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(shù)的發(fā)展給信用決策體系帶來出色的機會，經(jīng)由即時拆解多種來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)流動，找到隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡，最后塑造風險價值的動態(tài)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(wǎng)（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(huán)境下，AI重新塑造了信貸風險經(jīng)營模式，還引發(fā)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(jīng)由整合多元數(shù)據(jù)，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(gòu)風控效率，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)收集是否合規(guī)，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(shù)交融，物聯(lián)網(wǎng)，區(qū)塊鏈會促使風險考慮即時化、可信化，自適應算法會優(yōu)化風控靈活性，領(lǐng)域進程逐步向精準化，定制化服務形式轉(zhuǎn)換，法律監(jiān)督要完善本國準則，加大國際協(xié)作，從而完成技術(shù)升級和風險防范相調(diào)和，增進金融市場穩(wěn)定發(fā)展。

關(guān)鍵詞：AI；信貸風險管理；電子商務；法律問題

數(shù)字革命浪潮推動下，在線商務領(lǐng)域向著規(guī)?；较蚩焖侔l(fā)展，隨著金融科技快速發(fā)展，AI技術(shù)依靠強大數(shù)據(jù)處理和分析能力，逐步深入信貸風險管理各環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)金融機構(gòu)也好，新興互聯(lián)網(wǎng)銀行也罷，都在積極探尋AI技術(shù)的應用，從而改進信貸風險管理水平和精準度。傳統(tǒng)信貸風險運作模式下，金融機構(gòu)多以客戶財務報表，信用記錄等少量數(shù)據(jù)為根據(jù)，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(fā)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(tǒng)信貸風控體系反應慢，難以適應動態(tài)金融環(huán)境。AI技術(shù)的發(fā)展給信用決策體系帶來出色的機會，經(jīng)由即時拆解多種來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)流動，找到隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡，最后塑造風險價值的動態(tài)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(xiàn)狀

（一）AI在信貸風險管理中的應用現(xiàn)狀

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

拿電商平臺交易數(shù)據(jù)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(jīng)歷，涵蓋所購物品類型，品牌喜好，采購頻次以及花費數(shù)額等等，可洞悉顧客的消費習性和經(jīng)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(xiàn)出顧客的信譽情形和買賣行為特性，社交媒體數(shù)據(jù)也具備關(guān)鍵價值，經(jīng)過分析顧客在社交媒體上的活躍程度，社交活動聯(lián)系網(wǎng)絡，發(fā)布的觀點等，能夠從旁知曉顧客的個性特質(zhì)，社交范圍以及潛藏的償還能力。憑借對這些多元數(shù)據(jù)的整理和分析，AI可以識別數(shù)據(jù)背后的隱藏消息，為風險評價供應更為完備的根據(jù)，經(jīng)過綜合剖析電商平臺貿(mào)易數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)，若發(fā)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(xiàn)出穩(wěn)定的社交網(wǎng)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(xiàn)出經(jīng)濟不穩(wěn)定的狀態(tài)，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(yōu)勢，借助機器學習算法，譬如決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡等等，可以創(chuàng)建極為精確的風險預測模型，蘭明業(yè)（2024）在針對W互聯(lián)網(wǎng)銀行展開的實例探究過程中發(fā)覺，這家銀行采用AI算法對海量以前信貸數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡算法來說，它創(chuàng)建多層次的神經(jīng)元網(wǎng)絡體系，對顧客的數(shù)據(jù)逐一加工并分析，在培訓期間，神經(jīng)網(wǎng)絡持續(xù)變動各神經(jīng)元彼此的聯(lián)系比重，促使模型得出的結(jié)論盡量靠近真實的信貸風險狀況，經(jīng)歷海量數(shù)據(jù)的培訓之后，神經(jīng)網(wǎng)絡模型就能學會數(shù)據(jù)內(nèi)部繁雜的非線性關(guān)聯(lián)，進而開始著手處理新收到的借貸業(yè)務的風險評定事務。

