AI导购的合规风险管理

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“AI正在以可见与不可见的方式重塑全球各行各业的格局。”

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：唐珺 丁骥川[1]
栏目支持：唐珺AI研究作者团队

在传统零售中，导购几乎承担了驱动交易的核心责任。在AI技术飞速发展的当下，AI 已广泛融入人们生活的各个角落，从智能语音助手到个性化推荐系统，从图像生成软件到智能医疗诊断工具，其带来的便利与创新不言而喻。同样AI导购已成为提升消费者购物体验、优化电商平台运营效率的关键技术手段。但随着AI导购技术的广泛应用，许多潜在的风险挑战也接踵而至。

01  AI导购的定义与核心特征

（一）AI导购的定义

AI导购系统指的是依靠机器学习，自然语言处理等人工智能技术，借助对用户行为数据以及消费偏好加以分析，从而做到个性化商品推荐并辅助购物决策的智能化服务平台。其拥有着深度学习能力，可以通过持续的用户交互不断改善推荐算法，除此之外还具有实时响应特性，能够根据用户即时需求提供精准的商品匹配服务，采用多维度数据分析技术，整合用户基础属性、历史行为、社交关系等多源信息，构建精准的用户画像整合用户画像、消费习惯等多源信息进行智能决策， AI 大模型所驱动的导购系统，在满足消费者的需求方面可以全面优化消费体验，让“懂顾客心中所想、知顾客所需、解顾客之忧”不再是空谈。[2]人工智能渗透进入电商领域引发的重大变革，核心在于深入洞察消费者行为和精准预判需求的水平大幅上升，为精准化服务供应开辟新路径，AI技术在提高用户体验价值感之余，在降低运营成本与提高效率方面亦表现优异，给企业在数字化赛道竞跑注入动能，以客服场景为例，依托AI算法打造的智能对话系统可实现无间断运行，借由自动回复框架来快速处理常规客户疑虑问题，这不仅维系并提升了服务质量，还带来速度提升人力优化及整体经营效能的再提升。

（二）AI导购的技术基础

AI导购系统是能通过人工智能技术为用户提供个性化的购物建议的新技术导购工具，核心技术包括个性化推荐系统、在线学习、自然语言处理等。这些技术共同构成了智能导购的基础。人工智能驱动的个性化推荐技术是实现智能导购的重要组成部分，AI系统通过收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买等行为数据，并进行深度挖掘，从而分析出用户的购物偏好、消费习惯等信息。这些数据为智能导购提供了宝贵的“原料”，使其能够更精准地为用户推荐商品。此外，有专业人士表明到人工智能技术自编码器及深度学习模型的应用，能够自动学习并提取数据的高效压缩表示，从而极大地简化了特征工程的流程。[3]故商家平台在利用AI个性化推荐系统的同时，需严格按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》来运行，其中十五条明确规定：算法推荐服务提供者不得利用算法对其他互联网信息服务提供者进行不合理限制，或者妨碍、破坏其合法提供的互联网信息服务正常运行，实施垄断和不正当竞争行为。《互联网信息服务算法推荐管理规定》第四条也明确指出：个性推荐系统应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，要做到严格遵守公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则。只有遵守了法律法规，才能真正合规的提高效率、优化新型智能电子商务市场，做到让顾客安心、放心，才是真正意义上的成功。

