AI導購的合規風險管理

在傳統零售中，導購幾乎承擔了驅動交易的核心責任。在AI技術飛速發展的當下，AI 已廣泛融入人們生活的各個角落，從智能語音助手到個性化推薦系統，從圖像生成軟件到智能醫療診斷工具，其帶來的便利與創新不言而喻。同樣AI導購已成為提升消費者購物體驗、優化電商平臺運營效率的關鍵技術手段。但隨著AI導購技術的廣泛應用，許多潛在的風險挑戰也接踵而至。

一、AI導購的定義與核心特征
（一）AI導購的定義
AI導購系統指的是依靠機器學習，自然語言處理等人工智能技術，借助對用戶行為數據以及消費偏好加以分析，從而做到個性化商品推薦并輔助購物決策的智能化服務平臺。其擁有著深度學習能力，可以通過持續的用戶交互不斷改善推薦算法，除此之外還具有實時響應特性，能夠根據用戶即時需求提供精準的商品匹配服務，采用多維度數據分析技術，整合用戶基礎屬性、歷史行為、社交關系等多源信息，構建精準的用戶畫像整合用戶畫像、消費習慣等多源信息進行智能決策， AI 大模型所驅動的導購系統，在滿足消費者的需求方面可以全面優化消費體驗，讓“懂顧客心中所想、知顧客所需、解顧客之憂”不再是空談。[2]人工智能滲透進入電商領域引發的重大變革，核心在于深入洞察消費者行為和精準預判需求的水平大幅上升，為精準化服務供應開辟新路徑，AI技術在提高用戶體驗價值感之余，在降低運營成本與提高效率方面亦表現優異，給企業在數字化賽道競跑注入動能，以客服場景為例，依托AI算法打造的智能對話系統可實現無間斷運行，借由自動回復框架來快速處理常規客戶疑慮問題，這不僅維系并提升了服務質量，還帶來速度提升人力優化及整體經營效能的再提升。
（二）AI導購的技術基礎
AI導購系統是能通過人工智能技術為用戶提供個性化的購物建議的新技術導購工具，核心技術包括個性化推薦系統、在線學習、自然語言處理等。這些技術共同構成了智能導購的基礎。人工智能驅動的個性化推薦技術是實現智能導購的重要組成部分，AI系統通過收集用戶在電商平臺上的瀏覽、搜索、購買等行為數據，并進行深度挖掘，從而分析出用戶的購物偏好、消費習慣等信息。這些數據為智能導購提供了寶貴的“原料”，使其能夠更精準地為用戶推薦商品。此外，有專業人士表明到人工智能技術自編碼器及深度學習模型的應用，能夠自動學習并提取數據的高效壓縮表示，從而極大地簡化了特征工程的流程。[3]故商家平臺在利用AI個性化推薦系統的同時，需嚴格按照《互聯網信息服務算法推薦管理規定》來運行，其中十五條明確規定：算法推薦服務提供者不得利用算法對其他互聯網信息服務提供者進行不合理限制，或者妨礙、破壞其合法提供的互聯網信息服務正常運行，實施壟斷和不正當競爭行為。《互聯網信息服務算法推薦管理規定》第四條也明確指出：個性推薦系統應當遵守法律法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，要做到嚴格遵守公正公平、公開透明、科學合理和誠實信用的原則。只有遵守了法律法規，才能真正合規的提高效率、優化新型智能電子商務市場，做到讓顧客安心、放心，才是真正意義上的成功。
不斷在線學習也是AI導購系統的關鍵技術，這項技術使系統在運行過程中動態地實時更新大型模型，同時無縫吸收新用戶反饋數據以靈活應對偏好的波動。相較于傳統離線學習的局限性，在線學習系統能做到敏銳地捕捉用戶興趣的即時變遷及新興趨勢。實施在線學習的常用策略涵蓋基于梯度下降的優化算法，諸如隨機梯度下降和流式梯度下降等，這些算法能夠逐步且增量地調整模型參數。[4]而自然語言處理（NLP）[5]也被廣泛應用于AI導購平臺，由此形成一種可以憑借問答服務來即刻回答顧客問題的導購形式，解決購物流程中的許多常規疑問，不管是商品的具體情況還是這系統能夠在尺碼選取，退換貨準則以及支付方式等方面給予準確而專業的解答，而且它具備的即時性也給不熟練網購的群體帶來便利———只要有問題便能直接尋求智能問答幫助即可，這就無形中推動了不同人群更好地融入網購生態也促進多樣消費。自然語言技術還可以優化購物流程，讓用戶在購物的過程中更加順暢。系統可以通過自然語言理解用戶的購物意向，然后就能自動跳轉到相應的商品頁面或購物車頁面，減少用戶的點擊次數和操作復雜度。不僅僅只有以上的功能，智能系統還可以根據用戶的支付歷史和偏好習慣，推薦支付方式、配送方式等選項，讓客戶們在購物的時候都能獲得高效而又舒適的體驗。
