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嘉律+法 | 金融迈入“AI治理元年”:算法荐股、AI风控和银行拒贷,谁该为的错买单?

发布时间：2026-10-12 18:14:55 最近访问：2026-10-12 18:14:55

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），32条意见从治理架构到风险管理逐一切中要害，其中一句话尤其值得注意——“坚持谁使用谁负责，压实金融机构作为金融服务提供方、人工智能技术使用方的主体责任”。四个月后的国庆节前夕，平安银行董事会审议通过《平安银行人工智能管理办法（1.0版，2026年）》，成为上市银行中首份AI专项管理办法，明确提出建立“责任追溯”机制。

两件事放在一起看，信号已经非常清晰：金融AI不再是“技术部门的事”，而是一个法律问题。算法做了决定，损失发生了，谁坐在被告席上？这个问题，过去三年一直悬着，现在终于开始有了答案。本文从监管规则、司法框架和两类典型场景出发，逐层拆解金融AI的责任认定逻辑。

监管定调：AI是工具，不是免责牌

《指导意见》的底层逻辑可以用一句话概括：AI可以是你的工具，但不能是你的免责牌。

文件将信贷审批、承保理赔、资产评估、资金交易等场景明确列为“高风险应用”，要求这些场景必须经风险管理委员会批准，关键环节建立人工监督和干预机制，并预设“紧急停用及模型退出条件”。也就是说，如果一个AI模型在信贷审批中持续输出有问题的结果，它必须有一个“关停键”——而这个键，不能只掌握在技术供应商手里。

与此同时，《指导意见》要求金融机构“提高透明度，促进可解释性”，对生成内容进行显著标识，并履行消费者说明义务。这在金融场景中不是锦上添花的要求，而是消费者救济权利的制度前提——如果连银行为什么拒贷都说不清楚，消费者维权就无从谈起。

司法框架：过错责任是底线，“不知情”不是挡箭牌

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），明确了一条关键规则：涉AI侵权不适用无过错的产品责任，而适用《民法典》第1165条的一般过错责任原则。

这意味着，法院不会因为“是AI做的”就自动判软件商或平台担责，而是要考察服务提供者是否存在过错。过错判断的综合考量因素包括：技术能力水平、注意义务标准、行业惯例等。在金融这个高度监管的行业，注意义务的标准天然高于一般场景。金监局的《指导意见》和高法的《意见》形成了行政监管与司法裁判的双层约束——监管告诉你“应该怎么做”，法院问你“做到没有”。

杭州互联网法院审理的全国首例AI“幻觉”侵权案印证了这一思路。法院认定，AI生成的不准确信息本身不构成侵权，关键在于平台是否存在过错；该案中平台已充分履行了提示说明义务，因此不构成侵权。这个判决的逻辑很清晰：AI出错不可怕，可怕的是你什么都没做。

场景一：AI荐股翻车，谁的责任？

AI荐股的乱象在过去两年集中爆发。2025年5月，上海二中院审结全国首例“机器人炒股量化交易软件”非法经营案，主犯因非法经营罪和侵犯著作权罪被判七年九个月，罚金五百万元。同年，深圳证监局联合多部门专项整治，关停涉非群组399个。

但真正有意思的法律问题，发生在“有牌”和“没牌”之间的灰色地带。一款号称AI智能选股的软件，如果只是没有证券投资咨询资质，那是行政违法的问题。但如果软件本身有资质、有备案，算法却在特定市场条件下给出错误信号导致用户亏损，责任归属就变得棘手了。

在过错责任框架下，投资者的维权路径需要调整。与其主张“AI推荐错了所以赔钱”，不如聚焦于：平台在宣传中是否夸大了AI能力？是否隐瞒了算法的局限性？是否在亏损发生后拒绝提供任何决策解释？这些才是过错责任框架下能站住的诉由。

场景二：被AI拒贷、拒保、降额，消费者怎么办？

相比荐股，AI风控对普通消费者的影响更日常、更隐蔽，也更让人无力。信用评分正常、收入稳定，贷款申请却被秒拒，客服只回一句“系统综合判断”。这种场景正在成为金融消费者投诉的新热点。

《个人信息保护法》第24条第3款赋予了消费者一项关键权利：“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”。信贷审批被拒、保险拒保或保费加成、信用卡降额，都属于“对个人权益有重大影响的决定”，消费者有权要求解释，并有权要求人工重新审核。《指导意见》在高风险应用场景中要求建立“人工监督和干预机制”，实际上是在监管层面为这项权利提供了落地路径。

另一个值得关注的方向是算法歧视。如果AI风控模型的训练数据中包含了地域、性别、职业等与信用风险无直接因果关系的变量，模型就可能系统性地拒掉某一类人群的申请。中国司法实践中，金融信贷AI歧视纠纷的举证责任分配正在向有利于消费者的方向调整，有研究建议实行举证责任倒置，要求运营者自证算法无歧视。对于被AI系统性“误伤”的群体而言，这是一条值得探索的救济通道。

需要特别指出的是，“算法黑箱”不是挡箭牌。《指导意见》已把“可解释性”写进了监管要求，平安银行的管理办法也明确提出建立“算法风险、伦理审查及责任追溯”机制。如果金融机构选择部署一个无法解释决策逻辑的AI系统用于信贷审批，那么当该系统的决策损害消费者权益时，“系统太复杂”不是免责事由，而是过错证据——你明知道这个系统不透明，仍然用它来做对个人有重大影响的决定。