AI賦能信貸風險管理：電商與法律維度的審視

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“AI技術的發展給信用決策體系帶來出色的機會，經由即時拆解多種來源的異構數據流動，找到隱藏的關聯網絡，最后塑造風險價值的動態評定模型，但是，隨著AI在信貸范圍的全方位運用，許多新的難題和考驗也應運而生?！?/b>

來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）
作者：唐珺 林嘉欣[1]
欄目支持：唐珺AI研究作者團隊

摘 要

在金融科技同電子商務深度融合的大環境下，AI重新塑造了信貸風險經營模式，還引發了法律方面的新難題。本研究由電商和法律兩個視角切入剖析：

AI經由整合多元數據，電商交易，社交媒體行為等，提升風險評定準確性，依靠機器學習模型減輕信息不對等情況，憑借智能決策體系做到高效、客觀的信貸審批。電子商務場景比較獨特，管理就變得更為艱巨，小額高頻信貸需求考驗機構風控效率，數據被濫用，安全存在漏洞，虛假交易，信息泄露等情況會給信用體系帶來威脅，從法律方面來看，數據收集是否合規，算法是否存在歧視與黑箱問題，責任歸屬是否模糊等矛盾慢慢凸顯出來，使得迫切的要對制度加以完善。未來，技術交融，物聯網，區塊鏈會促使風險考慮即時化、可信化，自適應算法會優化風控靈活性，領域進程逐步向精準化，定制化服務形式轉換，法律監督要完善本國準則，加大國際協作，從而完成技術升級和風險防范相調和，增進金融市場穩定發展。

關鍵詞：AI；信貸風險管理；電子商務；法律問題

數字革命浪潮推動下，在線商務領域向著規?；较蚩焖侔l展，隨著金融科技快速發展，AI技術依靠強大數據處理和分析能力，逐步深入信貸風險管理各環節，傳統金融機構也好，新興互聯網銀行也罷，都在積極探尋AI技術的應用，從而改進信貸風險管理水平和精準度。傳統信貸風險運作模式下，金融機構多以客戶財務報表，信用記錄等少量數據為根據，靠人工審查判斷信貸風險，這種模式效能低，極易主觀偏見干擾，風險識別可靠性差，電商快速發展，交易場景變復雜，信貸需求展示豐富化，小額化，高頻化特征，傳統信貸風控體系反應慢，難以適應動態金融環境。AI技術的發展給信用決策體系帶來出色的機會，經由即時拆解多種來源的異構數據流動，找到隱藏的關聯網絡，最后塑造風險價值的動態評定模型，但是，隨著AI在信貸范圍的全方位運用，許多新的難題和考驗也應運而生。

PART 1
AI在信貸風險管理中的應用現狀

（一）AI在信貸風險管理中的應用現狀

信貸風險管理時，數據是根基，姜建清（2024）表示，AI技術憑借大數據挖掘技術，從諸多渠道采集大量信貸數據，這些渠道包含金融機構內部的客戶交易記錄，信用記錄，外部的電商平臺交易數據，社交媒體數據等。

拿電商平臺交易數據來說，它蘊含著大量信息，借助剖析顧客在電商平臺的購物經歷，涵蓋所購物品類型，品牌喜好，采購頻次以及花費數額等等，可洞悉顧客的消費習性和經濟水平，顧客和商家彼此的評價交流資訊，在某種意義上也可顯現出顧客的信譽情形和買賣行為特性，社交媒體數據也具備關鍵價值，經過分析顧客在社交媒體上的活躍程度，社交活動聯系網絡，發布的觀點等，能夠從旁知曉顧客的個性特質，社交范圍以及潛藏的償還能力。憑借對這些多元數據的整理和分析，AI可以識別數據背后的隱藏消息，為風險評價供應更為完備的根據，經過綜合剖析電商平臺貿易數據和社交媒體數據，若發覺某個顧客在電商平臺時常購置高價物品，并且在社交媒體表現出穩定的社交網絡和較高的社會地位，那么這個顧客的償還能力和信用危險就較低，反之，要是顧客在電商平臺存在頻繁退貨，拖欠款項等不良情形，并且在社交媒體表現出經濟不穩定的狀態，那他的信用危險就較高。