（三）AI導購工作模式與實用場景
1.工作模式
AI導購作為實現零售行業數字化轉型的重要載體，已經形成了較為成熟的工作模式體系。如圖一所示。AI導購在大模型賦能下，可全面應用到文本機器人、語音機器人、坐席助手等各領域。

圖一 AI導購工作模式（沃豐科技）

2.實用場景
以AI導購處理零售行業運動鞋服場景為例，如圖二所示。AI導購借助聊天機器人或助手這類技術工具處理客戶服務事務，其中聊天機器人憑借理解用戶日常語言提問的能力識別需求，并給予有效回復，相比人工客服，AI智能客服可以做到24小時全天候服務，不管是白天還是深夜，都能快速回應用戶很多需求。并且還能結合大數據分析出比較合理客觀的答復。

圖二 VXI[6]的交互動態處理復雜需求的應用場景

AI導購能夠仔細研判消費者的購物路徑、瀏覽規律還有搜索關鍵詞之類的關鍵內容，把符合消費者興趣與要求的商品精準推送出去，比如說有消費者在電商平臺上鍵入“運動鞋”進行搜索后，AI導購會依照其過往的消費舉動和個人喜愛情況，細心篩出品牌、樣式與價格均合適的運動鞋[7]。當客戶進入購買環節也就是售中階段，AI導購則可以通過智能客服系統提供即時的咨詢服務。這種系統能夠識別并解答消費者的各種問題，商品詳情、尺碼選擇、配送方式等都不在話下。智能客服還能根據消費者的提問，智能推薦相關的商品或服務，進一步提升購物體驗。到了售后這一步，AI導購則通過自動化的客戶服務流程，提供高效的退換貨服務[8]。一旦消費者提出退換貨申請，系統會自動審核并處理，大大縮短了處理時間。同時利用大數據拆解消費行為，AI能夠提前識別潛在問題，并迅速提供與之匹配的解決方案，讓客戶滿意度得到進一步提升。

二、AI導購實例與風險
（一）淘寶推薦系統違規過度收集個人信息事件
2021年，浙江省消費者權益保護委員會在調查中發現，淘寶APP存在違規收集用戶個人信息的行為，主要涉及兩項違規事實：
系統在后臺頻繁讀取用戶相冊：淘寶APP在未經用戶明確授權的情況下，持續在后臺訪問用戶手機相冊，頻率高達每分鐘3次，這些行為超出了正常購物APP的功能需求，涉嫌過度收集用戶隱私數據。并且通過跨APP追蹤設備信息：淘寶AI系統通過采集用戶的設備IMEI碼，與其他購物行為數據關聯并構建跨平臺的用戶畫像，用于精準廣告推送。這種做法未經用戶充分知情同意，違反了個人信息收集的透明性原則。浙江省網信辦認定，淘寶的上述行為違反了2021年實施的《個人信息保護法》相關規定：第13條“最小必要原則”：企業收集個人信息應當限于實現處理目的的最小范圍，而淘寶過于頻繁讀取相冊和跨平臺追蹤設備信息的行為顯然超出了合理范圍。第17條“告知義務”：企業在收集個人信息前，需以顯著方式向用戶告知處理目的、方式及范圍，而淘寶未明確披露其數據采集的具體細節，導致用戶無法做出知情選擇。
在監管部門介入后，淘寶被要求在七天內進行整改，否則將面臨嚴重的合規處罰，具體措施有新增用戶控制選項，淘寶APP上線“個性化推薦管理”獨立頁面，用戶需主動開啟AI個性化推薦功能否則默認關閉；敏感權限管控：對相冊、通訊錄等敏感權限設置二次授權機制，避免后臺過度靜默調用；透明度提升：每月必須發布《數據使用透明度報告》，向用戶披露隱私數據收集和使用情況。這一案例啟示企業需采用“最小必要”原則收集用戶信息，避免無節制收集。平臺需提供更清晰的數據控制選項，例如主動關閉個性化推薦等功能，實現用戶福泉，讓用戶能夠自主安心地使用AI導購功能。案例警示著公民的信息受法律保護，標志著中國個人信息保護進入強監管時代，企業需平衡商業利益與用戶隱私保護，否則將面臨更嚴厲的警告與懲罰。
（二）攜程大數據算法“殺熟”
AI技術飛速發展的時代，大數據既帶來便利又引發諸多問題。2020年，鉆石貴賓客戶胡女士通過攜程APP預定舟山希爾頓酒店時支付了2889元，但是其實酒店掛牌價才1377.63元，差價居然高達109%，胡女士隨后向攜程溝通此事，但攜程僅退還了部分差價。胡女士遂將上海攜程商務有限公司告上法庭，指控其利用大數據“殺熟”并侵犯消費者權益。
