論文の概要: Algorithmic Tradeoffs in Fair Lending: Profitability, Compliance, and Long-Term Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13469v1
• Date: Thu, 08 May 2025 19:18:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-25 10:52:49.055346
• Title: Algorithmic Tradeoffs in Fair Lending: Profitability, Compliance, and Long-Term Impact
• Title（参考訳）: フェアレンディングにおけるアルゴリズム的トレードオフ:利益性、コンプライアンス、長期的影響
• Authors: Aayam Bansal, Harsh Vardhan Narsaria,
• Abstract要約: 公平な介入が利益率とデフォルトレートにどのように影響するかを定量化します。 我々は、公正貸付が利益を得る特定の経済状況を特定する。 これらの知見は、倫理的配慮とビジネス目的とのバランスをとる貸付アルゴリズムを設計するための実践的なガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As financial institutions increasingly rely on machine learning models to automate lending decisions, concerns about algorithmic fairness have risen. This paper explores the tradeoff between enforcing fairness constraints (such as demographic parity or equal opportunity) and maximizing lender profitability. Through simulations on synthetic data that reflects real-world lending patterns, we quantify how different fairness interventions impact profit margins and default rates. Our results demonstrate that equal opportunity constraints typically impose lower profit costs than demographic parity, but surprisingly, removing protected attributes from the model (fairness through unawareness) outperforms explicit fairness interventions in both fairness and profitability metrics. We further identify the specific economic conditions under which fair lending becomes profitable and analyze the feature-specific drivers of unfairness. These findings offer practical guidance for designing lending algorithms that balance ethical considerations with business objectives.
• Abstract（参考訳）: 金融機関は、融資決定を自動化するために機械学習モデルにますます依存しているため、アルゴリズムの公正性に対する懸念が高まっている。 本稿では、公正な制約(人口格差や平等機会など)を課すことと、貸し手利益率の最大化とのトレードオフを考察する。 実世界の貸出パターンを反映した合成データのシミュレーションを通じて、フェアネスの介入が利益率とデフォルトレートにどのように影響するかを定量化する。 この結果から, 平等機会制約は, 概ね人口比率よりも低い利益コストを課すが, 意外なことに, モデルから保護属性(フェアネスから無意識まで)を除去することで, 公正度と収益性の両方の指標において, 明確なフェアネス介入よりも優れていたことが示唆された。 さらに、公正貸付が利益になる特定の経済状況を特定し、不公平な特徴特化要因を分析する。 これらの知見は、倫理的配慮とビジネス目的とのバランスをとる貸付アルゴリズムを設計するための実践的なガイダンスを提供する。

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