摘要：在信用服務(wù)中，營(yíng)利性征信平臺(tái)通過(guò)數(shù)智融合，將生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用于信用數(shù)據(jù)增值，并賦能消費(fèi)者利用數(shù)據(jù)提升需求，由此推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。實(shí)踐中，融合低效阻礙需求提升與消費(fèi)升級(jí)，導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)服務(wù)的價(jià)值 感知度和融入度降低，服務(wù)優(yōu)化因此受阻。運(yùn)用層次分析法，考量數(shù)智融合、服務(wù)優(yōu)化、消費(fèi)升級(jí)間的關(guān)聯(lián)性；通過(guò)循證分析法，提煉出數(shù)智賦能消費(fèi)升級(jí)的域外經(jīng)驗(yàn)；再結(jié)合數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)原理與激勵(lì)相容理論，構(gòu)建分析框架；最后提出服務(wù)優(yōu)化的激勵(lì)相容對(duì)策。

    對(duì)策基本內(nèi)容是：平臺(tái)通過(guò)提高數(shù)智賦能水平，協(xié)調(diào)融合低效與消費(fèi)升級(jí)之間 的沖突，激勵(lì)消費(fèi)者融入服務(wù)，以此來(lái)促進(jìn)服務(wù)優(yōu)化。

    平臺(tái)宜分步驟實(shí)施對(duì)策：首先提高數(shù)智賦能水平，強(qiáng)化技術(shù)自主以確保數(shù)據(jù)增值；進(jìn)而培育和提升消費(fèi)者的金融素養(yǎng)與人智協(xié)同能力，助力他們通過(guò)甄別數(shù)據(jù)價(jià)值與利用數(shù) 據(jù)來(lái)升級(jí)消費(fèi)；在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)與治理者基于彼此在數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的政企合作關(guān)系，協(xié)同構(gòu)建適于消費(fèi)升級(jí)的合規(guī)高效的數(shù)智環(huán)境，由此增效服務(wù)。

    “數(shù)智”（dataintelligence）的概念源自數(shù)字化與智能化。在數(shù)智背景下的信用服務(wù)中，營(yíng)利性征信平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)征信平臺(tái)或平臺(tái)）將生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，以下簡(jiǎn)稱(chēng)“AIGC”）技術(shù)與消費(fèi)者信用數(shù)據(jù)深度融合，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值，進(jìn)而賦能消費(fèi)者和金融機(jī)構(gòu)通過(guò)利用數(shù)據(jù)來(lái)提高消費(fèi)與投資中的決策效率，由此升級(jí)消費(fèi)與增加收益。僅2022年，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資源（包括消費(fèi)者信用數(shù)據(jù)）利用所產(chǎn)生營(yíng)業(yè)額接近400億元，到2025年有望達(dá)到1800億元。

    對(duì)于數(shù)智背景下的消費(fèi)者信用服務(wù)，此前學(xué)界關(guān)注于：第一，數(shù)智融合對(duì)信用服務(wù)的促進(jìn)。鄒永紅與劉海軍等發(fā)現(xiàn)，在AIGC驅(qū)動(dòng)下，信用服務(wù)等活動(dòng)的開(kāi)展效率得到提高，征信平臺(tái)等主體績(jī)效得以?xún)?yōu)化；第二，服務(wù)中的消費(fèi)者隱私風(fēng)險(xiǎn)。熊偉與Gambacorta等認(rèn)為，服務(wù)中信用數(shù)據(jù)常被無(wú)序利用，消費(fèi)者隱私利益受損，征信等產(chǎn)業(yè)的整體績(jī)效也受影響；第三，隱私風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)措施。馬費(fèi)成與呂智霞等主張，治理者應(yīng)通過(guò)維護(hù)信用數(shù)據(jù)安全來(lái)保護(hù)隱私、保障服務(wù)有序開(kāi)展。

    為貫徹2025年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議關(guān)于“大力提振消費(fèi)、提高投資效益、全方位擴(kuò)大國(guó)內(nèi)需求”的精神，征信平臺(tái)需要通過(guò)數(shù)智融合來(lái)優(yōu)化信用服務(wù)，由此提高消費(fèi)者的消費(fèi)層次，從而助力消費(fèi)升級(jí)。理由是：按照消費(fèi)心理學(xué)家闡發(fā)的心理需求層次理論，消費(fèi)者不僅有受尊重的基本需求，還有自我發(fā)展的高層次需求。消費(fèi)者需求層次提升則是消費(fèi)升級(jí)的重要?jiǎng)恿Α?

