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金融包容性仍然是一个紧迫的全球挑战，由于系统性偏见和过时的评估模型，数百万服务不足的个人被排除在传统信贷体系之外。人工智能 [AI] 和机器学习 [ML] 已成为解决这些不平等问题的变革工具，为重新定义信用评估方式提供了机会。通过利用 AI 和 ML 的预测能力，金融机构可以扩大信贷渠道，提高公平性，并减少服务不足社区的差距。本文首先探讨了 AI 和 ML 在金融包容性方面的广泛潜力，强调了它们处理大量数据集和发现传统方法忽略的模式的能力。然后，它深入探讨了 ML 在识别和减少信用评分偏见方面的具体作用。ML 算法在设计时考虑到了公平性，可以检测到歧视性模式，使金融机构能够实施纠正措施并创建更具包容性的系统。讨论范围缩小到考察多样化数据集在确保公平结果方面的重要性。通过整合非传统数据点（例如租金支付、水电费和就业历史），人工智能系统可以提供更全面的信用状况视图，特别是对于被传统模型边缘化的个人。最后，解决了在信用评分中使用人工智能的道德考虑，重点关注透明度、问责制和防止算法歧视的保障措施。本文认为，负责任地实施人工智能和机器学习，结合强有力的监管框架，对于平衡创新与公平至关重要。通过采用这些原则，金融行业可以利用人工智能作为金融包容性的强大推动者，最终为服务不足的社区创造更公平的信贷生态系统。
人工智能和机器学习作为金融包容性的工具
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