（二）風險預測與評估

AI在風險識別和量化分析方面展示出明顯的效果優勢，借助機器學習算法，譬如決策樹，神經網絡等等，可以創建極為精確的風險預測模型，蘭明業（2024）在針對W互聯網銀行展開的實例探究過程中發覺，這家銀行采用AI算法對海量以前信貸數據予以學習，并對新式的信貸請求實行風險評定。

這些模型可依照顧客不同特點，是年齡，收益，信用歷史等等來估計顧客毀約的概率，拿神經網絡算法來說，它創建多層次的神經元網絡體系，對顧客的數據逐一加工并分析，在培訓期間，神經網絡持續變動各神經元彼此的聯系比重，促使模型得出的結論盡量靠近真實的信貸風險狀況，經歷海量數據的培訓之后，神經網絡模型就能學會數據內部繁雜的非線性關聯，進而開始著手處理新收到的借貸業務的風險評定事務。

汪楷文、譚笑和宋冠呈（2024）研究顯示，大數據技術可有效減輕銀行和客戶間的信息不對等情況，改進風險識別模型的預估效果，進而改進信貸資產的品質狀況，金融機構透過整合及分解多源異構數據流，形成360度客戶畫像，有效地防止由于信息缺乏引發的風險誤斷，傳統的風險考量也許僅依靠客戶的財務報表和信用記錄，但是大數據技術可整合客戶的電商交易數據，社交媒體數據及其它第三方數據，利用跨維度信用風險因子考量體系，保證風險敞口評價結果具有客觀性和計量精確性。

（三）智能決策支持

AI技術深深融入信貸審批程序，給自動化決策體系賦予及時算法援助，借由創建智能決策體系，可以依照風險評價結論自行執行信貸決策。趙立昌（2024）顯示，商業銀行可運用AI技術，按照設定的準則和模型，對信貸請求開展極速審批，某個銀行創建的智能決策體系，先針對客戶的信貸請求實行數據獲取和預處理，把牽涉身份特性、財務指數、以前信用評價的結構化數據納入風險定價模型執行特性工程解決。模型給出客戶的風險層級，如果客戶的風險評定成果契合設定的低風險準則，體系可自行核準貸款請求，按照客戶的風險層級和償還實力決定貸款數額和利息；不然，要是風險評定成果表明客戶風險偏高，就否定請求或者要求進一步添加資料，比如給予更多的資產憑證或者保證人信息。

這種決策范式一方面完成審批效率的大幅提升，另一方面利用算法隔離機制來削減人為干預，以保證決策輸出的客觀正當性，同傳統的人工審批模式相比較，智能決策系統可以在較短的時間內處理眾多信貸申請，極大地縮短了審批時耗，提升了客戶的滿意度，因為決策流程根據客觀的數據和模型，免除了人為的主觀偏好和人情方面的干擾，從而捍衛了信貸審批的公平性和連貫性。

PART 2
電子商務環境下信貸風險管理的特點與挑戰

（一）電子商務信貸的特點

1.小額高頻

徐大鵬、洪紅和王超（2012）在研究時表示，電子商務信貸需求體現小額高頻的特性，平臺內的中小微企業和C端消費者體現出高頻次，小額度的通用惠及金融需求特征，這和傳統信貸業務的大額低頻特性有著明顯差異，某些電商平臺上的個體商戶，為了滿足日常采購需求，可能必要時常申請小額貸款，就拿一家做服裝生意的個體電商來說，它每次采購服裝的資金需求大概在幾萬元上下，不過因為服裝行業的季節性和時尚潮流變化極速，必要頻繁進貨來迎合市場需求，所以也許每個月都必要申請一次小額貸款，這種小額高頻的信貸需求特性，給金融機構的風險管理和運作效率帶來了更高要求。