    對(duì)于治理者如何通過(guò)優(yōu)化信用服務(wù)來(lái)賦能消費(fèi)升級(jí)的問(wèn)題，現(xiàn)有研究缺乏足夠關(guān)注。本文研究目的為：在數(shù)智化背景下，探索消費(fèi)者信用服務(wù)提升消費(fèi)層次的作用機(jī)理，并據(jù)此建議平臺(tái)通過(guò)提效數(shù)智融合來(lái)優(yōu)化服務(wù)，從而促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)。

    一、數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)的功能及障礙

    從功能論角度而言，征信平臺(tái)應(yīng)在數(shù)智背景下開(kāi)展信用服務(wù)，賦能消費(fèi)者通過(guò)增加收益等途徑來(lái)提升消費(fèi)層次。然而受制于數(shù)智融合低效及數(shù)智賦能不足等因素，前述服務(wù)功能未能充分發(fā)揮，因而消費(fèi)升級(jí)受阻，服務(wù)困境產(chǎn)生。

    （一）服務(wù)功能：數(shù)智賦能消費(fèi)升級(jí)

    數(shù)智背景下的信用服務(wù)中，征信平臺(tái)運(yùn)用OpenAI、Cohere、科大訊飛、騰訊等機(jī)構(gòu)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“技術(shù)供給者”）所提供的AIGC，將原始數(shù)據(jù)處理為價(jià)值更高的信用產(chǎn)品（如消費(fèi)者信用畫(huà)像、信用評(píng)價(jià)報(bào)告、投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告、理財(cái)規(guī)劃建議）。在DIKW（Data-to-Information-to-Knowledge-to-WisdomModel）模型中，信用數(shù)據(jù)包括原始數(shù)據(jù)與信用產(chǎn)品，二者間構(gòu)成遞進(jìn)式轉(zhuǎn)化及價(jià)值增加關(guān)系。歐盟《數(shù)據(jù)法案》制定者將前述關(guān)系表述為數(shù)據(jù)“增值”。對(duì)于原始數(shù)據(jù)經(jīng)增值處理而形成的信用產(chǎn)品，消費(fèi)者加以獲取利用，以此來(lái)提高需求層次并推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。

    按照特定目標(biāo)，不同主體合作推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與數(shù)據(jù)增值，由此形成社會(huì)有機(jī)組織，該組織被信息經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱(chēng)為“數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)”。

    在推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)的共同目標(biāo)下，AIGC技術(shù)供給者、征信平臺(tái)、消費(fèi)者等主體協(xié)作開(kāi)展技術(shù)供給、數(shù)據(jù)增值、消費(fèi)層次提升等活動(dòng)，數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)由此形成。征信平臺(tái)通過(guò)數(shù)智融合保障消費(fèi)者獲取并利用增值的信用產(chǎn)品，提升其決策效率與收益，由此推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。消費(fèi)者通過(guò)升級(jí)消費(fèi)，提高對(duì)信用服務(wù)的價(jià)值感知度和參與度，進(jìn)而助力服務(wù)的優(yōu)化。

    中國(guó)信息通信研究院（2023）研究顯示，在數(shù)智賦能等因素促進(jìn)下，消費(fèi)者普遍期待通過(guò)接受信用服務(wù)等途徑，獲得收益進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)自由的高層次需求；與此同時(shí)，AIGC與信用數(shù)據(jù)的深度融合利于消費(fèi)者增強(qiáng)信用能力與提升消費(fèi)層次。譬如，還有學(xué)者通過(guò)Lasso－logistic模型來(lái)驗(yàn)證，消費(fèi)者期望通過(guò)參與信用服務(wù)來(lái)獲取信用產(chǎn)品，進(jìn)而利用產(chǎn)品來(lái)提高決策效率與獲取收益。

    （二）功能障礙：數(shù)智融合低效阻礙消費(fèi)升級(jí)

    研究證明，數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)（平臺(tái)、技術(shù)供給者、公眾與治理者構(gòu)成的四螺旋模式）的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行，依賴(lài)于通過(guò)提升數(shù)智賦能水平來(lái)回應(yīng)公眾需求。在當(dāng)下的服務(wù)實(shí)踐中，AIGC存在技術(shù)偏差，技術(shù)供給者與平臺(tái)因有限理性抬高數(shù)據(jù)價(jià)格并降低質(zhì)量，阻礙消費(fèi)者利用信用產(chǎn)品優(yōu)化決策與提升消費(fèi)層次，從而削弱數(shù)智賦能水平，制約系統(tǒng)效率與服務(wù)優(yōu)化，前述困境已體現(xiàn)于表1案例中。筆者通過(guò)對(duì)案例進(jìn)行編碼來(lái)考察服務(wù)困境的表現(xiàn)，進(jìn)而歸納出困境的成因與維度，以此作為后文提出解決困境對(duì)策的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

    數(shù)智背景下的消費(fèi)者信用服務(wù)的困境具體表現(xiàn)為：

    第一，數(shù)智融合低效阻礙消費(fèi)層次提升。在AIGC技術(shù)偏差與征信平臺(tái)有限理性等因素的影響下，信用產(chǎn)品質(zhì)量降低且價(jià)格提高，由此消費(fèi)者難以通過(guò)有效獲取利用產(chǎn)品來(lái)優(yōu)化決策、提高收益、提升消費(fèi)層次。譬如，在表1案例1、2中，研究者均發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)相當(dāng)部分平臺(tái)在向消費(fèi)者提供產(chǎn)品時(shí)，向消費(fèi)者索取高價(jià)；而案例3中也顯示達(dá)威（Dawex）及瓦次艾普（WhatsApp）等平臺(tái)抬高信用產(chǎn)品價(jià)格并降低質(zhì)量，前述平臺(tái)曾被歐盟數(shù)據(jù)監(jiān)管機(jī)關(guān)處罰。

