人工智能识别“弱信号”助推社会公平 ——中国科大科技商学院研究成果获国际最高荣誉

在人工智能快速发展的今天，如何让技术更有温度、让算法懂得公平，成为全球共同关注的命题。记者近日从中国科学技术大学获悉，该校科技商学院联合国内外机构完成的研究成果《The Effect of AI-Enabled Credit Scoring on Financial Inclusion: Evidence from One Million Underserved Population》，荣获INFORMS运筹学与管理学研究协会-信息系统分会（INFORMS ISS）2025年度 Bapna-Ghose Social Justice最佳论文奖。这是全球信息系统领域以“社会公正”为主题的年度最高荣誉，中国学者首次获此奖项。

这一研究以我国数字金融实践为基础，在全球范围内首次揭示了人工智能能够通过识别“弱信号”促进社会公平的机制，为人工智能技术“向善”提供了可验证的中国范式。研究成果表明，AI不仅能够提升金融效率，更能在制度层面推动社会包容，为实现共同富裕注入科技力量。

算法有温度：让被忽视的人群被看见

研究团队基于国内一家服务超五千万客户的银行数据，对近九百万笔信贷申请进行了系统分析。结果显示，引入AI驱动的信贷评分模型后，低收入、无信用记录等群体的贷款通过率显著提升，同时违约率下降，兼顾了“普惠”与“风控”的双重目标。

研究发现，AI之所以能够打破传统征信体系中“有信任者更易获信任”的路径依赖，关键在于其能整合传统“强信号”（如资产状况、信用历史）与非传统“弱信号”（如社保缴纳、公积金、消费与移动端行为数据）。这种“弱信号识别机制”使长期被忽视的人群得以被看见、被理解，从而实现更加公平的信贷资源分配。

专家指出，人工智能的社会价值在于以算法识别替代结构性歧视，以智能公平修复制度性不平等。 研究以实证数据表明，当技术被设计为服务公平，它就能成为社会温度的再分配机制，让科技真正成为连接经济发展与民生福祉的桥梁。

科技向善：以智能普惠金融助力共同富裕

普惠金融是金融高质量发展的重要组成部分，也是实现共同富裕的关键环节。研究认为，AI驱动的包容性信贷体系，为破解“融资难、融资贵”等长期困境提供了新路径。通过科学识别“弱信号”、弥补征信盲区，人工智能能够帮助更多农户、小微创业者和新市民群体获得信用资源，带动创新创业和乡村振兴。

研究成果可为人民银行、国家金融监督管理总局等部门提供制度化参考，推动建立以“公平性、安全性、可审计性”为核心的智能金融监管体系。其提出的“可解释AI信贷治理框架”已在多家金融机构试点落地，为我国建设自主可控、负责任的智能金融体系提供了实践样本。

中国科学技术大学科技商学院负责人表示，这一研究成果契合习近平总书记关于“科技创新要以人民为中心”的重要论述，体现了科技创新与人文精神的深度融合，是中国式现代化道路上“以科技促公平”的生动实践。

中国范式：为全球AI治理提供经验样本

记者了解到，该研究的“弱信号驱动包容机制”不仅服务于中国实践，也为全球发展提供了普适启示。研究提出的理论框架已被世界银行等机构纳入“AI for Inclusion”议题讨论，并被非洲多国研究团队用于构建本地化的普惠信贷模型。

专家认为，中国的AI研究正从“经验输入”走向“理论输出”。这一成果不仅丰富了全球人工智能伦理与数字治理的学术体系，也为构建人类命运共同体的数字文明提供了制度支撑与“中国方案”。

从学术影响到社会共识：科技创新的双重价值

相关成果在社会公众中引发积极反响，获得教育界、金融界与政策界的广泛关注。多位业内专家表示，该研究展示了人工智能在推动社会公平、优化资源配置方面的现实潜力，也体现了我国科研工作者将技术创新与社会责任相结合的探索方向。

业内人士认为，这一研究不仅是科技创新的突破，更是人文精神在智能时代的再生。它让算法懂得公平，让数据更有温度，让科技成为链接经济发展与民生福祉的桥梁。

延伸阅读

INFORMS Information Systems Society（ISS）是全球信息系统领域最具影响力的学术组织之一，汇聚了世界主要商学院的顶级学者。其Bapna-Ghose Social Justice最佳论文奖设立于2021年，旨在鼓励研究者探索技术创新如何推动社会公正与人类福祉。

该论文的获奖标志着我国在“AI for Good”（人工智能向善）研究领域取得原创性突破，表明中国方案正在为全球人工智能伦理治理提供新的思想与路径。