摘要：在全球数字经济加速演进与金融服务智能化转型的叠加变局下，AI驱动的信用评估体系面临四大结构性矛盾：数据资源分散与模型训练需求日益增长的供需矛盾，算法决策复杂性提升与公平透明诉求增强的伦理矛盾，模型开发快速演进与技术标准严重滞后的规范矛盾，以及风险传播加速与监管

作者：肖进

在全球数字经济加速演进与金融服务智能化转型的叠加变局下，AI驱动的信用评估体系面临四大结构性矛盾：数据资源分散与模型训练需求日益增长的供需矛盾，算法决策复杂性提升与公平透明诉求增强的伦理矛盾，模型开发快速演进与技术标准严重滞后的规范矛盾，以及风险传播加速与监管能力不足的治理矛盾。

AI信用评估不仅是提升金融资源配置效率的关键工具，更是推动普惠金融和维护金融稳定的重要基础。面对系统性变革挑战，我国在数据基础设施、算法透明性、技术标准体系与监管适配能力等方面仍存在明显短板，AI模型歧视性偏差、数据安全隐患、模型可靠性差异等问题日益凸显，亟需系统破解。为此，创新性提出“数据筑基—算法透明—标准引领—监管护航”四位一体的协同治理新范式和闭环体系，构建支撑金融安全与公平正义的信用评估新生态。

AI信用评估深化应用中的结构性缺陷显性化

数据价值转化机制失衡。2024年我国数据生产总量达41.16泽字节（ZB），同比增长20%。但实际存储量仅为2.09泽字节（ZB），超95%的数据未被有效保留利用，资源浪费严重。企业端约40%的数据在生成后一年内未被调用，加工能力严重滞后于数据增速；政务数据开放度不足，46%的地方平台存在更新停滞问题，持续两年更新数据的平台占比不足10%。跨行业、跨系统间的数据孤岛普遍存在，导致AI模型训练精度受限、信用评估泛化能力不足，制约算法在实际业务场景的稳定性和有效性。

算法伦理风险日益凸显。2025年3月，一家股份制银行的AI风控系统数据显示，使用千元以下国产手机的用户贷款拒批率高出37%。2024年，一家头部消费金融公司披露，其调整算法变量后，90后群体的信用评分普遍低于80后。另据行业测试结果，城郊结合部商户在小微贷款模型中的违约率预测值较市中心同类商户高出22%。一些研究表明，部分评分算法存在针对少数族群或边缘群体的系统性偏差，反映出当前模型在数据代表性、变量设计和结果解释等方面的伦理风险。此类算法歧视不仅削弱普惠金融目标，也加剧社会信任赤字与公平性质疑。

技术标准与模型评估体系缺位。截至2025年3月，已有20余家银行部署人工智能大模型，应用集中在智能风控、信用评估与金融市场等核心环节。然而，标准体系严重滞后，不同机构在模型架构、评估口径与验证流程方面差异显著，缺乏统一的适用规范，导致结果不可比、效果难互认。同时，目前尚无面向多元客群的评估基准，小微企业、农村用户等弱势群体在模型中常被边缘化。缺乏独立、权威的第三方验证机制进一步削弱模型可信度，影响整个行业的技术透明度与信任基础。

监管能力与制度供给滞后。 当前《征信业管理条例》等基础法规尚未覆盖AI模型责任划分、算法可解释性要求、跨境数据处理等核心问题，难以支撑新型信用评估体系的发展需求。2023年出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽为首部专门规制生成式AI的政策，但其仅属部门规章，效力等级较低、适用范围有限，尚无法有效约束金融领域的复杂算法行为。实践中，央行在履行信用监管和风险控制职责时面临“无法可依”的现实困境。相比之下，欧盟已通过《人工智能法案》将信用评估纳入高风险领域，我国在专门立法与监管技术能力建设方面仍明显滞后。

构建“数据筑基-算法透明-标准引领-监管护航”协同治理新范式

数据筑基：打造信用评估的数据支撑体系。系统构建融合多源数据的信用评估数据平台，集成银行信贷数据、税务数据、工商注册信息、司法数据、社保公积金缴纳记录等各类数据源，打破“数据孤岛”，实现数据的全面共享与互联互通。通过设置信用评估基线、经济周期波动情景、新兴技术应用变量等多维分析模块，形成具有精准画像功能的前瞻性信用风险预警体系。通过数据清洗、整合与分析，形成高质量的信用评估基础数据库，为信用评估提供丰富的数据支持。运用大数据分析技术，挖掘数据中的潜在关联和规律，精准识别信用风险因素，提升信用评估的准确性和可靠性。建立数据更新与维护机制，确保数据的时效性和完整性，及时反映企业和个人的信用状况变化。依托国家金融监管部门下设信用评估数据管理委员会，集成市场监管、税务、社保等核心数据源，打造“信用-数据-金融”三元联动的数字化决策平台，实现信用数据实时更新、信用风险动态监测与政策模拟的动态耦合。创新构建信用评估数据热力图监测系统，对重点经济区域、关键行业实施网格化监管，建立金融、税务、司法等多部门数据共享机制，确保信用数据的真实性和完整性。

算法透明：确保信用评估模型的可解释性。基于人工智能的信用评估算法，采用机器学习、深度学习等先进技术，率先在长三角地区试点“信用-行为”组合型信用评估模型，构建涵盖基础信用评估、风险预测、信用修复的多层次评估体系。设立国家信用评估算法研发中心，重点研究算法的可解释性、公平性和稳定性，同步创新信用评估算法的动态优化机制，根据市场变化和数据更新实时调整算法参数。构建信用评估算法透明度监管框架，对金融机构实施差异化信用评估算法备案制度，将算法透明度、信用评估准确性等维度指标嵌入金融机构监管考核框架，考核结果与专项再贷款额度、存款准备金率调节形成动态联动机制。推动信用评估算法的国际化合作与交流，与国际信用评估机构共享算法研究成果，探索跨境信用评估算法互认机制

标准引领：规范信用评估行业的标准化发展。制定统一的信用评估标准体系，明确信用评估的指标、方法、流程和结果呈现方式，确保信用评估的标准化和一致性。根据不同行业和领域特点，制定差异化的信用评估标准，提高信用评估的针对性和有效性。创新构建信用评估标准体系，创建包含信用等级划分、信用风险指标、信用修复流程等指标的“高精度”分类标准。推动信用评估标准的国际化对接，积极参与国际信用评估标准的制定，提升我国信用评估行业在国际上的影响力和话语权。建立信用评估标准的动态调整机制，根据经济社会发展和市场变化，及时修订和完善信用评估标准，保持其先进性和适应性。加强信用评估机构的自律管理，引导行业规范发展，提高信用评估行业的整体质量和信誉。

监管护航：保障信用评估市场的稳定运行。建立健全信用评估行业的监管体系，明确监管职责和监管范围，加强对信用评估机构的日常监管和现场检查，确保其依法合规开展业务。加强对信用评估结果的应用监管，防止信用评估结果被滥用或误导使用。建立信用评估机构的准入和退出机制，严格把控信用评估机构的资质，对不符合要求的机构及时清理整顿。加强跨部门监管协调，形成监管合力，共同推动信用评估行业的健康发展。建立信用评估行业的风险预警机制，及时发现和处置信用评估行业可能出现的风险隐患，维护金融市场稳定。加强信用评估行业的消费者权益保护，建立健全投诉处理机制，及时处理消费者对信用评估结果的异议和投诉，保障消费者合法权益。（作者系四川大学商学院教授）

来源：光明网