引言

当前，众多银行保险机构正在抢建自己的“AI大脑”，加快人工智能应用场景落地。据2026年A股上市银行半年报披露，六大国有银行在AI场景落地上已全面铺开，工行、建行落地场景均超过600个，中行智能化助手超2200个；股份制银行则在Token消耗量、智能体数量等量化指标上密集披露，招商银行上半年日均Token吞吐量同比增幅超过78%，平安银行Token消耗量超过53亿、同比增长约130%，中信银行AI落地场景超过1900个，南京银行累计建成156个AI智能体……^[1]保险业的投入同样可观。中国保险行业协会2026年7月披露：2025年保险全行业信息科技总投入增至480亿元，AI专项投入15亿元，同比增长50%，资金加码的长期趋势明确。从AI渗透率来看，2025年前台业务领域、产品设计环节渗透率达28%，销售环节达50%，承保环节达35%，理赔环节达35%，中后台业务领域风控环节渗透率达30%，投资领域、市场研判环节的AI渗透率达31%，风险收益智能建模渗透率达6.5%。^[2]

与此同时，相关领域的AI应用风险凸现，监管与司法规则同步加码。监管层面，2026年6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号，以下简称《指导意见》），从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督七个方面提出32项意见。在《指导意见》基础上，属地监管也不断出台细化规则，例如上海金融监管局9月24日发布的《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》（沪金发〔2026〕19号），从三大方面推出十六项具体举措，以促进辖区内人工智能与金融行业深度融合。司法层面，2026年9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号，以下简称《意见》），标志着我国涉人工智能纠纷的司法应对从个案探索进入体系化规则阶段。

本文将以监管与司法规则为依据，总结银行保险业应用人工智能的重点业务场景，浅析合规风险，并提出防范建议。

一、AI在银行保险业的主要应用场景

（一）智能客服与精准营销

智能客服已成为银行对接客户的首要渠道，以7×24小时应答、多轮对话理解、业务办理引导把传统坐席从重复问询中解放出来；精准营销依托客户画像与行为数据，实现信用卡分期提醒、贷款产品推介等触达与营销话术的个性化。同理，保险业借助大数据分析识别不同客户的保险需求和偏好，可有针对性的推送相应保险产品，实现精准营销。基于大语言模型的智能客服、保险顾问、营销文案生成等应用，进一步实现全天候客户响应、个性化产品推荐和宣传内容生成。

（二）智能信贷与承保理赔

银行业，AI可有效赋能核心信贷业务，构建信贷审批业务从流程电子化向决策智能化升级。传统信贷审批流程中完全依赖客户经理人为判断，可能存在尽调质效不高、服务下沉不足、隐性风险识别不深等痛点。贷前，AI 可协助整合工商、财务、税务、舆情等外部信息，整合内部存量业务、客户流水、风险名单、反洗钱等核心数据，为智能尽调、智能审批提供可靠的数据支撑；贷中，AI可对资金流向、上下游交易与行业背景进行动态跟踪，及时提示挪用、过度授信等风险；贷后，智能催收与还款能力预测模型可协助制定差异化管理策略，助力银行机构从被动催收向主动预警转变。

保险业，AI可整合客户个人信息、健康数据等海量数据，用于建立预测模型，识别潜在风险，并为差异化定价提供技术支撑。例如，UBI车险通过车载传感器采集驾驶习惯、里程、路况等信息，实现风险动态监测与追踪，对低风险车主给予低费率、对高风险车主收取较高保费，并为每位车主建立个性化驾驶风险画像，实现个性化保险订制。智能理赔系统可支持客户自助填写理赔申请、上传资料，并依托大数据分析和机器学习实时监测索赔数据、协助判断索赔依据，加速理赔作业；电子健康记录系统、区块链技术和智能合约等则可实现实时数据共享与自动化理赔，对低额索赔可做到快速甚至实时到账。

（三）智能风险管控

AI在银行风险管理领域“大有可为”，信用风险、市场风险、操作风险、反洗钱等均有应用。在信用风险领域，压力测试与预警模型可对组合层面的敞口变化进行动态测算。在交易反欺诈领域，模型可对每笔交易进行实时评分，毫秒级识别盗刷、伪卡与账户异常登录。在反洗钱领域，人工智能通过资金网络分析识别可疑交易、辅助生成可疑交易报告，显著降低人工排查压力。

