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对理论，实践和政策的独特贡献：决策理论与技术接受模型（TAM）可用于锚定对人工智能对银行业信用风险评估影响的未来研究。不断投资于研发，以提高对AI驱动的信用风险评估模型的理论理解。这包括探索机器学习与行为经济学理论的集成，以更好地预测借款人的行为和默认概率。鼓励银行采用一种混合方法，将AI-LIWN模型的优势与人类专业知识相结合。制定全面的监管指南和标准，以控制AI在信用风险评估中的使用并确保道德和负责任的做法。这包括建立透明的模型验证和治理框架，以减轻算法偏见，数据隐私违规和歧视性贷款实践的风险。监管机构还应促进整个行业的合作和知识共享，以促进创新，同时维护消费者的利益和财务稳定。
1人工智能对信用风险的影响...
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