KI-gestützte Lösungen: Wie Migranten in den USA Transportbarrieren überwinden

Das Kreditscoring-System in den USA wird nicht nur in der Banken- und Großunternehmensbranche verwendet, sondern bewertet auch die Kreditwürdigkeit jedes Einwohners in allen Aspekten seines täglichen Lebens. Allerdings diskriminiert dieses System auch große Gruppen der Bevölkerung, insbesondere Migranten.

Für Migranten und politische Flüchtlinge ist es extrem herausfordernd, offizielle Beschäftigung ohne die notwendigen rechtlichen Papiere und eine Kreditprüfung in den USA zu finden. Laut Einwanderungsgesetzen dürfen Asylsuchende in den ersten 180 Tagen nach Einreichung ihres Antrags nicht offiziell arbeiten. Diese bürokratische Barriere hat zu einer Zunahme von Niedriglohnarbeit im Lebensmittel-Liefersektor geführt.

Wie viele Migranten in den USA Herausforderungen gegenüberstehen

Laut dem Migration Policy Institute gab es im Jahr 2022 46,2 Millionen legale Migranten in den USA. Es gibt etwa 9 Millionen illegale Einwanderer. New York allein begrüßt jedes Jahr Zehntausende von neuen Ankömmlingen, wobei die Zahlen seit dem Frühjahr 2022 deutlich gestiegen sind, da über 118.000 Migranten, hauptsächlich aus Lateinamerika und der Karibik, die US-Mexiko-Grenze überquerten, laut dem Council of Foreign Relations.

Viele Migranten wenden sich an den Liefersektor, da er unter ihren Umständen mehr Arbeitsmöglichkeiten bietet. Die Popularität dieser Beschäftigung ist während der COVID-19-Pandemie, insbesondere während der strengen Lockdowns, gestiegen.

Warum Migranten Transportbeschränkungen gegenüberstehen

Eine Lieferarbeit in einer großen Stadt ist ohne persönlichen Transport unmöglich. Migranten können aufgrund ihrer fehlenden Kreditgeschichte und notwendigen Dokumente keine Kredite für ein E-Bike oder ähnliche Fahrzeuge aufnehmen, was sie auch daran hindert, ein Moped oder ein Auto anzumelden.

Der Preis für ein elektrisches Fahrrad beginnt bei 2.000 US-Dollar. Während gebrauchte Modelle für etwa die Hälfte des Preises eines neuen Fahrrads erhältlich sind, ist dies immer noch ein erheblicher Betrag für Migranten mit niedrigem Einkommen. Billigere E-Bikes aus China neigen dazu, schnell zu verschleißen und benötigen Reparaturen, die die anfänglichen Kosten übersteigen können.

Das Problem der minderwertigen elektrischen Fahrräder

Ein weiteres Problem mit preisgünstigem Transport ist die minderwertige Lithium-Ionen-Batterie, die in elektrischen Fahrrädern und Scootern verwendet wird, die zu einem führenden Grund für Brände in New York geworden sind. Der Mangel an Regulierung und unterstützender Infrastruktur hat dieses Problem zu einem ernsten öffentlichen Sicherheitsproblem gemacht.

In den ersten zwei Monaten dieses Jahres gab es in New York mehr Brände, die durch batteriebetriebene Fahrzeuge verursacht wurden, als im gesamten Jahr 2019. Dies hat zu strengeren Regulierungen auf dem Markt für elektrische Fahrräder und ihrer Zertifizierung geführt. Der Zugang zu sicherem elektrischem Transport ist zu einem dringenden sozialen Problem geworden.

Wie KI-Technologie dieses Problem angeht

Einige elektrische Fahrrad-Vermietungsdienste für Kurierdienste in den USA zeichnen sich aus. Die meisten Lieferarbeiter sind Einwanderer ohne Kreditgeschichte, was ihren Zugang zu sicherem und erschwinglichem Transport einschränkt. Eine mögliche Lösung besteht darin, ein eigenes Bewertungssystem zu entwickeln, das teuren elektrischen Transport für Kurierdienste zugänglich macht.

