消费者/金融系统立法
美国-华盛顿州-众议院法案1655（草案）建立政府采购和使用自动决策系统的指导方针，以保护消费者，提高透明度，创造更大的市场可预测性
研究
邦妮·布坎南：金融中的人工智能。泽诺，（2019）
剑桥替代金融中心和世界经济论坛，转型范式：金融服务领域的全球人工智能调查, (2020)
Citron、Danielle Keats和Pasquale、Frank A。，得分社会：自动预测的正当程序,《华盛顿法律评论》，第89卷，2014年；马里兰大学法律研究研究论文第2014-8号
英国城市：走向AI驱动的英国：基于英国的金融和相关专业服务
道德机器：算法偏差还是公平：经济背景的重要性, (2018)
道德机器：公共援助项目中AI实施监管的必要性,(2019)
欧洲银行管理局（EBA）：大数据和高级分析最终报告, (2020)
欧洲经济和社会委员会：人工智能——人工智能对（数字）单一市场的影响，
生产、消费、就业与社会, (2017)
联邦贸易委员会：数据经纪人：呼吁透明度和问责制,（2014年5月）
联邦贸易委员会：大数据：包容还是排斥的工具？,(2016)
Hoda Heidari、Claudio Ferrari、Krishna P.Gummadi、Andreas Krause：无知背后的公平：自动化决策的福利分析, (2018)
迈克尔·卡恩斯：算法交易与机器学习, (2015)
寻呼机、德瓦和哈纳牧羊人：歧视社会学：就业、住房、信贷和消费市场中的种族歧视《社会学年鉴》34，（2008）
M·潘。贷方所见：公平艾萨克记分卡的历史加州大学圣地亚哥分校（2012）
普华永道，金融服务领域的人工智能, (2019)
Robert Bartlett、Adair Morse、Richard Stanton、Nancy Wallace：金融科技时代的消费者借贷歧视, (2019)
美国众议院委员会人工智能工作队：委员会听证会网络广播列表
边缘：自动背景调查决定谁适合住一个家,(2019)
伟凯律师事务所：算法和偏差：贷款人需要知道什么,(2017)
有线：据推测，“公平”算法可以使歧视永久化,(2019)
世界隐私论坛：美国得分：秘密消费者得分如何威胁你的隐私和未来,(2014)