不断在线学习也是AI导购系统的关键技术，这项技术使系统在运行过程中动态地实时更新大型模型，同时无缝吸收新用户反馈数据以灵活应对偏好的波动。相较于传统离线学习的局限性，在线学习系统能做到敏锐地捕捉用户兴趣的即时变迁及新兴趋势。实施在线学习的常用策略涵盖基于梯度下降的优化算法，诸如随机梯度下降和流式梯度下降等，这些算法能够逐步且增量地调整模型参数。[4]而自然语言处理（NLP）[5]也被广泛应用于AI导购平台，由此形成一种可以凭借问答服务来即刻回答顾客问题的导购形式，解决购物流程中的许多常规疑问，不管是商品的具体情况还是这系统能够在尺码选取，退换货准则以及支付方式等方面给予准确而专业的解答，而且它具备的即时性也给不熟练网购的群体带来便利———只要有问题便能直接寻求智能问答帮助即可，这就无形中推动了不同人群更好地融入网购生态也促进多样消费。自然语言技术还可以优化购物流程，让用户在购物的过程中更加顺畅。系统可以通过自然语言理解用户的购物意向，然后就能自动跳转到相应的商品页面或购物车页面，减少用户的点击次数和操作复杂度。不仅仅只有以上的功能，智能系统还可以根据用户的支付历史和偏好习惯，推荐支付方式、配送方式等选项，让客户们在购物的时候都能获得高效而又舒适的体验。

（三）AI导购工作模式与实用场景

1.工作模式

AI导购作为实现零售行业数字化转型的重要载体，已经形成了较为成熟的工作模式体系。如图一所示。AI导购在大模型赋能下，可全面应用到文本机器人、语音机器人、坐席助手等各领域。

图一  AI导购工作模式（沃丰科技）

2.实用场景

以AI导购处理零售行业运动鞋服场景为例，如图二所示。AI导购借助聊天机器人或助手这类技术工具处理客户服务事务，其中聊天机器人凭借理解用户日常语言提问的能力识别需求，并给予有效回复，相比人工客服，AI智能客服可以做到24小时全天候服务，不管是白天还是深夜，都能快速回应用户很多需求。并且还能结合大数据分析出比较合理客观的答复。

图二  VXI[6]的交互动态处理复杂需求的应用场景

AI导购能够仔细研判消费者的购物路径、浏览规律还有搜索关键词之类的关键内容，把符合消费者兴趣与要求的商品精准推送出去，比如说有消费者在电商平台上键入“运动鞋”进行搜索后，AI导购会依照其过往的消费举动和个人喜爱情况，细心筛出品牌、样式与价格均合适的运动鞋[7]。当客户进入购买环节也就是售中阶段，AI导购则可以通过智能客服系统提供即时的咨询服务。这种系统能够识别并解答消费者的各种问题，商品详情、尺码选择、配送方式等都不在话下。智能客服还能根据消费者的提问，智能推荐相关的商品或服务，进一步提升购物体验。到了售后这一步，AI导购则通过自动化的客户服务流程，提供高效的退换货服务[8]。一旦消费者提出退换货申请，系统会自动审核并处理，大大缩短了处理时间。同时利用大数据拆解消费行为，AI能够提前识别潜在问题，并迅速提供与之匹配的解决方案，让客户满意度得到进一步提升。

02  AI导购实例与风险

（一）淘宝推荐系统违规过度收集个人信息事件

2021年，浙江省消费者权益保护委员会在调查中发现，淘宝APP存在违规收集用户个人信息的行为，主要涉及两项违规事实：

系统在后台频繁读取用户相册：淘宝APP在未经用户明确授权的情况下，持续在后台访问用户手机相册，频率高达每分钟3次，这些行为超出了正常购物APP的功能需求，涉嫌过度收集用户隐私数据。并且通过跨APP追踪设备信息：淘宝AI系统通过采集用户的设备IMEI码，与其他购物行为数据关联并构建跨平台的用户画像，用于精准广告推送。这种做法未经用户充分知情同意，违反了个人信息收集的透明性原则。浙江省网信办认定，淘宝的上述行为违反了2021年实施的《个人信息保护法》相关规定：第13条“最小必要原则”：企业收集个人信息应当限于实现处理目的的最小范围，而淘宝过于频繁读取相册和跨平台追踪设备信息的行为显然超出了合理范围。第17条“告知义务”：企业在收集个人信息前，需以显著方式向用户告知处理目的、方式及范围，而淘宝未明确披露其数据采集的具体细节，导致用户无法做出知情选择。

