2017年11月1日,金融稳定委员会(the Financial Stability Board ,简称"FSB")发布了关于人工智能(ArtificialIntelligence)和机器学习(Machinelearning)在金融服务领域的发展和对金融稳定性影响的报告.FSB指出,人工智能和机器学习在金融服务中的使用正在迅速增长,这种技术在金融服务中的应用正在不断发展.
报告中同时指出了人工智能和机器学习对信用评分的影响,具体分析如下:
(1)利用额外数据使得机构可以更高,更快和更便宜地划分借款人的质量,并最终导致更快的信贷决策.长期以来,贷款人依靠信用评分来为公司和零售客户做出借贷决策.历史上来自金融机构的交易和支付历史数据是大多数信用评分模型的基础.现在,银行和其他贷款机构越来越多地转向包括社交媒体活动,手机使用和短信活动等额外的,非结构化和半结构化的数据来源,以获取更加细致入微的信用观点,并提高贷款的评级准确性.将机器学习算法应用于这些新数据群,可以评估定性因素,如消费行为和支付意愿.
(2)通过使用替代数据来源和应用机器学习算法来帮助开发对偿还能力和意愿的评估,可以扩大信贷范围.在某些市场使用的传统信用评分模式中,潜在的借款人必须有足够的历史信用信息才能被视为"可评分的"(Scorable).在没有这些信息的情况下,不能产生信用评分,潜在的信誉良好的借款人往往无法获得信贷和建立信用记录.报告指出,有些公司借鉴传统银行的大量数据,将移动银行应用与银行数据和人工智能整合起来,协助财务管理和财务预测,这可能是发展信用记录的第一步.
AI可以快速分析大量的数据.因此,它可以产生信用评分政策,可以处理更广泛的信贷投入,降低评估某些个人信用风险的成本,增加企业可以衡量信用风险的个人数量.大数据同样也可以应用于信用评分,例如可以对非信用账单支付进行评估,例如及时支付手机和其它公用事业账单以及其他数据.此外,没有信用记录或信用评分的人可能能够获得由于人工智能而出现的贷款或信用卡.但是,使用复杂的算法可能会导致消费者缺乏透明度.机器学习算法的这个"黑匣子"方面可能反过来引起关注.
此外,FSB还就使用人工智能和机器学习大数据,特别是在数据保护和数据所有权方面出现的某些法律问题进行了分析.FSB强调了在几个司法管辖区采取保护数据所有权和隐私的准则.一些司法管辖区也正在评估消费者是否具备理解AI和机器学习应用于信用系统的某些技术的能力.在大数据中使用人工智能和机器学习的其他问题包括反歧视法和平等机会法. FSB指出,使用AI和机器学习可能导致歧视性做法和结果,即使没有纳入性别或种族信息,仍有可能会出现责任问题.
FSB指出,它将继续监测人工智能和机器学习在金融市场的应用,特别是在金融领域应用这种技术的情况下.
来源:FSB