2021年7月，浙江省紹興市柯橋區人民法院開庭審理此案，并當庭宣判攜程賠償原告胡女士差價243.37元，還有訂房差價1511.37元的三倍賠償金，共計4777.48元。法院認定攜程存在虛假宣傳、價格欺詐和欺騙等行為，責令攜程在其APP中為原告增加不同意“服務協議”和“隱私政策”時仍然可以繼續使用的選項，或者修改協議，刪除對用戶不必要信息采集和使用的相關內容。不能根據用戶的性別、收入、地址等個人隱私信息對其進行區別定價。該案揭示了AI導購系統的技術風險與法律沖突，并促使社會各界對相關法律法規的完善和執行提出了更高的要求。截至2025年3月，在黑貓投訴平臺有關“殺熟”的投訴就高達八千余條，有消費者投訴到在同一平臺使用不同設備查詢到的機票、酒店價格都有不同程度的差異，面對消費者的投訴，攜程等旅游平臺AI智能客服都以價格存在實施波動等理由作為官方統一回答，否認存在差別定價，2024年，攜程因大數據殺熟遭到19,767起投訴，同比增長188.91%。2025年截至3月14日，攜程相關投訴高達34,139件，涉訴金額逾1.02億元，投訴處理解決率僅54.73%。這些直觀的數據都在說明攜程AI智能系統在為消費者提供導購服務時其算法仍存在嚴重的歧視與偏見問題。
（三）AI合成數字人虛假帶貨事件
在現如今的數字化時代，網絡直播帶貨無疑是導購領域不可或缺的一種方式，結合AI技術的運用，人工智能合成的數字人帶貨隨之產生，這一新興技術通過語音模仿合成、人面表情模擬等技術生成虛擬人物，模仿真人主播能實現全天不停歇地直播帶貨，在提高商家運營效率并降低成本的同時，也面臨著夸大其詞、欺騙消費者等風險。
在2024年12月，國家傳染病醫學中心主任張文宏醫生被不法分子使用AI深度合成技術生成外貌相似度極高的虛擬形象，即“AI換臉”，并且使用該虛擬形象在短視頻平臺進行虛假直播帶貨。這場非法直播在深夜進行，AI生成的虛假數字人在直播時不斷對其產品夸大其詞稱其有“調理腸道健康”等多種虛假科學功效致使多名用戶上當消費，所推銷的“白蕓豆威化蛋白棒”產品一夜銷量過千，AI生成的數字人盡管存在口型不符等細節瑕疵，仍令不少老年人信以為真并且上當下單。[9]在事后張文宏醫生本人也發聲：“有些對AI技術不是很熟悉的且年紀比較大的市民，他們就會很容易相信。我在發現這事后立即投訴過那個AI合成的視頻，但是它的賬號一直在換，自己最后也沒精力了。”這一事件表明在對AI技術運用的監管方面仍需加強，濫用AI合成技術生成虛假人物進行推銷導購是對消費者的欺詐，尤其是對新型技術濫用防范性較低的老人用戶，更應該加以關注以防其上當受騙。

三、AI導購技術存在的風險分析
（一）數據隱私風險
AI大型模型在構建過程中，普遍依賴于龐大的數據集進行訓練。這些數據集中可能涵蓋用戶的私密信息，因此，在確保用戶隱私安全的前提下有效利用這些數據，成為了一個重大倫理議題。[10]
AI導購系統需要收集和處理大量用戶數據，包括個人信息、購物記錄、搜索歷史等，以構建用戶畫像和進行精準推薦。在系統進行數據收集和處理過程中，若缺乏嚴格的安全措施，可能會導致用戶個人隱私信息的泄露，近年來，人工智能科技的發展越來越迅速，也衍生出了許多隱蔽性的數據收集利用現象，數據捕獲的隱蔽性體現在人工智能系統在用戶日常活動中悄無聲息地追蹤并記錄其數據，這一過程往往在用戶未察覺或未給予明確許可的情況下發生，數據被被動地收集至AI系統或設備中。此隱蔽性捕獲機制主要依賴于監測用戶的在線活動軌跡，涵蓋瀏覽歷史、點擊行為、搜索記錄、設備識別信息、社交媒體內容及視頻觀看數據等，而用戶對于這些數據未來如何被使用往往缺乏清晰的認知與明確的同意。此外，人工智能的數據捕獲行為還涉及違規與過度采集的問題。隨著技術迭代，AI所能捕獲的數據范疇已超越傳統圖像、視頻、語音、文本等范疇，擴展至指紋、眼球運動、面部特征等生物識別信息。這些數據經過算法識別、分析處理后，其內容特征被提取并用于數據共享。例如眾多應用程序過度請求權限，并在獲得授權后，超出原定范圍不當使用這些權限[11]。這無形中就侵犯了用戶的隱私權，進而可能會在未來引發更多的問題。