Fintech and Gender Discrimination(金融科技与性别歧视)

时间:2021-09-15         阅读:

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第5862

主题:Fintech and Gender Discrimination(金融科技与性别歧视)

主讲人:香港中文大学(深圳) 张博辉教授

主持人:西南财经大学经济与管理研究院 牛耕副教授

时间:2021年9月24日(周五)上午10:00—11:30

举办地点:腾讯会议(会议ID:684 970 616)

主办单位:经济与管理研究院 科研处

主讲人简介

张博辉教授现任香港中文大学(深圳)经管学院执行副院长、校长讲座教授。张教授还兼任深圳高等金融研究院金融科技与社会金融研究中心主任、数据科学理学硕士项目主任、深圳市大数据研究院理事。张教授担任广东省深圳市决策咨询委员会专家、山东省淄博市决策咨询委员会专家委员。张教授曾于澳大利亚新南威尔士大学商学院任职终身正教授、国际金融中心副主任。张教授开展多个方向的研究,包括金融科技、可持续金融、信息媒介对资本市场的影响、中国和外国资本市场。他的研究成果多次发表在国际顶尖学术期刊上。张教授分别于2016年获得澳大利亚国家社会科学院授予的青年研究学者奖章和在2010年获得新南威尔士大学授予的青年研究学者奖章。他曾主持多项澳大利亚国家研究委员会基金项目、新南威尔士大学澳洲商学院研究基金、和参与中国国家自然科学基金面上项目。他现担任亚洲金融学会的副主席。

内容简介

Using data from a lending platform that switched from a human-based to a machine-learning based system, we find that FinTech enables lenders to price discriminate as the machine learning algorithms allow the platform to better decipher borrower preferences. Specifically, the platform assigned higher interest rates and better credit ratings to less price-sensitive female borrowers after the switch. The results are not driven by changes in borrower credit risk or lender preferences. Instead, the behavior is consistent with the platform trying to maximizing origination and servicing fees using price discrimination.

基于某一网络借贷平台利用机器学习替代人工决策这一转变前后的数据,我们发现,由于机器学习算法可以更好地捕捉借款人的偏好,金融科技助长了放款方的歧视性定价行为。具体而言,在转为依赖机器学习之后,针对价格敏感度较低的女性借款人,该借贷平台索取了更高的借款利息,同时给与了借款人更好的信用评分。这一现象并非来源于借款人信用风险或者放款方偏好的改变,而是反映了借贷平台利用歧视性定价最大化中介和服务费用的策略。