2.數據豐富

中國電子商務研究中心（2023）報告表明，電子商務平臺集合了眾多交易數據，包含顧客基本信息，交易記錄，評價信息等，大量行為數據凝聚成風險建模的基礎數據庫，經由機器學習可以精確描繪出顧客的償債意愿和償債能力，相比于傳統信貸業務大多依靠財務報表等少量數據，電子商務信貸在數據層面有著顯著的優越性，以某家電商平臺上的小型電子產品企業來說，它在平臺上的交易記錄包含了每筆銷售訂單的數額，日期，顧客信息，另外還包含顧客的評價和回應?；阡N售波動率、客戶NPS數值，產品不足比例等重要指數，形成企業現金流量預估和償還債務水平評價矩陣，電商平臺也可賦予企業店鋪經營資料，比如瀏覽數量，化為率之類，這些數據同樣能間接體現企業的市場競爭力量和成長潛能。

（二）面臨的風險挑戰

1.信用風險

數字化交易生態中，信用風險在金融機構風險暴露矩陣里占掌舵地位，電商平臺交易主體很多，有些主體信用信息不完善，致使信用風險評價艱巨增大，徐詩淇（2024）研究表明，某些電商企業會有虛假交易、刷單等行為來提升自己的信用評判，這嚴重影響了金融機構的信用風險評定，2023年浙江省某個跨境電商平臺出現大規模虛假交易事件，不法商家虛構2.6萬筆交易記錄，騙取某城商行信貸資金超出4800萬元。這件事造成銀行的不良貸款率短時間內優化1.3個百分點，顯示出電商平臺的數據真實性核查存在漏洞。2024年，某個直播平臺上排名靠前的商家借助雇用“水軍”刷銷量來偽造銷售額，騙得金融機構的供應鏈貸款達3200萬元。經過檢查核實，其實際銷售額只有申報數據的12%，最后發生貸款違約。金融機構在評價這些商家的信貸風險時，如果僅僅按照平臺賦予的信用數據，極有可能開展錯誤的評判，而且，電商企業的經營狀況比較不穩定，市場競爭非常激烈，要是經營不好，就會產生不能按時歸還貸款的情況，從而增多信用風險。2023年的時候，深圳有家專門做家居用品的跨境電商企業，這個企業碰上行業競爭逐次激烈，海外物流成本快速上升的情況，由于經營性現金流斷，遭受了很大的損失，最后沒有辦法償還一家商業銀行800萬的供應鏈融資款，這家企業以前被某個大的電商平臺評為年度優質商家，可是因為沒有及時改變產品策略，再加上平臺流量規則變，六個月之內銷售額一下子下降了百分之六十五，銀行提起訴訟之后，法院察覺這家企業的資產負債率竟然達到了百分之二百二十，而且還存在挪用貸款資金來彌補經營虧損的行為。

2.數據安全風險

AI在信貸全流程的深入應用，數據隱私保護和系統安全邊界問題漸漸成為重要風險點，丁國峰和壽曉明（2024）表明，AI算法處理數據時，包含眾多客戶的個人信息和交易數據，敏感信息泄漏大概會造成客戶權益受到嚴重損害，典型情景涵蓋：外部惡意打擊（2017年Equifax事件引發1.43億用戶社會安全號碼等個人身份識別信息數據泄漏）和內部控制失敗事件（員工違規操作引起的數據泄密）。這件事給消費者帶來了顯著麻煩，Equifax也遭受了巨額賠償和法律訴訟，在中國，部分金融機構由于內部管理不力，員工違規獲取并出售客戶信息，給客戶帶來了嚴重的經濟損失和隱私泄漏風險，譬如2023年，一家跨國電商平臺沒有按照中國《數據出境安全評定辦法》，私自把600萬用戶交易數據存放在國外服務器，被網信辦罰款1200萬元，還被要求停止跨境信貸業務3個月。國際資料輸送渠道中，中間人打擊和數據完整性受損等跨國安全風險時有發生，2024年3月，一家大型消費金融企業由于API接口規劃不周，造成37萬客戶的面部識別數據和聲紋信息被黑客竊取，關乎金額高達5.2億元，國家互聯網應急中心將此事列入當年十大金融數據安全事件之一。隨著全球一體化進程加快，愈發多的金融組織與國外伙伴開展數據共享和業務協作，數據在跨國輸送期間可能遭受網絡威脅，進而威脅數據安全。

