近日，中国科学技术大学科技商学院、管理学院特任副教授李春晓博士作为第一作者，与美国德克萨斯大学达拉斯分校Hongchang Wang教授、波士顿大学Bin Gu教授、以及中国CreditX公司Songtao Jiang先生合作的论文《The Effect of AI-Enabled Credit Scoring on Financial Inclusion: Evidence from One Million Underserved Population》，荣获美国运筹学与管理学研究协会信息系统分会（INFORMS Information Systems Society, ISS）颁发的2025 Bapna-Ghose Social Justice 最佳论文奖。

该奖项是全球信息系统领域聚焦“社会公正（Social Justice）”主题的年度最高荣誉，旨在表彰在推动人工智能技术负责任应用、促进社会公平与包容方面具有重要贡献的学术研究。这也是该奖项设立以来，国内学者首次获此殊荣，也是我院教师首次在该国际奖项中取得突破，标志着我院在“AI for Good”（技术向善）与AI for Social Justice领域的前沿研究获得国际权威认可，展现了我院在科技融合与社会责任方面的研究能力。

构建AI+金融的实证研究范式

研究团队通过对一家服务超五千万客户的国有银行近九百万笔信贷申请数据进行实证分析后发现：在引入AI驱动的信贷评分模型后，低收入、无信用记录等长期被传统金融体系“排斥”的“被忽视群体”，贷款通过率显著提升，同时违约率反而下降，实现了“普惠”与“风控”的双赢。

研究揭示，AI模型之所以能打破“信贷排斥”悖论，关键在于其能够整合传统“强信号”（如信用历史、资产状况）与非传统“弱信号”（如社保缴纳、公积金、APP使用行为等），精准识别个体潜在信用价值，从而减少因群体标签导致的统计性歧视，真正实现“数据可见、人群可及”。

 “AI的意义不在于取代人，而在于放大人类的善意。”李春晓副教授表示，“当技术被设计为服务公平时，它就能成为缩小金融鸿沟的强大引擎。

探索普惠金融研究的实践路径

金融包容性是联合国可持续发展目标（SDGs）的重要组成部分。然而，全球数亿“隐形人群”因缺乏传统信用记录，长期被排除在正规金融服务之外。

本研究以大规模真实场景数据为基础，系统验证了AI在缓解结构性金融不公中的实际成效，为“AI公平”向“AI社会公正”跃迁提供了坚实的经验证据。

尤为值得关注的是，研究发现即使在数据基础相对薄弱的金融机构中，AI模型仍能带来显著的公平性增益，展现出技术路径的高度普适性。这一成果为发展中国家推进普惠金融提供了可复制、可推广的技术方案与政策启示，被视为“AI for Good”领域的重要实践范例。

推动产学研协同发展的创新实践

本研究体现了学院在推动产学研协同发展方面的创新实践。通过与金融机构的深度合作，研究团队将真实业务场景与前沿学术问题相结合，形成了产学研良性互动的成功案例。这一实践模式不仅提升了研究成果的实际价值，也为我院构建产学研融合创新生态提供了重要经验。

学院将持续推进“科技向善”领域的研究与实践，通过搭建高水平的产学研合作平台，推动前沿研究成果向教育资源和产业实践的转化，进一步提升人才培养质量。

人工智能的社会价值已成为衡量其发展质量的关键维度。学院将持续推进科技向善研究，以创新成果服务学科发展与人才培养，为构建具有中国特色的科技商学教育体系作出更大贡献。