✖


Jump to content

Критика систем кредитного скоринга в США

    Add links

    Системы кредитного скоринга в США вызвали резкую критику со стороны различных средств массовой информации, организаций по защите прав потребителей, [1] правительственные чиновники, [2] должников , союзы [3] [4] и академики. Расовая предвзятость , [5] дискриминация потенциальных сотрудников, [6] дискриминация держателей медицинских и студенческих долгов, [7] плохая прогнозируемость рисков , манипулирование алгоритмами кредитного скоринга , [8] неточные отчеты, [9] и общая безнравственность - вот некоторые из проблем, вызываемых этой системой. Даниэль Ситрон и Фрэнк Паскуале перечисляют три основных недостатка нынешней системы кредитного скоринга: [10]

    1. Несопоставимые воздействия: алгоритмы систематизируют предубеждения, которые были измерены извне и, как известно, влияют на группы, находящиеся в неблагоприятном положении, такие как расовые меньшинства и женщины. Поскольку алгоритмы являются запатентованными, их нельзя проверить на наличие встроенной человеческой предвзятости.
    2. Произвольный: исследования показывают, что существуют существенные различия в оценках, основанных на аудитах. Ответственное финансовое поведение может быть наказано.
    3. Непрозрачность: технология кредитного рейтинга непрозрачна, поэтому потребители не могут знать, почему это влияет на их кредитный рейтинг.

    Система баллов также подвергалась критике как форма классификации, определяющая жизненные шансы человека, — форма экономического неравенства . [11] С 1980-х годов неолиберальная экономическая политика создала обратную корреляцию между расширением кредита и снижением социального благосостояния: дерегулирование стимулирует финансирование потребления товаров и услуг, которые в качестве альтернативы могло бы предоставить государство всеобщего благосостояния. [12] Системы кредитного скоринга рассматриваются как схема классификации кредитоспособности отдельных лиц, вызванная потерей этих коллективных социальных услуг. [11] [13] Систему кредитного скоринга в Соединенных Штатах сравнивали с системой социального кредитования в Китае и она послужила источником вдохновения для ее создания. [14] [15]

    Использование кредитной информации в связи с подачей заявления на различные виды страхования или при проверке анкетных данных арендодателя (для заявок на аренду) вызвало такое же пристальное внимание и критику, поскольку получение и поддержание работы, жилья, транспорта и страхования являются одними из основных функций. значимого участия в жизни современного общества, [16] а в некоторых случаях (например, автострахование ) предусмотрены законом. [17]

    Дискриминационные последствия

    [ редактировать ]

    Кредитные рейтинги широко используются в качестве основы для принятия решений, разрешающих или запрещающих людям возможность делать такие вещи, как получение кредитов, покупка домов и автомобилей, а также открытие кредитных карт и других видов счетов. [18] Это подверглось критике как практика, имеющая дискриминационные последствия. [19] Кредитные компании стремятся измерить кредитоспособность, рассматривая такую ​​информацию, как: количество имеющихся счетов, возраст связанных кредитных счетов, история потребительских платежей по заемным деньгам, а также пунктуальность и последовательность платежей.

    Поскольку кредитные рейтинги стали необходимы для поддержания кредита и покупательной способности , эта система подверглась критике как стена между привилегированными и неблагоприятными классами людей. [11] Расширение доступного кредита может сопровождаться обратной стороной исключения, поскольку люди с плохой кредитной историей (те, кого системы кредитного скоринга считают высоким риском) становятся зависимыми от краткосрочных альтернатив, таких как лицензированные ростовщики (индустрия жилищного кредитования), ломбарды , кредиторы до зарплаты и даже ростовщики . [20] Кредитные рейтинги могут функционировать как форма социальной иерархии, которая создает возможности для эксплуатации бедных американцев. Это также может помешать людям когда-либо выбраться из бедности или плохого финансового прошлого. [21]

    Системы кредитного скоринга также действуют как способ относиться к людям как к объектам, которые подчиняются определенному набору количественных атрибутов. [22] Кроме того, они обладают деградирующим потенциалом, который ставит расчетливость выше человеческих потребностей. [23] Дискриминационная реакция на плохой кредит создает самоисполняющееся пророчество, поскольку повышает затраты на будущее финансирование, что увеличивает вероятность остаться безработным или неплатежеспособным. [10] Поскольку кредитные рейтинги направлены на классификацию людей, другие рынки расширили их применимость для использования в качестве инструмента проверки или оценки. [11] Кредит больше не используется только для финансовых продуктов, таких как ипотечные кредиты, но все чаще применяется межинституционально для других услуг, таких как:

    • страхование автомобиля [17]
    • медицинская страховка [16]
    • запуск инженерных коммуникаций (электричество, природный газ, вода и т. д.) [24] [21]
    • работа [5] [25]
    • аренда жилья [16]
    • финансирование мелких покупок (например, сотовых телефонов, бытовой техники и т. д.)