PART 3
法律維度的審視

（一）數據保護與隱私

1.數據收集合法性

運用AI開展信貸風險管理時，數據收集的合法性非常關鍵，歐盟GDPR確立了數據采集合法性標準，需經數據主體明示同意，并履行目的限制與存儲期限透明的告知責任，現今《網絡安全法》《數據安全法》可是初步形成了數據治理規則體系，但在執行上猶存在法律空白之處，實際操作中，部分金融機構在數據收集環節未能充分履行告知義務，甚至存在違法收集數據現象。有些金融機構借助涉及性授權條款，APP預勾選協議來取得數據收集權力，這其實損害了用戶的知情權和選擇權，有的金融機構透過同第三方數據供應者協作，得到未被許可的數據，這種做法同時不符合《個人信息保護法》第13條的規定，還侵犯了公民的信息自決權

2.數據存儲與使用安全

金融機構要構建密碼學防護（TLS/SSL），多因子認證（MFA）等安全框架，來達到《個人信息保護法》第51條的技術合規標準，XuD和ChenL（2025強調，金融機構用AI技術處理信貸數據的時候，須要保證數據不會被泄漏，篡改或者亂用，拿加密技術來說，金融機構能夠對存在數據庫里的顧客數據開展加密操作，就算數據被非法拿到，沒有解密鑰匙也讀不出數據內容。借助動態權限管理和最小特權原則來預防內部人員風險致使的數據泄漏事件，從而規避《數據安全法》第45條所規定的行政處罰風險，2018年萬豪國際酒店集團發生數據泄露事件，大約5億客戶的信息遭到泄露，遭受眾多法律訴訟并支付高額賠償金，品牌聲譽也遭受重創。

（二）算法公平性與透明度

1.算法歧視問題

沈香珺（2023）研究時察覺，AI算法針對信貸審批之類場景時，大概會出現算法歧視現象，因為算法采用的訓練數據也許有誤差，又或者算法設計自身有漏洞，從而針對一些專屬群體（像性別、年齡、地域等）開展不公的信貸決定，比如2024年深圳市中級法院受理的“林某狀告某互聯網銀行案”，原告由于戶籍所在地被算法認定為“高風險地區”，貸款利率提升了42%，法院核查察覺，算法模型里地域參數所占比重超出30%，遠超出合理范圍。研究顯示，部分信貸審批算法可能對女借貸者存在偏見，相同狀況下，女借貸者獲取貸款棘手也許高于男借貸者，這大概是因為訓練數據里女借貸者樣本數目較少，又或是數據中有對女借貸者不利之處，促使算法在學習進程中出現了偏離，某股份制銀行2023年啟用的智能風控體系被披露給予女創業人的授信額度均值不及男的23%，經第三方查驗，它的訓練數據里女樣本所占比例小于15%，而且沒做過偏離修正。

2.算法可解釋性

《民法典》第一千零三十六條提出，算法決策應當具有可解釋性，這是數字時代程序正義的擴展，金融機構在信貸風險管理時，必要向客戶和監管部門闡述信貸決策參考，當下神經網絡模型有著明顯的黑箱效應，它的決策途徑很難達到《互聯網信息服務算法推薦管理規定》第十二條的解釋性標準。