根據2021年8月20日第十三屆全國人民代表大會常務委員會第三十次會議通過的《中華人民共和國個人信息保護法》明確規定：處理個人信息應當具有明確、合理的目的，并應當與處理目的直接相關，采取對個人權益影響最小的方式。收集個人信息，應當限于實現處理目的的最小范圍，不得過度收集個人信息。若對新型人工智能技術缺乏監管，這一工具便會演變成具有雙面性的事物，拿智能導購系統來說，在數據管理及分發的過程中，如未遵循法律規定或隱私政策，極易造成用戶信息的不當使用，例如擅自挪用于未經許可的商業營銷或默許的跨平臺傳遞，這般操作可能帶來法律訴訟甚至引來監管機構處罰的風險隱患。電商行業的企業迫切需要完善自身的隱私規則，向使用者清楚闡述相關信息采集、整合和傳播的目的，并且闡明從何處獲取以及邊界范圍等具體細節，進而打造用戶同意機制，確保各項數據搜集與應用行為實施前都獲取用戶的明確授權才能運行順暢。監管部門要加大對商家使用AI導購系統時合規性的監督力度，建設完備的懲罰機制，若發現任何觸碰法律法規或隱私政策紅線的行為，就要果斷采取法律措施予以嚴懲，同時面向社會公開違規事實以作警示。
（二）算法偏見與歧視風險
AI導購的算法偏見與我們生活息息相關，為我們熟知的案例就有我們時常能提到的“大數據殺熟”，AI導購系統會基于歷史消費數據、消費習慣還有買家的居住地址錯誤的將這些特征與消費能力掛鉤，從而對不同群體形成質量不同的推薦或產生價格不一致的定價，形成系統性歧視。[12]結合上述案例分析，這類事件通過聚類算法，將消費者劃分為敏感群組并進行區分化的個性推薦以及定價，根據我國《個人信息保護法》第二十四條：禁止自動化決策歧視，在交易過程中不能對消費者差別定價。同時此類事件對消費者進行差別化對待的行為也直接侵犯了消費者的合法權益，我國《消費者權益保護法》中第十條明確提到：消費者應享有公平交易的權利，并且定價應合理。那么這屢見不鮮的殺熟與算法歧視事件明顯是與法律要求背道而馳的。不僅在國內，站在國際角度來看，使用AI技術對用戶進行畫像并歧視化定價的行為也是不被允許的，在歐盟的《通用數據保護條例》第22條中：限制完全自動化決策，用戶有權拒絕對其產生法律或重大影響的算法定價。同時，若定價算法導致基于種族、性別、宗教信仰等敏感屬性的間接歧視，也會違反歐盟《人工智能法案》的公平性要求，不遵守要求的企業或將面臨高額罰款。在美國《聯邦貿易委員會法》( FTC Act )第5條明確了：禁止不公平或欺詐行為，其中包括出售或使用帶有種族偏見的算法的行為。如若利用人工智能技術進行此類行為，絕不僅會損害消費者經濟上的利益，還會引發像種族歧視、性別歧視甚至宗教沖突等更深層次的社會關系問題。因此確保AI導購在使用中算法的公平性于整個社會而言都是至關重要的。
（三）AI導購數字人帶貨欺詐風險
AI數字場景直播導購帶貨是當下數字化時代電商發展的趨勢，但是新型技術的產生就伴隨著風險漏洞的出現，許多不法分子借機利用制度以及體系的不完善濫用技術擾亂市場甚至侵犯消費者的權益。在張文宏被AI換臉直播帶貨案中，不法分子未經授權使用其肖像及聲音推銷產品，也構成對肖像權、聲音權的直接侵犯。上海市消保委認定該商家的行為構成欺詐，消費者可依據《消費者權益保護法》要求“退一賠三”，金額不足500元按500元賠償。在數字營銷領域仍存在有大部分商家濫用深度合成技術（Deepfake）偽造名人肖像及聲紋特征，通過高度仿真的音視頻內容誘導消費者誤判商品與明星間的代言關系，就例如AI生成的“楊冪”直播帶貨化妝品，AI生成的“古天樂”推銷網絡游戲等事件。對此，監管部門也做出相應的措施，近期出臺的《浙江省網絡直播營銷行為規范指引》規定；不得通過內容虛假的短視頻等方式誘導消費者點擊進入直播間，未經授權許可不得使用或者通過AI深度合成技術等方式偽造他人聲音、肖像剪輯拼湊音視頻為直播間制作引流短視頻廣告。[13]
