女性は、米国の中小企業全体の成長率を上回る速度でビジネスを構築しています。
最近の2つのレポート、SCOREレポート、メインストリートのメガホン：女性の起業家精神 、およびファンドボックスレポート、 What If：Designing Fair＆Equal Financial Access for Women 、どちらも女性の起業家精神の状態をさまざまな角度から調べて、女性のビジネスと、女性が私たちの経済全体にどのように関係しているかについての理解を深めます。
どちらのレポートも、何十年にもわたる課題を克服しながら成功を収めようと駆り立てられた野心的な女性の物語です。そして、両方のレポートは、女性の将来の成功に寄与する要因についてのいくつかの興味深い結論を示しています。特に、Fundboxレポートは、テクノロジーの進歩が最終的にこれらの永続的な問題のいくつかを終わらせる可能性があることを示しています。
女性が経済全体に大きな影響を与えていることは間違いありません。 1つのレポートによると 、アメリカの女性が所有する企業は約900万人を雇用し、1.6兆ドル以上の収益を生み出しています。
しかし、女性のビジネスは成長しているものの、総収入と雇用数では依然として男性のビジネスに遅れをとっています。 SCOREレポート 女性の起業家精神については、重要な質問を投げかけています。女性が所有する企業の数、規模、収益が増加しており、それらの企業が長寿を示している場合、なぜ女性は全体的な収益と雇用の点で男性の企業に遅れをとっているのですか。 ？
SCOREのデータは、米国の20,000の中小企業経営者の調査に基づいており、女性の事業主の62％（男性の69％に対して）が主要な収入源を事業に依存していることを示しています。 「[これは]女性が所有するビジネスはカジュアルな趣味以上のものであることを示唆している」と報告書は指摘し、女性は「サイド」または「ホビー」ビジネスのみを開くという潜在的な議論を却下している。
女性は一般的に、ビジネスの構築と拡大に必要なクレジットにアクセスすることに関して、依然として重大な障害に直面しています。複数の研究は、資金を得ることに関して女性がギャップに直面していることを示しています。 2014年の米国によると、女性の事業主は男性と同様の割合で申請しますが、女性が所有する事業の39％のみが従来の銀行ローンを利用していました。上院報告 。これは、従来の銀行融資を受けた男性経営の企業の52％と比較されます。
グループとしての女性のビジネスが依然として男性主導のビジネスに遅れをとっているように見える理由を説明するのに役立つ可能性のあるいくつかの理由があります。
第一に、ジェンダーのステレオタイプと無意識のジェンダーバイアスの両方の形で、ジェンダー差別が続いています。 「もしも」ジェンダー信用ギャップに関する最近の報告 は、1980年代から現在までの複数の研究を引用しており、職場で前進しようとしたり、伝統的なローンやベンチャーキャピタル投資を求めたりするときに女性に悪影響を与えるステレオタイプの存在を示しています。明白なレベルと無意識のレベルの両方で、ジェンダーの固定観念は、女性の能力と資金調達の承認を受ける能力の認識に悪影響を及ぼした実績があります。
考慮すべき2番目の主要な要因は、男女の賃金格差です。平等賃金法は50年以上前のものですが、女性の賃金はまだ男性の賃金に追いついていないのです。 全国女性司法センターによると 、フルタイムで働く白人女性は依然として男性よりも収入が少なく、有色の女性の場合、ギャップはさらに大きくなります。
これにより、3番目の大きな要素であるFICO、つまりクレジットスコアが得られます。
貸し手がビジネスの信用度を評価するときに、安定した収益、富の蓄積、および資産を見たいと望んでいることは、大きな啓示ではありません。これらの要因は、信用履歴の年齢、および使用されたクレジットの平均量とともに、すべて主要なクレジットビューローがクレジットスコアを作成する方法に影響します。
より多くのお金を稼ぐと、富と資産を蓄積しやすくなります。また、FICOスコアを最大化するために、推奨される30％のクレジット使用率の範囲内にとどまるのも簡単です。あなたがより少ないお金を稼ぐならば、あなたは責任を持ってあなたの信用を使うかもしれません、そしてあなたは成功した独立したビジネスを成長させることに全額を戻すかもしれません。ただし、利用可能なクレジットを使いすぎると、スコアに悪影響を及ぼします。このスコアには、SBAローンや大手銀行からのあらゆる種類のタームローンなど、ほとんどの種類の従来の融資を探している場合に、クレジット申請を行ったり破ったりする力があります。
意欲的で成功した起業家精神にあふれた女性でさえ、構造的な偏見などの障害を考慮に入れて、ビジネスの成功を微妙な形で反映できないクレジットスコアで、この罠に陥ることがあります。
幸いなことに、女性にとって、そして資本へのより簡単なアクセスを求めているすべてのサービスの行き届いていないビジネスオーナーにとって、状況は変化しています。機械学習やクラウドコンピューティングなどの技術革新は、すでに金融サービスやクレジットアクセスに多大な影響を与えています。
利用可能なコンピューティング能力とオンラインワークフローの急速な拡大により、現在、クラウドで利用可能な大量のビジネス、個人、および財務データがあります。この情報の多くは数十年前に存在していましたが、さまざまな場所に分散していて、アクセスが難しく、すべてがオンラインであるとは限りませんでした。今日、金融テクノロジー（fintech）企業（ビジネスクレジットスペースのFundbox、学生ローンスペースのEarnest、住宅ローンスペースのRocket Mortgageなど）は、このデータの多くを収集して分析するための機械学習モデルを開発しています。人間のアンダーライターがレビューすることは可能でしょう。機械学習により、金融会社は特定のビジネスのパフォーマンスについて、ますます微妙な違いをすばやく把握できます。
多数のデータセットに基づいて構築された、リスク評価に対するこの技術的に有効なアプローチの結果は、より多くの企業がより迅速に、必要なときに資金調達の承認を受けることができるということです。
テクノロジーは、歴史的に十分なサービスを受けていないグループが直面する課題のすべてを解決するものではなく、性別による偏見や否定的な固定観念などの問題を単独で解決することはできません。ただし、機械学習などの金融テクノロジーの思慮深いアプリケーションは、すべての中小企業の所有者にとって、クレジットへのアクセスをより速く、より微妙で、より公平にする方法として、すでに有望です。
