核心概念
디지털 플랫폼, 기계 학습 및 대규모 언어 모델 통합을 통해 금융 서비스에 대한 접근성을 높이고 있지만, 이는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 금융 안정성 및 소비자 보호와 같은 새로운 규제 과제를 야기하고 있다.
要約
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.
統計
디지털 플랫폼을 통해 운영 비용을 크게 절감할 수 있어 더 경쟁력 있는 금리와 수수료를 제공할 수 있다.
기계 학습을 통해 전통적인 신용 평가 모델의 한계를 극복하고 신용 이력이 부족한 개인에게도 대출을 제공할 수 있다.
대규모 언어 모델(LLM)을 통해 고객 서비스 수준을 높이고 금융 상담을 제공할 수 있다.
引用
"디지털 은행과 대안 대출업체의 성장은 데이터 프라이버시와 보안에 대한 주요 규제 과제를 부각시킨다."
"기계 학습 모델은 편향된 데이터에 기반하여 차별적인 결과를 초래할 수 있다."
"규제 기관은 혁신을 장려하면서도 금융 시스템의 무결성을 보장해야 하는 어려운 균형을 유지해야 한다."