不僅是偽造明星直播帶貨，AI生成的數字人在導購領域還能生成“AI模特”來為顧客提供試穿衣服等服務，但是在實際運用中發現也存在技術濫用的問題，AI模特的試穿圖都是經過渲染處理的，在消費者在向后臺詢問尺碼時，AI導購系統就會自動根據顧客的身材等特征調整參數生成模特，但是生成的試穿圖往往都是經過去皺、增加光澤感，調整材質等渲染技術處理的，所以顧客在實際收到商品時，經常會感到與網上的AI預覽圖大不相同，此類案件的迷惑性也讓用戶防不勝防。因此制定AI營銷技術標準及強化AI生成內容權責歸屬刻不容緩。
四、相關建議
（一）加強數據與信息隱私保護
伴隨全球數據保護法規的不斷完善，確保業務操作符合相關法律法規的要求已成為企業運營中不可或缺的一環[14]。先進的加密技術無疑是達成此目的的核心手段，通過加密用戶數據能在傳輸與存儲環節筑起一道牢固壁壘，防止非法竊取或篡改行為的發生，在這個方面市場上已有眾多成熟方案，例如AES、RSA等對稱和非對稱加密算法。這些算法能夠對數據進行高強度的加密，確保即使數據被竊取也難以被解密和濫用。同時運用高級防火墻、IDS以及IPS這些手段，外來威脅也能夠得到較好的阻攔，敏感數據進行加密存儲與傳輸相當于給信息套上雙重保護層，使其在流動過程中免于被竊取或破壞，借助指紋識別和動態口令等多因素認證方式，則像為系統裝設了多個鎖定裝置，一條更為牢固可靠的安全堤壩就此搭建。
除了加密技術，建立嚴格的數據訪問控制機制也是必不可少的。在AI導購系統中，應做好用戶數據的權限劃分工作，只有經過授權的人員才能夠訪問到敏感數據，要建立完善的數據審計機制，對數據訪問行為進行實時的監督與記錄，以便于及時發現并處理任何異常訪問行為。可以使用數據脫敏技術來保護用戶隱私[15]。數據脫敏就是在不改變數據原始特征的前提下，對數據進行一定程度的變換或者遮蓋，從而減少數據中包含的敏感信息。比如在導購系統中，把真實的姓名、完整的電話換成化名或者隱去手機號幾位數字，或者用虛擬號碼，這樣就減少了暴露的風險。在收集用戶的數據信息的時候，也要做到透明，不能過度收集，按照我國《網絡安全法》第四十一條的要求：網絡運營者收集、使用個人信息，應當遵循合法、正當、必要的原則，公開收集、使用規則，明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，并經被收集者同意。
加強數據隱私保護要采用多種技術手段以及管理方法，沒有對用戶的數據安全及隱私加以保證，那么也就不存在所謂的信任可言，AI導購業務同樣會面臨發展受阻的局面，唯有讓用戶的數據處于安全狀態并且隱私能夠得到保護，才有可能獲得用戶的信賴和支持，進而促使AI導購業務得以不斷向前推進。[16]在此期間，保證用戶數據的安全可靠并使其隱私得到有效保護是主要目的，更是贏得用戶信任、構建長期穩定用戶關系的基石所在。分析用戶心理，在當今信息爆炸且隱私泄露事件頻發的時代背景下，消費者們對于個人信息安全的敏感度達到了前所未有的高度，只有當用戶通過一系列切實有效的保障措施，相信自己的個人隱私信息不會被非法濫用、惡意篡改或意外泄露時，他們才會消除內心的顧慮，以積極的態度參與到各類數字服務中來。對于AI導購業務而言，這種信任尤為寶貴。根據我國《網絡信息安全法》第四十條明確規定：網絡運營者應當對其收集的用戶信息嚴格保密，并建立健全用戶信息保護制度。那么企業該如何建立高效的信息安全管理制度，SGS通標中北區信息安全產品經理閆強指出三個有專業性的建議：第一，發揮領導力作用。一個企業對信息安全的重視程度，取決于最高管理層對信息安全的認知程度。現在是“五分技術、五分管理”。在審核過上千家企業后，閆強對領導力的作用感觸頗深。領導力不僅能為策劃提供支持，也能為執行、 監事持續改進提供強有力的支撐。沒有領導參與的管理體系，不過是一紙空談。第二，系統的方法。分析工具的使用對企業科學化、精準化、精細化管理十分重要。比如， 威脅分析和風險評估（TARA）、失效模式與影響分析（FMEA）、業務影響分析(BIA) 等。行業最佳實踐也是方法之一。除了管理，IT行業還需實施一些外部檢測和自動化工具，比如定期做滲 透測試、漏掃、等保測評、數據防丟失（DLP） 保護、加密系統、運維監控系統、單點登錄（SSO）、身份認證系統等，以幫助企業推進自動化管理，減少因人為原因造成的一些疏漏，及時發現和解決問題。 第三點，加強培訓。不管是線上培訓還是線下培訓都最好全員參與，確保他們了解現今最新的安全威脅和防護措施。建立完善的責任追究機制，對違反安全規定的行為進行嚴肅處理，做好有效的培訓可以使員工明晰一個企業合規的邊界和高壓紅線。[17]企業還可以直接通過與法律專家合作并定期開展合規性評估，以發現潛在的風險點并針對性地制定相應的解決措施。這樣一來企業就可以在保證嚴格守法的基礎上還能充分挖掘AI導購的潛力來為消費者帶來更優質的服務。
