在数据与人工智能（AI）日益驱动经济的时代，将伦理价值融入算法决策变得空前迫切。善意（Benevolence）是人际与组织互动的基本价值，能促进信任、公平和长期关系。企业，特别是金融部门，必须平衡经济效益与社会责任。随着商业决策日益自动化，是否以及如何能够将善意编程化成为一个重要问题。关于人工善意（Artificial Benevolence）的研究探讨了AI系统如何不仅能最大化效率，还能增进信任、减轻歧视，并与更广泛的企业目标保持一致。这需要整合技术、伦理和法律维度的跨学科视角。尽管现有法规越来越多地影响AI驱动的决策，但人工善意如何得以实施和法律化锚定仍然是一个问题。简要审视即可发现，在消费者银行中实施人工善意涉及多方面的法律挑战。除了无处不在的数据隐私和责任问题外，歧视风险也塑造着关于善意AI决策实践的法律辩论。其他问题则源于基于公共储蓄银行（public savings bank）模式的政府对消费者银行的参与。银行在与私人客户互动中作出的决策，对租赁、房地产项目和日常必需品供应的社会影响，对基本权利至关重要。另一个相关问题是，行政机构是否可以承诺放弃派生参与权（derivative participation claims）。本文将结合欧盟（EU）法律日益增长的监管框架背景来勾勒这些问题。
在数据与人工智能（AI）日益驱动经济的时代，将伦理价值融入算法决策变得空前迫切。善意（Benevolence）作为人际与组织互动的基本价值，能够促进信任、公平和长期关系。然而，随着业务决策日益自动化，研究人员面临一个核心问题：善意是否以及如何能够被编程化？对人工善意（Artificial Benevolence）的研究旨在探索如何让AI系统不仅能提升效率，还能增进信任、减轻歧视，并与更广泛的企业目标保持一致。这需要整合技术、伦理和法律维度的跨学科视角。
尽管现有法规越来越多地影响AI驱动的决策，但关于如何在法律层面实施和锚定人工善意的问题仍然悬而未决。对消费者银行领域的初步审视揭示了其涉及的多层面法律挑战。除了无处不在的数据隐私和责任问题外，歧视风险成为塑造善意AI决策实践法律辩论的关键因素。此外，基于公共储蓄银行（public savings bank）模式的政府参与也带来了其他法律议题。银行在与私人客户互动中做出的决策，对租赁权、房地产项目以及日常必需品的提供产生的社会影响，对基本权利具有极其重要的意义。另一个相关问题是，行政机构能否承诺放弃所谓的派生参与权（derivative participation claims）。本文旨在结合欧盟（European Union）法律日益增长的监管框架，勾勒并分析上述这些复杂的法律问题。
