Новое исследование из Бизнес-школы Кингс при Лондонском университете Королевы и Совете Федеральной резервной системы показывает, что большинство увеличений кредитных лимитов автоматизировано и направлено на заёмщиков, уже имеющих долги.
По мере того как покупатели в Соединённых Штатах готовятся к самому крупному дню трат в году, новое исследование из Бизнес-школы Кингс и Совета Федеральной резервной системы показывает, что большинство увеличений кредитных лимитов не запрашиваются потребителями, а автоматически применяются алгоритмами банков, часто для заёмщиков, уже имеющих долги.
Исследование под названием «Автоматизированное увеличение кредитных лимитов и благосостояние потребителей» (Automated Credit Limit Increases and Consumer Welfare) показывает, что примерно четыре из пяти увеличений кредитных лимитов в Соединённых Штатах инициируются банками, а не потребителями. Эти автоматические увеличения теперь составляют более 40 миллиардов долларов дополнительного доступного кредита каждый квартал, большая часть которого предоставляется клиентам, которые уже имеют непогашенные остатки.
Заёмщики в ответ увеличивают свои возобновляемые остатки примерно на 30%, что говорит о том, что алгоритмическое принятие решений является основным, но в значительной степени скрытым фактором роста задолженности домохозяйств.
Исследование опубликовано в журнале Finance and Economics Discussion Series.
Исследование также показывает, что банки значительно чаще повышают лимиты для заёмщиков, которые уже должны деньги. Около трети всех неоплаченных остатков по кредитным картам в Соединённых Штатах — суммы, которые люди переносят из месяца в месяц — существуют только благодаря увеличению кредитных лимитов после открытия карты, этот показатель возрастает до 60% среди заёмщиков с более низкими кредитными баллами.
Банки, которые чаще всего упоминают об использовании искусственного интеллекта и инструментов машинного обучения в своих официальных финансовых отчётах, также с наибольшей вероятностью используют автоматизированные системы для повышения кредитных лимитов своих клиентов.
Авторы использовали модель расходов и заимствований домохозяйств для проверки подходов к политике, подобных тем, что действуют в Соединённом Королевстве, где банки не могут повышать кредитные лимиты для задолжавших клиентов без их согласия, и в Канаде, где банки обязаны получать согласие потребителя на любое увеличение кредитного лимита.
Они обнаружили, что принятие аналогичных мер безопасности в Соединённых Штатах улучшило бы общее благосостояние потребителей примерно на 1% и снизило бы остатки по возобновляемым кредитам, а также долю доходов, направляемую на выплату процентов, лишь незначительно ограничив доступность кредита. ЕС планирует внедрить аналогичные правила в следующем году.
В документе используются подробные регуляторные микроданные, охватывающие более 70% рынка кредитных карт США, представленные в рамках системы оценки капитала и стресс-тестирования Федеральной резервной системы. В нём впервые количественно оценено влияние на благосостояние автоматизированного увеличения кредитных лимитов и потенциальные выгоды от усиления надзора за защитой потребителей.
Доктор Агнес Ковач из Бизнес-школы Кингс при Лондонском университете Королевы сказала: «Банки используют всё более сложные модели для прогнозирования того, какие клиенты будут занимать больше, если их лимит будет повышен. Для многих это означает автоматическое увеличение, которого они никогда не просили и могут не до конца понимать».
«Автоматизированное увеличение кредитных лимитов может расширить доступ к кредитам и помочь домохозяйствам сгладить потребление. Но наши выводы показывают, что, когда алгоритмы нацелены на заёмщиков, уже имеющих долги, результатом часто становятся более высокие займы и большая финансовая уязвимость».
«Наша модель предполагает, что умеренное регулирование, такое как требование согласия или ограничение увеличения лимитов для задолжавших клиентов, может улучшить благосостояние многих домохозяйств, лишь незначительно ограничивая доступ к кредитам. Это пример того, как хорошо продуманная политика может направлять использование принятия решений на основе данных в финансах».
Предоставлено:
[King’s College London](https://phys.org/partners/king-s-college-london/)