AI赋能信贷风险管理：电商与法律维度的审视

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“AI技术的发展给信用决策体系带来出色的机会，经由即时拆解多种来源的异构数据流动，找到隐藏的关联网络，最后塑造风险价值的动态评定模型，但是，随着AI在信贷范围的全方位运用，许多新的难题和考验也应运而生。”

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

摘 要

在金融科技同电子商务深度融合的大环境下，AI重新塑造了信贷风险经营模式，还引发了法律方面的新难题。本研究由电商和法律两个视角切入剖析：

AI经由整合多元数据，电商交易，社交媒体行为等，提升风险评定准确性，依靠机器学习模型减轻信息不对等情况，凭借智能决策体系做到高效、客观的信贷审批。电子商务场景比较独特，管理就变得更为艰巨，小额高频信贷需求考验机构风控效率，数据被滥用，安全存在漏洞，虚假交易，信息泄露等情况会给信用体系带来威胁，从法律方面来看，数据收集是否合规，算法是否存在歧视与黑箱问题，责任归属是否模糊等矛盾慢慢凸显出来，使得迫切的要对制度加以完善。未来，技术交融，物联网，区块链会促使风险考虑即时化、可信化，自适应算法会优化风控灵活性，领域进程逐步向精准化，定制化服务形式转换，法律监督要完善本国准则，加大国际协作，从而完成技术升级和风险防范相调和，增进金融市场稳定发展。

关键词：AI；信贷风险管理；电子商务；法律问题

数字革命浪潮推动下，在线商务领域向着规模化方向快速发展，随着金融科技快速发展，AI技术依靠强大数据处理和分析能力，逐步深入信贷风险管理各环节，传统金融机构也好，新兴互联网银行也罢，都在积极探寻AI技术的应用，从而改进信贷风险管理水平和精准度。传统信贷风险运作模式下，金融机构多以客户财务报表，信用记录等少量数据为根据，靠人工审查判断信贷风险，这种模式效能低，极易主观偏见干扰，风险识别可靠性差，电商快速发展，交易场景变复杂，信贷需求展示丰富化，小额化，高频化特征，传统信贷风控体系反应慢，难以适应动态金融环境。AI技术的发展给信用决策体系带来出色的机会，经由即时拆解多种来源的异构数据流动，找到隐藏的关联网络，最后塑造风险价值的动态评定模型，但是，随着AI在信贷范围的全方位运用，许多新的难题和考验也应运而生。

PART 1
AI在信贷风险管理中的应用现状

（一）AI在信贷风险管理中的应用现状

信贷风险管理时，数据是根基，姜建清（2024）表示，AI技术凭借大数据挖掘技术，从诸多渠道采集大量信贷数据，这些渠道包含金融机构内部的客户交易记录，信用记录，外部的电商平台交易数据，社交媒体数据等。

拿电商平台交易数据来说，它蕴含着大量信息，借助剖析顾客在电商平台的购物经历，涵盖所购物品类型，品牌喜好，采购频次以及花费数额等等，可洞悉顾客的消费习性和经济水平，顾客和商家彼此的评价交流资讯，在某种意义上也可显现出顾客的信誉情形和买卖行为特性，社交媒体数据也具备关键价值，经过分析顾客在社交媒体上的活跃程度，社交活动联系网络，发布的观点等，能够从旁知晓顾客的个性特质，社交范围以及潜藏的偿还能力。凭借对这些多元数据的整理和分析，AI可以识别数据背后的隐藏消息，为风险评价供应更为完备的根据，经过综合剖析电商平台贸易数据和社交媒体数据，若发觉某个顾客在电商平台时常购置高价物品，并且在社交媒体表现出稳定的社交网络和较高的社会地位，那么这个顾客的偿还能力和信用危险就较低，反之，要是顾客在电商平台存在频繁退货，拖欠款项等不良情形，并且在社交媒体表现出经济不稳定的状态，那他的信用危险就较高。

（二）风险预测与评估

AI在风险识别和量化分析方面展示出明显的效果优势，借助机器学习算法，譬如决策树，神经网络等等，可以创建极为精确的风险预测模型，兰明业（2024）在针对W互联网银行展开的实例探究过程中发觉，这家银行采用AI算法对海量以前信贷数据予以学习，并对新式的信贷请求实行风险评定。