Anstatt auf eine Standard-Sozialversicherungsnummer, einen Nachweis der Anschrift und andere traditionelle Identitätsverifizierungsmethoden zu vertrauen, kann eine Zwei-Faktor-Verifizierung eingesetzt werden, die auf folgenden Faktoren basiert:

1. Kundeninformationen aus externen Quellen.
2. Vorhersagen auf der Grundlage von Daten und Verhalten vorheriger Benutzer.

Sobald ein Kunde den Dienst abonniert, bestimmt die Systemanalyse seine Kreditwürdigkeit und ob er wahrscheinlich Zahlungsschwierigkeiten haben wird. Für diese Entwicklung wurden statistische Daten von über 10.000 Personen verwendet, um ein ökonometrisches Modell mit über 50 Datenpunkten zu erstellen.

Der Algorithmus entscheidet, ob der Vermietungsdienst der betreffenden Person zur Verfügung gestellt werden kann und ob eine Kaution erforderlich ist. Im Falle einer Ablehnung bietet der Dienst Alternativen an, wie z. B. die Zusammenarbeit mit einem Kreditpartner oder den Kauf eines Fahrrads. Für genehmigte Kunden bestimmt das System auch den Typ des Angebots: Mietkauf, monatliche oder wöchentliche Miete.

Die Automatisierung dieser Prozesse hat sich als effektiv erwiesen: innerhalb von zwei Jahren wurden weniger als 3 % der Fahrräder von dem Unternehmen gestohlen, das 8.500 Nutzer bedient. Laut Bicycle Habit werden jährlich etwa 15.000 Fahrräder in New York gestohlen.

KI-Technologien zur Analyse von Kunden ohne Kreditscore

Die folgende Darstellung zeigt die Implementierungsstufen der “kein Kreditscore”-Analyse.

Entwicklung eines eigenen Bewertungssystems

Basierend auf der Analyse der Kunden-Datenbank erstellen elektrische Fahrrad-Vermietungsdienste ihre eigenen Bewertungssysteme, um die finanzielle Zuverlässigkeit auf der Grundlage von über 50 Parametern zu bewerten, einschließlich nicht-finanzieller Parameter. Dieses Modell lernt kontinuierlich und passt sich dem Verhalten von aktuellen und vorherigen Kunden an. Parameter können angepasst werden, um komplexere oder vereinfachte Bewertungsbedingungen zu ermöglichen. Dieses Produkt ist für Unternehmen konzipiert, die mit Kunden arbeiten, die den Standard-Satz an rechtlichen Papieren, der normalerweise von Diensten in den USA erforderlich ist, nicht vorlegen können.

Ein einfaches Beispiel für Datenanalyse

Wenn eine Datenbank zeigt, dass ein potenzieller Kunde mehrere Telefonnummern oder Adressen hat, die alle zwei Monate geändert werden, kann dies darauf hindeuten, dass er versucht, Zahlungen zu vermeiden. Dies wird vom System gekennzeichnet, aber die endgültige Entscheidung wird auf der Grundlage zusätzlicher Faktoren getroffen.

Was überprüft das unkonventionelle Bewertungssystem noch?

Ein solches System überprüft auch herkömmliche Finanzindikatoren, wie die Geschichte von Insolvenzen oder Zwangsräumungen. In solchen Fällen werden Faktoren wie die Zeit des Insolvenzverfahrens des Kunden berücksichtigt. Die Entscheidungen werden dann im Einzelfall getroffen.

Wenn ein potenzieller Kunde mehr als 10 verschiedene IP-Adressen hat, deutet dies darauf hin, dass er wahrscheinlich kostenlose oder gemeinsam genutzte Internetverbindungen nutzt. Das System überprüft den Wohnsitz des Kunden und den Zahlungsort anhand der IP-Adresse – wenn sie weit auseinander liegen, besteht ein hohes Risiko von Betrug.