汪楷文、譚笑和宋冠呈（2024）研究顯示，大數(shù)據(jù)技術(shù)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(chǎn)的品質(zhì)狀況，金融機構(gòu)透過整合及分解多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流，形成360度客戶畫像，有效地防止由于信息缺乏引發(fā)的風險誤斷，傳統(tǒng)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(shù)據(jù)技術(shù)可整合客戶的電商交易數(shù)據(jù)，社交媒體數(shù)據(jù)及其它第三方數(shù)據(jù)，利用跨維度信用風險因子考量體系，保證風險敞口評價結(jié)果具有客觀性和計量精確性。

（三）智能決策支持

AI技術(shù)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(chuàng)建智能決策體系，可以依照風險評價結(jié)論自行執(zhí)行信貸決策。趙立昌（2024）顯示，商業(yè)銀行可運用AI技術(shù)，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(chuàng)建的智能決策體系，先針對客戶的信貸請求實行數(shù)據(jù)獲取和預處理，把牽涉身份特性、財務指數(shù)、以前信用評價的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)納入風險定價模型執(zhí)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(shù)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(chǎn)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(tǒng)的人工審批模式相比較，智能決策系統(tǒng)可以在較短的時間內(nèi)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(jù)客觀的數(shù)據(jù)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(wèi)了信貸審批的公平性和連貫性。

PART 2
電子商務環(huán)境下信貸風險管理的特點與挑戰(zhàn)

（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(xiàn)小額高頻的特性，平臺內(nèi)的中小微企業(yè)和C端消費者體現(xiàn)出高頻次，小額度的通用惠及金融需求特征，這和傳統(tǒng)信貸業(yè)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(yè)的季節(jié)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(gòu)的風險管理和運作效率帶來了更高要求。

2.數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，包含顧客基本信息，交易記錄，評價信息等，大量行為數(shù)據(jù)凝聚成風險建模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，經(jīng)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(tǒng)信貸業(yè)務大多依靠財務報表等少量數(shù)據(jù)，電子商務信貸在數(shù)據(jù)層面有著顯著的優(yōu)越性，以某家電商平臺上的小型電子產(chǎn)品企業(yè)來說，它在平臺上的交易記錄包含了每筆銷售訂單的數(shù)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(shù)值，產(chǎn)品不足比例等重要指數(shù)，形成企業(yè)現(xiàn)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(yè)店鋪經(jīng)營資料，比如瀏覽數(shù)量，化為率之類，這些數(shù)據(jù)同樣能間接體現(xiàn)企業(yè)的市場競爭力量和成長潛能。

（二）面臨的風險挑戰(zhàn)

1.信用風險

數(shù)字化交易生態(tài)中，信用風險在金融機構(gòu)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(yè)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(gòu)的信用風險評定，2023年浙江省某個跨境電商平臺出現(xiàn)大規(guī)模虛假交易事件，不法商家虛構(gòu)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(nèi)優(yōu)化1.3個百分點，顯示出電商平臺的數(shù)據(jù)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(gòu)的供應鏈貸款達3200萬元。經(jīng)過檢查核實，其實際銷售額只有申報數(shù)據(jù)的12%，最后發(fā)生貸款違約。金融機構(gòu)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(shù)據(jù)，極有可能開展錯誤的評判，而且，電商企業(yè)的經(jīng)營狀況比較不穩(wěn)定，市場競爭非常激烈，要是經(jīng)營不好，就會產(chǎn)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(yè)，這個企業(yè)碰上行業(yè)競爭逐次激烈，海外物流成本快速上升的情況，由于經(jīng)營性現(xiàn)金流斷，遭受了很大的損失，最后沒有辦法償還一家商業(yè)銀行800萬的供應鏈融資款，這家企業(yè)以前被某個大的電商平臺評為年度優(yōu)質(zhì)商家，可是因為沒有及時改變產(chǎn)品策略，再加上平臺流量規(guī)則變，六個月之內(nèi)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(yè)的資產(chǎn)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(jīng)營虧損的行為。

