Debiasing Alternative Data in Credit Underwriting Using Causal Inference

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内容提要

本研究探讨了替代数据在信贷核保中可能引发的偏见,特别是对受保护群体的影响。通过结合因果推断与监督机器学习,提出了一种新方法,旨在消除这些偏见,提高不同种族群体的模型准确性,确保无歧视。

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