印度央行行长达斯(Shaktikanta Das)最近表达了对基于算法模型的贷款的担忧，语气颇为谨慎。这重申了监管承诺，即面对不断变化的金融科技动态，保持金融业的稳定性和弹性。由人工智能和机器学习驱动的算法模型通常像“黑盒子”一样运作，这使得破译其决策背后的基本原理变得具有挑战性。这种透明度的缺乏引发了对贷款实践的问责制和公平性的合理担忧。许多贷款模型都是用算法建立的。令人担忧的是，如果不严格监控这些算法，如果无法追踪根本原因，它们可能会在不经意间使偏见或歧视某些变量持续存在，并导致不良的信贷决策。
为应对潜在风险，银监会最近将消费信贷敞口的风险权重提高了25个百分点，至125%。这反映了人们对由于这些模型中的信息差距而导致系统中过度风险积累的可能性的担忧，这可能导致承销标准的稀释。印度储备银行一直善意而耐心地要求其监管实体的董事会保持警惕，并对各部门的贷款模式和贷款风险承担责任。公平地说，这些都是个别董事会在确保其企业审慎和风险管理行为方面的重要作用。
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公平地说，那些风险谨慎的金融机构每隔12-18个月就会修改一次信贷模型，并动态更新算法。监管机构应该将此作为一项规则，而不是担心算法模型的使用。实际上，基于算法的借贷不仅降低了运营成本，还扩大了金融服务提供商的服务范围。银行、nbfc和金融科技之间的合作不断加强，导致创新产品、服务和商业模式的引入。
然而，围绕算法借贷的担忧必须放在更广泛的金融创新背景下考虑。由于金融服务对效率、速度和适应性的需求，对新数据集(包括非结构化数据)和数字技术的依赖日益增加，这是一种不可阻挡的转变。算法在合理设计和监控的情况下，有可能加强信用评估，缩短处理时间，并使金融产品的获取民主化。
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传统的监管框架是为过去手工流程、有限数据集和面对面互动的时代设计的，必须发展。尽管金融监管机构试图将金融科技作为其监管实体，但它们成为主流只是时间问题。金融监管机构必须赶上数字能力，才能打开金融科技进入他们的世界的大门。因此，更深层次的问题是:监管沙盒是“我们升级时请稍等”的礼貌说法吗?
在数字时代，金融将既有算法使用的线索，也有传统金融原则的线索。资产负债管理、风险管理、风险定价和治理在数字时代仍将像在模拟世界一样不可或缺。挑战在于重新调整这些原则，使之与数字金融交易的速度和规模相协调。
故事有限公司 继续下面的广告删除广告随着金融机构越来越多地利用数据分析、人工智能和机器学习，重点必须从保留到培养对这些技术的全面理解。因此，监管机构有责任提高他们对数字和金融之间一切联系的理解、能力和能力。这不仅需要仔细检查算法本身，还需要理解底层技术及其对系统稳定性的影响。
认识到对贷款过程透明度的监管关切对于促进更好的预防性风险管理至关重要。透明度是维持金融体系完整性的基石，确保贷款决策不仅公平，而且易于理解。透明的贷款流程有助于更有效的风险评估，使监管机构能够主动识别和解决潜在的脆弱性。此外，透明度有助于维护消费者的长期利益，因为它建立了对金融机构及其业务的信任。
在监管方面，随着市场和投资者对金融科技、银行和非银行金融公司(nbfc)的热情高涨，担忧也随之出现。投资者热情高涨，很大程度上是因为资金容易获得，因为投资者热切地在基于数字的金融领域寻求机会。受监管的实体急于利用这种资本流入，它们可能会倾向于将快速扩张置于严格的风险管理之上。不加抑制的乐观情绪可能导致系统性脆弱性。这种繁荣给监管机构带来了挑战，因为信贷疯狂增长的速度可能超过监管机构充分评估和减轻相关风险的能力。
新时代金融还涉及数据和数字化的金融化，就像它被视为金融交易的数字化一样。在创新的商业化和灵活的监管之间取得平衡是金融未来的支点。随着他们从数字和金融融合的积极参与者转变为积极的利益相关者，对数字时代量身定制的监管能力的需求再怎么强调也不为过。
斯里纳斯·斯里达兰是作家、政策研究员和企业顾问。Twitter: @ssmumbai。个人观点，不代表本刊立场。
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评论列表（4条）
我是文学号的签约作者“啊爹”！
希望本篇文章《是什么让印度储备银行担心基于算法模型的贷款》能对你有所帮助！
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