往期回顾

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《区块链技术赋能下个人征信体系的法律重构》

区块链技术改变了传统征信中各主体之间的关系，进而使征信体系和征信监管关系发生变化，学界展开了相关研究，主要表现在以下两个方面：（1）区块链技术在个人征信中的应用；（2）区块链技术下个人信息体系的构建。区块链通过动态组网、链式结构和共识机制三方面的关键底层技术使重构个人征信系统成为可能。该系统以分布式数据库为基础，充分体现去中心化、分布式共享、开放性、匿名性、不可篡改性等特征，能有效弥补互联网时代传统征信固有的缺陷。

我国征信业经过三个阶段发展，迈向法治化轨道，形成了以央行为中心、金融机构数据为基础、线下收集为主渠道、民营征信机构为补充的个人征信体系，具有信息收集覆盖广、收集信息丰富和接入金融机构数量多的特点。而在互联网时代，为解决信息不对称问题所构建的传统征信体系，难以满足市场对个人信用信息更加精准的需求以及保护金融安全的迫切需要，这使得传统个人征信体系运行机制中存在的问题被不断放大，主要体现在：（1）征信数据来源单一，质量不高；（2）征信立法层级低，个人信息保护弱；（3）征信市场发展不充分，征信报告应用场景受限，产品使用率低。

在区块链征信体系的宏观构建上，分为两个阶段：第一是上链阶段，包括公有链、联盟链和侧链；第二是下链阶段，是数据输出、征信产品形成和征信服务提供的阶段。在个人征信体系的运行机理上，首先，信息提供主体应获取被征信主体授权，收集征信主体信息并存储数据库，并将数据库作为区块链节点上链；其次，信息提供主体影响征信主体提交数据库的摘要信息，双方达成智能合约条款；再次，征信市场利用据控制所有数据库的摘要信息收集、汇总并生成全局账本；最后，通过区块链技术的共识机制，监管节点拥有全网发布规格统一的征信业务监管标准与征信产品的权力。

区块链技术下重构个人征信体系，需要以下制度与之配套：（1）建立区块链征信联盟，提高信息数据的准确性和完整性；（2）从监管技术到技术监管，完善区块链征信法律体系建设；（3）明晰数据权属，提高信息数据质量；（4）激活征信市场潜能，为不同场景提供多样化的产品。

（作者倪楠，原文载《法律科学（西北政法大学学报）》2022年第4期，于靖雯整理）

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《人工智能在信用监管中应用的法律风险及其应对》

目前，利用大数据、人工智能等新技术推动监管模式、方式的变革与优化已成为实践趋势。但是在信用监管领域引入人工智能既需攻克技术层面的难关，也需防范实践层面可能出现的多重法律风险，着力避免人工智能嵌入信用监管后可能引发的监管偏差及监管权力运行失范问题。

在信用监管场景下，人工智能可用于智能共享信用信息，推进联合奖惩智能化模式；智能挖掘整合特定对象的信用信息与数据，实现信用脸谱的精准描摹；智能预测信用风险，实时监控信用监管执行；联合奖惩措施精细比对，智能优化监管方案。

人工智能在提升信用监管效率的同时，也会面临如下几种法律风险：（1）人工智能算法缺陷会衍生出信用监管偏差及失范。人工智能算法歧视客观存在，算法歧视会干扰信用风险预测，导致信用监管偏差。此外，算法黑箱会加剧算法歧视，导致监管权力运行失范。（2）人工智能的负外部性会触发多重权益侵蚀。包括人工智能技术壁垒阻隔着公众知情权、人工智能对信用数据的深度挖掘威胁隐私权、人工智能嵌入信用评价的隐匿性稀释信用主体异议权。（3）智能机器故障会发生联合惩戒措施滞后调整，导致惩戒对象一系列权益受损。

针对人工智能嵌入信用监管后可能衍生的法律风险，建议在信用监管中应用如下三条法律风险规避进路。（1）多维治理信用评测中的数据与算法偏见，强化以效果为导向的算法披露理念，赋予信用主体算法解释权，设立信用数据活动顾问。（2）控制人工智能接入信用监管的场景与限度，明确人工智能在信用监管领域的辅助地位。第一，重视拓展研发信用风险智能评估技术，但慎重参考信用报告实施分类监管；第二，重视信用信息的智能归集共享，但谨慎应用人工智能算法对数据信息进行过度推演；第三，重视联合奖惩的智能推进，但慎重对待联合惩戒自动决断。（3）明确人工智能应用于信用监管的主体间职责，避免信用监管偏差或联合奖惩谬误。

（作者贺译葶，原文载《甘肃社会科学》2022年第4期，胡兮潇整理）

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