2.數(shù)據(jù)安全風險

AI在信貸全流程的深入應用，數(shù)據(jù)隱私保護和系統(tǒng)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(shù)據(jù)時，包含眾多客戶的個人信息和交易數(shù)據(jù)，敏感信息泄漏大概會造成客戶權(quán)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(fā)1.43億用戶社會安全號碼等個人身份識別信息數(shù)據(jù)泄漏）和內(nèi)部控制失敗事件（員工違規(guī)操作引起的數(shù)據(jù)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(gòu)由于內(nèi)部管理不力，員工違規(guī)獲取并出售客戶信息，給客戶帶來了嚴重的經(jīng)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(shù)據(jù)出境安全評定辦法》，私自把600萬用戶交易數(shù)據(jù)存放在國外服務器，被網(wǎng)信辦罰款1200萬元，還被要求停止跨境信貸業(yè)務3個月。國際資料輸送渠道中，中間人打擊和數(shù)據(jù)完整性受損等跨國安全風險時有發(fā)生，2024年3月，一家大型消費金融企業(yè)由于API接口規(guī)劃不周，造成37萬客戶的面部識別數(shù)據(jù)和聲紋信息被黑客竊取，關(guān)乎金額高達5.2億元，國家互聯(lián)網(wǎng)應急中心將此事列入當年十大金融數(shù)據(jù)安全事件之一。隨著全球一體化進程加快，愈發(fā)多的金融組織與國外伙伴開展數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)作，數(shù)據(jù)在跨國輸送期間可能遭受網(wǎng)絡威脅，進而威脅數(shù)據(jù)安全。

PART 3
法律維度的審視

（一）數(shù)據(jù)保護與隱私

1.數(shù)據(jù)收集合法性

運用AI開展信貸風險管理時，數(shù)據(jù)收集的合法性非常關(guān)鍵，歐盟GDPR確立了數(shù)據(jù)采集合法性標準，需經(jīng)數(shù)據(jù)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(xiàn)今《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》可是初步形成了數(shù)據(jù)治理規(guī)則體系，但在執(zhí)行上猶存在法律空白之處，實際操作中，部分金融機構(gòu)在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)未能充分履行告知義務，甚至存在違法收集數(shù)據(jù)現(xiàn)象。有些金融機構(gòu)借助涉及性授權(quán)條款，APP預勾選協(xié)議來取得數(shù)據(jù)收集權(quán)力，這其實損害了用戶的知情權(quán)和選擇權(quán)，有的金融機構(gòu)透過同第三方數(shù)據(jù)供應者協(xié)作，得到未被許可的數(shù)據(jù)，這種做法同時不符合《個人信息保護法》第13條的規(guī)定，還侵犯了公民的信息自決權(quán)

2.數(shù)據(jù)存儲與使用安全

金融機構(gòu)要構(gòu)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(shù)合規(guī)標準，XuD和ChenL（2025強調(diào)，金融機構(gòu)用AI技術(shù)處理信貸數(shù)據(jù)的時候，須要保證數(shù)據(jù)不會被泄漏，篡改或者亂用，拿加密技術(shù)來說，金融機構(gòu)能夠?qū)Υ嬖跀?shù)據(jù)庫里的顧客數(shù)據(jù)開展加密操作，就算數(shù)據(jù)被非法拿到，沒有解密鑰匙也讀不出數(shù)據(jù)內(nèi)容。借助動態(tài)權(quán)限管理和最小特權(quán)原則來預防內(nèi)部人員風險致使的數(shù)據(jù)泄漏事件，從而規(guī)避《數(shù)據(jù)安全法》第45條所規(guī)定的行政處罰風險，2018年萬豪國際酒店集團發(fā)生數(shù)據(jù)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(chuàng)。