（二）從技術上解決平衡AI算法偏見
在針對算法偏見與歧視問題的緩解措施可以從多個維度展開。在數據預處理階段，關鍵在于對訓練數據進行清洗和平衡處理，這是解決算法偏見的基礎性工作。具體方法包括擴充數據集規模并確保數據分布的均衡性，運用生成對抗網絡（GAN）等先進技術創建合成數據，以及采用合成少數類過采樣技術（SMOTE）和自適應合成采樣（ADASYN）等采樣方法。生成對抗網絡作為一種無監督學習模型，通過生成器與判別器的對抗訓練機制，能夠有效學習數據的潛在分布特征并生成高質量合成數據。該技術在時間序列預測領域展現出獨特優勢，如TTS-GAN模型利用Transformer架構成功生成了具有時序特性的合成數據。SMOTE技術則通過分析少數類樣本的k近鄰特征，采用線性插值方法生成新的合成樣本，而ADASYN通過自適應調整不同密度區域的樣本生成比例，進一步提升了處理數據不平衡問題的效果。
在模型評估環節，尤其需要審慎考量算法應用可能產生的社會影響。特別是對于政務系統等關鍵領域，就算是模型整體準確率較高，也需要嚴格評估其可能存在的微小偏差帶來的潛在風險。這就要求在模型優化過程中綜合考察召回率、精確度、Cohen's kappa系數等多個評估指標，并對關鍵指標賦予適當權重。此外，還可以通過模型結構調整和參數優化來提升模型在不同群體間的公平性表現。在模型訓練過程中引入公平性約束條件，能夠有效控制模型在不同群體上的性能差異。而采用多目標優化方法，將公平性指標與準確性、效率等其他重要指標共同納入優化目標體系，則提供了一種更為全面的解決方案。這些方法相互補充，共同構成了應對算法偏見與歧視問題的完整技術框架。[18]
在法律規制方面，需持續深化我國《互聯網信息算法推薦管理規定》的落地執行，提高算法的透明度并保障用戶的知情權。在企業管理方面，企業需建立周期性篩查機制，對訓練數據集中的非結構化信息進行偏見檢測，及時清理隱含群體歧視特征的冗余數據。健全算法責任追溯體系，依據《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第19條，確立技術開發者、部署機構與運營平臺的協同擔責原則。通過立法明確算法設計缺陷、參數設置失當等不同場景下的民事賠償、行政處罰及刑事追責適用標準。
（三）對生成式AI導購人合規管理
在對于AI生成數字人在導購以及營銷方面的風險管理上，首先應讓消費者快速準確地甄別出AI生成的內容，以減少消費者遭遇“虛假名人帶貨”詐騙以及AI試穿“照騙”等事件的發生，依照近日國家互聯網信息辦公室、工業和信息化部、公安部、國家廣播電視總局聯合發布的《人工智能生成合成內容標識辦法》（自2025年9月1日起施行），其中第四條進一步明確了針對文字、音視頻、圖片、虛擬擬真等具體場景的顯式標識要求，確保生成AI合成內容在面向公眾時具有滿足要求的顯式標識。同時依照《互聯網信息服務深度合成管理規定》第十六條：深度合成服務提供者對使用其服務生成或者編輯的信息內容，應當采取技術措施添加不影響用戶使用的標識，并依照法律、行政法規和國家有關規定保存日志信息。以及第十七條：深度合成服務提供者提供合成人聲、人臉生成人臉替換等深度合成服務，可能導致公眾混淆或者誤認的，應當在生成或者編輯的信息內容的合理位置、區域進行顯著標識，向公眾提示深度合成情況。在消費者遭受AI虛擬主播導購詐騙時，應積極運用法律的武器維護自身權利，依據《消費者保護權益法》第四十五條：消費者因經營者利用虛假廣告或者其他虛假宣傳方式提供商品或者服務，其合法權益受到損害的，可以向經營者要求賠償。廣告經營者、發布者發布虛假廣告的，消費者可以請求行政主管部門予以懲處。