    第二，消費(fèi)者需求實(shí)現(xiàn)受阻不利于信用服務(wù)優(yōu)化。消費(fèi)者未能充分實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益與有效提高消費(fèi)層次，由此他們?nèi)狈ψ銐騽?dòng)力來(lái)提供原始數(shù)據(jù)并助力服務(wù)開(kāi)展，甚至部分消費(fèi)者通過(guò)投訴或舉報(bào)來(lái)阻礙服務(wù)。譬如案例3顯示，達(dá)威平臺(tái)被監(jiān)管機(jī)關(guān)處罰是因?yàn)槠湟蛉我馓Ц咝庞卯a(chǎn)品價(jià)格并降低質(zhì)量而被消費(fèi)者投訴。案例5、6、7也從側(cè)面反映了這一點(diǎn)。

    二、服務(wù)優(yōu)化的激勵(lì)相容對(duì)策之證成

    按照數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)理論，消費(fèi)者信用服務(wù)困境根源于數(shù)智融合低效與消費(fèi)升級(jí)間的矛盾。為調(diào)和矛盾并優(yōu)化服務(wù)，筆者提出如下激勵(lì)相容對(duì)策：在系統(tǒng)中，征信平臺(tái)與AIGC供給者協(xié)同提升數(shù)智賦能水平，保障消費(fèi)者通過(guò)獲取與支配信用產(chǎn)品來(lái)增加收益并提升消費(fèi)層次，從而增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)服務(wù)的價(jià)值感知度和融入度，最終促進(jìn)服務(wù)優(yōu)化。在本部分，筆者首先結(jié)合數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)原理與激勵(lì)相容理論構(gòu)建層次化的理論框架，論證以上對(duì)策適于調(diào)和數(shù)智融合低效與消費(fèi)升級(jí)之間沖突；進(jìn)而從新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā)，論述治理者適宜按照激勵(lì)相容對(duì)策頒行法律規(guī)范，從而回應(yīng)消費(fèi)者升級(jí)消費(fèi)的需求并激勵(lì)他們?nèi)谌敕?wù)；再運(yùn)用循證分析的方法，評(píng)估國(guó)外相關(guān)法規(guī)的適用效果，進(jìn)而論述激勵(lì)相容對(duì)策應(yīng)用于我國(guó)服務(wù)優(yōu)化工作可預(yù)期的積極效果；在本文第三部分中，筆者立基于支撐對(duì)策的理論與實(shí)證依據(jù)，提出服務(wù)優(yōu)化的具體措施，以此來(lái)落實(shí)對(duì)策（見(jiàn)圖1）。

    （一）系統(tǒng)論視野：對(duì)策提高數(shù)智融合效率，確保信用數(shù)據(jù)增值

    按照Hurwiez等學(xué)者提出的激勵(lì)相容理論，社會(huì)組織由存在利益與需求關(guān)聯(lián)的成員構(gòu)成。為實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)，治理者需要調(diào)和組織成員利益沖突，協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)不同成員需求，從而激勵(lì)成員參與組織活動(dòng)，由此提高組織運(yùn)行效率。在信用服務(wù)下的數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)中，技術(shù)供給者、消費(fèi)者與征信平臺(tái)的需求具有高度關(guān)聯(lián)性與互補(bǔ)性，因而三者形成互利共生關(guān)系，共同構(gòu)成了數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)下的社會(huì)組織?；ダ采P(guān)系具體表現(xiàn)為：技術(shù)供給者需要減少AIGC技術(shù)偏差，以利于平臺(tái)生成高質(zhì)量的信用產(chǎn)品；消費(fèi)者需要獲取利用產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)自由的高層次需求，從而提高消費(fèi)者的信用服務(wù)融入度；平臺(tái)需要協(xié)同技術(shù)供給者來(lái)回應(yīng)消費(fèi)者需求，從而增強(qiáng)他們的服務(wù)價(jià)值感知度，以此來(lái)激勵(lì)消費(fèi)者提供原始數(shù)據(jù)以助力服務(wù)優(yōu)化（見(jiàn)圖2）。

    在信息經(jīng)濟(jì)學(xué)家看來(lái)，數(shù)智融合的本質(zhì)是賦能者運(yùn)用AIGC等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值，被賦能者利用數(shù)據(jù)優(yōu)化決策的交互協(xié)同過(guò)程。據(jù)此治理者應(yīng)依托上述互利共生關(guān)系，激勵(lì)賦能者通過(guò)提效數(shù)智融合來(lái)實(shí)現(xiàn)信用數(shù)據(jù)增值，進(jìn)而保障消費(fèi)者獲取利用增值產(chǎn)品優(yōu)化決策并提升消費(fèi)層次，從而增強(qiáng)他們的服務(wù)價(jià)值感知度和融入度，最終達(dá)成信用服務(wù)優(yōu)化這一組織目標(biāo)。

