חישוב מפלה: הריבית בהלוואות יקרה יותר לאוכלוסיות מיעוטים

בשיתוף מימון ישיר

חוקרים מאוניברסיטת קליפורניה בברקלי, גילו כי אלגוריתמים של דירוג אשראי המשתמשים ב'ביג דאטה', לא טובים יותר מבני אנוש במתן שוויון הזדמנויות כשזה נוגע לשיעורי ריבית למשכנתאות והם מפלים אמריקאים שחורים והיספאנים.

גם חברות ההלוואות המלוות באופן פרונטאלי וגם המקוונות, מרוויחות 11%-17% יותר מאוכלוסיות של מיעוטים, משום שהן גובות שיעורי ריבית גבוהים יותר מלווים אפרו-אמריקאים והיספאנים, כך עולה מהמחקר.

אמריקאים שחורים והיספאנים משלמים 5.6 עד 8.6 נקודות בסיס יותר בשיעור הריבית ברכישת בתים לעומת לבנים או אסיאתיים עם פרופילי אשראי דומים – ללא קשר לשאלה האם ביקשו את ההלוואה בתהליך פרונטאלי או ברשת. על פי נתוני המחקר, ההפרש בתוצאות גורם לכך שאפרו-אמריקנים והיספאנים משלמים יחד בין 250 מיליון לחצי מיליארד דולר יותר על משכנתאות בכל שנה.

"המעבר מבני אנוש לאלגוריתמים אמור להסיר מהמשוואה את הבעיה של אפליה", אומרת אדאיר מורס, פרופסור לפיננסים בבית הספר האס לעסקים בברקלי, שהיתה אחת ממחברי המחקר. "אבל אנחנו מתקדמים לעידן בו אנחנו משתמשים במשתנים לאפליה סטטיסטית של אנשים בתחום ההלוואות".

לדברי פרופ' מורס, "גם אם לאנשים הכותבים את האלגוריתמים יש כוונה ליצור מערכת הוגנת, התוכנות שלהם הן בעלות השפעה מפלה על לוויים בני מיעוטים - במילים אחרות, אפליה במסגרת החוק".

(צילום: shutterstock)

ממצאי המחקר מעלים שאלות סביב העלייה של אפליה סטטיסטית בעידן הטכנולוגיה הפיננסית, והם שופכים אור על הפרות פוטנציאליות נרחבת של חוקי ההלוואה ההוגנת, על פי החוקרים.

הממצאים הופכים להיות משמעותיים אף יותר על רקע המעבר של יותר ויותר אמריקאים לקבלת משכנתא ברשת. קרוב למחצית מ-2,000 מהחברות הגדולות ביותר למתן משכנתאות בארצות הברית מציעות הליך בקשה מקוון לחלוטין.

פרופ' מורס ועמיתיה, ננסי וואלס וריצ'רד סטנטון מבית הספר האס לעסקים ורוברט בארטלט מבית הספר למשפטים של ברקלי, התמקדו בהלוואות לרכישת בתים פרטיים, למשך 30 שנה, בשיעור ריבית קבוע, שהונפקו בין 2008 ל-2015. הם הצליחו לראשונה לחבר את המידע על שיעורי הריבית, תנאי ההלוואה, מיקום הנכס, ההכנסה ודירוגי האשראי עם האפיון המגזרי של הלווה. כל המשכנתאות הוענקו על ידי פאני מיי ופרדי מאק, היוזמות הממומנות על ידי ממשלת ארה"ב, מה שאפשר לחוקים להסיר את סיכון האשראי בתור פקטור בהבדלים בתמחור.

"גם לאחר שקלול דירוגי האשראי, אנחנו רואים השפעות מפלות בשיעורי הריבית בה הלווים לקחו משכנתאות", אומר בארטלט.

החוקרים אומרים כי ההבדלים עשויים לנבוע מכך שהאלגוריתמים המשתמשים בלמידת מכונה וביג דאטה, גובים שיעור ריבית גבוהה יותר ללווים שיש פחות סיכוי שיעשו השוואת מחירים. למשל, האלגוריתמים עשויים לקחת בחשבון את שכונת המגורים של הלווה, תוך ציון העובדה כי מדובר באזורים ללא שירותים פיננסים מתחרים או מאפיינים נוספים כמו בית הספר התיכון או הקולג' בו למדו. הצרכנים שיש להם הכי פחות סיכוי לעשות השוואה, הם גם המיעוטים בארה"ב - אפרו-אמריקנים והיספאניים.

החוקרים תיארו גם שני נתונים חיוביים במחקר. התחרות הגוברת בין הלווים הובילו לפחות אפליה בסיכום הכולל. וכשזה נוגע לקביעה האם לקבל או לדחות הלוואה, מלווים מקוונים לא מפלים נגד מיעוטים - בעוד שהנציגים האנושיים צפויים ב-5% יותר לדחות לווים אפרו-אמריקנים או היספאניים.