贷款中的歧视可能发生在面对面的决策中，也可能发生在算法评分中。我们为法院对统计歧视的合法商业必要性辩护提供了一个可行的解释。然后，我们使用房利美和房地美对抵押贷款信贷风险定价所提供的识别来估计最大消费贷款市场中种族/民族歧视的程度。我们发现，贷款人向拉丁裔/非裔美国人借款人收取的购买和再融资抵押贷款分别高出7.9和3.6个基点，每年总计花费7.65亿美元的额外利息。金融科技算法也存在歧视，但比面对面的贷款人少40%。这些结果与金融科技和非金融科技贷款人在竞争较弱的环境中提取垄断租金或对借款人的低购物行为进行分析一致。这种战略定价本身并不违法，但根据法律，它不能导致歧视。算法的价格歧视程度较低，这表明消除面对面的互动可以减少歧视。金融科技时代出现了更多的一线希望：（1）歧视正在减少；算法借贷可能增加了竞争，或者通过平台应用程序鼓励了更多的购物。（2） 我们发现，2009年至2015年间，有74-130万少数族裔申请因歧视而被拒绝；然而，金融科技公司在贷款审批方面没有歧视。