    （二）層次化分析：對(duì)策保障消費(fèi)者利用數(shù)據(jù)，賦能消費(fèi)升級(jí)

    層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，以下簡(jiǎn)稱(chēng)AHP）是一種多準(zhǔn)則決策方法。按照這一方法，治理者需要將特定目標(biāo)分解為多指標(biāo)的若干層次，再通過(guò)定性指標(biāo)模糊量化來(lái)算出層次單權(quán)重和總排序，進(jìn)而提出目標(biāo)賴(lài)以實(shí)現(xiàn)的對(duì)策。本文運(yùn)用AHP，針對(duì)數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)的困境，在上文定性分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建以?xún)?yōu)化信用服務(wù)與升級(jí)消費(fèi)為目標(biāo)，以數(shù)智賦能水平為關(guān)鍵影響因素為評(píng)價(jià)指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu)模型，來(lái)分析激勵(lì)相容對(duì)策用于應(yīng)對(duì)困境與實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的適切性。

    1.數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)的層次結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建

    通過(guò)整合專(zhuān)家意見(jiàn)與前文案例，本研究篩選出關(guān)鍵指標(biāo)，并構(gòu)建了包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和決策層的AHP層次結(jié)構(gòu)模型，用以量化分析數(shù)智賦能水平的影響。具體地，目標(biāo)層主要內(nèi)容為優(yōu)化信用服務(wù)與升級(jí)消費(fèi)（A）。在準(zhǔn)則層中，筆者根據(jù)表1所反映的困境的成因維度，提取出AIGC技術(shù)偏差（B1）、信用產(chǎn)品價(jià)格（B2）、信用產(chǎn)品質(zhì)量（B3）和消費(fèi)者收益預(yù)期（B5）四個(gè)指標(biāo)；同時(shí)在監(jiān)管機(jī)制的有效約束下，消費(fèi)者得以通過(guò)獲取利用產(chǎn)品與提效決策來(lái)提高預(yù)期收益與消費(fèi)層次，進(jìn)而增強(qiáng)消費(fèi)者參與服務(wù)的能動(dòng)性，因此監(jiān)管機(jī)制（B4）也應(yīng)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。決策層則包括提升數(shù)智賦能水平（C1）、完善法律規(guī)范（C2）、提高消費(fèi)者收益預(yù)期（C3）。理由是，法律規(guī)范的完善將促進(jìn)準(zhǔn)則層中的監(jiān)管機(jī)制優(yōu)化；在機(jī)制制約下，平臺(tái)與技術(shù)供給者通過(guò)減少技術(shù)偏差來(lái)提高信用產(chǎn)品質(zhì)量；同時(shí)，平臺(tái)適宜約束自身任意抬高產(chǎn)品價(jià)格的行為，以利于消費(fèi)者通過(guò)有效獲取利用產(chǎn)品來(lái)提高預(yù)期收益。

    2.權(quán)向量計(jì)算與一致性檢驗(yàn)

    數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)優(yōu)化對(duì)策的提出具有一定復(fù)雜性和綜合性。為保證結(jié)果的合理性和科學(xué)性，筆者采用專(zhuān)家打分法對(duì)各影響因素進(jìn)行兩兩打分。專(zhuān)家包括信息管理學(xué)與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的高校教授、金融監(jiān)管部門(mén)工作人員、商業(yè)銀行經(jīng)理、信用服務(wù)對(duì)象（尤其是消費(fèi)者），專(zhuān)家總體的選擇具有一定權(quán)威性和代表性。

    筆者基于Saaty1-9比率標(biāo)度表，通過(guò)專(zhuān)家打分對(duì)每一層的評(píng)價(jià)因素進(jìn)行兩兩比較，以此構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣。由于本文涉及群決策，因此筆者在得到各個(gè)專(zhuān)家的評(píng)價(jià)結(jié)果后，需分別進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，并將未通過(guò)一致性檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷幕蛘呱釛?，然后運(yùn)用幾何平均法計(jì)算判斷矩陣最終的權(quán)重分布。以目標(biāo)層為例，計(jì)算結(jié)果如表2所示，其余各層指標(biāo)權(quán)重按照同樣的方法依次計(jì)算。

    在上述工作基礎(chǔ)上，筆者對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，從而保障矩陣的合理性，由此避免主觀(guān)判斷造成的邏輯矛盾。本文借助yaahp軟件進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表3所示。當(dāng)CR小于0.1時(shí)，一致性檢驗(yàn)通過(guò)。由計(jì)算結(jié)果可知，CR值均小于0.1，一致性檢驗(yàn)通過(guò)，證明該判斷矩陣科學(xué)合理，可進(jìn)一步分析。

