文件名称：学生债务新数据-研究论文
文件大小：1001KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 11:26:21
algorithms fintech
你在哪里上大学和你选择学习什么一直很重要，但是，在数据科学的帮助下，它现在可能决定你是否获得学生贷款。 硅谷越来越多地将目光投向学生贷款。 SoFi、CommonBond 和 Upstart 等金融技术（“fintech”）公司不断扩大其在线借贷活动，以帮助学生资助或再融资教育费用。 这些在线公司正在使用各种替代的、基于教育的数据点——包括申请人选择的专业、评估分数、他们就读的学院或大学、工作经历和队列违约率——来确定信誉。 金融科技公司辩称，通过其低开销和创新的贷款方法，他们能够扩大服务不足的美国人获得信贷的机会。 事实上，关于使用关于年轻消费者的不同类型的信息来评估他们的财务能力，有很多值得推荐的地方。 众所周知，学生借款人因现有的评分系统而处于不利地位，该系统非常有利于拥有过去的信用记录。 然而，私人贷方使用基于教育的替代数据也有不利之处。 本文批评这种基于教育的信息的使用，认为虽然它可以在促进社会流动方面产生积极影响，但也可能有显着的不利影响。 其中最主要的是根据财富和阶级来具体化现有的信贷障碍，并进一步助长歧视性的贷款做法，这些做法会伤害妇女、黑人和拉丁美洲裔美国人以及其他少数群体。 由于促进这些在线贷款的新颖且不透明的承销算法，歧视问题尤为突出。 本文最后提出了三个Struts的监管指南，供私人学生贷方用于设计、实施和监控其基于教育的数据借贷计划。