这些模型可依照顾客不同特点，是年龄，收益，信用历史等等来估计顾客毁约的概率，拿神经网络算法来说，它创建多层次的神经元网络体系，对顾客的数据逐一加工并分析，在培训期间，神经网络持续变动各神经元彼此的联系比重，促使模型得出的结论尽量靠近真实的信贷风险状况，经历海量数据的培训之后，神经网络模型就能学会数据内部繁杂的非线性关联，进而开始着手处理新收到的借贷业务的风险评定事务。

汪楷文、谭笑和宋冠呈（2024）研究显示，大数据技术可有效减轻银行和客户间的信息不对等情况，改进风险识别模型的预估效果，进而改进信贷资产的品质状况，金融机构透过整合及分解多源异构数据流，形成360度客户画像，有效地防止由于信息缺乏引发的风险误断，传统的风险考量也许仅依靠客户的财务报表和信用记录，但是大数据技术可整合客户的电商交易数据，社交媒体数据及其它第三方数据，利用跨维度信用风险因子考量体系，保证风险敞口评价结果具有客观性和计量精确性。

（三）智能决策支持

AI技术深深融入信贷审批程序，给自动化决策体系赋予及时算法援助，借由创建智能决策体系，可以依照风险评价结论自行执行信贷决策。赵立昌（2024）显示，商业银行可运用AI技术，按照设定的准则和模型，对信贷请求开展极速审批，某个银行创建的智能决策体系，先针对客户的信贷请求实行数据获取和预处理，把牵涉身份特性、财务指数、以前信用评价的结构化数据纳入风险定价模型执行特性工程解决。模型给出客户的风险层级，如果客户的风险评定成果契合设定的低风险准则，体系可自行核准贷款请求，按照客户的风险层级和偿还实力决定贷款数额和利息；不然，要是风险评定成果表明客户风险偏高，就否定请求或者要求进一步添加资料，比如给予更多的资产凭证或者保证人信息。

这种决策范式一方面完成审批效率的大幅提升，另一方面利用算法隔离机制来削减人为干预，以保证决策输出的客观正当性，同传统的人工审批模式相比较，智能决策系统可以在较短的时间内处理众多信贷申请，极大地缩短了审批时耗，提升了客户的满意度，因为决策流程根据客观的数据和模型，免除了人为的主观偏好和人情方面的干扰，从而捍卫了信贷审批的公平性和连贯性。

PART 2
电子商务环境下信贷风险管理的特点与挑战

（一）电子商务信贷的特点

1.小额高频

徐大鹏、洪红和王超（2012）在研究时表示，电子商务信贷需求体现小额高频的特性，平台内的中小微企业和C端消费者体现出高频次，小额度的通用惠及金融需求特征，这和传统信贷业务的大额低频特性有着明显差异，某些电商平台上的个体商户，为了满足日常采购需求，可能必要时常申请小额贷款，就拿一家做服装生意的个体电商来说，它每次采购服装的资金需求大概在几万元上下，不过因为服装行业的季节性和时尚潮流变化极速，必要频繁进货来迎合市场需求，所以也许每个月都必要申请一次小额贷款，这种小额高频的信贷需求特性，给金融机构的风险管理和运作效率带来了更高要求。

2.数据丰富

中国电子商务研究中心（2023）报告表明，电子商务平台集合了众多交易数据，包含顾客基本信息，交易记录，评价信息等，大量行为数据凝聚成风险建模的基础数据库，经由机器学习可以精确描绘出顾客的偿债意愿和偿债能力，相比于传统信贷业务大多依靠财务报表等少量数据，电子商务信贷在数据层面有着显著的优越性，以某家电商平台上的小型电子产品企业来说，它在平台上的交易记录包含了每笔销售订单的数额，日期，顾客信息，另外还包含顾客的评价和回应。基于销售波动率、客户NPS数值，产品不足比例等重要指数，形成企业现金流量预估和偿还债务水平评价矩阵，电商平台也可赋予企业店铺经营资料，比如浏览数量，化为率之类，这些数据同样能间接体现企业的市场竞争力量和成长潜能。

