聯邦監管機構正計劃更積極地調查金融產品營銷中是否存在歧視。

假設您是一家尋求推銷新信用卡的貸方。 您決定在 MSNBC 上購買廣告，這是一個電視網絡，其收視率約為 70% 的白人和 8% 的西班牙裔（相比之下，美國總人口中有 59% 的白人和 19% 的西班牙裔）。 或者，您決定使用受眾構建器，將不成比例的中年消費者作為目標，排除 62 歲以上的消費者。

這些營銷決策是否公平？

如果您還沒有考慮過這些問題，現在是時候開始了：聯邦監管機構正計劃更積極地調查金融產品的營銷歧視問題。

更重要的是，這種對營銷公平性的高度監管可能會擴展到通常不被視為金融行業一部分的公司，例如外部營銷公司。

2022 年 3 月，消費者金融保護局 (CFPB) 宣布修改其監管程序，現在將審查“金融機構在廣告、定價和其他領域的決策，以確保公司適當地測試和消除非法歧視。”

然後在 6 月，司法部與 Meta 就歧視性使用名為 Lookalike Audience 工具的廣告功能達成和解，該工具允許房東將有色人種排除在查看房產清單之外。 和解要求 Meta 支付《公平住房法》規定的最高罰款。

最後在 8 月，CFPB 發布了一項解釋性規則，警告數字營銷人員在參與金融產品營銷時必須遵守聯邦消費者保護法。

營銷歧視的根源是什麼？

從某種意義上說，營銷本質上是歧視性的。 營銷人員必須確定最有可能購買產品的特定受眾，然後與該受眾進行有效溝通。 為了有效，營銷人員必須將可能購買的人與不能或不會購買的人區分開來。

那麼，如果歧視是營銷的決定性特徵，金融產品營銷人員如何遵守反歧視法呢？

金融服務中通常存在四類潛在的營銷歧視：

  1. 目標受眾偏差：使用種族、性別或年齡等受保護狀態屬性（或代理）定位客戶；
  2. 數字紅線： 將金融服務相關產品的數字營銷僅限於由不允許的人口統計信息定義的群體；
  3. 操舵： 故意引導受保護階層的消費者購買或遠離某些類型的金融產品； 其他
  4. 不公平的報價: 向受保護類別的申請人宣傳更高的價格或其他更苛刻的條款、條件或要求；

如何衡量金融營銷中的歧視？

金融監管機構沒有詳細說明他們將使用哪些測試來評估營銷歧視。 任何測試都伴隨著並發症。 例如，上面描述的 MSNBC 示例可能不足以作為歧視的證據，如果它只是導致人口統計平衡的投資組合的眾多營銷渠道之一。

因此，當監管機構發現貸款結果存在潛在不正當差異的證據時，可能會觸發營銷公平審查——例如，如果貸方的申請人群體不能代表其產品的細分市場，監管機構可能會審查貸方的營銷實踐，看看它們是否以及如何導致問題。

金融機構及其營銷合作夥伴如何測試其廣告和潛在客戶生成中的偏見？

在評估不公平貸款結果的來源時，監管機構通常會尋找“差異的驅動因素”——導致一個群體經歷與另一群體不同的結果的因素，比如貸款批准。

就營銷而言，這些差異源於數據、模型、策略、預算和創意內容的偏差，並且可以體現在營銷計劃的任何範圍、頻率和響應率中。

監管機構可能用來測試金融營銷公平性的具體指標包括：

  • 數據公平：營銷模型的數據輸入預測保護狀態的程度；
  • 目標公平：目標受眾的人口特徵與其他受眾基準的比較，例如貸方產品和服務所服務社區的人口統計、其整體客戶群的人口統計和/或廣告產品當前用戶的人口構成。
  • 目標/到達比率公平：比較目標受眾與目標受眾的人口統計特徵；
  • 頻率比例公平：投放到每個受保護群體的廣告數量；
  • 支出比例公平：每個受保護群體的廣告投放或點擊成本；
  • 響應率公平：每個受保護群體的答复比率；
  • 報價期限差異：每個受保護群體的各種統計數據（平均值、中值、最小值、最大值和西格瑪）的比較；

更深入的營銷公平性分析還可能包括：

  • 差異的驅動因素：確定哪些數據點對受保護群體的結果產生影響；
  • 公平營銷搜索/較少歧視的替代品：對多個營銷活動進行比較，並對受保護群體的預計響應率和公平性之間的相對權衡進行細分；
  • 紅線：低收入和中等收入地區以及多數少數民族地區相對於控制地區的反應比率。

監管機構將如何評估和執行公平營銷還有待觀察。 但是，毫無疑問，公司應該期待對其營銷的加強審查以及對不合理差異的可能嚴厲懲罰。

我如何管理這種新的監管風險？

現在，貸方可以採取的最佳行動是開始測試他們的營銷活動是否存在不必要的差異並尋找減輕差異的方法。

對於儘早採取這一步驟的貸方而言，除了避免監管處罰之外，還有其他好處：公平營銷可以通過吸引新客戶的形式提高盈利能力，並通過向世界展示您對普惠金融的承諾來提升您的品牌。