    3.結(jié)果分析

    當(dāng)通過(guò)一致性檢驗(yàn)后，筆者對(duì)判斷矩陣各個(gè)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示：在決策層中，提高消費(fèi)者收益所占權(quán)重最高（0.486），這驗(yàn)證了激勵(lì)相容對(duì)策的內(nèi)容，即：數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)的優(yōu)化對(duì)策應(yīng)旨在提高消費(fèi)者預(yù)期收益及消費(fèi)層次；在準(zhǔn)則層中，影響因素占比排名前三位的為：信用產(chǎn)品價(jià)格（0.355）、消費(fèi)者預(yù)期收益（0.185）、AIGC技術(shù)偏差（0.160）。

    由此可知，數(shù)智賦能水平的前述測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)同時(shí)構(gòu)成了服務(wù)優(yōu)化的重要?jiǎng)右?。服?wù)優(yōu)化的制度保障則是法律規(guī)范得到完善，由此消費(fèi)者需求的實(shí)現(xiàn)及服務(wù)的提質(zhì)具備了有利的數(shù)智環(huán)境。上述結(jié)論可指引筆者按照激勵(lì)相容對(duì)策在后文提出服務(wù)優(yōu)化的具體措施建議。

    （三）域外法循證：對(duì)策增強(qiáng)消費(fèi)者融入度，利于服務(wù)優(yōu)化

    數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)向穩(wěn)態(tài)演化的重要?jiǎng)右蛟谟?，消費(fèi)者等公眾的消費(fèi)層次得到提升，由此他們?cè)鰪?qiáng)接受信用服務(wù)的意愿，進(jìn)而助力服務(wù)優(yōu)化。對(duì)于這一點(diǎn)，筆者在前文也用AHP予以驗(yàn)證。因而在新制度經(jīng)濟(jì)視野中，治理者（特別是立法者）應(yīng)遵循與激勵(lì)相容對(duì)策緊密相關(guān)的產(chǎn)權(quán)原理，在數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)中通過(guò)有效的制度安排，保障消費(fèi)者對(duì)信用數(shù)據(jù)（尤其是信用產(chǎn)品）享有支配權(quán)，由此回應(yīng)他們的需求與優(yōu)化服務(wù)。治理者通過(guò)產(chǎn)權(quán)初始配置，將信用產(chǎn)品產(chǎn)權(quán)授予征信平臺(tái)與技術(shù)供給者，從而體現(xiàn)二者在產(chǎn)品生成中的主要邊際貢獻(xiàn)。

    在此基礎(chǔ)上，治理者需通過(guò)產(chǎn)權(quán)派生設(shè)置，拓展技術(shù)供給者與平臺(tái)的有限理性，激勵(lì)二者依據(jù)信用服務(wù)合同將信用產(chǎn)品產(chǎn)權(quán)的全部或部分權(quán)能授予消費(fèi)者行使，以利于消費(fèi)者通過(guò)支配與利用產(chǎn)品來(lái)提高決策效率，進(jìn)而提高收益與消費(fèi)層次。前述經(jīng)驗(yàn)已體現(xiàn)于北美與歐洲法律規(guī)范中，利于國(guó)內(nèi)治理者通過(guò)頒行激勵(lì)相容對(duì)策下的產(chǎn)權(quán)制度來(lái)優(yōu)化信用服務(wù)（見(jiàn)表5）。

    循證分析是“遵循實(shí)證的科學(xué)分析”。筆者根據(jù)案例等實(shí)證資料，運(yùn)用循證分析方法評(píng)估歐美規(guī)范在提效數(shù)智融合、賦能消費(fèi)升級(jí)和優(yōu)化信用服務(wù)中的效果。相關(guān)案例顯示，前述規(guī)范體現(xiàn)了激勵(lì)相容對(duì)策意旨，有效保障了消費(fèi)者通過(guò)支配信用產(chǎn)品來(lái)提高收益與提升消費(fèi)層次，由此增強(qiáng)了消費(fèi)者的信用服務(wù)融入度，并激勵(lì)他們自愿提供原始數(shù)據(jù)以促進(jìn)信用服務(wù)提效，從而為我國(guó)構(gòu)建服務(wù)優(yōu)化措施提供了實(shí)證支撐。

    代表性案例有：其一，在《美國(guó)統(tǒng)一計(jì)算機(jī)信息交易法》約束下，安客誠(chéng)（Acxiom）等征信平臺(tái)通過(guò)提高數(shù)智賦能水平來(lái)保障消費(fèi)者獲取收益，因而后者自愿向平臺(tái)提供原始數(shù)據(jù)，以助于服務(wù)開(kāi)展；其二，意大利數(shù)據(jù)安全管理部門(mén)發(fā)現(xiàn)，在《歐盟數(shù)字服務(wù)法案》頒行等因素的促進(jìn)下，數(shù)智融合及數(shù)據(jù)增值得以提效，因而消費(fèi)者預(yù)期收益得到提高，由此他們對(duì)服務(wù)的認(rèn)同度和參與度得以增強(qiáng)；其三，按照《英國(guó)數(shù)據(jù)保護(hù)法案》，消費(fèi)者等公眾獲取信用產(chǎn)品的繁瑣程序得以簡(jiǎn)化，因而公眾獲取產(chǎn)品的時(shí)間成本降低并且預(yù)期收益提高，他們參與信用服務(wù)的意愿也隨之增強(qiáng)。

