1、本文探讨了消费者保护和数据隐私法律法规在大数据和机器学习技术方面面临的各种挑战，特别是在这些技术用于对向消费者提供的服务做出决定的情况下。提供数字金融服务。服务提供商可以使用大数据来构建个人的详细个人资料，包括他或她的行为(例如，偏好活动和动作)，可用于商业报价。不仅在富裕国家，而且在发展中国家，大数据和机器学习正越来越多地用于普惠金融。这些新技术也带来了决策偏见的风险，有人说是倾向。歧视和侵犯隐私。人工智能涉及使用计算机器来近似人类或动物认知方面的技术。机器学习是指系统通过识别大型数据集中的模式来提高其性能的能力。大数据依赖并通常由计算机处理来定义，该计算机处理涉及以高速处理的大量和各种类型
2、的链接数据(三个 vs” - 有时通过添加“真实性”扩展到四个 vs。消费者保护涉及国家通过法律和程序干预消费者和提供者之间的私人关系。它旨在补偿供应商和消费者之间感知到的信息、讨价还价和资源不对称。越来越多。各国正在立法保护其主体的个人数据和隐私。授予他们权利，使他们对如何使用他们的个人数据拥有更大的权力。这些法律在大数据和机器学习时代面临压力。遵守要求将数据收集的目的通知消费者是困难的，就像在机器学习中一样，在通知时可能不知道目的。同意是不同的- 当大数据和机器学习系统的复杂性超出消费者的理解范围时，很难获得。数据最小化的概念(仅收集和存储收集目的所必需的数据，将其存储最短时间)与行业的运作方式背道而驰，后者强调最大化 -随着时间的推移收集数据量。正如 2014 年在 2014 年提交给美国总统的报告中所述，“通知和同意被大数据带来的积极好处所击败：新的、不明显的、意想不到的强大 数据的使用。
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ING：向消费者学习（英文版）(42页).pdf
消费者金融保护局（CFPB）：公平贷款和住房抵押贷款披露法案（HMDA）在保护美国消费者方面的作用（英文版）（45页）.pdf
消费者金融保护局（CFPB）：消费者使用发薪日、汽车所有权和典当贷款（英文版）（24页）.pdf
美国消费者金融保护局（CFPB）：2020年消费者金融保护局半年度报告（英文版）（113页）.pdf
消费者金融保护局：2020年度消费者反应报告（英文版）（97页）.pdf
美国消费者金融保护局（CFPB）：2021年消费者信用争议报告（英文版）（13页）.pdf
FTC：2017年美国消费者保护数据手册报告(英文版)(97页)（97页）.pdf
美国消费者金融保护局(CFPB)：2021年消费者金融保护局年度员工调查报告（英文版）（24页）.pdf
美国消费者金融保护局：2022年度消费者反应报告（英文版）（76页）.pdf
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