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另类数据和人工智能(AI)在商业界引起了极大的兴奋。这项技术为更快、更有效和更可靠的决策提供了潜力。银行和金融科技平台已经利用它们来做出信贷决策,它们在其他领域也显示出了希望,从欺诈防范到招聘决策。但基于人工智能的决策模型令人惊讶的预测成功正是使其在法律上变得棘手的原因。通常,这类模型的开发人员无法解释变量与其预测值之间的关系。从你的购物地点到你使用的手机类型或你姓氏的第一个字母,都可能被证明是一个预测因素,比如说,你拖欠贷款的可能性或你在申请的工作中表现良好的可能性。对于使用这种模型的公司来说,这似乎是一种出色的数据挖掘发掘出比传统预测更好的非显著预测因子。但对于监管者和那些受到基于人工智能的决策伤害的人来说,这一过程似乎反复无常,因为这些决策的原理无法完全解释。人工智能模型在贷款领域引起了特别激烈的争论,这既是因为贷款是一项受到严格监管的活动,也是因为这项技术可能比传统的信贷局因素(贸易线数量、平均余额、债务与收入之比等)更可靠。