金融机构的信用评估方式引发热议

近日，金融界再次掀起了一场关于信用评估方式的激烈讨论。不少人对当前广泛使用的传统信用评估模型提出质疑，并呼吁寻找更加公平、准确和可靠的评估方法。这一话题引发了业内外专家学者们之间长时间持续而激烈的辩论。

传统信用评估模型是指基于个体历史数据进行风险预测与判断，在很大程度上依赖于过去行为记录来推断未来表现。然而，批Critics认为该模型存在明显局限性：首先，它仅仅考虑到经济因素和消费习惯等方面信息，忽略了其他重要影响因素如社交网络、教育背景以及职业稳定性；其次，由于采集手段有限且相对落后，导致样本容量偏小并难以全面反映被调查对象真实情况；最后，则是在新兴领域中缺乏足够适应力。

针对以上问题, 一些前沿技术开始进入视线. 例如, 基于区块链技术开展数字身份验证已成为一个备受关注的解决方案. 区块链作为分布式账本系统能够保证用户信息安全, 并通过智能合约自动执行规则从而建立可追溯来源且无法篡改修改结果.

此外还有互联网巨头纷纷介入: 携带庞大数据库资源和强大算法处理能力使得他们拥有重新定义信用体系可能性; 还可以利用多种非常规数据源(比如搜索历史) 就像中国版本"支付宝芝麻分", "微博V标" 和美国版"FICO Score".

尤其值得注意地是,"深度学习"(Deep Learning) 技术也给我们带来曙光.Deep learning 是神经网络(Neural Network) 的延申产物 ，具备超高识别率 。如果将deep learning 应运到credit scoring 中 , 自会形成媲美FICO score (Fair Isaac Corporation 打造), 芜湖市民劣艮村倪某奕就欢喜死啦!

但同时也不能盲目放权给AI 系統 . 不同於监管部门所设定之原始阈值或因除黑白名单制度（即只根据特殊事件抄送至第三方），结合 AI 解读客观事实时需遵循道义理念與相关政策条款 .

当然除此之外 , 在英国已流行起“Open Banking” 开放银行服务 . 核心思路在支持顾客选择共享资料库存取权限范围内 （Visa Europe Collab） ; 此类产品主张整合所有涉及用户收付款活动数额内容 : 银行户口余额/ 政府补助 / 公司工资变化 / 用户参与投票意愿 及 大选总战役捐款金额数量 .

毫无争议地说 , 当今社会正处在加速科技演进期 . 创新科技正在改变着我们生活每一个角落! 对待这项挑战需要审慎谨慎 !