クレジットスコアリングとは
ローンを組む必要がなくても、誰もが人生でクレジットスコアリングに直面します。 クレジット スコアリングは、当初、銀行やその他の貸し手が、顧客が返済する可能性を評価する必要性から生まれました。 内部プロセスを簡素化する
よりスリムになるために、彼らはこのタスクを、顧客の信用実績を維持し、独自の公式に基づいて顧客の評価を完了する信用スコアリング会社に外注しました。 これにより、銀行やその他の貸し手に 1 ～ 1000 (850) の番号を提供できます。
信頼性のレベル。
当初は融資能力を評価することを目的としていましたが、現在、クレジットスコアリングは、新しい携帯電話の契約からアパートの賃貸まで、すべての金融活動に使用されています. 顧客が経済的に満足しているかどうかを知る方法になりました。
責任者 （ショーン・ラポイント)、すべて 3 桁の数字に基づいています。 したがって、良いクレジット スコアを持つことは、多くの場合、
よくできました （エクスペリアン).
しかし、これまで以上に広く採用されているにもかかわらず、クレジット スコアの計算方法と計算に使用されるデータはほとんど変わっていません。
クレジットスコアリングの何が問題になっていますか?
現在、XNUMX つの主要な信用評価機関があります。Equifax、Experian、および TransUnion です。 米国と英国のほとんどのクレジット スコアリングを共同で行っており、貸し手にとって顧客であるあなたに関する主要な信頼できる情報源です。 計算するには
これらの企業はいくつかのモデルを使用しており、FICO が最も人気があります。 その中で、彼らは主に、以前のローンをどれだけうまく返済したか、どのような種類のローンをいつ借りたかを評価します.
このモデルで驚くべきことは、過去のローンのみを使用して将来のローンを評価することです。 この結果、高給の仕事と貯蓄を持ち、信用のない生活を送っている人は、収入のすべてを返済に費やしている人よりもスコアが低くなります。
以前のローンのクレジット。 この状況により、最近では、十分な資金を持っているにもかかわらず、信用スコアを上げるためだけにローンを組む経済的に安定した人々が急増しています (エマ
ウッドワード).
私たちはもっとうまくやることができます
これは明らかに憂慮すべき兆候です。 経済的に安定した人々が融資を受けるための参入障壁があるだけでなく、人々は現在、一般的に借金を深める動機になっています. もちろん、そんなはずはありません。 ありがたいことに、私たちには何かがあります
それについてすることができます。
消費者は毎日、信頼できる支払者であることを示す明確な指標として使用できるデータを生成します。 お金の使い方から、自由時間への活動への参加、さらにはソーシャル メディア活動まで。 Allthis は、
あなたが借金の責任を負うかどうか。 さらに、この情報は、アクティブな与信枠がない限りほとんど変化しない古いクレジット スコアと比較して、新しい生活条件にすばやく適応できます。
また、上記のような代替データを使用すると、クレジット スコアリングの品質が大幅に向上し、50% 以上の改善が報告されていることも示されています。 (クレジット
ソーシャル ネットワーク データによるスコアリング, きめ細かい支払いデータを使用した小売業のクレジット スコアリング）。 また、ビッグ データの時代には、新しいスコアリング システムの構築に制限はありません。
非常に可能です。
新しいアプローチは、多くの人々、特にまだローンを組んでいないが、すでに強力なプロファイルを持っている若い個人にとって大きな勝利となるでしょう. ただし、これらの利点を利用したシステムはまだ見たことがなく、それには理由があります —
プライバシー。
プライバシーのジレンマ
明らかに、より正確なクレジット スコアを取得するために使用できるデータが豊富にありますが、このデータは通常、非常に機密性が高いものです。 たとえば、外部の関係者とのすべての電話での会話に関する情報を共有してもよろしいですか。
彼らがより良いクレジットスコアを計算するように？ おそらくそうではありません。特に、彼らがあなたを盗聴し、情報を抽出して広告主に販売する可能性があると考えている場合. Apple Watch の健康状態と位置データを送信するのはどうですか? または
銀行取引はすべて？
このプライバシーに関する懸念は、大きな障害となっています。 さらに、このデータからクレジット スコアを抽出できるモデルが存在するにもかかわらず、私たちはまだ古くさびたクレジット スコアを使用しています。 それでも、地平線には希望の光があります。
プライベート計算
過去 10 年間で、プライバシーを保護する計算ツールの開発が急速に進んでいます。 これらは、データを公開するリスクを冒すことなく、プライベート データに対してアルゴリズムを実行できるようにするツールです。
私たちの場合、次のように機能します。
電話プロバイダーに、暗号化された通話の詳細を信用調査機関と共有するように指示します。 その後、彼らは、あなたが誰に電話したかを知らずに、暗号化されたデータに対してクレジット スコアリングを実行できるようになります。 しかし、結果として、彼らは非常に
クレジットスコアの改善。 双方にとって有利な状況。 これは、あらゆる種類のデータ、さらにはあらゆるタイプの分析モデルで行うことができます。 最も重要なのは、送信した個人データが常に非公開であることを確認できることです。
今日、このようなプライベートな計算を行うには、ソフトウェア ベースとハードウェア ベースの XNUMX つの主な方向性があります。 ソフトウェア アプローチは、Multi-Party Computation (MPC) や完全準同型暗号化などのソリューションを含む暗号技術に基づいています。
(FHE)、まだ開発の初期段階です。 ハードウェア アプローチは、Confidential Computing ユニットと呼ばれる特別なチップで構成されており、計算中に機密データを保護するために現実の世界で既に使用されています。 後者の技術は現在、
必要とされる改善されたクレジット スコアリング モデルの構築に使用される最も有望な候補であり、現代に完全に適合します。
私たちの未来はどうなる？
新たな説得力のある証拠があります (ビッグデータ時代のクレジットスコアリング) クレジット スコアリングの新時代がそう遠くないことを証明しており、次の XNUMX 年で変化が見られることを願っています。
多くの銀行や民間の貸し手は、クレジット スコアが提供する情報がまだ少なすぎることに気付きました。 このため、彼らはデータ自体へのアクセスを積極的に求めています。 ここでも、データのプライバシーが大きな問題になります。
しかし、プライベート コンピューティング テクノロジによって、これも変化し、データ交換関連のアクティビティが増加すると想定するのは妥当です。 私たちの同意があれば、暗号化されたデータはサービス間で匿名で共有される可能性があります。
彼らは、より良い保険の見積もり、住宅ローン、今すぐ購入して後で支払うオファーなどを提供します.
ビッグデータ時代に生きているため、アクセスできるデータが増えれば増えるほど、より良いサービスを受けることができます。 そして、唯一の主要な障害であるプライバシーは、スムーズに取り除かれているようです。
