Les prêteurs et les lois sur les prêts participatifs sont discriminatoires depuis des centaines d’années. Certains groupes de personnes n’ont souvent pas la possibilité d’obtenir un prêt. Il s’agit notamment des immigrants et des jeunes générations avec des antécédents de crédit faibles ou inexistants. Étant donné que ces communautés mal desservies sont considérées comme les plus à risque, elles sont généralement les dernières à recevoir des prêts.
Les banques, les prêteurs hypothécaires et les startups de technologie finale commencent à exploiter d’énormes quantités de données pour prendre des décisions de prêt plus précises et plus éclairées. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) peuvent transformer le processus de Prêt Équitable tel que nous le connaissons aujourd’hui.
Comment peut-on définir le prêt ?
Investopedia définit un prêt comme « de l’argent, un bien ou un autre bien corporel donné à une autre partie en échange du remboursement futur de la valeur ou du principal du prêt, y compris les intérêts ou les frais de financement ».
Beaucoup de choses doivent être prises en compte lorsqu’il s’agit d’un prêt. Par exemple, les prêts à taux d’intérêt élevé ont des mensualités plus élevées – ou prennent plus de temps à rembourser – que les prêts à faible taux d’intérêt. Les prêts peuvent être garantis par une garantie, comme une hypothèque, ou non garantis, comme une carte de crédit. Les prêts ou les prêts sur salaire peuvent être utilisés, remboursés et réutilisés, tandis que les prêts à terme sont des prêts à taux d’intérêt fixes et à versements fixes.
Il existe également différents types de prêts, tels que les prêts garantis ou non garantis, ainsi que les prêts conditionnels ou permanents. Les prêts immobiliers et les prêts automobiles sont des prêts garantis, tandis que les prêts sur cartes de crédit sont généralement non garantis. Une carte de crédit est un prêt renouvelable non garanti, tandis qu’un prêt sur valeur domiciliaire est un prêt renouvelable garanti.
Comment l’IA peut uniformiser les règles du jeu
L’apprentissage automatique peut réduire la discrimination en matière de crédit. Par exemple, les modèles ML utilisent jusqu’à 100 fois plus de points de données et des calculs avancés pour créer de meilleures prévisions de risque en quelques secondes. Les modèles de crédit ML peuvent inclure davantage d’indicateurs de solvabilité et montrer des relations subtiles entre les données qui fournissent une image plus claire du risque de crédit d’une personne.
De plus en plus de nouvelles entreprises FinTech utilisent l’intelligence artificielle pour révolutionner les prêts équitables. Il est clair que l’IA peut améliorer l’accès au crédit pour les emprunteurs minoritaires et à faible revenu qui sont exclus des prêts traditionnels. Il est important de noter que les prêts déloyaux constituent toujours un risque pour les modèles d’apprentissage automatique.
La technologie est neutre et non nocive. Ce sont les attitudes existantes qui peuvent influencer la technologie qui sont nocives. Dans cet esprit, les technologues peuvent utiliser le pouvoir égalisateur de l’IA prêts équitables tant qu’ils sont dans la conception et le codage des produits à la pointe du domaine.
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