미국의 신용평가 시스템은 은행이나 대기업뿐만 아니라 일상생활의 모든 측면에서 모든 거주자의 신용도를 평가합니다. 그러나 이 시스템은 대규모 인구 집단, 특히 이주민을 차별하기도 합니다.
이민자와 정치적 난민의 경우, 미국에서 필요한 법적 서류와 신용 조사 없이 공식적인 일자리를 찾는 것은 극히 어렵습니다. 이민법에 따르면 망명 신청자는 신청서를 제출한 후 처음 180일 동안 공식적으로 일하는 것이 허용되지 않습니다. 이러한 관료적 장벽으로 인해 음식 배달 부문에서 저임금 노동력이 증가했습니다.
미국에서 얼마나 많은 이민자들이 어려움에 직면하고 있습니까?
2022년 기준 이민정책연구원에서는 4,620만 명 미국 내 합법적 이민자 약 900만명이 서류미비자입니다. 외교협회(Council of Foreign Relations)에 따르면 뉴욕만 해도 매년 수만 명의 새로운 이민자를 맞이하고 있으며, 2022년 봄 이후 그 수가 크게 증가했습니다. 주로 라틴 아메리카와 카리브해 지역에서 온 이민자 118,000명이 미국-멕시코 국경을 넘었습니다.
많은 이민자들이 자신의 상황에 따라 더 많은 일자리 기회를 제공하기 때문에 배달 부문으로 눈을 돌립니다. 이 직업의 인기는 코로나19 팬데믹 기간 동안, 특히 엄격한 봉쇄 기간 동안 급증했습니다.
이민자들이 교통 제한에 직면하는 이유
대도시에서 배달 업무는 개인 교통수단 없이는 불가능합니다. 이민자들은 신용기록이 부족하고 필요한 서류가 부족하여 전기자전거 등을 대출받을 수 없으며, 이로 인해 오토바이나 자동차를 등록할 수도 없습니다.
전기자전거 가격은 2,000달러부터 시작됩니다. 리퍼브 모델은 새 모델 가격의 약 절반 가격으로 구입할 수 있지만, 이는 저소득 이민자들에게는 여전히 상당한 금액입니다. 중국산 저렴한 전기자전거는 빨리 마모되는 경향이 있으며 초기 구입 비용을 초과할 수 있는 수리가 필요할 수 있습니다.
품질이 낮은 전기자전거 문제
저렴한 교통수단이 안고 있는 또 다른 문제는 전기자전거와 스쿠터에 사용되는 규격 이하의 리튬이온 배터리가 뉴욕 화재의 주요 원인이 됐다는 점이다. 규제와 지원 인프라가 부족하여 이 문제가 심각한 공공 안전 문제로 바뀌었습니다.
올해 첫 두 달 동안 뉴욕에서는 2019년 전체보다 배터리 구동 차량으로 인한 화재가 더 많이 발생했습니다. 이로 인해 전기 자전거 시장 및 인증에 대한 규제가 더욱 엄격해졌습니다. 안전한 전기교통수단에 대한 접근성을 보장하는 것이 시급한 사회적 문제가 되었습니다.
AI 기술이 이 문제를 해결하는 방법
미국 택배업체를 위한 일부 전기 자전거 대여 서비스가 눈에 띕니다. 대부분의 배달원은 신용 기록이 없는 이민자이므로 안전하고 저렴한 교통 수단을 이용할 수 없습니다. 한 가지 잠재적인 해결책은 택배기사가 값비싼 전기 운송 수단을 이용할 수 있게 해주는 독점 채점 시스템을 개발하는 것입니다.
표준 사회보장번호, 주소지 증명, 기타 전통적인 신원 확인 방법에 의존하는 대신 다음을 기반으로 하는 2단계 확인을 사용할 수 있습니다.
- 외부 소스의 클라이언트 정보.
- 이전 사용자의 데이터와 행동을 기반으로 예측합니다.
고객이 서비스에 가입하면 시스템 분석을 통해 고객의 신용도와 결제 문제에 직면할 가능성이 있는지 여부가 결정됩니다. 이 개발을 위해 10,000명이 넘는 개인의 통계 데이터를 사용하여 50개 이상의 데이터 포인트가 포함된 계량경제 모델을 만들었습니다.
알고리즘은 해당인에게 렌탈 서비스를 제공할 수 있는지, 보증금이 필요한지 여부를 결정합니다. 거부될 경우 신용 제휴사를 통하거나 자전거를 구입하는 등의 대안을 제시합니다. 승인된 고객의 경우 시스템은 임대, 월별 또는 주간 임대 등 거래 유형도 결정합니다.
이러한 프로세스의 자동화는 효과적인 것으로 입증되었습니다. 8,500명의 사용자에게 서비스를 제공하는 회사에서 2년 동안 3% 미만의 자전거가 도난당했습니다. Bicycle Habit에 따르면 뉴욕에서는 매년 약 15,000대의 자전거가 도난당하고 있습니다.
신용 점수 없이 고객을 분석하는 AI 기술
다음은 “신용 점수 없음” 분석의 구현 단계를 간략하게 설명합니다.