    Альтернативные системы кредитного скоринга могут использовать такие данные, как арендные платежи, коммунальные платежи, субстандартный кредит и счета за мобильный телефон. [26] Другими источниками являются действия в социальных сетях, история просмотров Интернета, история трудоустройства, история студентов, даты и места подачи прошлых заявок на кредит или метод, который используется при покупке бензина. [27] Результаты также используются для индивидуальных целей, таких как знакомства. [28] До создания Fair, Isaac and Company ( FICO ) или Закона о справедливой кредитной отчетности 1970 года) ранние системы кредитного скоринга, такие как Retail Credit Company (ныне Equifax ) в Атланте, штат Джорджия, собирали информацию о сексуальной жизни людей, инвалидов, их политические идеологии и социальное поведение. [21] Сегодня некоторые системы оценки, такие как системы, разработанные Versium Analytics, выходят далеко за рамки оценки финансовых продуктов и измеряют вероятность того, что потребитель совершит мошенничество, отменит подписку, подвергнется риску кражи личных данных, купит экологически чистые товары, сделает пожертвование на благотворительность, среди других. [16] [29]

    Расизм

    [ редактировать ]

    Системы кредитных рейтингов, как известно, содержат расовую предвзятость и, как было показано, усиливают расовое неравенство. [5] [30] [31] [32] поскольку исследования показывают, что афроамериканцы и американские латиноамериканцы имеют в среднем значительно более низкие баллы, чем белое американское население. [1] Расовая дискриминация также влияет на кредитный рейтинг и экономическую безопасность цветных сообществ, что в конечном итоге «укрепляет и усиливает неравенство, диктуя доступ потребителя к будущим возможностям». [1]

    Многочисленные исследования выявили расовые различия в кредитном скоринге:

    • Исследование 1996 года показало, что афроамериканцы в три раза чаще имеют баллы FICO ниже 620, чем белые, а латиноамериканцы — в два раза чаще. [33]
    • Исследование 1997 года показало, что потребители из районов чернокожих, коренных народов и цветных людей [BIPOC] имели более низкие кредитные рейтинги. [34]
    • Исследование 2004 года показало, что высокие почтовые индексы для чернокожих, коренных народов и цветных людей [BIPOC] имеют значительно худшие показатели, чем почтовые индексы для нечерных, коренных народов и цветных людей [BIPOC]. [35]
    • Исследование 2004 года показало, что потребители афроамериканского и латиноамериканского происхождения составляют более 60% потребителей с наихудшим кредитным рейтингом. [36]
    • Исследование 2004 года показало, что средний кредитный рейтинг белых в 2001 году составлял 738, но средний кредитный рейтинг афроамериканцев составлял 676, а латиноамериканцев - 670. [37]
    • Исследование 2004 года показало, что менее 40% потребителей, живущих в районах проживания чернокожего коренного населения и цветного населения [BIPOC], имели кредитный рейтинг более 701. [38]
    • В 2006 году были изучены округа США с высокой численностью чернокожего, коренного и цветного населения [BIPOC], и было установлено, что в этих странах средний кредитный рейтинг ниже, чем в округах с преобладанием белых. [39]
    • Исследование Федеральной торговой комиссии 2007 года показало, что афроамериканцы и выходцы из Латинской Америки значительно перепредставлены в категориях с самыми низкими оценками в отношении использования кредитных рейтингов компаниями автострахования. [40]
    • В отчете за 2007 год были обнаружены значительные расовые различия в 300 000 кредитных файлах, сопоставленных с записями социального обеспечения , при этом баллы афроамериканцев вдвое меньше, чем у белых неиспаноязычных людей. [41]
    • Исследование 2010 года показало, что афроамериканцы в почтовых индексах Иллинойса имели баллы менее 620 при уровне 54,2%. В почтовых индексах, где большинство населения составляют латиноамериканцы, 31,4% людей имели кредитный рейтинг менее 620, и только 47,3% имели кредитный рейтинг выше 700. [42]
    • В исследовании 2012 года были изучены кредитные рейтинги около 200 000 потребителей и обнаружено, что средний балл FICO для почтовых индексов большинства меньшинства находился в 34-м процентиле, а для почтовых индексов меньшинства - в 52-м процентиле. [43]


    Результатом этой предвзятости для чернокожих американцев являются более высокие процентные ставки по ипотечным и автокредитам; более длительные сроки кредита; увеличение количества исков о невыполнении обязательств по взысканию долгов и рост использования хищнических кредиторов . [44] FICO защищает систему, заявляя, что доходы, собственность, образование и занятость распределены в обществе неравномерно, и было бы иррационально думать, что объективный показатель не покажет эти несоответствия. [22] Тамара Ноппер, социолог Центра критических расовых и цифровых исследований, заявила, что решить настоящую проблему расизма — это не просто регулировать его, как это делает политика, но и устранить его в пользу государственных банков , которые служат обществу. вместо акционеров . [30] [45]

    соответствующая концепция страхового балла приводит к дискриминации по расовому признаку, нанося непропорциональный вред чернокожему и латиноамериканскому населению. Было также показано, что [46]

    Работа

    [ редактировать ]

    Работодатели не могут получить доступ к кредитным рейтингам в кредитных отчетах, проданных для целей проверки занятости, но могут получить информацию о долгах и платежах. [47] Кредитные отчеты разрешено использовать для проверки занятости во всех штатах, хотя в некоторых штатах принят закон, ограничивающий эту практику только определенными должностями. Джон Ульцхаймер, президент The Ulzheimer Group и основатель CreditExpertWitness.com, заявил в отчете CNBC, что «[кредитный рейтинг] указывает на то, находитесь ли вы в финансовом затруднении. Это атрибуты, которые важны для работодателей. Вы хотите нанять в свой бухгалтерский отдел кого-то, кто не сможет справиться со своими обязательствами?». [48] Этот подход был отмечен как дискриминационный вопрос, поскольку решения могут помешать человеку получить работу. [5] [49] Эрик Розенберг, директор по связям с правительством штата компании TransUnion , также заявил, что не существует исследований, которые бы показывали какую-либо статистическую корреляцию между тем, что указано в чьем-либо кредитном отчете, и его работой или вероятностью совершения мошенничества. [6] Национальный центр потребительского права (NCLC) заявил, что кредитный скоринг увековечивает экономическое неравенство, контролируя доступ к возможностям в будущем, а также к важным потребностям, таким как занятость. [1]

