Neste generasjons kredittscore (Artem Grigor)

Hva er kredittscore  

 Alle vil møte kredittscore i livet, selv om de aldri trenger å ta opp lån. Kredittscoring kom opprinnelig ut av behovet for banker og andre långivere for å vurdere hvor sannsynlig kundene kommer til å betale dem tilbake. For å forenkle deres interne prosesser
og være slankere, outsourcet de denne oppgaven til kredittscoringsselskaper som opprettholder kundekredittregistreringer og fullfører kundeevalueringer basert på proprietære formler. Med dette kan de gi et tall fra 1-1000(850) til banker og andre långivere, noe som indikerer
nivåer av pålitelighet.

Til tross for at det opprinnelig var ment for å vurdere ens lånekapasitet, brukes akkurat nå kredittscoring i all finansiell virksomhet, fra signering av ny mobilkontrakt til utleie av leilighet. Det er nå en måte å vite om kundene er økonomisk
ansvarlig (Sean LaPointe), med det hele hvilende på et 3-sifret tall. Derfor er det ofte mer lukrativt å ha en god kredittscore enn å ha en
utmerket jobb (Experian).

Likevel, til tross for en bredere adopsjon enn noen gang, har måten kredittscore er blitt beregnet på og dataene som brukes til å gjøre det knapt endret seg.

Hva er galt med kredittscoring?

Akkurat nå er det tre store kredittvurderingsorganisasjoner: Equifax, Experian og TransUnion. Sammen gjør de det meste av kredittvurderingen for USA og Storbritannia og er den viktigste pålitelige kilden til informasjon om deg, kunden, for långivere. Å beregne
score, disse selskapene bruker flere modeller, FICO er den mest populære. I den vurderer de stort sett hvor godt du har nedbetalt tidligere lån samt hvilke typer lån du har hatt og når.

Det som er overraskende i denne modellen er at den kun bruker tidligere lån for å vurdere fremtidige. Dette resulterer i situasjoner der en person med en godt betalt jobb og sparing som lever uten kreditt har lavere poengsum enn en som bruker all inntekt på å betale tilbake.
kreditt for tidligere lån. Denne situasjonen har nylig forårsaket et opprør av økonomisk stabile mennesker som tar lån, til tross for at de har rikelig med midler, bare for å øke kredittscore (Emma
Woodward). 

Vi kan gjøre mye bedre

Dette er åpenbart et bekymringsfullt tegn. Ikke bare har vi etableringsbarrierer for at økonomisk stabile mennesker kan få lån, men folk blir nå generelt insentivert til å sette seg dypere i gjeld. Det skal selvfølgelig ikke være slik. Heldigvis er det noe vi
kan gjøre med det.

Hver dag genererer en gitt forbruker data som kan brukes som en klar indikator på at de er pålitelige betalere. Fra måten man bruker penger på, aktivitetsdeltakelse i fritiden og til og med aktivitet på sosiale medier. Alt dette gir et mye bedre bilde av
om du vil være ansvarlig for gjelden din eller ikke. Dessuten kan denne informasjonen raskt tilpasse seg nye livsbetingelser, sammenlignet med gamle kredittpoeng som stort sett er statiske med mindre du har en aktiv kredittgrense. 

Det har også vist seg at bruk av alternative data, som de som er angitt ovenfor, kan drastisk forbedre kvaliteten på kredittscoring, med rapporter om over 50 % forbedring. (Kreditt
Scoring med sosiale nettverksdata, Kredittscoring for detaljhandel ved hjelp av finmaskede betalingsdata). Og i Big Datas dager er det ingen begrensninger i å bygge nye poengsystemer – det
er veldig mulig.

Den nye tilnærmingen vil være en stor gevinst for mange mennesker, spesielt unge individer som ennå ikke har tatt opp lån, men som allerede har en sterk profil. Imidlertid har vi ennå ikke sett systemer som utnytter disse fordelene, og det er en grunn til det -
Personvern.

Personverndilemmaet 

Det er klart at det er en overflod av data som kan brukes til å oppnå mer nøyaktige kredittscore, men disse dataene er vanligvis svært sensitive. Vil du for eksempel være greit å dele informasjon om hver telefonsamtale med en ekstern part
slik at de ville beregne en bedre kredittscore? Sannsynligvis ikke, spesielt hvis du tenker på at de også kan avlytte deg og trekke ut informasjon for å selge videre til annonsører. Hva med å sende over din Apple Watch helse- og posisjonsdata? Eller
alle banktransaksjonene dine?

Denne personvernhensynet har vært den største veisperringen. Videre, selv om det finnes modeller som kan trekke ut kredittscore fra disse dataene, lever vi fortsatt med gamle rustne kredittscore. Likevel er det et håpefullt lys i horisonten. 

Private beregninger

I løpet av de siste 10 årene har det vært en rask økning i utviklingen av personvernbevarende beregningsverktøy. Dette er verktøy som tillater utførelsesalgoritmer over private data uten noen gang å risikere å avsløre dataene. 

I vårt tilfelle vil det fungere som følger:

Du vil instruere telefonleverandøren din om å dele dine krypterte samtaledetaljer med kredittvurderingsbyrået. De vil da kunne kjøre kredittvurderingen over de krypterte dataene, uten å vite hvem du noen gang ringte. Men som et resultat vil de få en enorm
forbedret kredittscore. En vinn-vinn-situasjon for begge parter. Og dette kan gjøres med alle typer data, og til og med alle typer analysemodeller. Det aller viktigste er at du kan være sikker på at personopplysningene du sender inn alltid forblir private. 

I dag er det to hovedretninger for å gjøre slike private beregninger - programvare- og maskinvarebasert. Programvaretilnærmingen er basert på kryptografiske teknikker, inkludert løsninger som Multi-Party Computation (MPC) og Fully Homomorphic Encryption
(FHE), fortsatt veldig tidlig i utviklingen. Maskinvaretilnærmingen består av spesielle brikker kalt Confidential Computing-enheter som allerede har blitt brukt i den virkelige verden for å sikre sensitive data under beregning. Sistnevnte teknologi er for tiden
mest lovende kandidat som skal brukes til å bygge den nødvendige forbedrede kredittscoringsmodellen, fullt egnet for moderne tid.

Hva blir fremtiden vår?

Det er nye og overbevisende bevis (Kredittscore i Big Data-æraen) beviser at den nye æraen med kredittscoring ikke er så langt unna, forhåpentligvis vil vi se endringer i det neste tiåret. 

Mange banker og private långivere har innsett at kredittscore fortsatt gir for lite informasjon. På grunn av dette søker de aktivt selv tilgang til dataene. Datavern blir igjen et stort problem. 

Det er imidlertid rimelig å anta at med private beregningsteknologier vil dette også endre seg, og vi vil se en økning i datautvekslingsrelatert aktivitet. Med vårt samtykke kan våre krypterte data anonymt deles mellom tjenester
de gir bedre forsikringstilbud, boliglån, kjøp-nå-betal-senere tilbud og mye mer. 

Når vi lever i Big Data-alderen, jo mer data vi får tilgang til, jo bedre tjenester vil vi motta. Og personvernet, den eneste store bumpen i veien, ser ut til å ha blitt jevnet ut.