Finanztechnologie (FinTech) – Innovation bei der Bereitstellung von Finanzdienstleistungen und -produkten – erfreut sich wachsender Beliebtheit und erweitert den Zugang zu Finanzmitteln für Millionen von Menschen. Doch obwohl die Förderung einer inklusiven Finanzierung zur Beschleunigung des Wirtschaftswachstums und der finanziellen Nachhaltigkeit als eine gute Idee angesehen wird, gibt es Herausforderungen beim Ausgleich der sozioökonomischen Kompromisse.
In einer neuen Studie wollten Forscher herausfinden, wie Daten von Smartphones und sozialen Medien die finanzielle Ungleichheit verringern und gleichzeitig die Rentabilität des Unternehmens bei der Bewertung des finanziellen Kreditrisikos erhalten können. Die Studie ergab, dass die Risikobewertung über die Smartphones der Kreditantragsteller effektiver war als die Nutzung von Social-Media-Daten zur Verbesserung der finanziellen Inklusion und der Unternehmensrentabilität.
Die Studie wurde von Forschern der Carnegie Mellon University (CMU), der Arizona State University (ASU) und der Peking University durchgeführt. Es erscheint in MIS vierteljährlich.
„Wir haben nur wenige Erkenntnisse darüber, wie Finanzinstitute den Kompromiss zwischen Rentabilität und Gleichheit ausbalancieren sollten“, erklärt Beibei Li, außerordentlicher Professor für IT und Management am Heinz College der CMU, der die Studie mitverfasst hat. „Alternative Daten ermöglichen ein umfassenderes Verständnis einzelner Attribute, einschließlich solcher, die in herkömmlichen Modellen möglicherweise unbemerkt bleiben.“
FinTech bietet Menschen mit geringem Einkommen und Unternehmern, die Schwierigkeiten haben, finanzielle Unterstützung von traditionellen Institutionen zu erhalten, Mikrokredite an. Mithilfe von FinTech sammeln Mikrokreditunternehmen Informationen aus nicht-traditionellen Quellen über die Kreditwürdigkeit von Nutzern, insbesondere von Nutzern mit geringer oder keiner Bonitätshistorie, und wenden die Informationen für Big-Data-Analysen an.
Allerdings war es bei diesem Ansatz schwierig, den Kompromiss zwischen finanzieller Inklusion und Rentabilität für Unternehmen zu ermitteln. Da Quellen digitalisierter Verhaltensdaten von Verbrauchern (auch alternative Daten genannt) von mobilen Geräten immer allgegenwärtiger werden, haben sich Forscher mit einer Mikrokredit-Website in Asien zusammengetan, um mit den Kreditrisiken von Einzelpersonen zu experimentieren. Sie analysierten mehr als 5.200 Kreditanträge von mehr als 5.200 Kreditnehmern.
Anstatt die Bewerber nach dem Zufallsprinzip Untergruppen mit unterschiedlichen Auswahlalgorithmen zuzuordnen, wurden alle Bewerber während des Versuchszeitraums ohne Auswahl für die Anrechnung zugelassen.
Die Forscher sammelten konventionelle Informationen, darunter Merkmale des Kredits, demografische Merkmale der Antragsteller, den Grund für den Kredit und die Kredithistorie des Antragstellers. Sie sammelten auch alternative Daten, darunter Online-Einkaufsaktivitäten der Bewerber, mobile Aktivitätsaufzeichnungen und Social-Media-Aktivitäten.
Sie unterzogen diese Informationen einem maschinellen Lerntrainingsprozess, um die Kreditrisiken einzelner Antragsteller zu ermitteln. Schließlich berechneten sie sowohl die wirtschaftlichen Vorteile der Mikrokredit-Website als auch die Erhöhung der finanziellen Gleichheit.
Die Studie ergab, dass die Verwendung herkömmlicher Merkmale Bewerber mit höherem Einkommen und höherer Bildung aus wirtschaftlich entwickelten Gebieten begünstigte. Die Nutzung alternativer Daten aus der Smartphone-Nutzung und sozialen Medien erfasste eher einkommensschwache und weniger gebildete Kreditantragsteller aus weniger entwickelten geografischen Gebieten, historisch benachteiligten Bevölkerungsgruppen, die weitgehend vernachlässigt wurden.
Die Studie ergab, dass die Profilierung des finanziellen Risikos der Benutzer mithilfe von Smartphone-Aktivitäten 1,3-mal wirksamer bei der Verbesserung der finanziellen Inklusion war als die Verwendung von Social-Media-Informationen (23 % besser gegenüber 18 % besser). Ebenso war die Nutzung von Smartphones bei der Verbesserung der Unternehmensrentabilität fast 1,3-mal effektiver als die Nutzung von Social-Media-Informationen (42 % besser gegenüber 33 %).
Die Verwendung alternativer Daten, insbesondere der Smartphone-Aktivitäten der Benutzer, zeigte nicht nur eine höhere Allgegenwart, sondern schien auch unabhängiger zu sein als die Verwendung herkömmlicher sensibler demografischer Attribute.
„Unsere Studie ist die erste, die den wirtschaftlichen Wert alternativer Daten untersucht“, sagt Tian Lu, Assistenzprofessor für Informationssysteme an der Carey School of Business der ASU, der die Studie leitete. „Und es ist eines der ersten, das verschiedene Arten alternativer Daten identifiziert, die zur Verbesserung der finanziellen Inklusion in der Mikrokreditbranche beitragen.“
„Mit unserem Ansatz können Mikrokreditunternehmen kostengünstige Lösungen einführen, die auf einfacheren Umsetzungsmöglichkeiten basieren“, erklärt Yingjie Zhang, Assistenzprofessorin für Marketing an der Guanghua School of Management der Peking-Universität und Mitautorin der Studie. „Zum Beispiel kann die Einbeziehung alternativer Daten den potenziellen wirtschaftlichen Verlust, der durch die Verzerrung von Trainingsstichproben verursacht wird, ausgleichen und zu erheblichen Umsatzverbesserungen führen.“
Als Einschränkung der Studie weisen die Autoren darauf hin, dass sie während der Kreditantragsphase nur Zugriff auf die digitalisierten Nutzerverhaltensdaten von Einzelpersonen hatten, sodass sie deren Rückzahlungsverhalten nicht vorhersagen konnten. Darüber hinaus basierte das experimentelle Design der Studie auf festen Zinssätzen, die nicht mit dem Kreditrisiko, der Anzahl der Anträge oder anderen Faktoren variierten, die die Rentabilitätsschätzungen hätten beeinflussen können.
Mehr Informationen:
Profit vs. Gleichheit? Der Fall der finanziellen Risikobewertung und eine neue Perspektive auf alternative Daten, MIS vierteljährlich (2023). DOI: 10.25300/MISQ/2023/17330. misq.umn.edu/profit-vs-equalit … alternative-data.html