アンドリュー・リバルコ/iStock
1990年代以降、消費者金融融資は自動化された意思決定プロセスに基づいて行われてきました。しかし、企業にとって、融資の獲得は依然として主に手作業によるプロセスであり、人間による介入が大きな割合を占めています。そのため、人間特有のバイアスが常につきまといます。2019年には、データによって企業の資金調達へのアクセスが民主化され、状況は一変します。その結果、中小企業の成長が加速し、ひいては中小企業が世界経済に大きな影響を与えるでしょう。
公民権法の制定により、保護対象集団が特定の職業に就くこと、信用を得ること、事業を所有すること、土地を購入することを明確に排除することはなくなりました。しかし、企業融資に関しては、非公式な評判のネットワーク（いわゆる選択バイアス）が、融資の可否を左右することがよくあります。例えば、銀行支店長の教会に通ったり、子供のサッカーチームのコーチをしたりしている人は、堅実な投資対象に思えるかもしれません。つまり、非公式で多様性に欠けるソーシャルネットワークが、紹介や推薦のサービスとして機能するということです。人間が誰に融資すべきかを判断する際、貸し手と借り手の間の親密さと親近感は、リスク評価においてしばしば大きな役割を果たします。
人口動態の大きな変化により、あらゆる利用者において金融サービスの多様化と近代化の必要性が加速しています。例えば、ミレニアル世代は労働市場において流動性が高く、ギグエコノミーによる収入を補う柔軟なキャリアを好んでいます。そのため、特に起業を目指す場合、地元のコミュニティローン業者との信頼関係を築くことが難しくなっています。
しかし、地理的な移動はかつてのような信頼の障壁ではなくなりました。中小企業はどこで事業を展開していても、会計自動化サービスのXeroやデジタル決済サービスのZelleといったオンラインサービス、アリババなどのウェブサイト、そしてもちろんソーシャルメディア上の数百万ものデータポイントを通じて信用力を蓄積しています。
このデータにより、本来は客観的な融資基準から人間の推測を排除することが可能になり、ひいては企業が必要とする金融商品（運転資金を含む）へのアクセスが向上します。しかし、依然として慎重さは必要です。すべてのデータが客観的なわけではないからです。
例えば、変動の激しいキャッシュフローは事業の成功を予測する要因となる可能性がありますが、企業が直面する困難がマクロ経済要因とミクロ経済要因の産物であり、州や地方自治体の影響を受けやすい場合、それらの情報に基づいて融資を決定することは、データに埋め込まれた不公正を永続化させることになります。アルゴリズムは、少なくとも当初は、プログラマーがコンピューターに何を評価すべきかを教えることによって設計されます。一方、従来の融資モデルは、民族的、人種的、その他の差別的偏見を永続化・強化する可能性があります。
人間の偏見をアルゴリズムによる決定に置き換えれば、リスク評価を自動化することで、融資を受ける資格のある中小企業に融資が拡大し、資本へのアクセスが拡大するでしょう。中小企業は、その企業が誰であるか、どのような製品を作るか、あるいは顧客プロフィールではなく、客観的な業績データに基づいて評価されるようになります。
アルゴリズムは、詐欺行為の検知、企業の身元確認、そしてソーシャルデータによるオーナーの人柄評価を、すべて数ミリ秒で実行できます。例えば、私の会社であるKabbageは、借り手と直接面談することも、担保を要求することもありません。しかし、顧客基盤の規模（現在、全米で約15万社）にもかかわらず、金利は従来の融資と同程度の12%という低金利を実現しています。これは、従来の銀行や融資方針では見過ごされてきた、確実な返済とリターンを伴う健全な投資リスクを負っていることを意味します。
2019 年には、テクノロジー主導による中小企業の資本アクセスの民主化により、借り手が生活し働くあらゆるコミュニティに新たな機会がもたらされるでしょう。
キャサリン・ペトラリアはKabbageの社長兼共同創設者である。
WIRED World 2019のその他の記事
ニューロンを刺激することでうつ病を治す企業を紹介します
– 電動自転車革命が都市交通を一変させようとしている
– 企業はAIを活用して職場のハラスメントにどのように対処するか
– ブロックチェーンは量子ハッカーから保護する必要がある
WIRED Weekenderニュースレターで毎週土曜日にWIREDのベストセレクションをあなたの受信箱にお届けします
この記事はWIRED UKで最初に公開されました。