    В 2009 году представители TransUnion свидетельствовали перед законодательным собранием Коннектикута о своей практике продажи отчетов о кредитных рейтингах работодателям для использования в процессе найма. Законодатели как минимум двенадцати штатов представили законопроекты , а три штата приняли законы, ограничивающие использование проверки кредитоспособности в процессе найма. [50]

    Владельцы медицинских долгов

    [ редактировать ]

    Медицинский долг часто является препятствием для получения кредита, жилья и работы. [7] Поскольку медицинские ситуации часто бывают неожиданными, они могут привести к тому, что человек или семья испытают финансовые затруднения, особенно когда непредвиденные или «неожиданные» счета не могут быть оплачены. [7]

    О долге сообщается в кредитные бюро из-за задержек платежей, страховых споров, путаницы или неблагополучного характера финансовой системы здравоохранения США. [7]

    Кредитные рейтинги относятся к медицинским долгам так же, как и к любым другим долгам, несмотря на их принудительный характер (в отличие, от открытия кредитной карты например, ). Некоторые штаты приняли законы для защиты потребителей от медицинских долгов, влияющих на их баллы: [7]

    • Запрет на подачу отчетности о медицинской задолженности в течение определенного периода времени после выставления счета.
    • Защита в рамках планов платежей для потребителей.
    • Ограничение сообщения о медицинской задолженности для незастрахованных или недостаточно застрахованных пациентов или для пациентов, которые ведут переговоры по спорам со своей медицинской страховой компанией.
    • Требования к уведомлению при сообщении о задолженности.
    • Средства защиты ориентированы на уязвимых пациентов (например, детей).

    NCLC рекомендует восемь ключевых требований для реформы политики: 1) расширение государственной финансовой помощи; 2) минимальные стандарты финансовой помощи; 3) крупные медицинские учреждения должны пройти проверку на право на страхование; 4) языковая помощь для понимания финансового процесса; 5) выплаты начинаются через 90 дней; 6) выяснение договорных нарушений о прощении больницей доплаты пациента, сострахования и т.п.; 7) защита членов семьи от долгов близких; и 8) исполнение закона посредством частного права иска. [7]

    Держатели студенческих долгов

    [ редактировать ]

    Некоммерческая организация Student Debt Crisis вместе с Summer, социальным стартапом, который помогает держателям студенческих долгов , опубликовали в 2018 году общенациональное исследование, которое показало, что 59% респондентов не могли совершить крупные покупки, 56% — купить дом, а 42% — от покупки автомобиля. 58% сообщили, что их кредитный рейтинг ухудшился из-за долгов, 28% не смогли начать бизнес, 10% сообщили, что не прошли проверку кредитоспособности при поиске работы, а 13% не прошли проверку кредитоспособности при подаче заявления на квартиру. [51] [52] Отклонение заявок на аренду и неспособность найти достаточное жилье являются хорошо известными последствиями кредитных рейтингов, поскольку они лишают выпускников колледжей возможности участвовать в жизни общества. Даже если выплаты по кредиту никогда не задерживаются, соотношение долга к доходу может быть слишком высоким, чтобы арендодатели могли одобрить заявку. [53] Покупка дома может быть еще более сложной, если не невозможной, поскольку студенческие кредиты часто такие же большие, как и средняя ипотека, или превышают ее. [54]

    Неточности и алгоритмический субъективизм

    [ редактировать ]

    Потребители в США имеют очень мало контроля над тем, как они оцениваются, и еще меньше возможностей оспаривать несправедливые, предвзятые или неточные оценки кредитных отчетов. [8] Подсчет баллов автоматизирован, что приводит к потенциальным последствиям, которые зачастую не контролируются. [10] Кредитные отчеты трех крупнейших компаний обычно оказываются неверными, и ежегодно в суд передаются тысячи дел. [9] Федеральный закон требует от агентств расследовать спорную информацию; однако «агентства десятилетиями работали с системами, которые делают практически невозможным проведение комплексного расследования, - говорят адвокаты и защитники прав потребителей. По их словам, закон настолько детализирован, что кредитные бюро, по сути, могут умыть руки от значимой проверки». [9] В 2020 году в CFPB было подано 280 000 жалоб по поводу ошибок в кредитной отчетности. [55] По словам Мэтта Литта, директора потребительской кампании Американской группы по исследованию общественных интересов, одна из предполагаемых причин большого количества ошибок заключается в том, что агентства кредитной отчетности не заинтересованы в их исправлении, поскольку потребители не являются клиентами, а являются продуктом. — кредиторы, арендодатели и другие предприятия, которым нужна кредитная информация, являются клиентами. [9] CNBC сообщил, что в кредитных отчетах имеется «поразительное количество ошибок, которые являются результатом несогласованности экономических и правовых стимулов». [56] а общественный опрос, проведенный Morning Consult, показал (74%) потребность в новых законах и правилах, касающихся кредитных бюро. [57] CNBC предложил три решения проблемы неточных отчетов: [56]

    • Ответственность за неправильные данные должна быть изменена, так как на данный момент никто не привлечен к ответственности и не предусмотрены штрафы за нерасследование споров.
    • Кредитные отчеты должны быть бесплатными и доступными для потребителей, чтобы они могли отслеживать неточности.
    • Расширьте информацию, которую можно использовать в отчетах, используя большие данные .

