摘要
在数字普惠金融快速发展背景下,首贷客户由于缺乏信用记录与抵押物,长期陷入“敢贷不足、愿贷不强、能贷不易”的困境,是金融包容性不足的典型体现。文章以“人工智能—数字普惠金融—治理机制”三元分析框架为主线,围绕首贷客户激励问题,研究人工智能如何嵌入信用识别与风险治理链条,与政策工具协同发挥效应。研究发现:人工智能利用多源数据补全、动态信用画像和可解释风控,扩展信用边界,为首贷客户准入与风险定价提供制度空间;财政贴息、担保和风险补偿在增信与成本缓释上具有一定效果,但精准触达效率偏低且风险分层仍有不足。为此,文章设计“动态识别—精准激励—风险反馈”的闭环机制,提出“政策即算法、数据即准入、绩效即迭代”的治理逻辑,并进一步构建“政府—技术平台—金融机构”三元协同模型,明确风控激励并重、透明合规与区域适配的优化路径,为相关领域发展提供系统性支撑。
作者
施志晖
陆岷峰
SHI Zhihui;LU Minfeng
出处
《区域金融研究》
2025年第10期1-11,共11页
Journal of Regional Financial Research
基金
上海市2025年度“高水平机构建设运行计划”软科学研究项目“上海加快构建‘科技-产业-金融’高水平循环生态研究”(25692102700)。