在监管部门介入后，淘宝被要求在七天内进行整改，否则将面临严重的合规处罚，具体措施有新增用户控制选项，淘宝APP上线“个性化推荐管理”独立页面，用户需主动开启AI个性化推荐功能否则默认关闭；敏感权限管控：对相册、通讯录等敏感权限设置二次授权机制，避免后台过度静默调用；透明度提升：每月必须发布《数据使用透明度报告》，向用户披露隐私数据收集和使用情况。这一案例启示企业需采用“最小必要”原则收集用户信息，避免无节制收集。平台需提供更清晰的数据控制选项，例如主动关闭个性化推荐等功能，实现用户福泉，让用户能够自主安心地使用AI导购功能。案例警示着公民的信息受法律保护，标志着中国个人信息保护进入强监管时代，企业需平衡商业利益与用户隐私保护，否则将面临更严厉的警告与惩罚。

（二）携程大数据算法“杀熟”

AI技术飞速发展的时代，大数据既带来便利又引发诸多问题。2020年，钻石贵宾客户胡女士通过携程APP预定舟山希尔顿酒店时支付了2889元，但是其实酒店挂牌价才1377.63元，差价居然高达109%，胡女士随后向携程沟通此事，但携程仅退还了部分差价。胡女士遂将上海携程商务有限公司告上法庭，指控其利用大数据“杀熟”并侵犯消费者权益。

2021年7月，浙江省绍兴市柯桥区人民法院开庭审理此案，并当庭宣判携程赔偿原告胡女士差价243.37元，还有订房差价1511.37元的三倍赔偿金，共计4777.48元。法院认定携程存在虚假宣传、价格欺诈和欺骗等行为，责令携程在其APP中为原告增加不同意“服务协议”和“隐私政策”时仍然可以继续使用的选项，或者修改协议，删除对用户不必要信息采集和使用的相关内容。不能根据用户的性别、收入、地址等个人隐私信息对其进行区别定价。该案揭示了AI导购系统的技术风险与法律冲突，并促使社会各界对相关法律法规的完善和执行提出了更高的要求。截至2025年3月，在黑猫投诉平台有关“杀熟”的投诉就高达八千余条，有消费者投诉到在同一平台使用不同设备查询到的机票、酒店价格都有不同程度的差异，面对消费者的投诉，携程等旅游平台AI智能客服都以价格存在实施波动等理由作为官方统一回答，否认存在差别定价，2024年，携程因大数据杀熟遭到19,767起投诉，同比增长188.91%。2025年截至3月14日，携程相关投诉高达34,139件，涉诉金额逾1.02亿元，投诉处理解决率仅54.73%。这些直观的数据都在说明携程AI智能系统在为消费者提供导购服务时其算法仍存在严重的歧视与偏见问题。

（三）AI合成数字人虚假带货事件

在现如今的数字化时代，网络直播带货无疑是导购领域不可或缺的一种方式，结合AI技术的运用，人工智能合成的数字人带货随之产生，这一新兴技术通过语音模仿合成、人面表情模拟等技术生成虚拟人物，模仿真人主播能实现全天不停歇地直播带货，在提高商家运营效率并降低成本的同时，也面临着夸大其词、欺骗消费者等风险。

在2024年12月，国家传染病医学中心主任张文宏医生被不法分子使用AI深度合成技术生成外貌相似度极高的虚拟形象，即“AI换脸”，并且使用该虚拟形象在短视频平台进行虚假直播带货。这场非法直播在深夜进行，AI生成的虚假数字人在直播时不断对其产品夸大其词称其有“调理肠道健康”等多种虚假科学功效致使多名用户上当消费，所推销的“白芸豆威化蛋白棒”产品一夜销量过千，AI生成的数字人尽管存在口型不符等细节瑕疵，仍令不少老年人信以为真并且上当下单。[9]在事后张文宏医生本人也发声：“有些对AI技术不是很熟悉的且年纪比较大的市民，他们就会很容易相信。我在发现这事后立即投诉过那个AI合成的视频，但是它的账号一直在换，自己最后也没精力了。”这一事件表明在对AI技术运用的监管方面仍需加强，滥用AI合成技术生成虚假人物进行推销导购是对消费者的欺诈，尤其是对新型技术滥用防范性较低的老人用户，更应该加以关注以防其上当受骗。