（二）面临的风险挑战

1.信用风险

数字化交易生态中，信用风险在金融机构风险暴露矩阵里占掌舵地位，电商平台交易主体很多，有些主体信用信息不完善，致使信用风险评价艰巨增大，徐诗淇（2024）研究表明，某些电商企业会有虚假交易、刷单等行为来提升自己的信用评判，这严重影响了金融机构的信用风险评定，2023年浙江省某个跨境电商平台出现大规模虚假交易事件，不法商家虚构2.6万笔交易记录，骗取某城商行信贷资金超出4800万元。这件事造成银行的不良贷款率短时间内优化1.3个百分点，显示出电商平台的数据真实性核查存在漏洞。2024年，某个直播平台上排名靠前的商家借助雇用“水军”刷销量来伪造销售额，骗得金融机构的供应链贷款达3200万元。经过检查核实，其实际销售额只有申报数据的12%，最后发生贷款违约。金融机构在评价这些商家的信贷风险时，如果仅仅按照平台赋予的信用数据，极有可能开展错误的评判，而且，电商企业的经营状况比较不稳定，市场竞争非常激烈，要是经营不好，就会产生不能按时归还贷款的情况，从而增多信用风险。2023年的时候，深圳有家专门做家居用品的跨境电商企业，这个企业碰上行业竞争逐次激烈，海外物流成本快速上升的情况，由于经营性现金流断，遭受了很大的损失，最后没有办法偿还一家商业银行800万的供应链融资款，这家企业以前被某个大的电商平台评为年度优质商家，可是因为没有及时改变产品策略，再加上平台流量规则变，六个月之内销售额一下子下降了百分之六十五，银行提起诉讼之后，法院察觉这家企业的资产负债率竟然达到了百分之二百二十，而且还存在挪用贷款资金来弥补经营亏损的行为。

2.数据安全风险

AI在信贷全流程的深入应用，数据隐私保护和系统安全边界问题渐渐成为重要风险点，丁国峰和寿晓明（2024）表明，AI算法处理数据时，包含众多客户的个人信息和交易数据，敏感信息泄漏大概会造成客户权益受到严重损害，典型情景涵盖：外部恶意打击（2017年Equifax事件引发1.43亿用户社会安全号码等个人身份识别信息数据泄漏）和内部控制失败事件（员工违规操作引起的数据泄密）。这件事给消费者带来了显著麻烦，Equifax也遭受了巨额赔偿和法律诉讼，在中国，部分金融机构由于内部管理不力，员工违规获取并出售客户信息，给客户带来了严重的经济损失和隐私泄漏风险，譬如2023年，一家跨国电商平台没有按照中国《数据出境安全评定办法》，私自把600万用户交易数据存放在国外服务器，被网信办罚款1200万元，还被要求停止跨境信贷业务3个月。国际资料输送渠道中，中间人打击和数据完整性受损等跨国安全风险时有发生，2024年3月，一家大型消费金融企业由于API接口规划不周，造成37万客户的面部识别数据和声纹信息被黑客窃取，关乎金额高达5.2亿元，国家互联网应急中心将此事列入当年十大金融数据安全事件之一。随着全球一体化进程加快，愈发多的金融组织与国外伙伴开展数据共享和业务协作，数据在跨国输送期间可能遭受网络威胁，进而威胁数据安全。

PART 3
法律维度的审视

（一）数据保护与隐私

1.数据收集合法性

运用AI开展信贷风险管理时，数据收集的合法性非常关键，欧盟GDPR确立了数据采集合法性标准，需经数据主体明示同意，并履行目的限制与存储期限透明的告知责任，现今《网络安全法》《数据安全法》可是初步形成了数据治理规则体系，但在执行上犹存在法律空白之处，实际操作中，部分金融机构在数据收集环节未能充分履行告知义务，甚至存在违法收集数据现象。有些金融机构借助涉及性授权条款，APP预勾选协议来取得数据收集权力，这其实损害了用户的知情权和选择权，有的金融机构透过同第三方数据供应者协作，得到未被许可的数据，这种做法同时不符合《个人信息保护法》第13条的规定，还侵犯了公民的信息自决权

2.数据存储与使用安全

金融机构要构建密码学防护（TLS/SSL），多因子认证（MFA）等安全框架，来达到《个人信息保护法》第51条的技术合规标准，XuD和ChenL（2025强调，金融机构用AI技术处理信贷数据的时候，须要保证数据不会被泄漏，篡改或者乱用，拿加密技术来说，金融机构能够对存在数据库里的顾客数据开展加密操作，就算数据被非法拿到，没有解密钥匙也读不出数据内容。借助动态权限管理和最小特权原则来预防内部人员风险致使的数据泄漏事件，从而规避《数据安全法》第45条所规定的行政处罚风险，2018年万豪国际酒店集团发生数据泄露事件，大约5亿客户的信息遭到泄露，遭受众多法律诉讼并支付高额赔偿金，品牌声誉也遭受重创。

