여성들은 미국의 전체 소규모 비즈니스 성장률을 능가하는 속도로 비즈니스를 구축하고 있습니다.
두 가지 최근 보고서, SCORE 보고서, 메인 스트리트의 확성기:여성 기업가 정신 및 Fundbox 보고서, What If:Designing Fair &Equal Financial Access for Women , 둘 다 여성 기업에 대한 이해를 높이고 우리 경제 전체와 관련하여 여성 기업가 정신의 상태를 다양한 각도에서 검토합니다.
두 보고서 모두 수십 년의 도전을 극복하면서 성공을 향한 야심 찬 여성들의 이야기를 전합니다. 그리고 두 보고서 모두 여성의 미래 성공에 기여하는 요인에 대한 몇 가지 흥미로운 결론을 보여줍니다. 특히, Fundbox 보고서는 기술의 발전이 마침내 이러한 지속적인 문제 중 일부를 끝내도록 이끌 수 있음을 나타냅니다.
여성이 경제 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 한 보고서에 따르면 , 미국의 여성 소유 기업은 거의 900만 명을 고용하고 1조 6000억 달러 이상의 수익을 창출합니다.
그러나 여성 사업은 성장하고 있지만 총 수익과 고용 수에서는 여전히 남성 사업에 뒤쳐져 있습니다. SCORE 보고서 여성 기업가 정신에 관해 이 점을 지적하면서 중요한 질문을 던집니다. 여성 소유 기업이 수, 규모 및 수익이 증가하고 있고 해당 기업이 장수를 보여주고 있다면 전체 수익과 고용 측면에서 왜 여전히 남성 기업에 뒤쳐지는 것입니까? ?
미국의 20,000명의 소규모 사업주를 대상으로 한 설문조사를 기반으로 한 SCORE의 데이터에 따르면 여성 사업주의 62%(남성 69%)가 주요 수입원으로 사업에 의존하고 있습니다. 보고서는 “[이는] 여성이 소유한 사업이 캐주얼한 취미 이상임을 시사합니다.”라고 언급하면서 여성이 "부업" 또는 "취미" 사업만 여는 잠재적인 주장을 일축했습니다.
일반적으로 여성은 비즈니스를 구축하고 확장하는 데 필요한 신용을 확보하는 데 여전히 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 여러 연구에 따르면 여성은 자금 조달에 있어 격차에 직면하고 있습니다. 2014 U.S. 상원 보고서 . 이는 기존의 은행 대출을 받은 남성 소유 기업의 52%와 비교됩니다.
그룹으로서 여성 기업이 여전히 남성 주도 기업에 뒤쳐지는 것처럼 보이는 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있는 여러 가지 이유가 있습니다.
첫째, 성차별은 성 고정관념과 무의식적인 성 편견의 형태로 지속된다. "What If", 성별 신용 격차에 대한 최근 보고서 , 는 1980년대부터 현재까지의 여러 연구를 인용하여 여성이 직장에서 승진하려고 할 때, 또는 전통적인 대출 또는 비즈니스를 위한 벤처 캐피탈 투자를 찾을 때 부정적인 영향을 미치는 고정 관념이 있음을 나타냅니다. 노골적이든 무의식적이든 성별 고정관념은 여성의 능력과 자금 조달 승인 능력에 대한 인식에 부정적인 영향을 미쳤습니다.
두 번째로 고려해야 할 주요 요인은 성별 임금격차이다. 동일임금법이 제정된 지 50년이 넘었지만 여전히 여성의 임금은 남성의 임금을 따라가지 못하고 있다. 전국 여성법 센터에 따르면 , 정규직으로 일하는 백인 여성은 여전히 남성 동료보다 수입이 적으며 유색인종 여성의 경우 그 격차가 훨씬 더 큽니다.
이것은 세 번째 큰 요인인 FICO, 즉 신용 점수를 알려줍니다.
대출 기관이 사업의 신용도를 평가할 때 안정적인 수익, 부 및 자산의 축적을 보고 싶어한다는 것은 큰 폭로가 아닙니다. 이러한 요소는 신용 기록 연령 및 평균 사용 신용 금액과 함께 주요 신용 평가 기관이 신용 점수를 산출하는 방법에 영향을 미칩니다.
더 많은 돈을 벌면 부와 자산을 축적하는 것이 더 쉽고, FICO 점수를 최대화하기 위해 권장되는 신용 사용률 30% 이내를 유지하는 것도 더 쉽습니다. 돈을 덜 벌면 신용을 책임감 있게 사용할 수 있으며 성공적인 독립 사업을 성장시키는 데 모든 돈을 다시 사용할 수 있습니다. 그러나 사용 가능한 크레딧을 너무 많이 사용하면 점수에 부정적인 영향을 미칩니다. 이 점수는 SBA 대출 또는 주요 은행의 모든 종류의 기간 대출과 같은 대부분의 기존 금융 유형을 찾고 있는 경우 신용 신청을 성사시키거나 중단할 수 있습니다.
의욕이 넘치고 성공하며 기업가적인 여성이라도 구조적 편견과 같은 장애물을 고려하여 신용 점수가 비즈니스 성공을 미묘한 방식으로 반영하지 못하는 이 함정에 빠질 수 있습니다.
다행스럽게도 여성과 자본에 더 쉽게 접근하고자 하는 모든 불우한 사업주를 위해 환경이 변화하고 있습니다. 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술 혁신은 이미 금융 서비스 및 신용 액세스에 막대한 영향을 미쳤습니다.
사용 가능한 컴퓨팅 성능과 온라인 워크플로의 급속한 확장으로 인해 이제 클라우드에서 사용할 수 있는 엄청난 양의 비즈니스, 개인 및 재무 데이터가 있습니다. 이 정보의 대부분은 수십 년 전에 존재했지만 다른 장소에 퍼져 있었고 액세스하기가 더 어려웠으며 모든 온라인에서 그런 것은 아닙니다. 오늘날 금융 기술(핀테크) 회사(예:비즈니스 신용 분야의 Fundbox, 학자금 분야의 Erest, 주택 대출 분야의 Rocket Mortgage 등)는 이 데이터보다 더 많은 데이터를 수집하고 분석하기 위해 머신 러닝 모델을 개발하고 있습니다. 인간 보험업자가 검토할 수 있습니다. 기계 학습을 통해 금융 회사는 주어진 비즈니스의 성과에 대한 점점 더 미묘한 그림을 신속하게 구축할 수 있습니다.
많은 수의 데이터 세트를 기반으로 구축된 이 기술적으로 지원되는 위험 평가 접근 방식의 결과는 더 많은 기업이 필요할 때 더 신속하게 자금 조달 승인을 받을 수 있다는 것입니다.
기술은 역사적으로 소외된 그룹이 직면한 문제에 대한 만병통치약이 아니며 성별 편견 및 부정적인 고정 관념과 같은 문제를 자체적으로 해결하지 못할 것입니다. 그러나 머신 러닝과 같은 금융 기술의 사려 깊은 적용은 이미 모든 소기업 소유자에게 신용에 더 빠르고 섬세하며 공정하게 접근할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.