03  AI导购技术存在的风险分析

（一）数据隐私风险

AI大型模型在构建过程中，普遍依赖于庞大的数据集进行训练。这些数据集中可能涵盖用户的私密信息，因此，在确保用户隐私安全的前提下有效利用这些数据，成为了一个重大伦理议题。[10]

AI导购系统需要收集和处理大量用户数据，包括个人信息、购物记录、搜索历史等，以构建用户画像和进行精准推荐。在系统进行数据收集和处理过程中，若缺乏严格的安全措施，可能会导致用户个人隐私信息的泄露，近年来，人工智能科技的发展越来越迅速，也衍生出了许多隐蔽性的数据收集利用现象，数据捕获的隐蔽性体现在人工智能系统在用户日常活动中悄无声息地追踪并记录其数据，这一过程往往在用户未察觉或未给予明确许可的情况下发生，数据被被动地收集至AI系统或设备中。此隐蔽性捕获机制主要依赖于监测用户的在线活动轨迹，涵盖浏览历史、点击行为、搜索记录、设备识别信息、社交媒体内容及视频观看数据等，而用户对于这些数据未来如何被使用往往缺乏清晰的认知与明确的同意。此外，人工智能的数据捕获行为还涉及违规与过度采集的问题。随着技术迭代，AI所能捕获的数据范畴已超越传统图像、视频、语音、文本等范畴，扩展至指纹、眼球运动、面部特征等生物识别信息。这些数据经过算法识别、分析处理后，其内容特征被提取并用于数据共享。例如众多应用程序过度请求权限，并在获得授权后，超出原定范围不当使用这些权限[11]。这无形中就侵犯了用户的隐私权，进而可能会在未来引发更多的问题。根据2021年8月20日第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过的《中华人民共和国个人信息保护法》明确规定：处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，采取对个人权益影响最小的方式。收集个人信息，应当限于实现处理目的的最小范围，不得过度收集个人信息。若对新型人工智能技术缺乏监管，这一工具便会演变成具有双面性的事物，拿智能导购系统来说，在数据管理及分发的过程中，如未遵循法律规定或隐私政策，极易造成用户信息的不当使用，例如擅自挪用于未经许可的商业营销或默许的跨平台传递，这般操作可能带来法律诉讼甚至引来监管机构处罚的风险隐患。电商行业的企业迫切需要完善自身的隐私规则，向使用者清楚阐述相关信息采集、整合和传播的目的，并且阐明从何处获取以及边界范围等具体细节，进而打造用户同意机制，确保各项数据搜集与应用行为实施前都获取用户的明确授权才能运行顺畅。监管部门要加大对商家使用AI导购系统时合规性的监督力度，建设完备的惩罚机制，若发现任何触碰法律法规或隐私政策红线的行为，就要果断采取法律措施予以严惩，同时面向社会公开违规事实以作警示。

（二）算法偏见与歧视风险

AI导购的算法偏见与我们生活息息相关，为我们熟知的案例就有我们时常能提到的“大数据杀熟”，AI导购系统会基于历史消费数据、消费习惯还有买家的居住地址错误的将这些特征与消费能力挂钩，从而对不同群体形成质量不同的推荐或产生价格不一致的定价，形成系统性歧视。[12]结合上述案例分析，这类事件通过聚类算法，将消费者划分为敏感群组并进行区分化的个性推荐以及定价，根据我国《个人信息保护法》第二十四条：禁止自动化决策歧视，在交易过程中不能对消费者差别定价。同时此类事件对消费者进行差别化对待的行为也直接侵犯了消费者的合法权益，我国《消费者权益保护法》中第十条明确提到：消费者应享有公平交易的权利，并且定价应合理。那么这屡见不鲜的杀熟与算法歧视事件明显是与法律要求背道而驰的。不仅在国内，站在国际角度来看，使用AI技术对用户进行画像并歧视化定价的行为也是不被允许的，在欧盟的《通用数据保护条例》第22条中：限制完全自动化决策，用户有权拒绝对其产生法律或重大影响的算法定价。同时，若定价算法导致基于种族、性别、宗教信仰等敏感属性的间接歧视，也会违反欧盟《人工智能法案》的公平性要求，不遵守要求的企业或将面临高额罚款。在美国《联邦贸易委员会法》( FTC Act )第5条明确了：禁止不公平或欺诈行为，其中包括出售或使用带有种族偏见的算法的行为。如若利用人工智能技术进行此类行为，绝不仅会损害消费者经济上的利益，还会引发像种族歧视、性别歧视甚至宗教冲突等更深层次的社会关系问题。因此确保AI导购在使用中算法的公平性于整个社会而言都是至关重要的。

