多くの国々(カナダやEU諸国など)では一般的な慣行として性別情報を収集し、さらにはそれをMLアルゴリズムにも使う(シンガポールなど)。

性別データを含めることで、差別は著しく減少する。その差は2.8倍にも上るのだ。MLアルゴリズムは性別データにアクセスできない場合、女性の債務不履行率を実際の数値よりも過大に予測する一方、男性に関しては正確に予測する。

MLアルゴリズムに性別データを加えると、この問題は是正され、債務不履行を起こす男性と女性に関する予測の精度の差は縮まる。加えて、性別データの使用によって収益性も平均8%増加する。

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