這使得監管變得困難重重，還可能造成客戶對信貸決策缺乏信任，DashK（2024）認為，銀行業在應用AI技術來執行信貸風險管理時，要盡力提升算法的可解釋性，進而提升透明度和公信力，一旦AI系統拒絕信貸申請，金融機構就要承擔起《消費者權益保護法》第8條所規定的決策解釋責任，如果金融機構使用的是黑箱算法，不能清楚地闡述決策流程，客戶也許會覺得自身遭受了不公平待遇，于是便對金融機構心懷不滿和猜疑，為解決該問題，部分金融機構著手探尋可解釋性AI技術，經由開發可視化工具，創建解釋模型等手段，嘗試向客戶和監管部門解釋算法的決策支撐。

（三）責任界定

1.技術供應商與金融機構責任劃分

技術輸出方和金融服務主體在《電子商務法》第53條下的責任界限仍有法律上的模糊之處，發生問題時，怎樣明確二者的責任劃分是個關鍵問題，要是因為技術供應商供應的算法有漏洞，造成信貸風險考慮不準確，從而給金融機構和客戶帶來損失，既有法律框架對技術供應商的瑕疵擔保責任和金融機構的勤勉義務還沒有形成清楚的歸責標準。

實際操作中，金融機構和技術供應商之間的合同約定常常不夠明晰，發生問題時，雙方大概會相互推卸責任，2023年，江蘇一家農商行采用某科技公司供應的信貸風險評定模型產生嚴重偏差，造成小微企業貸款違約率異常增多，經過調查，該模型沒有及時更新疫情期間企業運作數據，把正常企業錯標為高風險，致使42家企業貸款申請遭到拒絕，直接經濟損失達到1800萬元，法院判定雙方都存在過失，技術供應商由于沒有積極警示模型的局限性，承擔40%的賠償責任（720萬元），銀行因為內部風控失責承擔60%的責任。

2.AI決策責任歸屬

AI做信貸決策以后，如果發生違約之類的事，責任歸誰也有爭論，到底把責任全推到AI算法上，還是讓金融機構負最后責任，還是要再商量一下，從法律方面說，金融機構是信貸業務的主角，不能全都把責任推給AI，可是在實際做的時候，要靠司法解釋弄清楚《產品質量法》第41條和《商業銀行法》第52條碰到一塊的合適規矩，實施個技術倫理責任的框架來，比如說，2024年，一家有名的互聯網銀行光靠著AI系統自己批信貸，弄得借給高風險人群的錢一下子變多了好多，另一家商業銀行因為特征工程有問題，模型太貼合數據，搞出來2.3億的壞帳，讓銀保監會按《銀行業監督管理法》第46條罰了款。監管調探尋到，這家銀行的AI模型存在兩個問題，首要算法設計有漏洞，沒有把央行征信系統之外的民間借貸數據加進去，這就使得對多頭借貸客戶的風險評定不準確，二是缺乏動態監測，沒有形成起貸后資金流向追蹤機制，有些貸款被挪用到非法投資上去，關于責任界定有爭議，銀行方面表示，AI系統是由第三方技術公司開發的，應該共同承擔責任，可卻技術公司反駁說，模型訓練完全依靠銀行供應的數據，而且合同里寫明了只是供應工具，不參與決策，最后監管部門開展裁決，中國人民銀行判定銀行作為信貸業務的主體，應當承擔主要責任，并處以500萬元的罰款，還要求其全面調整AI風控流程，技術公司因為沒有顯示模型的局限性，被處以100萬元的罰款。

PART 4
AI在信貸風險管理中的前景

（一）技術創新趨勢

1.多技術融合

未來，AI會和IoT，區塊鏈成為技術共生體，促使信貸風控走向即時化和可信化的新層次，憑借物聯網技術，馬上拿到企業的生產管理數據，給信貸風險評定給予更多即時，精準的數據，拿一家企業來說，依靠布置設備傳感器網絡，立刻捕捉生產效率，物料周轉速度等工業大數據，創建企業健康狀況動態評定模型，在信貸事務里，區塊鏈技術可用來記載貸款協議，還款情況等關鍵數據，保證數據的真實和完整，阻止數據被改動和偽造。