（三）AI导购数字人带货欺诈风险

AI数字场景直播导购带货是当下数字化时代电商发展的趋势，但是新型技术的产生就伴随着风险漏洞的出现，许多不法分子借机利用制度以及体系的不完善滥用技术扰乱市场甚至侵犯消费者的权益。在张文宏被AI换脸直播带货案中，不法分子未经授权使用其肖像及声音推销产品，也构成对肖像权、声音权的直接侵犯。上海市消保委认定该商家的行为构成欺诈，消费者可依据《消费者权益保护法》要求“退一赔三”，金额不足500元按500元赔偿。在数字营销领域仍存在有大部分商家滥用深度合成技术（Deepfake）伪造名人肖像及声纹特征，通过高度仿真的音视频内容诱导消费者误判商品与明星间的代言关系，就例如AI生成的“杨幂”直播带货化妆品，AI生成的“古天乐”推销网络游戏等事件。对此，监管部门也做出相应的措施，近期出台的《浙江省网络直播营销行为规范指引》规定；不得通过内容虚假的短视频等方式诱导消费者点击进入直播间，未经授权许可不得使用或者通过AI深度合成技术等方式伪造他人声音、肖像剪辑拼凑音视频为直播间制作引流短视频广告。[13]

不仅是伪造明星直播带货，AI生成的数字人在导购领域还能生成“AI模特”来为顾客提供试穿衣服等服务，但是在实际运用中发现也存在技术滥用的问题，AI模特的试穿图都是经过渲染处理的，在消费者在向后台询问尺码时，AI导购系统就会自动根据顾客的身材等特征调整参数生成模特，但是生成的试穿图往往都是经过去皱、增加光泽感，调整材质等渲染技术处理的，所以顾客在实际收到商品时，经常会感到与网上的AI预览图大不相同，此类案件的迷惑性也让用户防不胜防。因此制定AI营销技术标准及强化AI生成内容权责归属刻不容缓。

04  相关建议

（一）加强数据与信息隐私保护

伴随全球数据保护法规的不断完善，确保业务操作符合相关法律法规的要求已成为企业运营中不可或缺的一环[14]。先进的加密技术无疑是达成此目的的核心手段，通过加密用户数据能在传输与存储环节筑起一道牢固壁垒，防止非法窃取或篡改行为的发生，在这个方面市场上已有众多成熟方案，例如AES、RSA等对称和非对称加密算法。这些算法能够对数据进行高强度的加密，确保即使数据被窃取也难以被解密和滥用。同时运用高级防火墙、IDS以及IPS这些手段，外来威胁也能够得到较好的阻拦，敏感数据进行加密存储与传输相当于给信息套上双重保护层，使其在流动过程中免于被窃取或破坏，借助指纹识别和动态口令等多因素认证方式，则像为系统装设了多个锁定装置，一条更为牢固可靠的安全堤坝就此搭建。

