人工智能深度介入消费金融：动因、风险及防控

尽管近年来消费金融行业增长迅速,但是依然存在营销获客成本高、消费场景获取难与风险管理水平低等难点。随着人工智能技术的深度发展,其在消费金融场景的优势日益明显,不断在智能识别、营销、风控、客服以及催收等场景深化应用。然而,人工智能在消费金融场景应用方面面临诸多风险:机器学习算法导致消费金融应用的"黑箱"与"歧视",大数据难掩"同质化"问题导致数据风险高企,人工智能可能侵犯金融消费者隐私与权益,人工智能与消费金融结合的专业人才严重短缺,人工智能对消费金融法律与监管带来重大挑战。对此,应当采取有效的风险防控措施:加强人工智能基础学科研究,从源头上防范黑箱与歧视问题;搭建以征信系统为基石的数据共享平台,夯实人工智能的数据基础;完善金融消费者权益保护,防范人工智能应用的技术性风险;重视"政用产学研"综合发展,培养人工智能与消费金融复合人才;强化人工智能消费金融监管,推进"AI治理+法律治理"双轮驱动。