    По оценкам, большой процент кредитных рейтингов содержит неточности. [16] Часть неточностей связана с ошибками атрибуции из-за смешивания данных из-за схожих названий или информации. [58] Известно, что альтернативные данные, использующие персональные данные за пределами традиционного кредитного скоринга, также содержат неточности. [59] Кроме того, ни один из этих сборов данных, методы или параметры, используемые для определения кредитоспособности, не являются общедоступной информацией. [60] Несправедливые суждения о кредитоспособности создают несправедливое и социально несправедливое положение. [61] система, ограничивающая участие в жизни общества. [16] Эти алгоритмические неточности, вызванные большими данными, могут иметь серьезные последствия для человеческой идентичности и статуса в обществе — концепция, известная как «оцененное общество». [10] [16]

    Неточность

    [ редактировать ]

    Поскольку значительная часть рейтинга FICO определяется соотношением использованного кредита к кредиту, доступному на счетах кредитных карт, одним из способов повышения рейтинга является увеличение кредитных лимитов на счетах кредитных карт. [62] Это подверглось критике, поскольку оно действует как способ стимулировать накопление долгов и лишает людей стимула самостоятельно финансировать покупки за счет сбережений . [63] а также нормализует кредитно-долговую систему и потребительство . [64]

    Кредитная невидимость

    [ редактировать ]

    Понятие «невидимость кредита» (термин, используемый Бюро финансовой защиты потребителей, CFPB) [65] ) учитывается при этом, поскольку есть много людей, которые не используют кредит или не нуждаются в нем (обычно пожилые люди), избегают использования кредита или избегают участия в кредитной системе. Невидимость кредита ставит потребителей в невыгодное положение. [26] Американцы латиноамериканского происхождения, как правило, с большей вероятностью будут платить наличными и объединять ресурсы с большой семьей. Ничто из этого не видно агентствам кредитной отчетности и, следовательно, лишает выходцев из Латинской Америки возможности совершать крупные покупки. [66] Другая группа американцев, «оставленных в цифровой богадельне» (выражение, придуманное социологом Вирджинией Юбэнкс), — это молодые люди, в частности миллениалы. Это происходит из-за доступа, а не владения: не имея возможности совершать покупки из-за низкого кредита, они ищут альтернативы покупке автомобилей или домов. Они также не используют кредитные карты так часто, как наличные, и полагаются на мобильные платежные приложения, такие как Venmo . Ни одна из этих транзакций не фиксируется агентствами кредитной отчетности и не оставляет кредиты студентов невидимыми. Кроме того, миллениалы сообщают, что считают, что отсутствие долгов является признаком финансового успеха. [67] Чтобы построить кредитный рейтинг, необходимо взять на себя долг, действуя эффективно как долговой рейтинг. [68]

    Альтернативные системы подсчета очков

    [ редактировать ]

    Невидимость кредита в сочетании с ростом больших данных и искусственного интеллекта привела к появлению нового рынка, который бросает вызов традиционной модели кредитного скоринга FICO. [45] Использование альтернативных данных рассматривалось как средство доступа к большему количеству потребителей, форма рыночной конкуренции в отрасли, стремящейся к большей прибыли. [45] Существуют разногласия относительно инвазивного характера этой технологии. Некоторые из проблем кратко изложены здесь:

    • Нарушение надлежащей правовой процедуры может привести к тому, что оценки искусственного интеллекта могут неправильно классифицировать потребителей. Законы о надлежащей правовой процедуре, а также правила, основанные на этой традиции, должны использоваться в качестве защитной меры. [10]
    • Системам кредитного скоринга, использующим ИИ, не хватает прозрачности в принятии решений, поскольку технология запатентована. [10]
    • Прогнозирующие алгоритмы рискуют оказаться неточными и несправедливыми, влияя на жизнь людей дискриминационным или произвольным образом. [10]
    • Альтернативный сбор данных может быть инвазивным, поскольку он собирает данные, выходящие за рамки финансовых транзакций (например, оплата счетов за коммунальные услуги), для создания «цифровых символов». [69] на основе учетных записей социальных сетей или истории посещений Интернета. [45]
    • Нарушение законов о защите потребителей и справедливом кредитовании (а также нарушения прав человека и гражданских прав) может привести к тому, что конфиденциальность и безопасность могут оказаться под угрозой. [16]
    • Большие данные пытаются решить проблему неспособности традиционного кредитного скоринга точно предсказать риск, «невидимых для кредита» групп населения и групп «тонких файлов» (людей, которые имеют очень ограниченную или устаревшую кредитную историю). Цель состоит в том, чтобы построить кредитные истории на основе альтернативной информации; однако это может привести к более низким баллам, а не к их отсутствию (особенно для людей с низким доходом) из-за финансовых приоритетов, таких как отставание от коммунальных услуг в месяцы с высокими затратами в пользу критически важных предметов. [59]
    • Политики и регулирующие органы должны сосредоточиться на точности данных, поддающейся проверке предсказуемости и возможности дискриминации. [59] Исследования убедительно показывают, что ни один из этих требований не выполняется альтернативными компаниями по оценке кредитоспособности. [59] [70] [71]
    • Красная черта может вернуться из-за скрытых ошибок в алгоритмах. [72]
    • Чем больше точек данных используется для оценки кредитоспособности, тем выше сложность обеспечения прозрачности. [8] [30]

    Плохой предсказатель риска

    [ редактировать ]

    Кредитный рейтинг повышается за счет наличия нескольких кредитных карт , использования кредитных карт и получения кредитов в рассрочку . Однако финансово обеспеченным лицам, которые не используют несколько кредитных карт или которые самостоятельно финансируют расходы, может быть ошибочно присвоен более низкий кредитный рейтинг. [73] Некоторые обвиняют кредиторов в ненадлежащем утверждении кредитов для заявителей субстандартного кредита , несмотря на признаки того, что люди с плохими оценками подвергались высокому риску невыплаты кредита. Не учитывая, сможет ли человек позволить себе выплаты, если они увеличатся в будущем, многие из этих кредитов могли подвергнуть заемщиков риску дефолта. [74] Некоторые банки уменьшили свою зависимость от скоринга FICO. Например, Golden West Financial отказалась от оценок FICO в пользу более дорогостоящего анализа активов и занятости потенциального заемщика перед выдачей кредита. [75]