（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(xiàn)算法歧視現(xiàn)象，因為算法采用的訓練數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)銀行案”，原告由于戶籍所在地被算法認定為“高風險地區(qū)”，貸款利率提升了42%，法院核查察覺，算法模型里地域參數(shù)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(shù)據(jù)里女借貸者樣本數(shù)目較少，又或是數(shù)據(jù)中有對女借貸者不利之處，促使算法在學習進程中出現(xiàn)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(chuàng)業(yè)人的授信額度均值不及男的23%，經(jīng)第三方查驗，它的訓練數(shù)據(jù)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(shù)字時代程序正義的擴展，金融機構(gòu)在信貸風險管理時，必要向客戶和監(jiān)管部門闡述信貸決策參考，當下神經(jīng)網(wǎng)絡模型有著明顯的黑箱效應，它的決策途徑很難達到《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》第十二條的解釋性標準。

這使得監(jiān)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(yè)在應用AI技術(shù)來執(zhí)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(tǒng)拒絕信貸申請，金融機構(gòu)就要承擔起《消費者權(quán)益保護法》第8條所規(guī)定的決策解釋責任，如果金融機構(gòu)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(gòu)心懷不滿和猜疑，為解決該問題，部分金融機構(gòu)著手探尋可解釋性AI技術(shù)，經(jīng)由開發(fā)可視化工具，創(chuàng)建解釋模型等手段，嘗試向客戶和監(jiān)管部門解釋算法的決策支撐。

（三）責任界定

1.技術(shù)供應商與金融機構(gòu)責任劃分

技術(shù)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(fā)生問題時，怎樣明確二者的責任劃分是個關(guān)鍵問題，要是因為技術(shù)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(gòu)和客戶帶來損失，既有法律框架對技術(shù)供應商的瑕疵擔保責任和金融機構(gòu)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(gòu)和技術(shù)供應商之間的合同約定常常不夠明晰，發(fā)生問題時，雙方大概會相互推卸責任，2023年，江蘇一家農(nóng)商行采用某科技公司供應的信貸風險評定模型產(chǎn)生嚴重偏差，造成小微企業(yè)貸款違約率異常增多，經(jīng)過調(diào)查，該模型沒有及時更新疫情期間企業(yè)運作數(shù)據(jù)，把正常企業(yè)錯標為高風險，致使42家企業(yè)貸款申請遭到拒絕，直接經(jīng)濟損失達到1800萬元，法院判定雙方都存在過失，技術(shù)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(nèi)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(fā)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(gòu)負最后責任，還是要再商量一下，從法律方面說，金融機構(gòu)是信貸業(yè)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(chǎn)品質(zhì)量法》第41條和《商業(yè)銀行法》第52條碰到一塊的合適規(guī)矩，實施個技術(shù)倫理責任的框架來，比如說，2024年，一家有名的互聯(lián)網(wǎng)銀行光靠著AI系統(tǒng)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(yè)銀行因為特征工程有問題，模型太貼合數(shù)據(jù)，搞出來2.3億的壞帳，讓銀保監(jiān)會按《銀行業(yè)監(jiān)督管理法》第46條罰了款。監(jiān)管調(diào)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(tǒng)之外的民間借貸數(shù)據(jù)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(tài)監(jiān)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(guān)于責任界定有爭議，銀行方面表示，AI系統(tǒng)是由第三方技術(shù)公司開發(fā)的，應該共同承擔責任，可卻技術(shù)公司反駁說，模型訓練完全依靠銀行供應的數(shù)據(jù)，而且合同里寫明了只是供應工具，不參與決策，最后監(jiān)管部門開展裁決，中國人民銀行判定銀行作為信貸業(yè)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(diào)整AI風控流程，技術(shù)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(shù)創(chuàng)新趨勢

1.多技術(shù)融合

未來，AI會和IoT，區(qū)塊鏈成為技術(shù)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(lián)網(wǎng)技術(shù)，馬上拿到企業(yè)的生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，給信貸風險評定給予更多即時，精準的數(shù)據(jù)，拿一家企業(yè)來說，依靠布置設備傳感器網(wǎng)絡，立刻捕捉生產(chǎn)效率，物料周轉(zhuǎn)速度等工業(yè)大數(shù)據(jù)，創(chuàng)建企業(yè)健康狀況動態(tài)評定模型，在信貸事務里，區(qū)塊鏈技術(shù)可用來記載貸款協(xié)議，還款情況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的真實和完整，阻止數(shù)據(jù)被改動和偽造。

