以下はによるゲスト投稿です 20年以上金融サービスに携わってきたトッド・トーマス。
データによると、 アーバンインスティテュート、ヒスパニックの消費者のFICOクレジットスコアの中央値は、白人の消費者の中央値よりも約75ポイント低くなっています。 黒人消費者のクレジットスコアの中央値は、白人消費者の中央値よりも100ポイント以上低くなっています。 そして、使用可能なクレジットファイルを持たないアメリカの成人の約10％は、不釣り合いに有色人種です。
アーバンインスティテュートによると、これらの人種的、人口統計学的、地理的格差は、「富を減らし、色のコミュニティの経済的選択肢を制限した歴史的不平等」に根ざしています。 サブプライムの借り手は、3,000年間で10,000ドルの自動車ローンに対してXNUMXドルの利息と手数料を支払うことができると述べています。
この不平等な現状は、消費者リスクモデリングへのより客観的なアプローチを求める支持者を持っています。 イノベーターは、まさにそれを実現できる新しいテクノロジーとデータソースを作成しました。
次のXNUMXつの消費者リスクモデリングの革新は、現在のクレジットスコアリング体制をさまざまな程度で混乱させる準備ができています。 まとめると、彼らは認識を超えて概念を変更し、最終的には今日私たちが「クレジットスコアリング」と考えるものを時代遅れにする可能性があります。
1.現在のスコアリングモデルに対する将来の見通しの変更
最も FICOスコアリングモデルへの最近の変更は、まとめてFICO10およびFICO10Tと呼ばれ、変換的な更新ではなく反復的な更新です。 言い換えれば、それらはクレジットスコアの計算を根本的に変えることはありません。
しかし、FICO 10および10Tは、従来のクレジットスコアリングモデルの方向性と、より破壊的なイノベーションが定着するにつれて、将来的に関連性を維持するために何をしなければならないかを示唆しています。
FICO 10および10Tは、全体的な債務負担の観点から、消費者の信用構成に細心の注意を払っています。 具体的には、既存の債務を統合するために新しい個人ローンを利用する消費者にペナルティを課し、その後、それらの現在の取引（ほとんどの場合、クレジットカード）で債務を積み上げ続けます。
本質的に、彼らは良い信用行動に報いること（借金を返済すること）と危険な習慣を思いとどまらせること（自分の手段を超えて生きること）を目指しています。
2.キャッシュフローモデリング
別の最近のFICOアップデートは、クレジットスコアの不一致をより直接的に攻撃します。 NS UltraFICOスコア — Fair Isaac Corporation、Experian、およびFinicityの合弁事業—は、非信用データを取得して、消費者の信用リスクのより正確で公正な全体像を提供します。 キャッシュフローの監視には、銀行口座のキャッシュフローと支払い履歴が含まれます。
UltraFICOは、口座残高や口座年齢などの銀行情報を組み込むことにより、従来のクレジットスコアを取得するのに十分な信用履歴がない約15万人のクレジットスコアリングをサポートします。 残念ながら、これらの人々は不釣り合いに低所得でPOCであり、クレジットスコアの現状に取り残される可能性が最も高い人々です。
UltraFICOは、キャッシュフローモデリングの一例です。 長い間ビジネスの貸し手によって使用されてきたキャッシュフローモデリングは、Accion、Brigit、Petalなどのフィンテックの貸し手による採用のおかげで、消費者信用の主流になりつつあります。
による分析によると フィンレグラボ、「キャッシュフローのスコアと属性の予測性は、一般に、少なくとも従来のクレジットスコアとクレジットビューローの属性と同じくらい強力でした」。これは、従来のスコアの信頼できる補完または代替であることを示唆しています。 また、FinRegLabのデータによると、キャッシュフローモデリングは従来のスコアリングよりも公平です。
3.国際的なクレジットスコアリングとリスクモデリング
現在のクレジットスコアリング制度も、国籍に基づいて明確に区別しています。 米国に来る米国以外の国民は、FICOスコアの資格を得るために必要な信用履歴を持っていません。 それらは、貸付決定を行うためにFICOスコアに依存する貸し手には本質的に見えません。
幸いなことに、国際的なクレジットスコアリングに対する国境ベースの障壁は、次のようなグローバルな消費者信用リスクモデルのおかげですでに崩壊しています。 新星クレジット。 より多くの米国の貸し手がこれらのモデルを信頼して採用し始めるにつれて、米国への新しい到着者と海外に移住するアメリカ人は、伝統的な国固有のクレジットスコアなしでクレジットを取得するのがより簡単になるでしょう。
4.クレジットスコア後の世界
最後に、次のような非クレジットおよび非クレジットスコアリングモデル フィコXD 真に「クレジットスコア後」の世界で何が可能かを示唆します。
FICO XDは、信用局の情報に完全に、あるいは主に依存しているわけではありません。 このモデルは、不動産レコード、リースデータベース、およびユーティリティ契約などの非クレジット契約からデータを取得して、消費者のデフォルトの可能性の包括的な全体像を作成します。
Fair Isaac Corporationによると、FICO XDは、歴史的に不利な立場にある多くの人口統計グループを含む、これまでスコアリングできなかった消費者の最大70％に対してFICOスコアを生成できます。
最終的な考え
これは、消費者リスクモデリングにとってエキサイティングな時期です。 既存のモデル（FICO 10、UltraFICO）への段階的な変更から、クレジットスコアリングに完全に取って代わる可能性のあるより根本的なシフト（キャッシュフローモデリング、FICO XD）まで、現代の引受の初期以来、他に類を見ない革新の波が見られます。
これらのイノベーションは、長年のクレジットスコアの格差を減らし、より正確な消費者信用リスクモデルを生み出すことができます。 しかし、それらは保証を提供しません。 消費者金融に対するそれらの実際の影響は、誰がどのようにそれらを使用するかによって異なります。
Todd Thomasは、20年以上金融サービスに携わっています。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
アクセスするには、ここをクリックしてください。
