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光明日报:广东金融学院唐松“场景是金融科技算法标准制定的起点,也是落脚点”

文章来源:本站  发布时间:2021-11-30  浏览次数:

11月29日,光明日报版发表文章《广东金融学院唐松:场景是金融科技算法标准制定的起点,也是落脚点》,我校唐松教授作为专家进行主题发言。现全文转载,以飨读者。


广东金融学院唐松:场景是金融科技算法标准

制定的起点,也是落脚点

近日,中国互联网金融协会会同相关单位联合举办“数字金融领域算法研讨会”召开。广东金融学院金融科技工程技术开发中心唐松教授进行主题发言,对金融科技算法标准制定与场景应用提出了三方面的建议。

唐松表示,第一,数据到场景实现的关键抓手是算法,但算法本身存在客观偏差。一方面,算法在框架、规则的制定过程中,不可避免会输入我们解决问题的常规思维,使得算法“遗传”了输入者的偏见认识,所以算法的应用可能会基于构建目的、数据样本以及训练方式而产生偏差。另一方面,从金融机构的应用实践情况来看算法目标存在短期主义,AI算法处理的信息做出判断或预测,都是追求短期、高频、节点优化的特征偏差,当一致性达到一定规模,最优算法可能在长期过程中来会放大金融风险。

第二,嵌入算法公平基因,推动分场景算法标准制定比促进算法技术创新有更重要的实践意义。金融科技算法从未来发展趋势来看,要保证健康可持续发展,需要嵌入“算法公平”。一方面,算法公平需要数据源头配合。由于人本身就存在基于体制内外、文化、种族和宗教等差异,这种偏见可能被转移到结构化的数据上,再通过算法扩大偏见。因此,要从算法模型评价中要将机器学习指标中引入公平性度量原则。另一方面,算法标准必须是基于分场景体现公平性原则。算法标准制定的研究工作是需要结合具体的场景来考虑的,例如农村金融、普惠金融等等场景,这样的算法标准制定才有现实价值。

第三,算法标准制定研究需要以隐私政策保护、算法策略披露和循序渐进为三个前提条件。一方面,必须重视隐私计算的发展,未来的数字经济、数字金融的发展都必须依赖数据治理规范;未来的信息数据、重要数据等等内容,都将基于隐私政策保护,那么算法标准制定研究中必须包含隐私计算的交互标准。另一方面,必须重视算法策略披露标准,代码开源+“白盒”计算需要嵌入其中;最后首先业内选择一个小场景,考虑“小切口”行业标准试点,逐步成熟再进行监管科技算法标准试点。(光明日报全媒体记者雷爱侠)


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