Wetenschap
Uit onderzoek onder autokredietverstrekkers blijkt dat AI vooringenomenheid kan verminderen en leningen aan gemarginaliseerde klanten kan openstellen
Kredietverstrekkers die actief zijn in indirecte retailkanalen, zoals autodealers, zouden hun winstmarges met meer dan een derde kunnen verbeteren door kunstmatige intelligentie te gebruiken om de verkopers van detailhandelaren te ondersteunen, in plaats van alleen op verkopers te vertrouwen om naar eigen goeddunken leningen te prijzen, zo blijkt uit nieuw onderzoek gepubliceerd in de Europees marketingtijdschrift van de Universiteit van Bath.
Het onderzoek naar kredietverlening bij autodealers in Canada heeft ook aangetoond dat het gebruik van AI en gecentraliseerde prijzen op het hoofdkantoor van bedrijven de menselijke vooringenomenheid zou kunnen verminderen en de toegang tot leningen zou kunnen verbeteren voor mensen met traditioneel lage kredietgoedkeuringspercentages. Dergelijke mensen zouden anders krediet kunnen worden geweigerd vanwege niet-geoptimaliseerde beslissingen over de prijsstelling van leningen door verkopers.
"In wezen hebben we gekeken of op analyses gebaseerde modellen beter waren in het prijzen van leningen voor de gemiddelde klant dan voor verkopers en ontdekten dat, zolang een bedrijf toegang heeft tot rijke gegevens over hun klanten, AI-modellen de prijsgevoeligheid beter kunnen vaststellen dan mensen dat kunnen. " zei Dr. Christopher Amaral van de School of Management van de universiteit.
“Veel bedrijven beschikken over dergelijke gegevens, maar maken er niet optimaal gebruik van. Maar de verschuiving naar discriminerende – of op maat gemaakte – prijsstelling door AI heeft het potentieel om de winst aanzienlijk te verhogen. Even belangrijk is dat het de kredietverlening zou kunnen openstellen voor mensen die moeite hebben om krediet te krijgen. in het verleden, omdat op analyses gebaseerde benaderingen prijzen kunnen bepalen die voor hen werken en ook een evenwicht tussen winst en risico voor een kredietverstrekker kunnen garanderen,' zei Dr. Amaral.
Het onderzoek 'De impact van discriminerende prijzen op basis van klantrisico:een empirisch onderzoek met behulp van indirecte leningen via retailnetwerken' toonde aan dat het gebruik van op analyses gebaseerde prijzen op basis van klantrisico en het optimaliseren van de commissies van verkopers de winst met 34% zou kunnen verhogen. /P>
De co-auteur van het onderzoek, dr. Ceren Kolsarici van de Smith School of Business van de Queen's University in Canada, merkte op dat discriminerende prijzen – het vaststellen van de prijs van een lening op basis van de kredietscore van een klant bijvoorbeeld – niet in alle landen legaal was en dat veel landen landen specificeerden dat leningen aan elke consument tegen dezelfde prijs moesten worden aangeboden.
“Ook zijn veel financiële instellingen op hun hoede geweest voor het omarmen van AI en discriminerende prijzen, mogelijk vanwege de angst voor een reactie van klanten op AI-vooroordelen, wat een goed gerapporteerd fenomeen is. Ik zou echter willen beweren dat het gebruik van AI die is gebaseerd op Goed begrepen en transparant machinaal leren, in plaats van het delegeren van prijzen door salesforce, en 'schone' gegevens die demografische gegevens zoals leeftijd, geslacht of ras uitsluiten, hebben het potentieel om menselijke en AI-vooroordelen bij dergelijke beslissingen te verminderen", zei ze.
Dr. Amaral zei dat het onderzoek, in een poging om vooringenomenheid te verminderen, zich concentreerde op factoren zoals consumentenkredietscores, lening-waardeverhoudingen, soorten voertuigen die worden gefinancierd en de prijs van voertuigen. Het was ook gebaseerd op een gemiddelde klant, een klant met een redelijke kredietscore in plaats van met de uitersten van de beoordelingen.
Het onderzoek concentreerde zich op autoleningen, maar Dr. Amaral zei dat de bevindingen van toepassing zouden kunnen zijn op elke lening waarbij activa betrokken zijn, zoals witgoed.
"Inzet in sectoren waar persoonlijke relaties cruciaal zijn voor transacties en prijzen, zoals business-to-business, zou echter waarschijnlijk een beperkter voordeel opleveren", zei hij.