2.強化學習與自適應算法

AI技術(shù)持續(xù)提升時，加強學習與自適應算法會在信貸風險管理領(lǐng)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(diào)節(jié)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(xiàn)、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(jié)論更符合顧客真實情形。

（二）行業(yè)發(fā)展趨勢

1.更加精準的風險定價

在AI技術(shù)的助力下，金融機構(gòu)可完成更為精確的風險定價，從客戶的全方面數(shù)據(jù)加以剖析，金融機構(gòu)就能更確切地權(quán)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(shù)額，這又有助于金融機構(gòu)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(yè)務，根據(jù)顧客的消費行為，收入狀況，信用檔案等數(shù)據(jù)，金融單位可以為顧客量身創(chuàng)建貸款產(chǎn)品和服務規(guī)劃，改進顧客的滿意程度和忠實度。

（三）法律監(jiān)管趨勢

1.完善法律法規(guī)體系

要制定AI信貸專項法規(guī)：出臺《人工智能金融應用管理辦法》，明確算法透明度、數(shù)據(jù)采集邊界、模型更新頻率等要求，例如規(guī)定金融機構(gòu)須定期披露算法決策邏輯的核心參數(shù)范圍。同時要細化數(shù)據(jù)合規(guī)標準：修訂《個人信息保護法》實施細則，要求金融機構(gòu)在數(shù)據(jù)共享時采用“最小必要原則”，限制非授權(quán)第三方數(shù)據(jù)調(diào)用，并強制使用聯(lián)邦學習技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”。

2.建立動態(tài)監(jiān)管機制

一要算法備案與動態(tài)審查：推行“算法備案制”，金融機構(gòu)須向監(jiān)管部門提交算法模型的技術(shù)文檔和訓練數(shù)據(jù)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(jiān)管試點：在自貿(mào)區(qū)等特定區(qū)域開展監(jiān)管沙盒，允許金融機構(gòu)在限定范圍內(nèi)測試新型AI風控技術(shù)，監(jiān)管部門同步制定風險熔斷機制，及時調(diào)整監(jiān)管規(guī)則。

3.強化跨境協(xié)作與責任機制

要實行數(shù)據(jù)跨境“白名單”制度：與“一帶一路”國家簽訂雙邊協(xié)議，建立可信數(shù)據(jù)流動通道，要求跨境傳輸?shù)男刨J數(shù)據(jù)需經(jīng)加密且僅限白名單內(nèi)機構(gòu)使用。要明確責任連帶機制：修訂《電子商務法》，規(guī)定技術(shù)供應商若因算法缺陷導致系統(tǒng)性風險，需與金融機構(gòu)承擔連帶賠償責任；同時要求技術(shù)合同必須包含“算法缺陷追責條款”。

PART 5
  結(jié)語  

本文關(guān)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(fā)現(xiàn)，AI在信貸風險管理中的應用已經(jīng)取得了顯著成效，在數(shù)據(jù)收集與分析、風險預測與評估、智能決策支持等方面發(fā)揮了重要作用。電商場景面臨《新資本協(xié)議》界定的信用風險、操作風險與《數(shù)據(jù)出境安全評估辦法》規(guī)制的跨境數(shù)據(jù)風險三重挑戰(zhàn)。同時，AI應用中還存在數(shù)據(jù)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(shù)創(chuàng)新、行業(yè)發(fā)展和法律監(jiān)管都將呈現(xiàn)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(gòu)需要不斷提升技術(shù)水平，加強風險管理能力；政府部門應完善法律法規(guī)體系，加強監(jiān)管力度；學術(shù)界也應加強相關(guān)研究，為實踐提供理論支持。通過各方的共同努力，實現(xiàn)AI與信貸風險管理的良性互動，促進金融市場的健康、穩(wěn)定發(fā)展。

注釋：

[1]唐 珺，廣東金融學院品牌建設與創(chuàng)新戰(zhàn)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(chuàng)新戰(zhàn)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(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：唐珺 林嘉欣