除了加密技术，建立严格的数据访问控制机制也是必不可少的。在AI导购系统中，应做好用户数据的权限划分工作，只有经过授权的人员才能够访问到敏感数据，要建立完善的数据审计机制，对数据访问行为进行实时的监督与记录，以便于及时发现并处理任何异常访问行为。可以使用数据脱敏技术来保护用户隐私[15]。数据脱敏就是在不改变数据原始特征的前提下，对数据进行一定程度的变换或者遮盖，从而减少数据中包含的敏感信息。比如在导购系统中，把真实的姓名、完整的电话换成化名或者隐去手机号几位数字，或者用虚拟号码，这样就减少了暴露的风险。在收集用户的数据信息的时候，也要做到透明，不能过度收集，按照我国《网络安全法》第四十一条的要求：网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。

加强数据隐私保护要采用多种技术手段以及管理方法，没有对用户的数据安全及隐私加以保证，那么也就不存在所谓的信任可言，AI导购业务同样会面临发展受阻的局面，唯有让用户的数据处于安全状态并且隐私能够得到保护，才有可能获得用户的信赖和支持，进而促使AI导购业务得以不断向前推进。[16]在此期间，保证用户数据的安全可靠并使其隐私得到有效保护是主要目的，更是赢得用户信任、构建长期稳定用户关系的基石所在。分析用户心理，在当今信息爆炸且隐私泄露事件频发的时代背景下，消费者们对于个人信息安全的敏感度达到了前所未有的高度，只有当用户通过一系列切实有效的保障措施，相信自己的个人隐私信息不会被非法滥用、恶意篡改或意外泄露时，他们才会消除内心的顾虑，以积极的态度参与到各类数字服务中来。对于AI导购业务而言，这种信任尤为宝贵。根据我国《网络信息安全法》第四十条明确规定：网络运营者应当对其收集的用户信息严格保密，并建立健全用户信息保护制度。那么企业该如何建立高效的信息安全管理制度，SGS通标中北区信息安全产品经理闫强指出三个有专业性的建议：第一，发挥领导力作用。一个企业对信息安全的重视程度，取决于最高管理层对信息安全的认知程度。现在是“五分技术、五分管理”。在审核过上千家企业后，闫强对领导力的作用感触颇深。领导力不仅能为策划提供支持，也能为执行、 监事持续改进提供强有力的支撑。没有领导参与的管理体系，不过是一纸空谈。第二，系统的方法。分析工具的使用对企业科学化、精准化、精细化管理十分重要。比如， 威胁分析和风险评估（TARA）、失效模式与影响分析（FMEA）、业务影响分析(BIA) 等。行业最佳实践也是方法之一。除了管理，IT行业还需实施一些外部检测和自动化工具，比如定期做渗 透测试、漏扫、等保测评、数据防丢失（DLP） 保护、加密系统、运维监控系统、单点登录（SSO）、身份认证系统等，以帮助企业推进自动化管理，减少因人为原因造成的一些疏漏，及时发现和解决问题。 第三点，加强培训。不管是线上培训还是线下培训都最好全员参与，确保他们了解现今最新的安全威胁和防护措施。建立完善的责任追究机制，对违反安全规定的行为进行严肃处理，做好有效的培训可以使员工明晰一个企业合规的边界和高压红线。[17]企业还可以直接通过与法律专家合作并定期开展合规性评估，以发现潜在的风险点并针对性地制定相应的解决措施。这样一来企业就可以在保证严格守法的基础上还能充分挖掘AI导购的潜力来为消费者带来更优质的服务。

（二）从技术上解决平衡AI算法偏见

在针对算法偏见与歧视问题的缓解措施可以从多个维度展开。在数据预处理阶段，关键在于对训练数据进行清洗和平衡处理，这是解决算法偏见的基础性工作。具体方法包括扩充数据集规模并确保数据分布的均衡性，运用生成对抗网络（GAN）等先进技术创建合成数据，以及采用合成少数类过采样技术（SMOTE）和自适应合成采样（ADASYN）等采样方法。生成对抗网络作为一种无监督学习模型，通过生成器与判别器的对抗训练机制，能够有效学习数据的潜在分布特征并生成高质量合成数据。该技术在时间序列预测领域展现出独特优势，如TTS-GAN模型利用Transformer架构成功生成了具有时序特性的合成数据。SMOTE技术则通过分析少数类样本的k近邻特征，采用线性插值方法生成新的合成样本，而ADASYN通过自适应调整不同密度区域的样本生成比例，进一步提升了处理数据不平衡问题的效果。