保险业务场景下，智能管理系统可借助区块链分布式账本监控分析海量理赔案例、建立异常模式检测模型，对超过预设阈值的理赔自动预警，强化反欺诈。寿险业务中可采用跨期数据关联分析架构，整合投保时点信息、历次理赔记录、体检数据变化趋势等多维度长周期数据，识别单点核保环节难以发现的欺诈模式。产险业务中，图神经网络技术识别技术尤其匹配隐藏在正常理赔申请网络中的团伙作案关系图谱。

二、主要合规风险

（一）模型幻觉与营销宣传合规风险

大语言模型等生成式人工智能可能在缺乏确切信息时生成看似合理但与事实不符的内容，即“模型幻觉”，或导致保险产品推荐、理赔结论生成、投资建议，以及银行信贷审批意见、理财产品推荐、投顾建议输出等场景中触发合规风险。例如，使用人工智能生成的营销文案若未经审核直接发布，可能出现虚假宣传、误导性表述、违规承诺收益等问题，违反《广告法》及金融营销宣传相关规定。《指导意见》第（二十一）项要求，“对人工智能生成内容应进行显著标识，并向金融消费者主动说明”。《人工智能生成合成内容标识办法》也明确生成合成内容应添加显式标识和隐式标识，不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿。实务中已出现多起因未作标识而引发消费者知情权争议的案例：2026年，重庆两江新区市场监督管理局查处一起AI生成虚假广告案，某企业用AI虚构消费者到店排队抢购场景推广新能源汽车，监管部门认定当事人存在两项违法行为：一是构成虚假广告，通过伪造销售热度和消费者抢购行为，发布虚假且易引人误解的内容；二是未依法履行AI生成内容标识义务，相关广告未显著标注“本内容由AI生成”字样及嵌入数字水印，仅在部分视频使用#AI#话题标签，不符合规范要求。^[3]广州市中级人民法院发布的消费者权益保护典型案例中，某服装公司利用“AI”技术生成与实物差异显著的图片，并在消费者询问时虚假陈述，存在明显的欺诈故意，被判承担三倍赔偿责任。^[4]

（二）算法黑箱与可解释性不足风险

《指导意见》第（二十二）项要求，“金融机构应制定人工智能模型的可解释性方法，加强推理解释和决策分析。可解释性不足的人工智能技术在高风险场景应用时，仅能作为辅助工具，应由人工进行最终决策。人工智能模型应用于涉及客户权益或有实质性财务影响的关键决策时，须设置人工复核节点，完整保留原始数据、推理路径及阈值触发记录，确保责任可追溯。定期对人工智能模型算法开展审计。”而深度学习等复杂模型的内部决策逻辑难以被人类专家完全理解，易形成“算法黑箱”，这不仅影响公司内部风险审查和模型验证，也难以满足监管部门对关键业务流程的穿透式监管要求，且涉民商事诉讼时面临举证困难。

《意见》第（三）项明确，应“准确把握涉人工智能侵权责任的归责原则”，“法律没有明确规定适用无过错责任或者过错推定责任的，应当依照民法典第一千一百六十五条第一款规定的过错责任原则认定行为人是否承担侵权责任”。是否采取与现有技术水平和风险程度相匹配的防范措施，将成为人工智能应用场景下行为人是否存在过错的重要判断因素。企业的风险提示、功能说明等，日后可能就是法庭上证明自身无过错的重要证据。

（三）算法偏见与公平性失衡风险

《指导意见》第（二十三）项要求保障伦理道德与公平性，银行保险机构应“建立人工智能开发应用伦理审查监测制度，制定符合伦理道德的行为准则，加强数据集审查和对特定群体的影响评估，避免算法歧视等不公平性问题。使用受保护特征或属性时应进行正当性说明，删除偏见样本”。《中华人民共和国个人信息保护法》第二十四条也规定，“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，或者向个人提供便捷的拒绝方式。通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定”。

人工智能模型可能从带有偏见的历史数据中学习，导致对特定性别、年龄、地域、职业群体的不公平决策。例如，信贷领域可能对特定职业、地域客群形成系统性拒贷或压价，保险定价模型可能对特定群体设置更高费率或更高拒赔率，营销环节的“大数据杀熟”更是直接侵害消费者合法权益的行为，还可能引发法律诉讼、监管处罚和声誉风险。

（四）数据安全与个人信息保护风险

人工智能应用高度依赖数据，银行保险行业又涉及大量客户身份信息、健康医疗信息、财产信息、交易信息等敏感数据，银行保险机构及从业人员在使用AI时很可能触发以下风险：一是违规采集和超范围使用数据；二是数据在传输、存储、训练等环节发生泄露；三是将敏感数据输入外部大模型平台导致二次泄露；四是数据违规跨境流动。