（二）算法公平性与透明度

1.算法歧视问题

沈香珺（2023）研究时察觉，AI算法针对信贷审批之类场景时，大概会出现算法歧视现象，因为算法采用的训练数据也许有误差，又或者算法设计自身有漏洞，从而针对一些专属群体（像性别、年龄、地域等）开展不公的信贷决定，比如2024年深圳市中级法院受理的“林某状告某互联网银行案”，原告由于户籍所在地被算法认定为“高风险地区”，贷款利率提升了42%，法院核查察觉，算法模型里地域参数所占比重超出30%，远超出合理范围。研究显示，部分信贷审批算法可能对女借贷者存在偏见，相同状况下，女借贷者获取贷款棘手也许高于男借贷者，这大概是因为训练数据里女借贷者样本数目较少，又或是数据中有对女借贷者不利之处，促使算法在学习进程中出现了偏离，某股份制银行2023年启用的智能风控体系被披露给予女创业人的授信额度均值不及男的23%，经第三方查验，它的训练数据里女样本所占比例小于15%，而且没做过偏离修正。

2.算法可解释性

《民法典》第一千零三十六条提出，算法决策应当具有可解释性，这是数字时代程序正义的扩展，金融机构在信贷风险管理时，必要向客户和监管部门阐述信贷决策参考，当下神经网络模型有着明显的黑箱效应，它的决策途径很难达到《互联网信息服务算法推荐管理规定》第十二条的解释性标准。

这使得监管变得困难重重，还可能造成客户对信贷决策缺乏信任，DashK（2024）认为，银行业在应用AI技术来执行信贷风险管理时，要尽力提升算法的可解释性，进而提升透明度和公信力，一旦AI系统拒绝信贷申请，金融机构就要承担起《消费者权益保护法》第8条所规定的决策解释责任，如果金融机构使用的是黑箱算法，不能清楚地阐述决策流程，客户也许会觉得自身遭受了不公平待遇，于是便对金融机构心怀不满和猜疑，为解决该问题，部分金融机构着手探寻可解释性AI技术，经由开发可视化工具，创建解释模型等手段，尝试向客户和监管部门解释算法的决策支撑。

（三）责任界定

1.技术供应商与金融机构责任划分

技术输出方和金融服务主体在《电子商务法》第53条下的责任界限仍有法律上的模糊之处，发生问题时，怎样明确二者的责任划分是个关键问题，要是因为技术供应商供应的算法有漏洞，造成信贷风险考虑不准确，从而给金融机构和客户带来损失，既有法律框架对技术供应商的瑕疵担保责任和金融机构的勤勉义务还没有形成清楚的归责标准。

实际操作中，金融机构和技术供应商之间的合同约定常常不够明晰，发生问题时，双方大概会相互推卸责任，2023年，江苏一家农商行采用某科技公司供应的信贷风险评定模型产生严重偏差，造成小微企业贷款违约率异常增多，经过调查，该模型没有及时更新疫情期间企业运作数据，把正常企业错标为高风险，致使42家企业贷款申请遭到拒绝，直接经济损失达到1800万元，法院判定双方都存在过失，技术供应商由于没有积极警示模型的局限性，承担40%的赔偿责任（720万元），银行因为内部风控失责承担60%的责任。

2.AI决策责任归属

AI做信贷决策以后，如果发生违约之类的事，责任归谁也有争论，到底把责任全推到AI算法上，还是让金融机构负最后责任，还是要再商量一下，从法律方面说，金融机构是信贷业务的主角，不能全都把责任推给AI，可是在实际做的时候，要靠司法解释弄清楚《产品质量法》第41条和《商业银行法》第52条碰到一块的合适规矩，实施个技术伦理责任的框架来，比如说，2024年，一家有名的互联网银行光靠着AI系统自己批信贷，弄得借给高风险人群的钱一下子变多了好多，另一家商业银行因为特征工程有问题，模型太贴合数据，搞出来2.3亿的坏帐，让银保监会按《银行业监督管理法》第46条罚了款。监管调探寻到，这家银行的AI模型存在两个问题，首要算法设计有漏洞，没有把央行征信系统之外的民间借贷数据加进去，这就使得对多头借贷客户的风险评定不准确，二是缺乏动态监测，没有形成起贷后资金流向追踪机制，有些贷款被挪用到非法投资上去，关于责任界定有争议，银行方面表示，AI系统是由第三方技术公司开发的，应该共同承担责任，可却技术公司反驳说，模型训练完全依靠银行供应的数据，而且合同里写明了只是供应工具，不参与决策，最后监管部门开展裁决，中国人民银行判定银行作为信贷业务的主体，应当承担主要责任，并处以500万元的罚款，还要求其全面调整AI风控流程，技术公司因为没有显示模型的局限性，被处以100万元的罚款。

