За даними The Conversation, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у банківську сферу підвищує ефективність, але водночас несе ризики відтворення соціальних нерівностей через алгоритмічну дискримінацію, повідомляє Kreschatic. Незважаючи на оптимізацію процесів і зростання прибутків, автоматизовані системи можуть поглиблювати нерівний доступ до кредитів для вразливих груп населення.
Аналітики наголошують, що алгоритми здатні упереджено оцінювати кредитоспроможність на основі історично дискримінаційних даних. У результаті жінки, мігранти чи мешканці соціально неблагополучних районів часто отримують нижчі кредитні ліміти або відмови у позиках навіть за рівних фінансових умов із іншими клієнтами. Це ставить під питання справедливість технологічних інновацій у сфері фінансів.
Оптимізація банківських процесів
Впровадження ШІ дозволило банкам скоротити витрати та прискорити прийняття рішень. Дослідження показують зростання операційної ефективності на 25–40 % завдяки використанню алгоритмів і великих даних. ШІ аналізує мільйони транзакцій у режимі реального часу, допомагаючи запобігати шахрайству та зменшувати похибки фінансових систем на 18–30 %.
Кредитні платформи на зразок FICO застосовують прогностичні моделі для оцінки доходів, історії кредитів і боргових співвідношень. Це значно прискорює розгляд стандартних заявок, особливо тих, що забезпечені заставами. Проте для нетипових випадків алгоритми часто демонструють слабкість, і тут виникає ризик формалізації несправедливості.
Як виникає алгоритмічна несправедливість
Хоча алгоритми вважаються технічно нейтральними, вони часто відображають історичні викривлення даних. У навчальних вибірках закладені соціальні нерівності, які підсилюють ризики дискримінації за статтю, етнічним походженням чи місцем проживання. Це підтверджують дослідження центральних банків, що попереджають про небезпеку надмірної залежності від автоматизованих оцінок.
Відомі приклади показують, що жінки з однаковими доходами порівняно з чоловіками можуть отримувати нижчі кредитні ліміти. Подібні проблеми виникають у мігрантів та працівників з нерегулярними доходами. Таким чином, алгоритми не лише прискорюють обробку даних, але й відтворюють закладені у суспільстві нерівності.
Регулювання та шляхи вирішення
Науковці пропонують підхід інклюзивних фінансів, що передбачає постійне вдосконалення моделей шляхом виявлення та усунення упереджених даних. Це дозволяє зменшити дисбаланс між соціальними групами. У Канаді вже ухвалено Закон про штучний інтелект і дані, а в ЄС у 2024 році набрав чинності Акт про штучний інтелект, що вводить жорсткі вимоги до високоризикових систем у сфері кредитування.
Зокрема, стаття 13 Європейського акту встановлює правила прозорості, які забезпечують аудит та зрозумілість рішень для всіх учасників ринку. Однак тиск з боку технологічних і фінансових лобі може гальмувати впровадження стандартів, що створює загрозу для найбільш уразливих категорій населення у країнах із слабким контролем.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, як звук і штучний інтелект допомагають зберігати довкілля.