    三、對(duì)策的實(shí)施：征信平臺(tái)主導(dǎo)的服務(wù)優(yōu)化措施

    按照系統(tǒng)科學(xué)家Gibbons的闡釋?zhuān)瑪?shù)智生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建的重要意義是，系統(tǒng)成員通過(guò)獲取與利用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自身需求，從而成員彼此間的耦合度得到提高。從前文可知，消費(fèi)者在信用服務(wù)中具有增加收益與提升消費(fèi)層次的需求，當(dāng)他們需求的實(shí)現(xiàn)受阻時(shí)，系統(tǒng)運(yùn)行將陷入低效。針對(duì)前述困境，治理者需要采取激勵(lì)相容對(duì)策，通過(guò)回應(yīng)消費(fèi)者需求來(lái)提高他們與征信平臺(tái)的耦合度，進(jìn)而激勵(lì)消費(fèi)者與平臺(tái)通過(guò)合作博弈的方式，協(xié)同提效數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行，并由此實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的目標(biāo)——信用服務(wù)優(yōu)化。

    在本部分中筆者將按照此目標(biāo)，建議征信平臺(tái)發(fā)揮數(shù)智賦能者作用，通過(guò)實(shí)施激勵(lì)相容對(duì)策，保障消費(fèi)者利用信用數(shù)據(jù)來(lái)提高收益并提升消費(fèi)層次，對(duì)策具體實(shí)施措施如下。

    （一）服務(wù)基礎(chǔ)：提高數(shù)智賦能水平，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值

    征信平臺(tái)適宜通過(guò)提高數(shù)智賦能水平來(lái)強(qiáng)化AIGC技術(shù)自主，從而提效數(shù)智融合與數(shù)據(jù)增值，以助于消費(fèi)者利用原始數(shù)據(jù)增值形成的信用產(chǎn)品來(lái)提高消費(fèi)層次，具體如下。

    第一，強(qiáng)化技術(shù)自主以生成信用產(chǎn)品。按照Balkin的觀(guān)點(diǎn)，數(shù)智下的信用服務(wù)中，征信平臺(tái)與消費(fèi)者構(gòu)成信托關(guān)系。作為受托方，平臺(tái)需要通過(guò)強(qiáng)化AIGC技術(shù)自主，積累算法處理與數(shù)據(jù)增值等方面的經(jīng)驗(yàn)來(lái)生成信用產(chǎn)品。在域外，美國(guó)金融數(shù)據(jù)平臺(tái)除了借鑒openAI等技術(shù)供給者的算法經(jīng)驗(yàn)，還與商業(yè)銀行協(xié)同構(gòu)建信用數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從而高效地生成信用產(chǎn)品。

    同時(shí)，美國(guó)金融數(shù)據(jù)平臺(tái)主動(dòng)向消費(fèi)者披露信用產(chǎn)品生成的情況，以利于消費(fèi)者通過(guò)獲取利用產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)他們的需求。目前我國(guó)部分平臺(tái)已牽頭與金融機(jī)構(gòu)及技術(shù)供給者協(xié)同構(gòu)建了數(shù)智共享系統(tǒng)，以期提高信用產(chǎn)品生成效率。在此基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)平臺(tái)還需要借鑒前述域外經(jīng)驗(yàn)，減少對(duì)技術(shù)供給者的算法依賴(lài)，通過(guò)技術(shù)自主研發(fā)與應(yīng)用來(lái)提效信用產(chǎn)品生成。

    第二，提效信用產(chǎn)品供給以促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)。信息管理學(xué)視野中，消費(fèi)者信用服務(wù)應(yīng)遵循安全原則。據(jù)此征信平臺(tái)應(yīng)維護(hù)信用數(shù)據(jù)的可用性等安全要素，從而保障消費(fèi)者通過(guò)支配數(shù)據(jù)來(lái)提升消費(fèi)層次與升級(jí)消費(fèi)。因此平臺(tái)適宜按照可用性的安全標(biāo)準(zhǔn)，提高信用產(chǎn)品供給效率。

    在數(shù)智背景下的信用服務(wù)中，平臺(tái)一般以有償為主的方式向消費(fèi)者提供產(chǎn)品，由此產(chǎn)品的價(jià)格合理性成為其可用性的重要判定標(biāo)準(zhǔn)。因而治理者需要拓展平臺(tái)的有限理性，制止其任意抬高價(jià)格的行為。為此治理者既需允許平臺(tái)自主定價(jià)，制定產(chǎn)品價(jià)格的參考標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)品價(jià)格由其價(jià)值決定，因此治理者在設(shè)定價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，除了考慮平臺(tái)與技術(shù)供給者的貢獻(xiàn)，還應(yīng)考量消費(fèi)者的貢獻(xiàn)。對(duì)于平臺(tái)不合理定價(jià)行為，治理者應(yīng)當(dāng)強(qiáng)制糾正，從而保障消費(fèi)者獲取利用產(chǎn)品的權(quán)利。