    Непрозрачность

    [ редактировать ]

    Технологии кредитного скоринга не являются общедоступной информацией, поскольку являются коммерческой тайной компаний, которые их изобрели. [10]

    Регулирование

    [ редактировать ]

    Существует очень мало нормативной базы, обеспечивающей справедливость алгоритмов кредитного скоринга. [10] Было предложено предоставить лицам, получившим оценку, права на различные этапы процесса выставления оценок, такие как метод сбора данных, способ расчета оценки, кому распространяется оценка, а также то, как она используется. [10] Федеральная торговая комиссия также рассматривается как учреждение, которое должно осуществлять более строгий нормативный надзор за процессом кредитного скоринга, а также иметь доступ к системам кредитного скоринга для обеспечения справедливости и точности. [10]

    Этика, мораль и неравенство

    [ редактировать ]

    Кредитные рейтинги подвергались критике как систематический способ измерения нравственности . [16] [25] [11] [76] Они отслеживают потребительский выбор с течением времени и поэтому используются для отражения способности человека управлять деньгами. Система классификации кредитных рейтингов «вознаграждает потребителей, принадлежащих к правильной категории», и исключает тех, кто находится на грани классификации; кредитные рейтинги, номинально задуманные как показатель надежности кредитора, вместо этого становятся показателем нравственности. Компании ведут учет покупательского поведения, что предполагает определенные модели поведения, некоторые из которых вознаграждаются, а другие наказываются – обычно такими способами, которые увеличивают экономический и (предполагаемый) моральный разрыв между более богатыми и бедными людьми. Эти наказания могут включать более высокие премии , потерю привилегий, худшее обслуживание или более высокие процентные ставки , что в конечном итоге влияет на кредитный рейтинг и покупательную способность. [11] Эта идея аналогичным образом выражена в системе социального кредита в Китае, поскольку она действует как инструмент [исправления] морального разложения». [14] и «поощрять позитивное экономическое и моральное поведение». [16] Параллель между двумя системами заключается в том, что китайская система находится вне рынка, а американская — внутри рынка, поэтому это рассматривается как вопрос морали. [76] Джонатан Синнамон из Эксетерского университета заявляет о несправедливости кредитных рейтингов и о том, как они мешают нашей способности функционировать в обществе: [16]

    Невозможность получить кредит, ипотеку, работу или медицинскую страховку из-за неточного отнесения к категории «риска» явно несправедлива, однако точность классификации, возможно, не важна в контексте социальной справедливости — точны или нет личные системы оценки. «придумывать людей» (Hacking, 1999); они порождают новые социальные категории различий и ограничивают нашу способность формировать собственное самоощущение, что представляет собой явную угрозу равенству участия в социальной жизни.

    — Джонатан Корица

    Джеки Ванг из Университета Южной Калифорнии пишет в книге «Карцеральный капитализм» о том, как кредитные рейтинги в конечном итоге формируют моральные суждения, которые увеличивают неравенство: [25]

    В настоящее время кредитные рейтинги оказывают ряд зачастую невидимых эффектов на нашу жизнь. Кредитные рейтинги (и еще более сомнительные «электронные рейтинги», определяемые частными компаниями по сбору данных) часто используются при приеме на работу, поскольку работодатели считают, что кредитные рейтинги являются надежным способом индексации уровня ответственности человека. Тем не менее, учитывая, что медицинский долг является наиболее распространенной причиной банкротства в Соединенных Штатах и ​​что существуют расовые структурные барьеры для доступа к мирным формам кредита, возмутительно использовать кредитные рейтинги как способ измерения чьего-либо личного характера и вынесения моралистических суждений. о них. Вы можете иметь ужасный кредитный рейтинг, просто будучи незастрахованным чернокожим или коричневым человеком (без накопленного богатства), попавшим в аварию на велосипеде. Короче говоря, использование кредитных рейтингов для наказания бедных людей усугубляет уже существующее социально-экономическое неравенство.

    — Джеки Ван

    Марион Фуркад из Калифорнийского университета в Беркли и Киран Хили из Университета Дьюка обсуждают концепцию кредитного скоринга как инструмента морального суждения. [76] избыточный капитал , [76] а также форма классовой борьбы . [11]

    В 1960-е годы велись дебаты вокруг идеи, что «бедные платят больше» (Caplovitz, 1963). С появлением Великого общества и расширением программ социального обеспечения оно пошло на убыль. Но ее главная идея – что быть бедным стоит денег, что фирмы, желающие вести бизнес с бедными, знают это и систематически эксплуатируют это – стоит переоснастить для неолиберальной эпохи. Долг стал более доступным, но и намного более дорогим в нижней части социальной лестницы. И теперь больше платят не просто «бедные», а гораздо более конкретные категории людей, которые измеряются и нацеливаются с помощью морализированных рыночных инструментов и дифференцированных рыночных институтов. Классификационные ситуации, возможно, стали двигателем современных классовых ситуаций.