在模型评估环节，尤其需要审慎考量算法应用可能产生的社会影响。特别是对于政务系统等关键领域，就算是模型整体准确率较高，也需要严格评估其可能存在的微小偏差带来的潜在风险。这就要求在模型优化过程中综合考察召回率、精确度、Cohen's kappa系数等多个评估指标，并对关键指标赋予适当权重。此外，还可以通过模型结构调整和参数优化来提升模型在不同群体间的公平性表现。在模型训练过程中引入公平性约束条件，能够有效控制模型在不同群体上的性能差异。而采用多目标优化方法，将公平性指标与准确性、效率等其他重要指标共同纳入优化目标体系，则提供了一种更为全面的解决方案。这些方法相互补充，共同构成了应对算法偏见与歧视问题的完整技术框架。[18]

在法律规制方面，需持续深化我国《互联网信息算法推荐管理规定》的落地执行，提高算法的透明度并保障用户的知情权。在企业管理方面，企业需建立周期性筛查机制，对训练数据集中的非结构化信息进行偏见检测，及时清理隐含群体歧视特征的冗余数据。健全算法责任追溯体系，依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第19条，确立技术开发者、部署机构与运营平台的协同担责原则。通过立法明确算法设计缺陷、参数设置失当等不同场景下的民事赔偿、行政处罚及刑事追责适用标准。

（三）对生成式AI导购人合规管理

在对于AI生成数字人在导购以及营销方面的风险管理上，首先应让消费者快速准确地甄别出AI生成的内容，以减少消费者遭遇“虚假名人带货”诈骗以及AI试穿“照骗”等事件的发生，依照近日国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布的《人工智能生成合成内容标识办法》（自2025年9月1日起施行），其中第四条进一步明确了针对文字、音视频、图片、虚拟拟真等具体场景的显式标识要求，确保生成AI合成内容在面向公众时具有满足要求的显式标识。同时依照《互联网信息服务深度合成管理规定》第十六条：深度合成服务提供者对使用其服务生成或者编辑的信息内容，应当采取技术措施添加不影响用户使用的标识，并依照法律、行政法规和国家有关规定保存日志信息。以及第十七条：深度合成服务提供者提供合成人声、人脸生成人脸替换等深度合成服务，可能导致公众混淆或者误认的，应当在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识，向公众提示深度合成情况。在消费者遭受AI虚拟主播导购诈骗时，应积极运用法律的武器维护自身权利，依据《消费者保护权益法》第四十五条：消费者因经营者利用虚假广告或者其他虚假宣传方式提供商品或者服务，其合法权益受到损害的，可以向经营者要求赔偿。广告经营者、发布者发布虚假广告的，消费者可以请求行政主管部门予以惩处。

在电商平台方面应严格遵循监管部门规定，平台自身需提高商家入驻审核门槛，对滥用AI合成技术侵权以及诈骗的商家实施处罚、封禁的措施，并且为保障消费者权益，应完善赔付制度以提高用户的信任程度。其次应提高平台自身的风险管理技术水平，并建立可追溯机制，在商家使用AI生成技术进行直播导购以及试穿等服务时，应保留处理过程、直播回放等记录。2023年联合国教科文组织发布的《人工智能伦理建议书》中特别强调，商业智能系统需建立可追溯的责任机制。同时当在线审核系统识别到商家出现违规操作时，平台应及时介入或中断交易，切实保障消费者权益。

AI导购的合规风险管理是零售行业发展的重要保障。只有确保合规运营，才能充分发挥AI导购的优势，为消费者提供更优质的服务，同时推动行业的健康持续发展[19]。智能导购系统的合规治理是一项需要持续迭代的复杂系统工程。这要求企业、监管部门和学术界形成协同治理合力，不断优化治理模式来应对新技术应用带来的挑战,构建适应数字经济时代特征的智能导购治理体系，为零售行业高质量发展提供坚实保障。

