美国消费者金融保护局（CFPB）：联邦消费者金融法律报告特别工作组（英文版）（100页）.pdf

上传人：木***

编号：32776

2021-03-29

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随着消费信贷市场的发展，人工智能(AI)、机器学习(ML)和替代数据的使用等新技术和方法正在迅速发展，以更好地服务客户。除了降低成本、提高速度和提高准确性之外，这些技术还可以更好地预测违约和提前还款的风险，从而为更多消费者提供更优惠的信贷条件。行业正越来越多地转向替代数据(即传统信用报告数据范围之外的数据)，以提高其模型的预测准确性，从而降低风险、降低价格、增加竞争，并增加对传统服务不足的客户的金融获取和包容。关于替代数据的更有力的讨论，见本报告第一卷第9章。替代数据可能会提高金融机构使用的承保和定价模型的预测能力，使机构能够将获得信贷的渠道扩大到那些在传统模型下被认为信用不佳的个人。例如，使用消费者银行账户的现金流数据进行承保，可以更全面、更实时地了解消费者的实际财务状况，而不是依赖于传统信用报告上的月度循环余额等时间点标记。这扩大消费者的范围通过降低银行愿与以前不可转让信用评分或付款的历史要求,尤其是消费者的边际接受在传统体制下,扩展访问先前thin-file或没有文件之前的消费者无法考虑信贷。它也可能使信用使用有限的消费者受益，或者使消费者有资格获得可以改善其财务状况的信贷，从而恢复良好的信用。

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