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AI對於推展普惠金融,大有助益,但在實務上,仍有許多需注意的眉角,包括當金融機構商業模式與機器判讀產生衝突時,該如何選擇,以及如何避免AI模型產生偏見或歧視。
對於商業模式的衝突,阿爾發投顧董事長陳志彥特別有感,他說,「銀行理專想推薦給客戶的產品,很有可能是銀行下達指令要求強力推銷的產品;機器則比較單純,是由演算法所驅動」。他表示,若要讓機器兼顧銀行的商業利益,並非不可行,例如,只要在演算法中加入每月欲推銷產品的參數就可以辦到,但是這樣做,還能叫AI嗎?
另一方面,針對AI在演算過程中可能形成的偏見與歧視,永豐金控數位科技長張天豪解讀,「AI之所以會歧視,就是因為人類提供的資料存在歧視,」例如,過去某些銀行放貸給男性的機會,就是高於女性,機器讀多了這類型的資料,自然也習得人類的偏見。
張天豪說,平心而論,銀行分別借錢給18歲或70歲的人,本身對應的就是不同的風險係數,若要刻意去除年齡或性別等參數,模型辨識風險的準確度很可能隨之下降,這時,金融機構也會陷入兩難,就端看金融機構在「效益」及「價值」之間,如何權衡取捨。
從普惠金融的觀點,金融服務的普及性及覆蓋率應當愈來愈高,但是在對準小微、小資、小白或者不同年齡與性別族群時,該如何調控風險,也值得主管機關與眾多利害關係人一同深思。
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