Lo studio sui prestiti presso i concessionari di automobili in Canada ha anche dimostrato che l’uso dell’intelligenza artificiale e della determinazione dei prezzi centralizzata presso le sedi aziendali potrebbe potenzialmente mitigare i pregiudizi umani e migliorare l’accesso ai prestiti a persone con tassi di approvazione del credito tradizionalmente bassi. A queste persone potrebbe altrimenti essere rifiutato il credito a causa di decisioni non ottimizzate sui prezzi dei prestiti prese dai venditori.

"In sostanza, abbiamo esaminato se i modelli basati sull'analisi fossero più efficaci nel prezzare i prestiti per il cliente medio rispetto ai venditori e abbiamo scoperto che, finché un'azienda ha accesso a dati ricchi sui propri clienti, i modelli di intelligenza artificiale possono individuare la sensibilità ai prezzi meglio di quanto possano fare le persone, " ha affermato il dottor Christopher Amaral della School of Management dell'Università.

"Molte aziende dispongono di tali dati ma non li utilizzano al meglio. Ma il passaggio a prezzi discriminatori o personalizzati da parte dell'intelligenza artificiale ha il potenziale per aumentare significativamente i profitti. Altrettanto importante, potrebbe aprire la possibilità di concedere prestiti a persone che hanno faticato a ottenere credito. in passato perché gli approcci basati sull'analisi possono individuare i prezzi che funzioneranno per loro e anche salvaguardare un equilibrio tra profitto e rischio per un finanziatore," ha affermato il Dott. Amaral.

Lo studio, "L'impatto dei prezzi discriminatori basati sul rischio del cliente:un'indagine empirica utilizzando prestiti indiretti attraverso reti di vendita al dettaglio", ha dimostrato che l'utilizzo di prezzi basati sull'analisi basata sul rischio del cliente e l'ottimizzazione delle commissioni dei venditori potrebbe aumentare i profitti del 34%.

Il coautore dello studio, il dottor Ceren Kolsarici della Smith School of Business della Queen's University in Canada, ha osservato che i prezzi discriminatori, ad esempio fissare il prezzo di un prestito in base al punteggio di credito del cliente, non erano legali in tutti i paesi e che molti le nazioni specificarono che i prestiti dovevano essere offerti allo stesso prezzo a qualsiasi consumatore.

"Inoltre, molte istituzioni finanziarie sono state caute nell'adottare l'intelligenza artificiale e prezzi discriminatori, forse a causa dei timori di una reazione negativa dei clienti rispetto ai pregiudizi dell'intelligenza artificiale, che è un fenomeno ben documentato. Tuttavia, direi che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale basata su Il machine learning ben compreso e trasparente, piuttosto che la delega dei prezzi da parte della forza vendita, e i dati "puliti" che escludono dati demografici come età, sesso o razza, hanno il potenziale per mitigare i pregiudizi umani e dell'intelligenza artificiale in tali decisioni," ha affermato.

Il dottor Amaral ha affermato che lo studio, nel tentativo di ridurre i pregiudizi, si è concentrato su fattori quali i punteggi del credito al consumo, i rapporti prestito/valore, i tipi di veicolo finanziati e il prezzo del veicolo. Inoltre, si basava su un cliente medio, con un punteggio di credito ragionevole e non con rating estremi.

Lo studio si è concentrato sul business dei prestiti automobilistici, ma il dottor Amaral ha affermato che i risultati potrebbero applicarsi a qualsiasi prestito in cui sia coinvolto un bene, come gli elettrodomestici.

"Tuttavia, l'implementazione in settori in cui le relazioni personali sono fondamentali per le transazioni e la determinazione dei prezzi, come il business-to-business, probabilmente porterebbe vantaggi più limitati", ha affermato.