    — Марион Фуркад и Киран Хили

    Фрэнк Паскуале , эксперт по правовым вопросам искусственного интеллекта, алгоритмов и машинного обучения, и Даниэль Ситрон из юридического факультета Университета Вирджинии утверждают, что алгоритмы, используемые для определения кредитных рейтингов, нуждаются в моральном оправдании из-за большого влияния, которое они могут оказать на людей. [10]

    Прогнозирующая оценка, возможно, является устоявшейся особенностью информационного века, но она не должна оставаться без контроля. Значимая подотчетность необходима для систем прогнозирования, которые сортируют людей на «пшеницу» и «мякину», «трудоспособных» и «нетрудоспособных», «плохих кандидатов» и «нанимающих на работу», а также «первоклассных» и «субстандартных» заемщиков. Процедурная регулярность имеет важное значение, учитывая важность алгоритмов прогнозирования для жизненных возможностей людей: занимать деньги, работать, путешествовать, получать жилье, поступать в колледж и многое другое. Результаты могут стать самоисполняющимися пророчествами, создавая финансовые трудности, которые, как они утверждают, просто указывают на них. Отнесение кого-либо к категории вероятного кредитного риска (или плохого найма, или неосторожного водителя) повышает стоимость будущего финансирования (или работы, или ставок страхования), увеличивая вероятность возможной неплатежеспособности или потери работы. Когда системы оценки могут лишить себя жизни, способствуя или создавая ситуацию, которую они якобы просто предсказывают, это становится нормативным вопросом, требующим морального оправдания и обоснования.

    — Фрэнк Паскуале

    См. также

    [ редактировать ]

