Von Sonja Kelly, Direktorin für Forschung und Interessenvertretung, Ladies's World Banking
Während in einigen Bereichen der Geschlechtergleichstellung zweifellos Fortschritte erzielt wurden, sind Beispiele alltäglicher geschlechtsspezifischer Vorurteile immer noch so weit verbreitet, dass sie quick unbemerkt bleiben. In der Unternehmenswelt scheinen zum Beispiel ungleiche Bezahlung, Voreingenommenheit in Vorstandsetagen und sogar neue Technologien wie KI und Spracherkennung Einfluss auf die Voreingenommenheit zu haben. Untersuchungen von Ladies's World Banking haben ergeben, dass die Artwork und Weise, wie Finanzdienstleister mithilfe künstlicher Intelligenz Geld verleihen, tendenziell auf Männer ausgerichtet ist, was zumindest teilweise die Finanzierungslücke von 1,7 Billionen US-Greenback zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) in männlicher und weiblicher Hand erklärt ).
Aus diesem Grund ist unsere Feststellung, dass das Kreditbewertungsmodell des indischen Digitalkreditanbieters Lendingkart nicht zwischen Männern und Frauen unterscheidet, sowohl interessant als auch willkommen und weist auf eine mögliche Zukunft der Geschlechterparität bei Finanzdienstleistungen hin.
Lendingkart wurde mit dem Ziel gegründet, Unternehmern den Zugang zu Betriebskapital für die Gründung und das Wachstum ihres Unternehmens zu erleichtern, hauptsächlich durch unbesicherte Kredite. Ein unbesicherter Kredit ist ein Kredit, für den keinerlei Sicherheiten erforderlich sind. Dies ist in der Welt der von Frauen geführten Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da Frauen seltener als Männer Vermögenswerte im eigenen Namen besitzen. Ladies's World Banking, selbst eine seit 40 Jahren bestehende gemeinnützige Organisation, die sich dafür einsetzt, mehr Frauen in das formelle Finanzsystem einzubeziehen, hat in Zusammenarbeit mit der Universität Zürich eine umfassende Prüfung des Kreditbewertungssystems von Lendingkart durchgeführt. Das Staff erstellte Kriterien zur Bewertung der „Equity“, wie etwa die Wahrscheinlichkeit einer Genehmigung, die Kreditbedingungen und die Rückzahlungsrate. Anschließend verwendeten sie fortschrittliche statistische Techniken, um das Underwriting-Modell von Lendingkart anhand dieser Kriterien zu testen und dabei zusätzliche Variablen zu berücksichtigen. Anhand der Equity-Kriterien könnten Ladies's World Banking und Lendingkart die Wahrscheinlichkeit einschätzen, dass eine hypothetische Frau und ein ähnlicher Mann verschiedene Punkte des Kreditgenehmigungsprozesses durchlaufen. Das Ergebnis battle Parität. Wenn es ein leichtes Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern gab, wurde dies durch einen geringen Anteil weiblicher Antragsteller auf KMU-Kredite erklärt, nicht durch die tatsächliche Bewertungsmethode selbst (nebenbei bemerkt ist dies an sich schon ein wichtiges Ergebnis, da es die Überzeugung bestärkt, dass weibliche Unternehmer weniger vertreten sind). sind wahrscheinlicher, einen Kredit zu beantragen als Männer).
Die Ergebnisse waren in zweierlei Hinsicht bemerkenswert: Erstens ist es selten, dass dieses Maß an Equity in einem relativ neuen Kreditbewertungsmodell erreicht wird. Es dauert oft eine Weile, bis man lernt, was Equity ist. Es battle bemerkenswert, schon früh dieses Niveau der Geschlechterparität zu erreichen. Zweitens gehen Genauigkeit und Equity Hand in Hand, was die geschäftlichen Argumente für Geschlechtergerechtigkeit ausmacht. Lendingkart konzentriert sich darauf, sein Kreditbewertungsmodell so genau wie möglich zu gestalten, und ein Ergebnis dieser Genauigkeit ist die Geschlechterparität. Für Kreditgeber gibt es additionally einen doppelten Vorteil: bessere Entscheidungen führen zu besseren und vielfältigeren Kunden.
Lendingkart erklärt: „Wir trainieren aktiv unser Kreditbewertungsmodell, um so genau wie möglich zu sein. Die Betonung der Genauigkeit hat sich auch in Equity in den wichtigsten und wirkungsvollsten Dimensionen niedergeschlagen. Wir sind stolz auf die Artwork und Weise, wie unser Kreditbewertungsmodell weibliche Bewerber mit der gleichen Rücksichtnahme behandelt wie männliche Bewerber.“
Die Voreingenommenheitsprüfung baut auf der jüngsten Studie von Ladies's World Banking auf: Algorithmische Verzerrung, finanzielle Inklusion und Geschlechtdas Einblicke darüber bietet, wo Vorurteile in der KI entstehen, wie sie verstärkt werden und inwieweit sie sich gegen Frauen auswirken. Bei der Voreingenommenheitsprüfung wurden fortschrittliche statistische Techniken und eine Ablehnungsanalyse auf nicht identifizierte Informationen über Kreditnehmer eingesetzt und es kam zu folgendem Ergebnis:
- Im Durchschnitt battle die Wahrscheinlichkeit, dass Frauen einen Kredit bewilligten, etwa gleich hoch wie bei Männern.
- Der Kreditbewertungsalgorithmus ergab für Männer und Frauen ähnliche Bewertungen.
- Das Geschlecht hatte nahezu keinen Einfluss auf die Kreditbedingungen, einschließlich der Kredithöhe und des Zinssatzes.
- Männliche und weibliche Kunden von Lendingkart hatten die gleiche Rückzahlungsrate, anders als der Marktdurchschnitt, bei dem männliche Kunden quick doppelt so viele notleidende Vermögenswerte (NPA) ausmachen wie Frauen (7 Prozent NPA gegenüber 4 Prozent NPA).
Abgesehen von moralischen, ethischen oder „CSR“-Diskussionen lügen die Finanzzahlen nicht. Geschlechtervoreingenommenheit ist ein wirtschaftlicher Anker und ein Geschäftshemmnis. Warum schließt die Finanzindustrie Frauen weiterhin aus und ignoriert sie? Ein übergeordneter Grund ist, dass Kreditgeber ihre eigenen Daten nicht einsehen. Lendingkart hat gezeigt, dass es möglich ist, die Kreditwürdigkeitsbewertung unvoreingenommen zu gestalten. Unser Aufruf an Kreditgeber auf der ganzen Welt besteht daher darin, Ihre Daten nach Geschlecht zu betrachten und Equity in Ihre Algorithmen einzubauen. In unserer Forschungsarbeit geben wir praktische Tipps dazu Algorithmische Verzerrung, finanzielle Inklusion und Geschlecht.
