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美国信用社会与监控之危

时间:2019-08-12
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导语:高官方价格昂贵,下至典当,两者都“享受”,是相同的评价标准或算法。在20世纪70年代,面对激烈的批评,行业的反驳更符合“歧视”的定义,而不是尊重现实和“调整数据”方法来调整特定群体的信贷权重。

算法和学分目前是热门词汇。如何对待算法逐渐占据现代社会的关键点,如何从伦理学的角度来看待算法,相应主题的论证可以描述为不断变化。建立信用信息系统和建立信用社会都是正确的方向。当两者“强烈团结”时,未来的未来前景将会非常“两极分化”。乐观主义者说,先进算法运作的信用体系不仅可以引导个人获得最佳,而且可以引导经济引擎的最佳“润滑剂”;悲观主义者担心相应的算法不够公平,或者不够透明,甚至不完全受到监控。手段。

这些问题并不新鲜,他们实际上是“老熟人”。该书于2017年出版《予以贷款:美国消费者监视和金融身份史》(信誉为: AHistoryofConsumerSurveillanceandFinancialIdentityin已经达到标准,而个性的怀疑足以使审批经理“说服死刑。”自20世纪60年代以来,海量数据逐渐“沉浸”了整个行业。信用人员的权威只是开始淡出一点,这个过程肯定不顺利。

当中立化为往事

如果强调行为就像一个老派绅士的风格,信用局的风格在“保持中立”方面也是“老式的”。什么是“保持中立”?一,“不偏不倚”。个人如何行动,组织如何记录,组织如何记录以及如何评估。信用报告机构,但个人和购买者之间的渠道。第二,“保持责任”。诚然,信用局拥有大量有价值的数据,因此熟悉许多个人和许多公司。然而,该机构只提供信贷,而不依靠优势跨越行业边界。

信用报告和营销之间的“明显区别”是上述声明的最佳注脚。在20世纪中叶之前,报纸,电话和电视鼓励人们“购买,购买和购买”业务,以前所未有的方式扩展。营销对数据的渴望是无止境的。积累大量个人数据的信用报告机构自然成为营销人员的大客户。然而,作为当时的行业座右铭:我们(招聘机构)只负责为个人拍摄“X光片”,而不是“X光片”的“诊断”。

债权人从未参与过营销行业。 “缺乏对营销的理解”并不令人信服。事实上,信用信息行业非常了解这类买家的需求。为此,他们选择最具针对性的数据并将其打包出售。不仅如此,而且通过长期合作,该行业一直善于处理各行各业的需求:零售商,银行风险控制,政府机构.每个都是最适合自己目的的信息。从现有证据来看,其自身声誉的保守性,对伙伴关系的珍惜以及对保守态度下新业务成本的恐惧都是更合理的解释。

持续了一百多年的道德规范在20世纪60年代逐渐结束。首先,以合作的形式,然后亲自“结束”,信用报告机构开始为社区搬家公司进行营销。搬家后,新人经常有各种购买要求,热铁的转换率自然令人满意。在掌握相应的营销机会方面,准确掌握许多个人地址和购买力信息的信用机构是非常有利的。很快,从业者就有以下声明:“我们保护借款人免受损失,但现在,我们的主要业务是营销。”在“数据为王”的趋势下,类似的关节逐渐蔓延到其他行业。在初始阶段,信贷机构并不参与贷款业务,数据被复制到纸上并加载到文件中。无论何时银行或保险公司到来,都会取出上述材料,并制作或复制副本。然而,随着信贷行业深入挖掘数据,信贷机构与客户之间的纠缠变得更加复杂。今天的信用机构不仅拍摄“X射线”,还产生诊断结果,甚至提出对策。

持有数据的人是数字经济的制高点。从制高点到四大荒地的“罢工”过程势必引发众多争议。在市场营销和其他行业“进入市场”的信贷行业经常面临“失去中立”和“利益冲突”等批评;同样,几个拥有数十亿个人数据并因此向其他市场传播权力的巨头面临各方的严厉批评,甚至是调查指控。最近在Facebook和亚马逊之间的遭遇是这里的注脚。从这个角度来看,无论是了解信用报告行业的长期“首钢”,还是要解释信用报告行业的逐步“染色”,还是要观察信用报告与下游之间的平衡工业,有“以史为鉴”的一些影响。

当平等掺入歧视

关于“具体的制度安排是否包括歧视”的问题,没有明确的答案。在界定什么构成“歧视”之前,有必要将“平等”定义为基准。但是,结果平等和机会均等不一定等同。 “结果”和“机会”本身也是动荡的概念。基准变得更容易,一方似乎有不可原谅的歧视,这鼓励和扩大了现有的不平等。另一方面,它可能是平等的福音。上述冲突在信用证方面尤为突出。

信用证有一个“黑暗”的面孔。在衡量偿还贷款的能力时,弱势群体难以获得优惠待遇。妇女,穷人,特定族群等,获得“信用差异等”的可能性远远超过其他人。由于出生时无法改变的因素导致分级严重,因此失去了许多机会,本身就是一种邪恶,在性别歧视和种族歧视的行为下存在深刻的集体记忆,因此不能被侵犯。最终,那些无法获得低成本信贷的弱者别无选择,只能喝酒,解渴。它往往是舆论的焦点。

然而,信贷业也有一个“光明”的时刻。信用自古以来就存在。上层阶级贵族的功劳曾经是有意义的,普通人的功劳并没有多大用处。信贷行业已经建立了一个信誉档案,供所有人接受外界的认可。坦率地说,如果信贷行业没有给每个人带来资金,那么弱势群体甚至可能没有机会受到歧视。

这不是信贷业唯一的“光明”时刻。 “中立”和“科学”是促进信贷业平等的另一个因素。在这个“中立”的行业中,个人信息被准确地传输,汇总和提供,内容不会被身份扭曲;在这个“科学”行业中,高级官员的代价是高昂的,而且是典型的两者。“你喜欢的是一种独特的评估标准或算法。在20世纪70年代,面对激烈的批评,行业的反驳更符合“歧视”的定义,而不是尊重现实和“调整数据”方法来调整特定群体的信用权重。

Diablo和Bright之间的碰撞产生了1974年《公平信用报告法》(FairCreditReporting数字替代人力,盈利和中立,不同的待遇,隐私分散,考虑“算法滥用”,“平台中立”,“算法”歧视“和”数据隐私“是目前所有无可争议的热点。这本书的目的是远远超过国家的一般历史书籍。唯一的缺点,也许是当代的一部分略显薄弱,如果新世纪部分写得充分满满,这本书的意义可能会再次被提升。

在当代中国的背景下,原书的意义尤为突出。无论是审查信用体系的构建,还是在更广泛的背景下讨论人工智能的发展和数字经济的发展,本书都可以为讨论提供多方面的指导,尽管许多支持,反对或表达命题,过去的人已经被争论或驳斥过了。

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