이 논문은 디지털 은행과 대안 대출업체가 금융 포용성에 미치는 이중적 영향과 이들의 비즈니스 모델이 야기하는 규제 과제를 탐구한다. 디지털 플랫폼, 기계 학습(ML) 및 대규모 언어 모델(LLM)의 통합이 소외 계층의 금융 서비스 접근성을 높이는 방식을 자세히 분석한다. 또한 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 금융 안정성 및 소비자 보호와 같은 주요 규제 우려사항을 다룬다.
정량적 금융 데이터 분석과 업계 전문가의 정성적 통찰을 결합한 혼합 방법론을 사용하여, 디지털 기술을 활용하여 금융 포용성을 높이는 복잡성을 설명한다. 이 연구는 혁신과 포괄적인 위험 관리의 조화를 위해 진화하는 규제 체계의 필요성을 강조한다. 규제 기관, 금융 기관 및 기술 공급업체를 위한 정책 권장사항으로 결론을 맺는다.
In un'altra lingua
dal contenuto originale
arxiv.org
Approfondimenti chiave tratti da
by Luke Lee alle arxiv.org 04-19-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.11898.pdfDomande più approfondite