在全球數字經濟加速演進與金融服務智能化轉型的疊加變局下，AI驅動的信用評估體系面臨四大結構性矛盾：數據資源分散與模型訓練需求日益增長的供需矛盾，算法決策復雜性提升與公平透明訴求增強的倫理矛盾，模型開發快速演進與技術標準嚴重滯后的規范矛盾，以及風險傳播加速與監管能力不足的治理矛盾。

　　AI信用評估不僅是提升金融資源配置效率的關鍵工具，更是推動普惠金融和維護金融穩定的重要基礎。面對系統性變革挑戰，我國在數據基礎設施、算法透明性、技術標準體系與監管適配能力等方面仍存在明顯短板，AI模型歧視性偏差、數據安全隱患、模型可靠性差異等問題日益凸顯，亟需系統破解。為此，創新性提出“數據筑基—算法透明—標準引領—監管護航”四位一體的協同治理新范式和閉環體系，構建支撐金融安全與公平正義的信用評估新生態。

　　AI信用評估深化應用中的結構性缺陷顯性化

　　數據價值轉化機制失衡。2024年我國數據生產總量達41.16澤字節（ZB），同比增長20%。但實際存儲量僅為2.09澤字節（ZB），超95%的數據未被有效保留利用，資源浪費嚴重。企業端約40%的數據在生成后一年內未被調用，加工能力嚴重滯后于數據增速；政務數據開放度不足，46%的地方平臺存在更新停滯問題，持續兩年更新數據的平臺占比不足10%。跨行業、跨系統間的數據孤島普遍存在，導致AI模型訓練精度受限、信用評估泛化能力不足，制約算法在實際業務場景的穩定性和有效性。

　　算法倫理風險日益凸顯。2025年3月，一家股份制銀行的AI風控系統數據顯示，使用千元以下國產手機的用戶貸款拒批率高出37%。2024年，一家頭部消費金融公司披露，其調整算法變量后，90后群體的信用評分普遍低于80后。另據行業測試結果，城郊結合部商戶在小微貸款模型中的違約率預測值較市中心同類商戶高出22%。一些研究表明，部分評分算法存在針對少數族群或邊緣群體的系統性偏差，反映出當前模型在數據代表性、變量設計和結果解釋等方面的倫理風險。此類算法歧視不僅削弱普惠金融目標，也加劇社會信任赤字與公平性質疑。

　　技術標準與模型評估體系缺位。截至2025年3月，已有20余家銀行部署人工智能大模型，應用集中在智能風控、信用評估與金融市場等核心環節。然而，標準體系嚴重滯后，不同機構在模型架構、評估口徑與驗證流程方面差異顯著，缺乏統一的適用規范，導致結果不可比、效果難互認。同時，目前尚無面向多元客群的評估基準，小微企業、農村用戶等弱勢群體在模型中常被邊緣化。缺乏獨立、權威的第三方驗證機制進一步削弱模型可信度，影響整個行業的技術透明度與信任基礎。

　　監管能力與制度供給滯后。當前《征信業管理條例》等基礎法規尚未覆蓋AI模型責任劃分、算法可解釋性要求、跨境數據處理等核心問題，難以支撐新型信用評估體系的發展需求。2023年出臺的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》雖為首部專門規制生成式AI的政策，但其僅屬部門規章，效力等級較低、適用范圍有限，尚無法有效約束金融領域的復雜算法行為。實踐中，央行在履行信用監管和風險控制職責時面臨“無法可依”的現實困境。相比之下，歐盟已通過《人工智能法案》將信用評估納入高風險領域，我國在專門立法與監管技術能力建設方面仍明顯滯后。

　　構建“數據筑基-算法透明-標準引領-監管護航”協同治理新范式

　　數據筑基：打造信用評估的數據支撐體系。系統構建融合多源數據的信用評估數據平臺，集成銀行信貸數據、稅務數據、工商注冊信息、司法數據、社保公積金繳納記錄等各類數據源，打破“數據孤島”，實現數據的全面共享與互聯互通。通過設置信用評估基線、經濟周期波動情景、新興技術應用變量等多維分析模塊，形成具有精準畫像功能的前瞻性信用風險預警體系。通過數據清洗、整合與分析，形成高質量的信用評估基礎數據庫，為信用評估提供豐富的數據支持。運用大數據分析技術，挖掘數據中的潛在關聯和規律，精準識別信用風險因素，提升信用評估的準確性和可靠性。建立數據更新與維護機制，確保數據的時效性和完整性，及時反映企業和個人的信用狀況變化。依托國家金融監管部門下設信用評估數據管理委員會，集成市場監管、稅務、社保等核心數據源，打造“信用-數據-金融”三元聯動的數字化決策平臺，實現信用數據實時更新、信用風險動態監測與政策模擬的動態耦合。創新構建信用評估數據熱力圖監測系統，對重點經濟區域、關鍵行業實施網格化監管，建立金融、稅務、司法等多部門數據共享機制，確保信用數據的真實性和完整性。

　　算法透明：確保信用評估模型的可解釋性。基于人工智能的信用評估算法，采用機器學習、深度學習等先進技術，率先在長三角地區試點“信用-行為”組合型信用評估模型，構建涵蓋基礎信用評估、風險預測、信用修復的多層次評估體系。設立國家信用評估算法研發中心，重點研究算法的可解釋性、公平性和穩定性，同步創新信用評估算法的動態優化機制，根據市場變化和數據更新實時調整算法參數。構建信用評估算法透明度監管框架，對金融機構實施差異化信用評估算法備案制度，將算法透明度、信用評估準確性等維度指標嵌入金融機構監管考核框架，考核結果與專項再貸款額度、存款準備金率調節形成動態聯動機制。推動信用評估算法的國際化合作與交流，與國際信用評估機構共享算法研究成果，探索跨境信用評估算法互認機制。

　　標準引領：規范信用評估行業的標準化發展。制定統一的信用評估標準體系，明確信用評估的指標、方法、流程和結果呈現方式，確保信用評估的標準化和一致性。根據不同行業和領域特點，制定差異化的信用評估標準，提高信用評估的針對性和有效性。創新構建信用評估標準體系，創建包含信用等級劃分、信用風險指標、信用修復流程等指標的“高精度”分類標準。推動信用評估標準的國際化對接，積極參與國際信用評估標準的制定，提升我國信用評估行業在國際上的影響力和話語權。建立信用評估標準的動態調整機制，根據經濟社會發展和市場變化，及時修訂和完善信用評估標準，保持其先進性和適應性。加強信用評估機構的自律管理，引導行業規范發展，提高信用評估行業的整體質量和信譽。

　　監管護航：保障信用評估市場的穩定運行。建立健全信用評估行業的監管體系，明確監管職責和監管范圍，加強對信用評估機構的日常監管和現場檢查，確保其依法合規開展業務。加強對信用評估結果的應用監管，防止信用評估結果被濫用或誤導使用。建立信用評估機構的準入和退出機制，嚴格把控信用評估機構的資質，對不符合要求的機構及時清理整頓。加強跨部門監管協調，形成監管合力，共同推動信用評估行業的健康發展。建立信用評估行業的風險預警機制，及時發現和處置信用評估行業可能出現的風險隱患，維護金融市場穩定。加強信用評估行業的消費者權益保護，建立健全投訴處理機制，及時處理消費者對信用評估結果的異議和投訴，保障消費者合法權益。（作者：肖進 四川大學商學院教授）

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