2026年6月29日晚，由我校金融系主办的专题学术讲座在QQ群直播间顺利召开。本次讲座由金融系主任张敏教授主持，特邀武昌首义学院特聘教授、教育部学位中心评审专家胡国晖教授担任主讲嘉宾，吸引了全校数百名师生在线聆听，共同探讨数智时代金融行业的伦理挑战与治理之道。
讲座开篇，胡教授厘清金融科技与数智金融的核心边界，点明数智金融是以数据、AI双轮驱动的高阶金融形态。她对比传统金融 “信、稳、义、公” 的伦理内核与新时代数据、算法、技术、责任四维伦理框架，指出自动化算法决策、数据黑箱化、技术迭代超前于制度建设，是当前数智金融伦理失范的根源。
在风险剖析环节，讲座结合国内外典型案例展开深度解析。数据伦理层面，胡教授结合案例剖析数据权属争议、隐私泄露、数据安全威胁国家安全等突出问题；算法伦理层面，胡教授重点拆解三大典型乱象，系统阐释算法体系潜藏的深层公平危机。其一为算法黑箱困境，复杂机器学习模型决策逻辑完全不对外公开，平台无法向用户说明信贷额度、风控拒贷、理财产品推荐的判定依据，违背自动化决策可解释的法律要求，一旦出现权益纠纷，用户难以申诉维权。其二是算法间接歧视，以苹果信用卡事件为例，模型虽未直接录入性别标签，但依托收入、信贷历史等代理变量复刻历史社会偏见，造成女性授信额度系统性偏低，即便不存在主观歧视意图，算法仍会固化、放大现实不平等，严重损害金融普惠性。其三是隐蔽利益输送，以美股券商Robinhood订单流支付模式为典型，平台依靠算法优先将散户订单推送给出价最高的做市商，而非匹配最优成交价格，以 “零佣金” 为噱头掩盖隐性交易成本，算法逻辑向商业利益倾斜，损害投资者合法权益，该行为也引发监管巨额处罚与行业制度改革。胡教授强调，算法具备自主决策能力，但责任主体却模糊不清，一旦出现不公、损害事件，企业常以 “算法自动运行” 推诿责任，形成监管追责盲区，是数智金融最棘手的伦理难题之一。
针对上述困境，胡教授从技术、机构、监管三大维度完整梳理治理路径。技术端提出将伦理前置嵌入开发流程，运用差分隐私、联邦学习、可解释AI等工具从源头规避风险；机构层面，设立伦理审查委员会与首席伦理官，建立全流程算法审计机制；监管层面依托《数据安全法》《个人信息保护法》与金融科技伦理行业标准，落实算法备案、自动化决策评估制度。
讲座尾声，胡教授总结核心观点：技术可以快速迭代，但伦理必须先行。数智金融发展需搭建 “数据确权、算法透明、三方协同” 的治理闭环，在创新效率与金融公平之间寻求平衡。互动答疑阶段，同学们围绕信贷算法公平、个人数据授权机制踊跃提问，胡教授逐一细致解答，现场学术氛围浓厚。
张敏教授在总结中表示，本次讲座既有理论深度又贴近行业前沿，不仅帮助师生识别了数智金融的伦理风险点，更为学术研究与实践应用提供了清晰的治理框架。参会学生纷纷表示，讲座打破了“技术万能”的认知误区，对未来从事金融行业的职业伦理意识培养具有重要启发意义。
（教工通讯员：胡杨 审核人：朱水晶）