독자적인 채점 시스템 개발
고객 데이터베이스 분석을 기반으로 전기 자전거 대여 회사는 비재무적 매개변수를 포함해 50개 이상의 매개변수를 기반으로 재무 신뢰성을 평가하는 자체 채점 시스템을 만듭니다. 이 모델은 현재 및 과거 고객의 행동에 적응하면서 지속적으로 학습합니다. 매개변수를 조정하여 채점 조건을 더 복잡하거나 단순화할 수 있습니다. 이 제품은 일반적으로 미국 서비스에서 요구하는 표준 법률 서류 세트를 제시할 수 없는 고객과 협력하는 기업을 위해 설계되었습니다.
데이터 분석의 간단한 예
데이터베이스에 잠재 고객이 2개월마다 변경되는 전화번호나 주소가 여러 개 있는 것으로 표시되면 청구서 지불을 피하기 위해 해당 전화번호나 주소를 변경하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이는 시스템에 의해 표시되지만 최종 결정은 추가 요인에 따라 결정됩니다.
파격적인 채점 시스템은 또 무엇을 확인하나요?
이러한 시스템은 파산 이력이나 퇴거 이력 등 기존 재무 지표도 조사합니다. 그러한 경우에는 고객의 파산 절차 시기와 같은 요소를 고려합니다. 그런 다음 결정은 사례별로 이루어집니다.
잠재 고객이 10개 이상의 서로 다른 IP 주소를 가지고 있다면 무료 또는 공유 인터넷을 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 시스템에서는 IP 주소로 고객의 거주지와 결제 위치를 확인하는데, 서로 멀리 떨어져 있으면 사기 가능성이 높습니다.
미국의 온라인 결제 시스템인 스트라이프(Stripe)를 사용하면 구매자의 결제 수단이 이전 소매업체에서 사기로 표시되었는지 확인할 수 있습니다. 이는 고객이 다른 사람인 것처럼 가장하는 경우 사기 행위를 식별하는 데 도움이 됩니다.
온보딩 및 채점 프로세스는 사기를 최소화하기 위해 얼굴 인식 및 문서 확인 기술을 통해 완전히 자동화됩니다.
저소득층 대상을 위한 단순화 및 보안
맞춤형 소프트웨어에는 여러 가지 보조 기능이 통합되어 있습니다.
- 전기자전거의 실시간 추적.
- 전자 부품 비활성화.
- 경보 시스템 및 원격 휠 잠금.
- 자전거에 관해 수집된 데이터(예: 제한 구역 여행, 승인되지 않은 국경 통과, GPS 신호의 장기간 부재)를 기반으로 하는 자동 경고입니다.
채점 프로세스의 자동화는 고객에게 필요한 문서와 의사 결정 단계에서 기대할 사항에 대한 사전 정보를 제공하므로 서비스 전환율을 크게 높입니다. 이를 통해 온라인에서 단 몇 분 만에 전체 확인 절차를 완료할 수 있어 누군가가 필요한 서류를 잊어버렸거나 필요한 보증금을 제공할 수 없는 등 준비 없이 도착하는 상황을 피할 수 있습니다.
자동화 덕분에 서비스는 즉각적인 결정을 내려 온보딩 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 그 결과, 가입부터 차량 인수까지의 시간이 60분에서 15분으로 단축되었으며, 직원은 더 이상 탑승을 통과하지 못한 사람들에게 시간을 낭비하지 않습니다.
렌탈 서비스에 사용되는 기타 기술
이러한 기술은 Whizz, Joco 및 Zoomo를 포함하여 미국의 모든 최고 렌탈 서비스에서 사용됩니다. 차이점은 요구 사항에 있습니다. 예를 들어 Zoomo는 두 번째 문서로 신분증과 거주 증명서를 요청합니다. 최근에는 신원 조사를 폐지한다고 발표했지만 온보딩 및 채점에는 여전히 수동 처리가 필요하므로 고객이 문서를 우편으로 보내야 합니다. Whiz와 Joco는 온라인 검증 제공업체를 사용하여 프로세스를 자동화함으로써 경쟁에서 앞서고 있습니다.
Joco는 고객이 6시간 동안 전기 운송 수단을 이용할 수 있도록 허용함으로써 위험을 다르게 완화하고, 그 후에는 충전을 위해 자전거를 도킹 스테이션으로 반납해야 합니다. 이는 사용자가 집에 가져갈 수 없으며 시간 제한도 있음을 의미합니다.
요약
기술은 삶을 단순화할 뿐만 아니라, 색다른 채점 모델을 통해 전기 자전거 사용의 안전성을 높이고 배달원 간의 불평등을 해결합니다. 따라서 기술은 어려운 생활 상황에 처한 사람들, 심지어 신용 점수가 없는 사람들에게도 도움의 손길을 뻗는다고 할 수 있습니다.
게시물 AI 기반 솔루션: 이민자들이 미국에서 교통 장벽을 극복하는 방법 처음 등장한 Unite.AI.