《表2 算法在普惠金融领域的典型应用》

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《算法歧视下的普惠金融监管——基于算法歧视与普惠金融风险的耦合性》

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资料来源：网贷之家、众筹平台等。

一是算法可以显著降低交易成本。中小微客户信息获取困难、缺乏抵押物、交易金额小等，导致此类业务边际成本高，往往不受传统金融业青睐。而算法的普及应用实现了“金融脱媒”，有效降低了信息沟通成本和运营成本（丁杰，2015）。同时，算法的标准化流程降低了金融交易门槛，业务处理速度加快、边际成本降低。如第三方支付平台支付宝的余额宝为大量小微用户提供了几乎零成本的互联网理财服务，强化了金融的平民化趋势，凸显金融的普惠性。二是依托于智能网络的算法可以扩大金融服务的覆盖面。传统金融业囿于机构的成本问题，多布局于经济发达地区。而智能网络的覆盖面远超实体金融机构，算法和普惠金融的融合使得经济落后地区的部分用户也可以通过网上银行、网上保险、互联网理财等途径享受金融服务，提高了普惠金融的可获得性。三是算法可以实现有效风控，确保普惠金融的持续发展。信息存储、数据挖掘与处理技术的应用可将海量数据标准化、结构化并提取有效信息，大幅降低信用评估和风险预测的成本。智能风控有助于金融机构的可持续发展，由此盈利性和公平性双重目标较好地实现了博弈均衡。目前，大数据算法已在普惠金融的第三方支付、网络借贷、互联网保险、网络众筹等诸多领域得到广泛应用，并且发挥着行业分析、评价、预测的引导作用（见表2）。