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ Jump up to: а б с д Прошлое несовершенное: как кредитные рейтинги и другие аналитические данные «приживаются» и закрепляют прошлую дискриминацию (PDF) , май 2016 г.
    2. ^ Демократы и республиканцы в Конгрессе согласны: система, определяющая кредитный рейтинг, «сломанна» , 27 февраля 2019 г.
    3. ^ Наши долги сами по себе являются бременем. Вместе они делают нас могущественными.
    4. ^ Коллективный долг (23 июня 2020 г.). Не могу платить, не буду платить: аргументы в пользу экономического неповиновения и отмены долгов . Книги Хеймаркет. ISBN  978-1-64259-382-2 .
    5. ^ Jump up to: а б с д Людвиг, Сара (13 октября 2015 г.), «Кредитные рейтинги в Америке увековечивают расовую несправедливость. Вот как» , The Guardian
    6. ^ Jump up to: а б «Миллионам не нужно подавать заявку» . Нью-Йорк Таймс , 29 мая 2011 г.
    7. ^ Jump up to: а б с д и ж Не добавляйте оскорбление к травме: отчеты о медицинской задолженности и кредитной истории (PDF) , Национальный центр защиты прав потребителей, ноябрь 2019 г.
    8. ^ Jump up to: а б с Микелла Херли и Джулиус Адебайо (2017), «Кредитный скоринг в эпоху больших данных», Йельский журнал права и технологий , 18 (1)
    9. ^ Jump up to: а б с д Ямиль Берард (19 февраля 2019 г.), «Кредитные ошибки переворачивают жизни тысяч потребителей» , The Atlanta Journal-Constitution
    10. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л Даниэль Китс Ситрон и Фрэнк А. Паскуале (2014), «Общество с оценками: надлежащая правовая процедура для автоматизированных прогнозов», Washington Law Review , 89 (1)
    11. ^ Jump up to: а б с д и ж г Марион Фуркад и Киран Хили (2013), «Классификационные ситуации: жизненные шансы в неолиберальную эпоху» , Бухгалтерский учет, организации и общество , 38 (8): 559–572, doi : 10.1016/j.aos.2013.11.002 , hdl : 11858/00-001M-0000-0014-C967-4
    12. ^ Прасад, Моника (31 декабря 2012 г.), Земля слишком многого: американское изобилие и парадокс бедности , США: издательство Гарвардского университета , стр. 233–235, ISBN  9780674067813 – через Google Книги
    13. ^ Хакер, Джейкоб С. (9 октября 2006 г.), Великий сдвиг рисков: новая экономическая нестабильность и упадок американской мечты: нападение на американские рабочие места, семьи, здравоохранение и пенсионное обеспечение и как вы можете дать отпор , США : Издательство Оксфордского университета , ISBN  9780195179507 – через Google Книги [ нужна страница ]
    14. ^ Jump up to: а б Карен Ли Ксан Вонг и Эми Шилдс Добсон (2019), «Мы всего лишь данные: изучение системы социального кредита Китая в связи с культурой рейтингов цифровых платформ в западных демократиях» , Global Media and China , 4 (2): 220–232, doi : 10.1177/2059436419856090 , hdl : 20.500.11937/81128 , S2CID   197785198
    15. ^ Том МакГрегор (2 марта 2019 г.), Комментарий: На самом деле система социального кредита в Китае не первая , Channel News Asia
    16. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к Джонатан Корица (2017), «Социальная несправедливость в надзорном капитализме», Surveillance & Society , 15 (5): 609–625, doi : 10.24908/ss.v15i5.6433 , hdl : 10871/30595
    17. ^ Jump up to: а б Законодательные органы, Национальная конференция штатов. «Использование кредитной информации в законодательстве о страховании 2011» . Архивировано из оригинала 23 июня 2013 года . Проверено 23 октября 2016 г.
    18. ^ «Что такое кредитный рейтинг?» .
    19. ^ [Райс, Л. и Свесник, Д.: «Дискриминационное воздействие кредитного рейтинга на цветные сообщества», Обзор права Университета Саффолка, 46:935 (2013)]
    20. ^ Донча Маррон (2013), «Управление бедностью в эпоху неолиберализма: новые лейбористы и случай финансовой изоляции», New Political Economics , 18 (6): 785–810, doi : 10.1080/13563467.2012.753043 , S2CID   205779277
    21. ^ Jump up to: а б с Шон Трейнор (22 июля 2015 г.), «Длинная и запутанная история вашего кредитного рейтинга» , Time
    22. ^ Jump up to: а б Донча Маррон (2007), « Кредитование в цифрах: кредитный скоринг и формирование риска в рамках американского потребительского кредита», Экономика и общество , 36 (1): 103–133, doi : 10.1080/03085140601089846 , S2CID   154718544
    23. ^ Джордж Ритцер (1995), Выражая Америку: критика глобального общества кредитных карт , SAGE Publications, Inc., doi : 10.4135/9781452243115 , ISBN  9780803990449
    24. ^ Федеральная торговая комиссия (май 2021 г.), Получение коммунальных услуг: почему важен ваш кредит , Федеральная торговая комиссия
    25. ^ Jump up to: а б с Джеки Ван (23 февраля 2018 г.), Carceral Capitalism , MIT Press, стр. 33–34, ISBN  9781635900354
    26. ^ Jump up to: а б Невидимость кредита и альтернативные данные: обещания и опасности , Национальный центр потребительского права, июль 2019 г.
    27. ^ Дж. Меррит Мелансон (17 мая 2022 г.), Как сообщения в социальных сетях могут повлиять на кредитный рейтинг , Университет Джорджии
    28. ^ Джессика Сильвер-Гринберг (25 декабря 2012 г.): «Идеальная 10? Неважно. Спросите у нее ее кредитный рейтинг». , Нью-Йорк Таймс
    29. ^ Versium Predictive Scores and Datafinder , 22 мая 2022 г.
    30. ^ Jump up to: а б с Роуз Эвелет (13 июня 2019 г.), «Кредитные рейтинги вскоре могут стать еще более жуткими и предвзятыми» , Vice
    31. ^ Как алгоритмы могут снизить кредитные рейтинги меньшинств
    32. ^ От присущей расовой предвзятости к неверным данным: проблемы существующих моделей кредитного скоринга , 26 февраля 2021 г.
    33. ^ Фредди Мак, Автоматизированное андеррайтинг: сделать ипотечное кредитование проще и справедливее для американских семей (сентябрь 1996 г.) http://www.housingfinance.org/uploads/Publicationsmanager/9706_Aut.pdf. Архивировано 14 сентября 2016 г., в Wayback Machine .
    34. ^ Фэйр, Исаак и компания, Эффективность подсчета баллов для коренного населения с низким и средним уровнем дохода, а также для коренного населения чернокожих и цветного населения [BIPOC] Население территорий 22, рис. 9 (август 1997 г.) http://market360online.com/sqlimages /1261/36693.pdf [ мертвая ссылка ]
    35. ^ Брент Каблер, Департамент страхования штата Миссури, Кредитные рейтинги на основе страхования: влияние на чернокожее коренное население и цветное население [BIPOC] и группы населения с низкими доходами в Миссури (январь 2004 г.) https://insurance.mo.gov/reports/credscore .pdf
    36. ^ Отчет 79-му законодательному органу - Использование кредитной информации страховщиками в Техасе (PDF) . Департамент страхования Техаса (отчет). 30 декабря 2004 года . Проверено 29 января 2022 г.
    37. ^ Бостик, Рафаэль В .; Калем, Пол С.; Вахтер, Сьюзен М. (февраль 2004 г.). Ударившись о стену: кредит как препятствие для домовладения (PDF) . Строительство активов, строительство кредита: симпозиум по улучшению финансовых услуг в сообществах с низкими доходами. Объединенный центр жилищных исследований Гарвардского университета .
    38. ^ Роберт Б. Эйвери, Пол С. Калем и Гленн Б. Каннер, Точность кредитного отчета и доступ к кредитам, Бюллетень Федеральной резервной системы (лето 2004 г.) https://www.federalreserve.gov/pubs/bulletin/2004/summer04_credit. PDF .
