Abstract

Les femmes à faible revenu n'ont pas accès au crédit de manière disproportionnée dans les pays en développement, souvent parce qu'elles sont moins susceptibles d'avoir des antécédents de crédit, des droits de propriété ou des revenus formels. Des chercheurs s'associent à une banque et à un opérateur d'argent mobile en République dominicaine pour évaluer l'impact des modèles d'évaluation du crédit conçus spécifiquement pour les femmes sur l'accès au crédit.

Question de politique

Les femmes à faible revenu n'ont pas accès au crédit de manière disproportionnée dans les pays en développement, souvent parce qu'elles sont moins susceptibles d'avoir des antécédents de crédit, des droits de propriété et des revenus formels, des intrants courants pour un pointage de crédit. Ces barrières sexospécifiques limitent les activités économiques et les ressources des femmes et peuvent avoir un impact sur leur pouvoir de décision au sein de leur foyer. Traditionnellement, les banques construisent des cotes de crédit en regroupant les données des hommes et des femmes sans tenir pleinement compte de l'influence du genre sur les intrants de ces cotes de crédit. Les modèles standard d'évaluation du crédit peuvent exclure les femmes potentiellement solvables de l'accès au crédit. 

Ces dernières années, les données « non traditionnelles » – provenant des téléphones portables, de l'activité sur les réseaux sociaux et des transactions d'argent mobile – ont permis de nouvelles façons d'évaluer la solvabilité des personnes qui n'avaient historiquement pas accès au crédit formel. Par exemple, l'utilisation des enregistrements détaillés des appels téléphoniques (CDR) pour évaluer la solvabilité peut être une solution potentielle pour élargir l'accès des femmes au crédit et combler l'écart entre les sexes en matière de crédit. Il existe peu de recherches sur l'impact de l'augmentation de l'accès au crédit pour les femmes qui ne seraient pas éligibles au crédit par le dépistage traditionnel. En développant et en évaluant un nouvel algorithme, cette recherche cherche à fournir des preuves sur la manière d'élargir efficacement l'accès au crédit pour les femmes et d'augmenter potentiellement leur autonomisation financière.  

Contexte de l'évaluation

Comme beaucoup de femmes dans d'autres pays en développement, les femmes à faible revenu de la République dominicaine sont confrontées à divers obstacles sexospécifiques pour accéder au crédit formel. Par exemple, parmi les couples mariés en République dominicaine, le mari est légalement reconnu comme le chef de famille et a la propriété exclusive des biens familiaux. Ce type de loi empêche les femmes d'établir des antécédents de crédit, ce qui limite leur accès aux actifs productifs et au crédit en cas d'urgence.

Détails de l'intervention

Des chercheurs s'associent à l'Asociación La Nacional de Ahorros y Préstamos, une grande banque et un opérateur d'argent mobile pour élaborer un modèle d'évaluation du crédit spécifique aux femmes et évaluer son impact sur l'accès des femmes au crédit et d'autres résultats tels que le contrôle des actifs, le travail l'activité, la dynamique du ménage, la violence conjugale, la capacité à faire face au risque et le bien-être.  

L'équipe de recherche utilise 19,000 XNUMX autorisations client pour les données CDR de l'opérateur d'argent mobile et les données client existantes de l'Asociación La Nacional de Ahorros y Préstamos sur les historiques de paiement de factures pour créer un modèle d'apprentissage automatique, qui intègre uniquement les données des femmes, qui prédira la solvabilité et générer des cotes de crédit. Les chercheurs utiliseront ce nouvel algorithme pour mener une évaluation randomisée qui évaluera si les femmes rejetées par les modèles standard de notation du crédit bénéficieraient de l'accès au crédit et comment les avantages de l'accès aux différents modèles se comparent. Les résultats seront mesurés six mois après que le client a demandé et reçu ou non le crédit.

Pour mener l'évaluation, Les femmes candidates au produit de crédit se verront d'abord attribuer une note de crédit selon les deux modèles de notation de crédit (standard et spécifique aux femmes), ce qui donnera quatre groupes :  

1. Les femmes qui pourraient recevoir un crédit selon les deux modèles de notation du crédit (les femmes de ce groupe recevront un crédit mais ne seront pas incluses dans l'évaluation aléatoire)
2. Femmes qui pourraient recevoir un crédit dans le cadre du modèle spécifique aux femmes uniquement
3. Femmes qui ne pouvaient recevoir de crédit que dans le cadre du modèle standard
4. Femmes qui ne reçoivent de crédit dans aucun des deux modèles (ces femmes seront également exclues de l'évaluation aléatoire)

Les chercheurs assigneront ensuite au hasard les femmes des groupes deux et trois pour qu'elles aient ou non accès au produit de crédit. Cette conception permettra à l'équipe de recherche de mesurer si les femmes qui auraient été rejetées par les modèles traditionnels d'évaluation du crédit ont bénéficié du crédit. L'équipe de recherche évaluera également si la mise en œuvre du modèle spécifique aux femmes désavantage les femmes qui n'auraient été approuvées qu'en vertu du modèle standard.

Résultats et enseignements politiques

Etude en cours, résultats à venir