Stripe, ein amerikanisches Online-Zahlungssystem, kann verwendet werden, um zu überprüfen, ob die Zahlungsmethode des Käufers von vorherigen Händlern als betrügerisch gekennzeichnet wurde. Dies hilft, Betrug zu identifizieren, wenn ein Kunde vorgibt, jemand anderes zu sein.

Die Onboarding- und Bewertungsprozesse sind vollständig automatisiert durch Gesichtserkennung und Dokumentenverifizierungstechnologie, um Betrug zu minimieren.

Vereinfachung und Sicherheit für Zielgruppen mit niedrigem Einkommen

Es gibt mehrere Hilfsfunktionen, die in die benutzerdefinierte Software integriert sind:

• Echtzeit-Verfolgung von elektrischen Fahrrädern.
• Deaktivierung von elektronischen Komponenten.
• Alarmsystem und Fernrad-Sperre.
• Automatisierte Warnungen auf der Grundlage der gesammelten Daten über das Fahrrad (z. B. Fahrten in gesperrten Bereichen, unbefugtes Überschreiten von Staatsgrenzen, anhaltendes Fehlen des GPS-Signals).

Die Automatisierung des Bewertungsprozesses erhöht die Umwandlungsrate des Dienstes erheblich, da Kunden im Voraus über die erforderlichen Dokumente und das zu erwartende Verfahren während der Entscheidungsphase informiert werden. Dies ermöglicht es, den gesamten Verifizierungsprozess in nur wenigen Minuten online abzuschließen und Situationen zu vermeiden, in denen jemand unvorbereitet erscheint, entweder weil er notwendige Dokumente vergessen hat oder die erforderliche Kaution nicht leisten kann.

Dank der Automatisierung kann der Dienst sofortige Entscheidungen treffen und den Onboarding-Prozess beschleunigen. Als Ergebnis hat sich die Zeit von der Anmeldung bis zur Übergabe des Fahrzeugs von 60 auf 15 Minuten verkürzt, und das Personal verliert keine Zeit mehr mit denen, die den Onboarding-Prozess nicht bestanden haben.

Andere Technologien, die von Vermietungsdiensten verwendet werden

Diese Technologien werden von allen führenden Vermietungsdiensten in Amerika eingesetzt, einschließlich Whizz, Joco und Zoomo. Die Unterschiede liegen in ihren Anforderungen; zum Beispiel fordert Zoomo eine Identitäts- und Wohnsitzbestätigung als zweites Dokument. Vor kurzem haben sie die Abschaffung von Hintergrundprüfungen angekündigt, ihre Onboarding- und Bewertung verlangen jedoch immer noch manuelle Verarbeitung, bei der Kunden ihre Dokumente per Post einsenden müssen. Whizz und Joco sind in diesem Bereich der Konkurrenz voraus, da sie den Prozess durch die Verwendung von Online-Verifizierungsdiensten automatisiert haben.

Joco mindert das Risiko auf andere Weise, indem es Kunden erlaubt, elektrische Fahrzeuge für sechs Stunden zu nutzen, nach denen das Fahrrad an eine Docking-Station zurückgebracht werden muss, um aufgeladen zu werden. Dies bedeutet, dass die Benutzer es nicht mit nach Hause nehmen können und es eine Zeitbegrenzung gibt.

Zusammenfassung

Technologie vereinfacht nicht nur das Leben, sondern verbessert durch ein unkonventionelles Bewertungsmodell auch die Sicherheit der Nutzung von elektrischen Fahrrädern und geht auf Ungleichheiten unter Lieferarbeitern ein. Daher kann man sagen, dass Technologie eine helfende Hand für Menschen in schwierigen Lebenssituationen bietet – auch für diejenigen ohne Kreditscore.