2.強化學習與自適應算法

AI技術持續提升時，加強學習與自適應算法會在信貸風險管理領域被更多地采用，這些算法可依照市場狀況及顧客行為變動，自行調節風險評定模式和決策計劃，改進信貸風險管理的適應能力和靈活性，諸如市場利率大幅波動時，加強學習算法能不斷試驗各種風險評定方法，按照實際信貸風險狀況開展回應并修正，找出最契合當下市場形勢的風險評定模式，自適應算法則可依照顧客還款表現、消費偏好等改變，自主變更對顧客的信用評定，使得風險評定結論更符合顧客真實情形。

（二）行業發展趨勢

1.更加精準的風險定價

在AI技術的助力下，金融機構可完成更為精確的風險定價，從客戶的全方面數據加以剖析，金融機構就能更確切地權衡客戶的風險水準，依照風險水準擬定對應的貸款利率和貸款數額，這又有助于金融機構改進收益，也能夠較好地符合客戶的個性化需求。

2.個性化信貸服務

未來，AI將會支持金融單位向顧客給予更許多性化的貸款業務，根據顧客的消費行為，收入狀況，信用檔案等數據，金融單位可以為顧客量身創建貸款產品和服務規劃，改進顧客的滿意程度和忠實度。

（三）法律監管趨勢

1.完善法律法規體系

要制定AI信貸專項法規：出臺《人工智能金融應用管理辦法》，明確算法透明度、數據采集邊界、模型更新頻率等要求，例如規定金融機構須定期披露算法決策邏輯的核心參數范圍。同時要細化數據合規標準：修訂《個人信息保護法》實施細則，要求金融機構在數據共享時采用“最小必要原則”，限制非授權第三方數據調用，并強制使用聯邦學習技術實現數據“可用不可見”。

2.建立動態監管機制

一要算法備案與動態審查：推行“算法備案制”，金融機構須向監管部門提交算法模型的技術文檔和訓練數據集說明，并每季度更新模型性能報告。設立國家級AI倫理委員會，對高風險算法（如涉及地域歧視的信貸模型）開展穿透式審查。二要沙盒監管試點：在自貿區等特定區域開展監管沙盒，允許金融機構在限定范圍內測試新型AI風控技術，監管部門同步制定風險熔斷機制，及時調整監管規則。

3.強化跨境協作與責任機制

要實行數據跨境“白名單”制度：與“一帶一路”國家簽訂雙邊協議，建立可信數據流動通道，要求跨境傳輸的信貸數據需經加密且僅限白名單內機構使用。要明確責任連帶機制：修訂《電子商務法》，規定技術供應商若因算法缺陷導致系統性風險，需與金融機構承擔連帶賠償責任；同時要求技術合同必須包含“算法缺陷追責條款”。

PART 5
  結語  

本文關注AI在信貸風險管理方面的情況，在電商與法律維度進行了深度審視。研究發現，AI在信貸風險管理中的應用已經取得了顯著成效，在數據收集與分析、風險預測與評估、智能決策支持等方面發揮了重要作用。電商場景面臨《新資本協議》界定的信用風險、操作風險與《數據出境安全評估辦法》規制的跨境數據風險三重挑戰。同時，AI應用中還存在數據保護與隱私、算法公平性與透明度、責任界定等法律問題。展望未來，AI在信貸風險管理中的技術創新、行業發展和法律監管都將呈現新的趨勢。為了更好地推動AI在信貸風險管理中的應用，金融機構需要不斷提升技術水平，加強風險管理能力；政府部門應完善法律法規體系，加強監管力度；學術界也應加強相關研究，為實踐提供理論支持。通過各方的共同努力，實現AI與信貸風險管理的良性互動，促進金融市場的健康、穩定發展。

注釋：

[1]唐 珺，廣東金融學院品牌建設與創新戰略研究中心主任，法學院副教授
林嘉欣，廣東金融學院法學院21級，廣東金融學院品牌建設與創新戰略研究中心助理

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（原標題：AI賦能信貸風險管理：電商與法律維度的審視）

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來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）

作者：唐珺 林嘉欣