    39. ^ Мэтт Феллоуз, Институт Брукингса, Кредитные рейтинги, отчеты и продвижение в Америке 9–10 (май 2006 г.) https://www.ciaonet.org/attachments/2800/uploads
    40. ^ Федеральная торговая комиссия, Оценка кредитного страхования: влияние на потребителей автомобильного страхования 3 (июль 2007 г.) https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/reports/credit-based-insurance5 [ постоянная мертвая ссылка ] оценки-воздействие-потребители-автомобильное-страхование-отчет-конгресс-федеральная торговля/p044804facta_report_credit-based_insurance_scores.pdf
    41. ^ Совет управляющих Федеральной резервной системы, Отчет Конгрессу о кредитном рейтинге и его влиянии на доступность и доступность кредита 80-81 (август 2007 г.) http://www.federalreserve.gov/boarddocs/rptcongress/creditscore /creditscore.pdf
    42. ^ Сара Дуда и Джефф Смит, Институт Вудстока, Преодоление разрыва: кредитные рейтинги и экономические возможности в цветных сообществах Иллинойса 8 (сентябрь 2010 г.), http://www.woodstockinst.org/sites/default/files/attachments/bridgingthegapcreditscore [ постоянная мертвая ссылка ] s_sept2010_smithduda.pdf
    43. ^ Бюро финансовой защиты потребителей, Анализ различий между кредитными рейтингами, приобретенными потребителями и кредиторами, 18 сентября 2012 г., http://files.consumerfinance.gov/f/201209_Analysis_Differences_Consumer_Credit.pdf
    44. ^ Кредитные рейтинги должны быть нейтральными с расовой точки зрения. Это невозможно. , 16 октября 2020 г., заархивировано из оригинала 18 октября 2020 г.
    45. ^ Jump up to: а б с д Тамара К. Ноппер (август 2020 г.), Альтернативные данные и будущее кредитного скоринга (PDF) , Данные для прогресса
    46. ^ Чи Чи Ву (июнь 2007 г.), Кредитный рейтинг и страхование: расходы потребителей на миллиарды и сохранение экономического расового неравенства (PDF) , Национальный центр права потребителей
    47. ^ Проверка вашего кредитного рейтинга снижает его? Плюс 12 других распространенных мифов о кредитном рейтинге развенчаны , 28 января 2021 г.
    48. ^ Могут ли работодатели видеть ваш кредитный рейтинг? Как подготовиться к тому, что они на самом деле увидят при проверке кредитоспособности , 27 августа 2020 г.
    49. ^ Хорошего должника не бывает , 20 сентября 2020 г.
    50. ^ «Как фильтр найма, кредитные проверки вызывают вопросы» , The New York Times , 9 апреля 2010 г.
    51. ^ Похоронен в долгах. Отчет о национальном исследовании состояния заемщиков студенческих кредитов в 2018 году (PDF) , Лето и кризис студенческой задолженности, 1 ноября 2018 г.
    52. ^ Диана Хембри (1 ноября 2018 г.), «Новый отчет показывает, что студенческое долговое бремя оказывает «катастрофический эффект домино» на миллионы американцев» , Forbes
    53. ^ Натали Китроефф (6 июня 2014 г.), «Молодые и в долгах в Нью-Йорке» , The New York Times
    54. ^ Энни Нова (19 апреля 2018 г.), Почему покупка дома может быть практически невозможной из-за огромной задолженности по студенческому кредиту , CNBC
    55. ^ Энн Каррнс (19 февраля 2021 г.), «Все больше потребителей жалуются на ошибки в своих кредитных отчетах» , The New York Times
    56. ^ Jump up to: а б Аарон Кляйн (27 сентября 2017 г.), Настоящая проблема кредитных отчетов — это поразительное количество ошибок , CNBC
    57. ^ Анна Гроневолд (20 сентября 2017 г.), Опрос: Потребители в США поддерживают новые законы, коллективные иски после взлома Equifax , Morning Consult
    58. ^ Чи Ву (2009), Автоматизированная несправедливость: как механизированная система разрешения споров расстраивает потребителей, стремящихся исправить ошибки в своих кредитных отчетах , Национальный центр права потребителей
    59. ^ Jump up to: а б с д Персис Ю, Джиллиан Маклафлин и Марина Леви (2014), Большие данные: большое разочарование в оценке риска потребительского кредитования , Национальный центр потребительского права {{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
    60. ^ Пэм Диксон и Роберт Геллман. 2014. Оценка Америки: как секретные потребительские оценки угрожают вашей конфиденциальности и вашему будущему . Сан-Диего, Калифорния: Всемирный форум по конфиденциальности.
    61. ^ Хакерство, Ян. 1999. Составление людей. В книге «Читатель научных исследований» под редакцией Бьяджоли, М., 161–171. Лондон: Рутледж.
    62. ^ «Кредитные рейтинги: не такие уж волшебные цифры» Business Week , 7 февраля 2008 г.
    63. ^ Ана Каспарян и Джен Пан (5 июня 2021 г.). «Выходные: антипопулизм и гипотеза утечки из лаборатории в Ухане с Томасом Франком» (подкаст). Якобинец .
    64. ^ Лиза Пеньялоса и Мишель Барнхарт (2011), «Живой американский капитализм: нормализация кредита/долга», Journal of Consumer Research , 38 (4): 743–762, doi : 10.1086/660116 , S2CID   145117956
    65. ^ Исследовательский отдел CFPB (май 2015 г.), Data Point: Credit Invisibles (PDF) , Бюро финансовой защиты потребителей
    66. ^ Кевин Дж. Холл (26 июля 2015 г.), «Латиноамериканцы сталкиваются с препятствиями в доступе к кредитам и ипотеке» , The Charlotte Observer
    67. ^ Кристофер К. Одинет (2019), «Новые данные о студенческой задолженности» (PDF) , 92 South California Law Review
    68. ^ Ramsey Solutions (28 апреля 2021 г.), UltraFICO: Ultra Ridiculous , Lampo Licensing, LLC.
    69. ^ Тамара К. Ноппер (2019) «Цифровой персонаж в« забитом обществе »: FICO, социальные сети и конкурирующие показатели кредитоспособности»; Увлекательные технологии: раса, карцеральная технонаука и освободительное воображение в повседневной жизни, под редакцией Рухи Бенджамина.
    70. ^ Ариэль Нельсон (декабрь 2019 г.), Broken Records Redux: Как ошибки компаний, занимающихся проверкой криминального прошлого, продолжают наносить вред потребителям, ищущим работу и жилье (PDF) , Национальный центр по защите прав потребителей
    71. ^ Кирстен Э. Мартин (2015), «Агрегаторы данных, потребительские данные и ответственность в Интернете: кто отслеживает потребителей в Интернете и следует ли им остановиться», The Information Society , 32 (1): 51–63, doi : 10.1080/01972243.2015.1107166 , S2CID   205509140
    72. ^ Джордан Пирсон (2 февраля 2017 г.), «ИИ может возродить расистскую жилищную политику» , вице-президент
    73. ^ «Как история платежей влияет на ваш кредитный рейтинг – myFICO» . www.myfico.com .
    74. ^ Кредитный рейтинг не подвел при проверке претендентов на субстандартные кредиты. Архивировано 23 июля 2011 г., в Wayback Machine (7 апреля 2008 г.). Автор: Памела Йип / The Dallas Morning News.
    75. ^ «Кредитные рейтинги: не такие уж волшебные цифры» Business Week , 7 февраля 2008 г.
    76. ^ Jump up to: а б с д Марион Фуркад и Киран Хили (2017), «Видеть как рынок», Socio-Economic Review , 15 (1): 9–29, doi : 10.1093/ser/mww033

    Дальнейшее чтение

    [ редактировать ]
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Criticism_of_credit_scoring_systems_in_the_United_States&oldid=1232730974"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: be865cfb412d97548e9940cdf3814a92__1720159380
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/be/92/be865cfb412d97548e9940cdf3814a92.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    Criticism of credit scoring systems in the United States - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)