    （二）服務(wù)提質(zhì)：培育消費(fèi)者人智協(xié)同能力，利用數(shù)據(jù)升級(jí)消費(fèi)

    數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行效率的提高依賴(lài)于數(shù)值賦能水平與融合效率的提升，從而推動(dòng)被賦能者需求提升。激勵(lì)相容對(duì)策宗旨即在于，征信平臺(tái)通過(guò)提高賦能水平與提效數(shù)智融合來(lái)回應(yīng)消費(fèi)者需求，由此正向引導(dǎo)他們的決策與行動(dòng)，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)信用服務(wù)優(yōu)化這一組織目標(biāo)。據(jù)此平臺(tái)適宜采取如下措施來(lái)助力消費(fèi)者提升消費(fèi)層次與服務(wù)融入度。

    第一，提高消費(fèi)者人智協(xié)同能力。包括消費(fèi)者在內(nèi)的公眾通過(guò)人工智能與外界交互，獲取和利用數(shù)據(jù)資源提高消費(fèi)層次被稱(chēng)為“人智協(xié)同”。在數(shù)智環(huán)境下的信用服務(wù)中，治理者應(yīng)借鑒表5中的域外規(guī)范來(lái)頒行產(chǎn)權(quán)制度，保障消費(fèi)者通過(guò)獲取利用信用數(shù)據(jù)來(lái)提升人智協(xié)同能力，通過(guò)提高消費(fèi)者決策效率與預(yù)期收益來(lái)滿(mǎn)足其經(jīng)濟(jì)自由的高層次需求，最終驅(qū)動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。

    在域外的服務(wù)實(shí)踐中，韓國(guó)“我的數(shù)據(jù)”（MyData）平臺(tái)營(yíng)運(yùn)者即通過(guò)線(xiàn)上與線(xiàn)下結(jié)合的培訓(xùn)方式，提高消費(fèi)者獲取與支配信用產(chǎn)品的能力。借鑒前述經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)治理者應(yīng)規(guī)定，治理者還應(yīng)當(dāng)規(guī)定：消費(fèi)者有權(quán)獲取與支配經(jīng)AIGC處理而成的信用產(chǎn)品。

    第二，培育消費(fèi)者金融素養(yǎng)。按照內(nèi)容與表現(xiàn)形式的不同，消費(fèi)者需求可分為顯性與隱性?xún)煞N。在數(shù)智環(huán)境下，消費(fèi)者隱性需求包含在顯性需求之中。為了使消費(fèi)者隱性需求顯性化，征信平臺(tái)應(yīng)當(dāng)深化金融素養(yǎng)教育，助力消費(fèi)者發(fā)掘與實(shí)現(xiàn)隱性需求。

    美國(guó)Radware公司即對(duì)超過(guò)3000名消費(fèi)者進(jìn)行金融素養(yǎng)教育，向他們傳授甄別信用產(chǎn)品價(jià)值的方法，以助于消費(fèi)者通過(guò)獲取利用產(chǎn)品來(lái)優(yōu)化決策與提高收益。國(guó)內(nèi)平臺(tái)需要借鑒前述域外經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)培養(yǎng)消費(fèi)者的高層次素養(yǎng)，提升他們甄別信用產(chǎn)品價(jià)值與獲取利用產(chǎn)品的能力，以助于消費(fèi)者優(yōu)化決策、提高收益及實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)自由。

    （三）服務(wù)增效：構(gòu)建合規(guī)高效的數(shù)智環(huán)境，保障消費(fèi)升級(jí)

    在數(shù)智背景下的信用服務(wù)中，治理者適宜通過(guò)合理應(yīng)用激勵(lì)策略來(lái)細(xì)化規(guī)制，在持續(xù)完善法律法規(guī)的同時(shí)，發(fā)揮征信平臺(tái)及技術(shù)供給者作為數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)成員的協(xié)同作用。

    第一，根據(jù)數(shù)智賦能消費(fèi)升級(jí)的效果來(lái)評(píng)價(jià)信用服務(wù)。按照數(shù)據(jù)安全理論，保證消費(fèi)者信用產(chǎn)品質(zhì)量是其提升預(yù)期收益與消費(fèi)層次、增強(qiáng)對(duì)信用服務(wù)的價(jià)值感知度的前提。譬如按照韓國(guó)“MyData”計(jì)劃，該國(guó)征信平臺(tái)通過(guò)確保信用產(chǎn)品質(zhì)量，保障消費(fèi)者有效利用產(chǎn)品來(lái)提高決策效率與預(yù)期收益。借鑒韓國(guó)經(jīng)驗(yàn)，國(guó)內(nèi)平臺(tái)需將前述需求的實(shí)現(xiàn)程度作為重要標(biāo)準(zhǔn)，并將標(biāo)準(zhǔn)細(xì)化為具體指標(biāo)。依據(jù)前述指標(biāo)，平臺(tái)應(yīng)積極引導(dǎo)消費(fèi)者評(píng)價(jià)信用產(chǎn)品質(zhì)量及信用服務(wù)效果，并將評(píng)價(jià)結(jié)果作為提質(zhì)服務(wù)的重要依據(jù)。為保障評(píng)價(jià)結(jié)果能真實(shí)與全面反映消費(fèi)者對(duì)服務(wù)的滿(mǎn)意度，平臺(tái)既可通過(guò)向消費(fèi)者發(fā)放問(wèn)卷來(lái)獲取滿(mǎn)意度，又可通過(guò)行為挖掘來(lái)推測(cè)滿(mǎn)意度。