为此，《指导意见》第（二十四）项要求金融机构将人工智能数据安全纳入企业数据安全管理体系，严格落实数据分类分级保护要求，姓名、身份证号、手机号、银行卡号等个人信息和隐私数据不得用于生成式人工智能模型训练和优化。此外，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》也从不同层面要求企业建立数据分类分级保护制度，履行数据安全与个人信息保护义务，防范网络攻击和数据泄露。

（五）外包与供应链安全风险

中小机构的人工智能应用常依赖外部供应商提供的大模型服务、算力平台、数据标注、算法工具等，供应链依赖度高而自主管控能力弱。但“谁使用谁负责”被置于《指导意见》四项基本原则之首，机构不能以“技术由外包方提供”或“模型由第三方运营”为由主张免责。若供应商管理不到位，可能出现数据泄露、模型后门、服务中断、开源组件漏洞、供应链“投毒”等风险。

对此，《指导意见》第（十八）项要求金融机构使用外部人工智能技术时，通过合同协议明确安全管理方面的权责义务，建立风险隔离“防火墙”，对外包合作机构实行名单制管理，对引入的外部模型建立严格的内部评估框架。《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等亦对个人信息处理者、数据处理者通过委托处理、外包等方式开展活动时的安全管理义务作出规定。

（六）知识产权侵权风险

生成式人工智能的训练和输出可能涉及对他人作品的复制、改编，存在著作权侵权风险。关于涉人工智能侵害知识产权的行为，《意见》第十二项明确，应结合人工智能服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施和获利情况等因素，依法合理认定人工智能开发者、提供者、使用者的责任。人工智能使用者知道或者应当知道在先作品存在，利用人工智能生成与在先作品实质相似的作品且无合理抗辩理由，在先作品权利人请求其承担侵权责任的，人民法院应予支持。

银行保险机构及其从业人员如作为AI使用者，在训练数据使用、生成内容对外发布、营销文案复用等环节，须审慎评估侵权风险，建立内部知产管理体系，切勿将“AI生成”简单等同于“可任意使用”。

三、风险防范与合规建议

（一）建立健全人工智能治理体系

建议银保机构在公司董（理）事会层面明确人工智能治理职责，指定现有专门委员会或设立人工智能治理专门委员会，统筹人工智能发展规划和风险管控。明确科技、业务、数据、风控、合规等部门的协同机制，制定人工智能应用管理办法、数据安全管理制度、模型备案、算法伦理审查制度等配套制度，建立覆盖需求分析、数据准备、训练开发、部署运行、维护迭代、评估退出的全生命周期管理流程。

（二）加强高风险应用管理与培训宣导

银保机构应按照《指导意见》第（十五）、（十六）项要求，根据业务场景重要性、应用规模、对客影响度、模型依赖度、模型复杂度等因素，编制应用清单并实施分类分级管理。将涉及资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔、风险管理，以及与客户利益直接相关、直接影响金融合约达成的生成式人工智能场景列为高风险应用，履行专项审批程序，未经批准不得上线使用。在上线面向公众用户的AI应用时，应依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定履行大模型备案、算法备案等政府手续。此外，银保机构应根据《指导意见》第（二十九）项，就面向公众服务或在高风险场景应用使用生成式人工智能技术的，向金融监管总局或其派出机构报告。

同时，将人工智能合规培训纳入年度培训计划，针对不同岗位开展分层分类培训。对业务人员侧重宣传合规、客户信息保护、模型输出审核等；对技术人员侧重数据安全、算法伦理、模型可解释性等；对管理人员侧重治理架构、风险审批、责任边界等。

此外，应在关键环节建立人工监督和干预机制，明确紧急停用及模型退出条件，建立备用系统或人工替代流程（《指导意见》第（十七）项要求）。对于长期处于“强监管、严监管”态势下的银保机构而言，外规内化易如反掌，但关键是如何严格执行前述人工监督与干预机制。复核人是否具备独立判断所需的数据、时间与权限，是否有权停止系统输出，停用之后业务如何接续等问题亟待机构在实践中进行完善。人工监督与干预机制一方面能够满足监管要求，另一方面也可有效抵御日后可能遇到的诉讼风险：按照《意见》第（三）项的归责原则，人工监督与干预的运行记录，将成为个案中区分“人的过错”与“算法缺陷”的关键依据。