PART 4
AI在信贷风险管理中的前景

（一）技术创新趋势

1.多技术融合

未来，AI会和IoT，区块链成为技术共生体，促使信贷风控走向即时化和可信化的新层次，凭借物联网技术，马上拿到企业的生产管理数据，给信贷风险评定给予更多即时，精准的数据，拿一家企业来说，依靠布置设备传感器网络，立刻捕捉生产效率，物料周转速度等工业大数据，创建企业健康状况动态评定模型，在信贷事务里，区块链技术可用来记载贷款协议，还款情况等关键数据，保证数据的真实和完整，阻止数据被改动和伪造。

2.强化学习与自适应算法

AI技术持续提升时，加强学习与自适应算法会在信贷风险管理领域被更多地采用，这些算法可依照市场状况及顾客行为变动，自行调节风险评定模式和决策计划，改进信贷风险管理的适应能力和灵活性，诸如市场利率大幅波动时，加强学习算法能不断试验各种风险评定方法，按照实际信贷风险状况开展回应并修正，找出最契合当下市场形势的风险评定模式，自适应算法则可依照顾客还款表现、消费偏好等改变，自主变更对顾客的信用评定，使得风险评定结论更符合顾客真实情形。

（二）行业发展趋势

1.更加精准的风险定价

在AI技术的助力下，金融机构可完成更为精确的风险定价，从客户的全方面数据加以剖析，金融机构就能更确切地权衡客户的风险水准，依照风险水准拟定对应的贷款利率和贷款数额，这又有助于金融机构改进收益，也能够较好地符合客户的个性化需求。

2.个性化信贷服务

未来，AI将会支持金融单位向顾客给予更许多性化的贷款业务，根据顾客的消费行为，收入状况，信用档案等数据，金融单位可以为顾客量身创建贷款产品和服务规划，改进顾客的满意程度和忠实度。

（三）法律监管趋势

1.完善法律法规体系

要制定AI信贷专项法规：出台《人工智能金融应用管理办法》，明确算法透明度、数据采集边界、模型更新频率等要求，例如规定金融机构须定期披露算法决策逻辑的核心参数范围。同时要细化数据合规标准：修订《个人信息保护法》实施细则，要求金融机构在数据共享时采用“最小必要原则”，限制非授权第三方数据调用，并强制使用联邦学习技术实现数据“可用不可见”。

2.建立动态监管机制

一要算法备案与动态审查：推行“算法备案制”，金融机构须向监管部门提交算法模型的技术文档和训练数据集说明，并每季度更新模型性能报告。设立国家级AI伦理委员会，对高风险算法（如涉及地域歧视的信贷模型）开展穿透式审查。二要沙盒监管试点：在自贸区等特定区域开展监管沙盒，允许金融机构在限定范围内测试新型AI风控技术，监管部门同步制定风险熔断机制，及时调整监管规则。

3.强化跨境协作与责任机制

要实行数据跨境“白名单”制度：与“一带一路”国家签订双边协议，建立可信数据流动通道，要求跨境传输的信贷数据需经加密且仅限白名单内机构使用。要明确责任连带机制：修订《电子商务法》，规定技术供应商若因算法缺陷导致系统性风险，需与金融机构承担连带赔偿责任；同时要求技术合同必须包含“算法缺陷追责条款”。

PART 5
  结语  

本文关注AI在信贷风险管理方面的情况，在电商与法律维度进行了深度审视。研究发现，AI在信贷风险管理中的应用已经取得了显著成效，在数据收集与分析、风险预测与评估、智能决策支持等方面发挥了重要作用。电商场景面临《新资本协议》界定的信用风险、操作风险与《数据出境安全评估办法》规制的跨境数据风险三重挑战。同时，AI应用中还存在数据保护与隐私、算法公平性与透明度、责任界定等法律问题。展望未来，AI在信贷风险管理中的技术创新、行业发展和法律监管都将呈现新的趋势。为了更好地推动AI在信贷风险管理中的应用，金融机构需要不断提升技术水平，加强风险管理能力；政府部门应完善法律法规体系，加强监管力度；学术界也应加强相关研究，为实践提供理论支持。通过各方的共同努力，实现AI与信贷风险管理的良性互动，促进金融市场的健康、稳定发展。

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
林嘉欣，广东金融学院法学院21级，广东金融学院品牌建设与创新战略研究中心助理

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（原标题：AI赋能信贷风险管理：电商与法律维度的审视）

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来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）

作者：唐珺 林嘉欣