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source_url: "https://www.snai.edu/emba/2026/0914/92579.shtml"
title: "ASU资讯 | 紧盯算法：人机协同如何优化信贷审批决策"
meta_description: "文章转自ASU在线，围绕人机协同如何优化信贷审批决策展开，探讨在算法紧盯之下，人工智能与人工判断相结合提升信贷审批效率与质量的相关议题。"
publish_date: "2026-09-14"
modify_date: "2026-09-15"
author: "上海国家会计学院"
publisher: "上海国家会计学院"
category: "新闻中心"
language: "zh-CN"
priority: 0.5
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# ASU资讯 | 紧盯算法：人机协同如何优化信贷审批决策
> 文章转自ASU在线，围绕人机协同如何优化信贷审批决策展开，探讨在算法紧盯之下，人工智能与人工判断相结合提升信贷审批效率与质量的相关议题。

## 一、详细说明 
(该文章转自“ASU在线”微信公众号)

随着人工智能在房贷、小微企业贷款及信贷额度审批中承担越来越重要的决策角色，众多银行认为最稳妥的做法是信任算法模型。

算法能够梳理海量数据，捕捉人类肉眼无法察觉的规律，并快速给出统一、标准化的审批建议。在事关重大利益的金融决策中，这种精准性的诱惑难以抗拒。

但亚利桑那州立大学(ArizonaStateUniversity,ASU)一项新研究表明，完全依赖人工智能或许并非最优策略。

凯瑞商学院一名研究员开展真实场景实地实验后发现：**若信贷审批专员被引导审慎研判，而非直接采信人工智能给出的建议，最终做出的审批判断会更精准、更公平。**： 

部分场景下，专员对算法结论提出异议，反而能同时为放款机构与借款人带来更好结果。

本篇对话邀请信息系统系助理教授TianLu，解读其新论文《异议的力量：探究信贷审批中人与算法协同模式的实地实验》，阐释适度质疑为何是实现负责任人工智能的核心工具之一。

TianLu

**问：你的研究发现，信贷专员不盲从人工智能建议时，决策质量更高。这一结论看似有违直觉。当人类对算法结论提出异议时，背后存在怎样的心理与行为逻辑？**： 

**TianLu：**： 之所以看似违背直觉，是因为本次实地实验所用算法本身精准度已处于较高水平。绝大多数情况下，直接依照算法结论审批本就是合理选择。

决策效果的提升，仅来源于一小部分算法出错的案例，人工审核针对性修正了这些错误。整体优化并非源于频繁反驳算法，而是精准、有针对性的纠错。

关键的行为节点出现在：审核人员看到与自身判断相悖的算法建议，尤其是算法给出的推导逻辑前后矛盾时。一旦模型各项参考指标出现逻辑冲突，审核人员提出异议的概率会大幅上升，而这类异议大多能优化最终审批结果。

需要重点说明的是，单纯提出异议并非总能带来正向效果。实验发现，无节制地反驳算法会拉低决策质量。人与算法协同的价值，仅体现在审核人员识别出算法逻辑自相矛盾并予以否决的场景中。

换言之，**核心行为逻辑并非单纯对人工智能抱有怀疑，而是对算法内部逻辑冲突保持敏感度**： **。**： 正是这种选择性的甄别判断，让人机协同的审批效果优于单独依靠人类或单独依靠算法。

**问：在本次实地实验中，你们通过何种方式引导审核人员开展“结构化异议研判”？该模式对信贷审批的精准度与公平性分别产生了哪些影响？**： 

**TianLu：**： 我们设置两组对照变量，区分审核人员能否查看算法给出的核心判定依据。当模型推导逻辑完全透明可查时，审核人员更容易识别指标相互矛盾的审批案例。

透明度并不会大幅提升异议出现的频次，却能让人工否决算法结论的行为更有针对性、纠错效率更高。

从审批结果来看，人机协作通过修正少量算法偏差，整体优化了审批判断。而在公平性层面，这种协同模式平衡了两类审批失误：

一类错误：审批通过，但借款人后续发生违约；

二类错误：资质合格的借款人被无故拒贷。

结构化异议研判机制，在没有大幅增加高风险放款的前提下，减少了不合理拒贷这类代价高昂的失误。这一点对公平性至关重要——无故拒绝符合资质的申请人，会实实在在损害用户权益。