在電商平臺方面應嚴格遵循監管部門規定，平臺自身需提高商家入駐審核門檻，對濫用AI合成技術侵權以及詐騙的商家實施處罰、封禁的措施，并且為保障消費者權益，應完善賠付制度以提高用戶的信任程度。其次應提高平臺自身的風險管理技術水平，并建立可追溯機制，在商家使用AI生成技術進行直播導購以及試穿等服務時，應保留處理過程、直播回放等記錄。2023年聯合國教科文組織發布的《人工智能倫理建議書》中特別強調，商業智能系統需建立可追溯的責任機制。同時當在線審核系統識別到商家出現違規操作時，平臺應及時介入或中斷交易，切實保障消費者權益。
AI導購的合規風險管理是零售行業發展的重要保障。只有確保合規運營，才能充分發揮AI導購的優勢，為消費者提供更優質的服務，同時推動行業的健康持續發展[19]。智能導購系統的合規治理是一項需要持續迭代的復雜系統工程。這要求企業、監管部門和學術界形成協同治理合力，不斷優化治理模式來應對新技術應用帶來的挑戰,構建適應數字經濟時代特征的智能導購治理體系，為零售行業高質量發展提供堅實保障。
（四）規范AI營銷及虛假宣傳
對于企業在AI導購賦能的電商營銷領域應制定嚴格的合規標準，企業應部署多層級審核系統。該系統由AI初篩與人工復核兩個環節構成，AI初篩環節利用先進的自然語言處理與圖像識別技術，對商家發布的廣告內容進行快速掃描然后通過AI系統自動識別可能存在的違規詞匯、虛假表述以及違反公序良俗的圖像和視頻等元素。在商品評價機制中也要做到嚴格審核，杜絕AI系統自動刷單、刷虛假好評以及惡意差評詆毀競爭對手等惡劣行為的出現。在人工復核的環節企業應組建專業的法律團隊應對AI生成廣告及營銷內容進行合規性審核，保證營銷內容不存在虛假宣傳以及夸大其詞等現象，確保AI生成的營銷內容符合廣告法以及消費者權益保護法等法規的相關規定。此外對于AI技術生成的廣告內容應依照《互聯網信息服務深度合成管理規定》標識為AI生成，避免誤導消費者。法律監管部門方面，針對AI虛假宣傳行為如虛構原價、偽造專家形象、篡改交易數據等，需明確法律后果并加大處罰力度。中央網信辦在“清朗·整治AI技術濫用”行動中，對未標識內容、傳播虛假信息的賬號及平臺采取限流、封禁等措施[20]
五、結語
可以預見，AI正在以可見與不可見的方式重塑全球各行各業的格局。AI導購為電商領域帶來了新的機遇，但也伴隨著諸多風險。電商企業需以“技術+合規”雙輪驅動，將數據安全、算法公平、知識產權保護嵌入技術研發與商業運營全流程。唯有在合規框架內探索創新，方能實現AI導購的可持續發展。
注釋：
[1]唐 珺，廣東金融學院品牌建設與創新戰略研究中心主任，法學院副教授，商科博士后
丁驥川，廣東金融學院法學院21級
[2]鹿楊.人工智能能否重塑網購方式[N].北京日報, 2024-12-31 (012).
[3]徐曉彤. 人工智能技術在個性化推薦系統中的應用與效果評估[J].信息記錄材料,2025, 26 (01): 94-96.
[4]徐曉彤. 人工智能技術在個性化推薦系統中的應用與效果評估[J].信息記錄材料,2025, 26 (01): 94-96.
[5]自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)是專注于創建能夠理解書面和口頭語言的軟件。
[6]VXI是全球一站式客戶聯絡中心解決方案服務商。在全球擁有40余處交付中心，廣泛分布于亞洲、北美洲、歐洲、中美洲等地區，提供超25語種服務，可滿足不同地區、不同語言客戶的需求。
[7]劉盾.基于AI智能外呼系統A保險公司服務質量改進研究[D].電子科技大學, 2023.
[8]徐澤洲,曲大義,洪家樂,宋曉晨.智能網聯汽車自動駕駛行為決策方法研究[J].復雜系統與復雜性科學, 2021, 18 (03): 88-94.
[9]陳駿達.從雷軍到張文宏都是假的，起底亂象叢生的AI數字人帶貨.智東西.[EB/OL].(2024-12-27)[2025-3-20].https://news.qq.com/rain/a/20241227A09A4B00
[10]劉志紅.人工智能大模型的隱私保護與數據安全技術研究[J].軟件,2024,45(02):143-145+151.
