPN
Trong tương lai, sử dụng VPN. [số 8] Một ngày nào đó có thể quan trọng để duy trì điểm tín dụng của bạn! Quyền riêng tư trực tuyến là vô cùng quan trọng, nhưng hãy nhớ rằng Một VPN một mình không phải là một viên đạn bạc để bảo vệ sự riêng tư của bạn [số 8] .