整体审批通过率标准并未发生改变，优化效果仅来自针对逻辑矛盾案例的精准修正。

**问：信贷领域的算法偏见一直是监管机构与消费者共同关注的核心问题。你的研究将如何改变银行对人工智能驱动型决策的偏见管控与责任划分思路？**： 

**TianLu：**： 本研究表明，管控信贷人工智能的算法偏见，不能仅聚焦模型本身，而要着眼整套决策体系。

现实中，信贷审批是人与算法交互产生的结果。本次实地实验证实：**只有人工干预有据可依、依托明确指标而非主观直觉时，审批结果才会改善。**： 

模型逻辑是否对外展示、算法矛盾点如何呈现等系统设计，直接决定人工异议会提升还是削弱审批质量。

这一结论重新定义了银行的责任划分逻辑。偏见与失误的来源分为三方面：**算法模型、人类审批者、人机交互过程**： **。**： 即便精准度极高的算法，若人工否决规则混乱、缺乏约束，最终审批结果依然会出现偏差。

因此，管控算法偏见不能只做模型校验，还需明确各方决策权限、划定人工否决算法建议的适用规则，并定期复盘人工调整行为对两类审批失误（错放、错拒）的影响。

简言之，责任归属覆盖整套决策体系，而非仅由算法承担。

**问：大众普遍认为人工智能能够减少人为失误，而你的研究结论显示二者的关系更为复杂。在信任算法与采信人工判断之间，该如何把握平衡？**： 

**TianLu：**： 二者的平衡**本质是“依托算法”与“人工监督”的平衡**： 。算法能够保证审批标准统一、高效处理海量业务，提供稳定的基础判断，大幅减少大批量审批中的人为标准偏差。但不存在绝对零失误的模型。

本研究证实**机构主动设计规范的人机交互流程，而非放任人工随意干预，才能提升整体审批质量**： 。

具体举措包括在合适场景公开模型判定逻辑、标注关键指标帮助人工识别逻辑冲突、明确人工否决算法的适用场景与操作规范。同时评估审批效果时，不能只看整体准确率，还要分析人机协同下两类失误的变化情况。

由此可见，理想平衡并非人机平分决策权，也不是时刻质疑算法，而是搭建一套清晰规范的运行机制：常规标准化审批由算法作为基础依据，人工判断仅在一套有据可依、逻辑可解释、流程可追溯的固定规则内介入调整。

**问：遇到报税高峰期，大量美国民众开始关注信贷、贷款与个人财务稳定。消费者应当如何理解人工智能对自身财务相关审批决策产生的影响？**： 

**TianLu：**： 如今绝大多数信贷相关决策，都由人机协同系统完成。人工智能模型通过分析历史数据规律，给出贷款审批、授信额度、借贷定价的参考依据。

这类系统确实能统一审批标准，但同时也会复刻过往审批中存在的失衡问题；若历史数据本身存在不公，若不主动干预，这类偏差会持续传递。

对消费者而言，提升金融素养不再只是看懂利率、信用分数，还要明白还款记录、信贷使用行为，甚至线上数字足迹，都会被自动化系统纳入风险评估维度。

在人工智能审核个人财务资质的背景下，按时还款、控制信用卡负债、定期查询个人信用报告，这些行为的重要性进一步提升。同时，了解系统仅基于统计规律而非主观印象做判断，也能帮助消费者更理性看待审批结果。

同等重要的是提升自身知情权与主动权。消费者有权询问审批依据，尽可能申请解释说明，并更正信用报告中的错误记录。

随着人工智能深度融入金融体系，理解数据、算法、人工监督三者如何联动，能帮助民众更主动、从容地对接各类信贷服务。

## 二、引用与来源
- 原文来源：<>
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