    第二，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)提效數(shù)智融合并優(yōu)化信用服務(wù)。激勵(lì)相容對(duì)策下，組織目標(biāo)賴(lài)以實(shí)現(xiàn)的途徑包括約束式的負(fù)激勵(lì)與促進(jìn)式的正激勵(lì)。為了通過(guò)正激勵(lì)來(lái)提高消費(fèi)者的信用服務(wù)融入度，征信平臺(tái)與技術(shù)供給者需要拓展自身有限理性并提高信用產(chǎn)品質(zhì)量，從而增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)信用產(chǎn)品和服務(wù)的滿(mǎn)意度?？蓞⒖加?guó)信用服務(wù)的數(shù)字沙箱（DigitalSandbox）模式：平臺(tái)按照消費(fèi)者需求實(shí)現(xiàn)程度等標(biāo)準(zhǔn)對(duì)服務(wù)效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，進(jìn)而根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果制定服務(wù)優(yōu)化方案。

    國(guó)內(nèi)平臺(tái)與技術(shù)供給者應(yīng)當(dāng)借鑒前述經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果采取如下措施來(lái)提高信用產(chǎn)品質(zhì)量，從而通過(guò)回應(yīng)消費(fèi)者需求來(lái)提效服務(wù)：一方面，建立信用產(chǎn)品質(zhì)量的專(zhuān)業(yè)人員審查機(jī)制負(fù)責(zé)定期對(duì)技術(shù)安全性和可供性進(jìn)行測(cè)試與強(qiáng)化，以避免算法偏差；另一方面，構(gòu)建信用產(chǎn)品質(zhì)量提升機(jī)制，平臺(tái)與技術(shù)供給者就AIGC技術(shù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)失真的防范、工作人員信息能力的提升等內(nèi)容開(kāi)展交流，通過(guò)減少技術(shù)偏差來(lái)提高信用產(chǎn)品質(zhì)量，以利于消費(fèi)者優(yōu)化決策并提升消費(fèi)層次。

    四、結(jié)語(yǔ)

    （一）本文貢獻(xiàn)

    本文主要貢獻(xiàn)在于：一是，研究視角深化。本文關(guān)注于數(shù)智背景下信用服務(wù)對(duì)消費(fèi)者需求層次的提升功能，建議征信平臺(tái)通過(guò)提效數(shù)智融合來(lái)優(yōu)化服務(wù)，由此促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)。二是，理論深度融合。本文基于數(shù)智生態(tài)系統(tǒng)與激勵(lì)相容理論，透析系統(tǒng)中消費(fèi)者與平臺(tái)的互利共生關(guān)系，為平臺(tái)提出相關(guān)優(yōu)化對(duì)策，激勵(lì)消費(fèi)者融入服務(wù)以助力服務(wù)優(yōu)化。三是，提出服務(wù)優(yōu)化措施。明確了平臺(tái)應(yīng)通過(guò)“提升數(shù)據(jù)賦能水平——培育消費(fèi)者能力——與治理者協(xié)同構(gòu)建合規(guī)環(huán)境”以實(shí)現(xiàn)服務(wù)增值的優(yōu)化路徑。

    （二）研究展望

    系統(tǒng)論視野中，數(shù)智背景下消費(fèi)者信用服務(wù)優(yōu)化的激勵(lì)相容對(duì)策包括目標(biāo)的設(shè)定、服務(wù)優(yōu)化措施的采取、措施效果的評(píng)估、措施的完善等。
本文按照目標(biāo)（即：通過(guò)優(yōu)化服務(wù)來(lái)升級(jí)消費(fèi)）確立了對(duì)策，在此基礎(chǔ)上，為實(shí)施對(duì)策而具體提出了服務(wù)優(yōu)化措施。在后續(xù)研究中，筆者將通過(guò)循證分析等方法評(píng)估措施的有效性，進(jìn)而優(yōu)化思路并完善措施。

    作者：李儀（重慶理工大學(xué)重慶知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院、重慶大學(xué)法學(xué)院）、楊詩(shī)雨（重慶理工大學(xué)重慶知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院）、冷飛飛（重慶理工大學(xué)重慶知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院）

    來(lái)源：《征信》