（四）规范AI营销及虚假宣传

对于企业在AI导购赋能的电商营销领域应制定严格的合规标准，企业应部署多层级审核系统。该系统由AI初筛与人工复核两个环节构成，AI初筛环节利用先进的自然语言处理与图像识别技术，对商家发布的广告内容进行快速扫描然后通过AI系统自动识别可能存在的违规词汇、虚假表述以及违反公序良俗的图像和视频等元素。在商品评价机制中也要做到严格审核，杜绝AI系统自动刷单、刷虚假好评以及恶意差评诋毁竞争对手等恶劣行为的出现。在人工复核的环节企业应组建专业的法律团队应对AI生成广告及营销内容进行合规性审核，保证营销内容不存在虚假宣传以及夸大其词等现象，确保AI生成的营销内容符合广告法以及消费者权益保护法等法规的相关规定。此外对于AI技术生成的广告内容应依照《互联网信息服务深度合成管理规定》标识为AI生成，避免误导消费者。法律监管部门方面，针对AI虚假宣传行为如虚构原价、伪造专家形象、篡改交易数据等，需明确法律后果并加大处罚力度。中央网信办在“清朗·整治AI技术滥用”行动中，对未标识内容、传播虚假信息的账号及平台采取限流、封禁等措施[20]

结语

可以预见，AI正在以可见与不可见的方式重塑全球各行各业的格局。AI导购为电商领域带来了新的机遇，但也伴随着诸多风险。电商企业需以“技术+合规”双轮驱动，将数据安全、算法公平、知识产权保护嵌入技术研发与商业运营全流程。唯有在合规框架内探索创新，方能实现AI导购的可持续发展。

注释：
[1]唐 珺，广东金融学院品牌建设与创新战略研究中心主任，法学院副教授，商科博士后
丁骥川，广东金融学院法学院21级
[2]鹿杨.人工智能能否重塑网购方式[N].北京日报, 2024-12-31 (012).
[3]徐晓彤. 人工智能技术在个性化推荐系统中的应用与效果评估[J].信息记录材料,2025, 26 (01): 94-96.
[4]徐晓彤. 人工智能技术在个性化推荐系统中的应用与效果评估[J].信息记录材料,2025, 26 (01): 94-96.
[5]自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)是专注于创建能够理解书面和口头语言的软件。
[6]VXI是全球一站式客户联络中心解决方案服务商。在全球拥有40余处交付中心，广泛分布于亚洲、北美洲、欧洲、中美洲等地区，提供超25语种服务，可满足不同地区、不同语言客户的需求。
[7]刘盾.基于AI智能外呼系统A保险公司服务质量改进研究[D].电子科技大学, 2023.
[8]徐泽洲,曲大义,洪家乐,宋晓晨.智能网联汽车自动驾驶行为决策方法研究[J].复杂系统与复杂性科学, 2021, 18 (03): 88-94.
[9]陈骏达.从雷军到张文宏都是假的，起底乱象丛生的AI数字人带货.智东西.[EB/OL].(2024-12-27)[2025-3-20].https://news.qq.com/rain/a/20241227A09A4B00
[10]刘志红.人工智能大模型的隐私保护与数据安全技术研究[J].软件,2024,45(02):143-145+151.
[11]刘香港.AI数据捕获策略对用户使用意愿的影响研究[D].华侨大学,2023.
[12]周敏.算法歧视视野下企业法律责任与伦理考量[N].企业家日报,2024-7-22(3)
[13]吕佳慧.数字人直播引发不少法律纠纷[N].法制日报.2024-11-16(2)
[14]潘军,姚科敏. AI智能层级与仿人实现的价值调控与治理研究[J].重庆大学学报(社会科学版), 2022, 28 (04): 251-261.
[15]龚杰.赢合公司贸易合规智能知识管理系统设计[D].上海外国语大学, 2014.
[16]王永贤.商用自动化决策的风险规制及其行政法完善研究[D].广州大学,2021.
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参考文献：
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来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：唐珺 丁骥川