「信用スコア」が社会に広く浸透した場合、様々な局面における審査手続の短縮・効率化や個人間取引における不正防止、マナーの向上等が期待されるが、一方で懸念される要素も多い。 その一つが「バーチャル・スラム」化に対する懸念だ。「バーチャル・スラム」とは、一度スコアリングによって低評価を受けた人がその後あらゆる分野で不利益を被ってしまい、さらに評価が低くなる負のループに陥ること、そしてその結果として社会的に排除されてしまう可能性があることを指す。AIスコアリングでは評価プロセスがブラックボックス化しやすいため、自力での改善・脱出も難しくなると考えられている。 個人に対する審査や信用評価を伴う分野（金融・賃貸・雇用など）では、従来は分野ごとに審査/評価基準が異なるため、ある分野で排除されても別の分野ではチャンスを得られる可能性があった。しかし、AIスコアリングが広く一律に適用される社会では「全ての分野からフィルタリング時点で弾かれてしまう人」が増えるリスクがあるのだ。加えて、従来はスコアリングがさほど一般的でなかった分野（例えば結婚など）においても個人の信用能力がフィルタリングに用いられるようになった場合、スコアの低い人はそこからも弾かれてしまう可能性がある。 現状では貧困状態にないが、AIスコアリングが広く普及してバーチャル・スラムが顕現した場合に新たに貧困に陥りうる「デジタル貧困」とでも呼ぶべき層はどの程度存在するのだろうか。 G20加入国を対象に、「AIスコアリング浸透後（2030年と仮定）における『貧困』人口」から「現状における『貧困』人口」を差し引く形で試算を行った。ここで言う「貧困」とは、金融・賃貸・雇用・結婚の各分野で平均的な社会的利益を享受する機会を得られない（＝審査に通らず、弾かれてしまう）状態を指すものとする。 試算の結果、G20では3.4億人以上（最大では5.4億人）が「デジタル貧困」、つまりバーチャル・スラムが現実化した場合に新たに貧困に陥りうる層であることが分かった。