随着人工智能对全球经济的影响逐渐增强，众多领域将面临革新。近日，英国巴斯大学市场营销学助理教授克里斯托弗·阿马拉尔（Christopher Amaral）在“对话”网发文表示，借助历史价格数据、机器学习和算法，人工智能有望取代人工，计算出向不同消费群体推销相同产品或服务的最佳价位。英国维珍大西洋航空公司等企业正在利用机器学习确定更具竞争力的机票价格。抵押贷款领域也有这样的发展趋势，尤其是贷款定价方式可能会因人工智能的广泛应用而发生变化。

　　研究表明，在很多行业（包括金融服务业）商品和服务的定价权主要掌握在销售人员手中。例如，提供购车贷款的机构往往会委托经销商的销售人员与客户商谈和确定贷款条件，包括利率、贷款规模和贷款期限等。一般而言，贷款价格主要包括贷款利率、贷款承诺费及服务费、提前偿付或逾期罚款等，贷款利率是贷款价格的主要组成部分。数十年来，销售人员在销售点主观评估顾客价格敏感度的能力被看作是独有的竞争优势。虽然利用人工智能可以分析更多数据并作出精确性更高的决策，但在购车贷款领域，使用人工智能技术进行贷款定价的情况并不多见。

　　阿马拉尔及其同事运用机器学习模型分析了一家加拿大汽车经销商经手的数千笔贷款，以探讨如何利用人工智能进行贷款定价并使贷款机构的利润最大化。他们发现，由人工智能驱动的差别定价和最优销售激励措施可以为贷款机构带来34%的利润增长。与销售人员给出的贷款定价相比，阿马拉尔等人开发的算法为低风险和中等风险的客户给出的贷款价格略有降低，而对于高风险客户，算法给出的贷款价格则更高。

　　阿马拉尔指出，尽管销售人员给高风险客户确定的贷款价格通常会比其给低风险客户确定的贷款价格平均高出0.5个百分点，但算法显示，经销商有更大的定价空间来获取更多利益，他们向高风险客户给出的贷款定价可能会比给低风险客户的高出1.07个百分点。在实际生活中，低风险客户的贷款批准率通常比高风险客户高出50多个百分点。考虑到面对高风险客户，人工智能系统给出的贷款批准率和贷款价格都显著高于汽车经销商及其销售人员。阿马拉尔认为，为了获得更高的收益，贷款机构将不会像过去那样依赖汽车经销商及其销售人员的主观判断，而是会更多参考人工智能系统的意见，这可能成为促使人工智能在贷款定价方面获得广泛应用的一个因素。

　　在阿马拉尔看来，高质量数据将取代销售人员的经验和智慧，基于人工智能的集中差别定价将使贷款机构获得更高的利润，也能让高风险借款人受益。然而，早在2022年2月，英国金融监管机构已经向希望利用人工智能系统审批贷款申请的银行发出警告，指出只有当银行能够证明这种方法不会对难以获得贷款的人造成不利影响时，才能在贷款领域使用该技术。可以预见，人们将围绕人工智能技术在定价决策领域的应用展开更多讨论。

　　（刘雨微/编译）