（三）强化数据安全与个人信息保护

银保机构应对用于人工智能模型训练的数据集进行全面梳理，核查是否包含个人身份信息、健康数据等敏感信息，如有须进行清洗或剔除。同时核查数据集来源或授权情况，对来源不明或授权链不清晰的数据集进行脱敏处理或停止使用。严格限制将客户个人信息用于生成式人工智能模型训练和优化。同步，应加强模型安全护栏、内容过滤和脱敏管理，防止客户个人信息通过模型输出泄露，可通过“负面清单”制度明确不得上传外部模型或公共平台的信息类型和文件类型，防止因个人误操作导致数据泄露或合规风险。

（四）落实智能体安全措施与业务连续性

银保机构还应加强对抗攻击测试和输出验证，持续防范提示词注入、思维链注入、多模态攻击、上下文污染等威胁；对智能体加强数据泄露、记忆污染、身份越权、工具滥用和运行失控防护。此外，应将人工智能应用纳入业务连续性管理体系，开展业务影响分析并制定应急预案，发生故障时及时启用人工流程或备份系统。

（五）提升算法透明度、可解释性与公平性

《指导意见》第（二十一）至（二十三）项要求金融机构为高风险场景制定透明度和可解释性标准，明确模型设计、数据使用、特征选择及输出结果的逻辑，加强模型开发、变更管理和训练过程记录，日志保存期限不得低于业务存续期。这对机构的存储成本、数据治理架构与系统改造均提出实质要求，机构应在系统设计阶段即予考虑。

此外，应在高风险场景优先选用可解释性较强的模型，对可解释性不足的模型严格限制使用范围，仅作为辅助工具使用。对涉及客户权益或有实质性影响的关键决策，必须设置人工复核节点，完整保留原始数据、推理路径及阈值触发记录，确保决策过程可追溯、责任可落实。同时，应对人工智能应用进行数据集审查和特定群体影响评估，识别和消除算法偏见，防止出现对特定群体的不合理差别对待。使用受保护特征或属性时应进行正当性说明，删除偏见样本。

（六）加强外包供应链与营销宣传合规管理

银保机构应对人工智能技术供应商进行全面梳理和评估，建立准入标准、名单制管理和退出机制。对外部模型与算力服务应开展准入尽调，在与外部供应商的合作协议中，明确数据安全、知识产权、责任承担、应急处置等条款，建立风险隔离“防火墙”。建立开源软件管理台账，对外部引入的开源组件进行审查评估，核验其模型备案情况，加强代码审计、漏洞扫描及安全测试，定期排查开源组件风险隐患。同时，对人工智能生成内容进行显著标识，向金融消费者主动说明人工智能的使用情况，保障客户的知情权和选择权。建立人工智能生成营销宣传内容的审核机制，确保宣传文案符合《广告法》和金融营销宣传监管要求，不得出现虚假、误导、违规承诺收益、不当比较等情形。

注释：

[1] 参见广东省高级人民法院（2023）粤民终6629号民事判决书

[2] 参见最高人民法院（2022）最高法民终209号民事判决书

[3] 参见江苏省高级人民法院（2019）苏民终1316号民事判决书

[4] 参见：“广东高院发布知识产权惩罚性赔偿典型案例”，载：https://mp.weixin.qq.com/s/WNBswveYMeBlV-XPs_GWdw

[5] 参见北京知识产权法院（2024）京73民终1823号民事判决书

[6] 参见北京知识产权法院（2024）京73民终1823号民事判决书

[7] 参见：“广东高院发布知识产权惩罚性赔偿典型案例”，载：https://mp.weixin.qq.com/s/WNBswveYMeBlV-XPs_GWdw

[8] 参见：“以案释法 | 重复侵权！判处3倍惩罚性赔偿”，载：https://mp.weixin.qq.com/s/88t-kPu8img5JjniyBOG0g

[9] 徐卓斌、张钟月：“商业秘密侵权案件惩罚性赔偿的适用”，载《法律适用》，2021年第4期。

[10] 宫晓艳、刘畅：“知识产权惩罚性赔偿适用的要件解构与路径探究——以上海首例知识产权惩罚性赔偿案件为研究范例”，载《法律适用》，2020年第24期。

[11] 商建刚、石婉玉：“知识产权惩罚性赔偿的倍数量化规则”，载“上政律师学院”2022年06月23日，https://mp.weixin.qq.com/s/AxfgSyqMcQgp2c5pjKPbOQ；王海明：“商标侵权惩罚性赔偿法律适用问题研究”，载《中华商标》，2024年第3期。

[12] 参见广东省高级人民法院（2023）粤民终6629号民事判决书

[13] 参见最高人民法院（2022）最高法民终209号民事判决书

[14] 参见江苏省高级人民法院（2019）苏民终1316号民事判决书