[11]劉香港.AI數據捕獲策略對用戶使用意愿的影響研究[D].華僑大學,2023.
[12]周敏.算法歧視視野下企業法律責任與倫理考量[N].企業家日報,2024-7-22(3)
[13]呂佳慧.數字人直播引發不少法律糾紛[N].法制日報.2024-11-16(2)
[14]潘軍,姚科敏. AI智能層級與仿人實現的價值調控與治理研究[J].重慶大學學報(社會科學版), 2022, 28 (04): 251-261.
[15]龔杰.贏合公司貿易合規智能知識管理系統設計[D].上海外國語大學, 2014.
[16]王永賢.商用自動化決策的風險規制及其行政法完善研究[D].廣州大學,2021.
[17]王素，黃帥. AI時代,企業如何確保信息安全和數據合規[J]. 進出口經理人, 2022,(06):60-63.
[18]劉志紅.AIGC中的算法偏見與歧視：識別、評估和緩解方法[J].電子元器件與信息技術,2024,8(02):109-111+115.
[19]王玥,吳妍.人工智能領域的法律風險控制[J].法制博覽,2021,(13): 8-10.
[201]陳舞陽，王宇彤，柴于涵.中央網信辦部署“清浪·整治AI技術濫用”專項行動（“網信中國”公眾號）.[EB/OL].(2025-4-30)[2025-4-30].https://mp.weixin.qq.com/s/U5B0bonVW7xy4ifMmVM6Og
參考文獻：
[1]Artificial intelligence regulation: a framework for governance.PGR De Almeida, CD dos Santos, JS Farias?- Ethics and Information?…, 2021 - Springer
[2]Siemens Healthineers Annual Report 2022, P.34-35
[3]周榮金.人工智能技術在電子商務中的應用[J].電子技術,2024,53(08):280-281.
[4]鹿楊.人工智能能否重塑網購方式[N]. 北京日報, 2024-12-31 (012).
[5]徐曉彤.人工智能技術在個性化推薦系統中的應用與效果評估[J].信息記錄材料, 2025, 26 (01): 94-96.
[6]肖志超.電子商務的未來：人工智能的驅動力[J].現代營銷(下旬刊), 2024,(10): 152-154.
[7]王靖一,范蘊琪.人工智能技術在電商營銷中的應用[J].老字號品牌營銷,2024, (10): 73-75.
[8]王華杰.智能算法推薦中的意識形態風險治理研究[D]. 華東理工大學, 2023.
[9]劉盾.基于AI智能外呼系統A保險公司服務質量改進研究[D]. 電子科技大學, 2023.
[10]徐澤洲, 曲大義, 洪家樂, 宋曉晨. 智能網聯汽車自動駕駛行為決策方法研究[J]. 復雜系統與復雜性科學, 2021, 18 (03): 88-94.
[11]陳駿達.從雷軍到張文宏都是假的，起底亂象叢生的AI數字人帶貨.智東西.[EB/OL].(2024-12-27)[2025-3-20].https://news.qq.com/rain/a/20241227A09A4B00
[12]劉志紅.人工智能大模型的隱私保護與數據安全技術研究[J].軟件,2024,45 (02): 143-145+151.
[13]劉香港.AI數據捕獲策略對用戶使用意愿的影響研究[D].華僑大學, 2023.
[14]周敏.算法歧視視野下企業法律責任與倫理考量[N].企業家日報,2024-7-22(3)
[15]呂佳慧.數字人直播引發不少法律糾紛[N].法制日報.2024-11-16(2)
[16]潘軍, 姚科敏. AI智能層級與仿人實現的價值調控與治理研究[J]. 重慶大學學報(社會科學版), 2022, 28 (04): 251-261.
[17]龔杰.贏合公司貿易合規智能知識管理系統設計[D].上海外國語大學,2014.
[18]王永賢.商用自動化決策的風險規制及其行政法完善研究[D].廣州大學,2021-05-01
[19]王素，黃帥.AI時代,企業如何確保信息安全和數據合規[J].進出口經理人, 2022, (06): 60-63.
[20]劉志紅.AIGC中的算法偏見與歧視：識別、評估和緩解方法[J].電子元器件與信息技術,2024,8(02):109-111+115.
[21]王玥,吳妍.人工智能領域的法律風險控制[J].法制博覽,2021,(13): 8-10.
[22]陳舞陽，王宇彤，柴于涵.中央網信辦部署“清浪·整治AI技術濫用”專項行動（“網信中國”公眾號）.[EB/OL].(2025-4-30)[2025-4-30].https://mp.weixin.qq.com/s/U5B0bonVW7xy4ifMmVM6Og
來源：IPRdaily中文網（iprdaily.cn）
作者：唐珺 丁驥川