))
Algorithm Integrity Matters: for Financial Services leaders, to enhance fairness and accuracy in data processing
«
»
Article 7. Postcodes: Hidden Proxies for Protected Attributes
Manage episode 441658125 series 3594717
Вміст надано Risk Insights: Yusuf Moolla. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Risk Insights: Yusuf Moolla або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Spoken (by a human) version of this article.
In a previous article, we discussed algorithmic fairness, and how seemingly neutral data points can become proxies for protected attributes.
In this article, we'll explore a concrete example of a proxy used in insurance and banking algorithms: postcodes.
We've used Australian terminology and data. But the concept will apply to most countries.
Using Australian Bureau of Statistics (ABS) Census data, it aims to demonstrate how postcodes can serve as hidden proxies for gender, disability status and citizenship.
About this podcast
A podcast for Financial Services leaders, where we discuss fairness and accuracy in the use of data, algorithms, and AI.
Hosted by Yusuf Moolla.
Produced by Risk Insights (riskinsights.com.au).
27 епізодів
Поширити
