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CFPB:鼓勵替代信用評分系統創新發展

監管 高旭 · 未央網 2019-08-07

關鍵詞:cfpb發展信用評分創新

目前,CFPB正在對其不采取行動函、試用信息披露項目和産品監管沙盒政策進行審核複議。

近些年來,随着“替代數據”的廣泛應用,以及計算機算法和機器學習的深入普及,不少美國消費者獲得了一種區别于傳統系統的信用評分方式,這在某些情況下能夠幫助他們從其他角度展示還款能力等信息,降低獲得信貸的難度和成本。
 

2017年,美國消費者金融保護局(Consumer Financial Protectoion Bureau,後文簡稱CFPB)發布了有關“在信貸過程中使用替代數據和建模技術的信息請求”。這份信息請求(Request for Information)指出,雖然替代數據和計算模型能夠為消費者帶來不少潛在益處,但是其背後也存在一定的風險。相關機構就上述請求進行了回複,内容涉及替代數據的具體使用形式、預期相關的潛在積極消極後果以及特定法律法規的應用等。随後CFPB表示,可能會在未來鼓勵負責任的替代數據使用,減少不必要的發展壁壘。
 

Upstart Network Inc.是一個美國在線平台,通過傳統數據、替代數據和機器學習将結合的方式,進行信貸承銷和定價。
 

2017年晚些時候,CFPB向Upstart Network Inc.發送了不采取行動函(No-Action Letter,簡稱NAL),并在其中援引了《平等信用機會法》(Equal Credit Opportunity Act,簡稱ECOA)及其實施條例B相關條款。
 

按照不采取行動函的相關要求,過去22個月裡,Upstart針對消費者面臨的風險、替代數據和機器學習的實際影響、傳統與替代承保定價模式的區别等内容進行了測試,希望在信貸獲取難易以及公平性方面得到答案。
 

測試結果顯示,在所有參與測試的不同種族、性别和年齡段人群中,替代數據信用評分模型都有效提升了信貸審批通過率,同時也降低了貸款人的年利率(大約為16%)。
 

比如,替代數據模型的整體審批通過率要比傳統模型高27%,而25歲以下申請人的獲批率則要高出32%,年收入低于5萬美元的申請人獲批率也要高出13%。
 

據CFPB統計,目前全美共有2600萬人屬于“信用隐形”,也就是說在全國性消費者報告記錄中沒有信用記錄,另有1900萬人的信用記錄已經過時或者不足以在現有評分模型中獲得信用評分。而沒有足夠的信用記錄可能會增加消費者獲得信貸的難度和成本。CFPB鼓勵各相關機構開發創新公平的信用評分模型,幫助信用隐形和信用不足人群減低貸款申請難度,同時積極進行合規管理。
 

同時,CFPB仍将緻力于利用《多德·弗蘭克法案》提供的各類監管工具,解決好美國信貸市場面臨的各類問題,推動信貸市場健康發展。目前,CFPB正在對其不采取行動函、試用信息披露項目和産品監管沙盒政策進行審核複議。


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