金融 AI 合规要点
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灵阙教研团队
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更新于 2026-02-28 AI 导读
金融 AI 合规要点 CSRC/PBOC 监管下的算法交易、信贷评分与可解释性要求 金融 AI 面临最严格的监管 金融是 AI 应用最广泛也最敏感的领域。AI 做出的信贷审批、投资建议、风险评估直接影响资金安全和个人权益。中国金融监管对 AI 应用有明确的合规要求，违规代价高昂——从罚款到吊销牌照。 本文梳理 CSRC（证监会）、PBOC（央行）、CBIRC（原银保监会，现金融监管总局）对金融...
金融 AI 合规要点
CSRC/PBOC 监管下的算法交易、信贷评分与可解释性要求
金融 AI 面临最严格的监管
金融是 AI 应用最广泛也最敏感的领域。AI 做出的信贷审批、投资建议、风险评估直接影响资金安全和个人权益。中国金融监管对 AI 应用有明确的合规要求，违规代价高昂——从罚款到吊销牌照。
本文梳理 CSRC（证监会）、PBOC（央行）、CBIRC（原银保监会，现金融监管总局）对金融 AI 的核心监管要求。
一、监管框架总览
1.1 监管体系
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 金融 AI 监管体系 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 国务院 │
│ └── 《促进人工智能与金融深度融合的指导意见》 │
│ │
│ 中国人民银行 (PBOC) │
│ ├── 《金融科技发展规划》 │
│ ├── 《人工智能算法金融应用评价规范》JR/T 0258 │
│ └── 《金融数据安全分级指南》JR/T 0197 │
│ │
│ 证监会 (CSRC) │
│ ├── 《证券期货业人工智能应用指引》 │
│ └── 《程序化交易管理规定》 │
│ │
│ 金融监管总局 (原 CBIRC) │
│ ├── 《银行保险机构信息科技外包风险管理办法》 │
│ └── 《商业银行互联网贷款管理暂行办法》 │
│ │
│ 国家标准 │
│ ├── GB/T 42015《人工智能 知识图谱技术框架》 │
│ └── GB/T 43241《金融业算法安全评价规范》 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
1.2 核心监管要求矩阵
| 监管领域 | 监管方 | 核心要求 | 合规难度 |
|---|---|---|---|
| 算法交易 | CSRC | 报备 + 风控 + 熔断 | 高 |
| 信贷评分 | PBOC + 金融监管总局 | 公平性 + 可解释 + 人工复核 | 高 |
| 智能投顾 | CSRC | 适当性 + 信息披露 + 持牌 | 高 |
| 反欺诈 | PBOC | 准确性 + 数据安全 + 隐私 | 中 |
| 风险评估 | 金融监管总局 | 可解释 + 可审计 + 压力测试 | 中 |
| 客户服务 | 金融监管总局 | 身份验证 + 记录留存 + 投诉 | 中 |
二、算法交易合规
2.1 程序化交易管理规定要点
| 要求 | 内容 | 实现方式 |
|---|---|---|
| 报备义务 | 向交易所报备算法策略 | 策略说明文档 + 技术参数 |
| 风险控制 | 多层风控机制 | 价格/数量/频率限制 |
| 异常交易 | 防止操纵市场 | 异常检测 + 自动熔断 |
| 系统安全 | 灾备 + 应急 | 双机热备 + 应急预案 |
| 信息隔离 | 防止信息泄露 | 中国墙 + 访问控制 |
| 留痕存档 | 交易记录保存 | >= 20 年保存 |
2.2 风控架构
交易信号生成
│
▼
[Pre-trade Risk Check]
├── 价格偏离检查: 委托价不超过基准价 +/- N%
├── 数量限制: 单笔/日累计不超过限额
├── 频率限制: 报撤比/委托频率在阈值内
├── 集中度限制: 单品种持仓不超过限额
└── 资金检查: 可用资金充足
│
├── 未通过 -> 拒绝 + 告警
│
└── 通过 -> 委托下达
│
▼
[Intra-trade Monitoring]
├── 实时盈亏监控
├── 回撤监控
├── 异常交易模式检测
└── 市场冲击评估
│
├── 触发阈值 -> 自动减仓/停止
│
└── 正常 -> 持续监控
│
▼
[Post-trade Analysis]
├── 交易归因分析
├── 风险指标回顾
├── 合规检查
└── 审计报告
2.3 熔断机制
class TradingCircuitBreaker:
"""Multi-level circuit breaker for algorithmic trading."""
LEVELS = {
"L1_WARNING": {
"drawdown": 0.02, # 2% drawdown
"action": "alert",
"description": "Alert trader, continue trading"
},
"L2_REDUCE": {
"drawdown": 0.05, # 5% drawdown
"action": "reduce_position",
"reduction": 0.5, # Reduce by 50%
"description": "Reduce position size by 50%"
},
"L3_STOP": {
"drawdown": 0.10, # 10% drawdown
"action": "stop_trading",
"description": "Stop all new orders, flatten positions"
},
"L4_EMERGENCY": {
"drawdown": 0.15, # 15% drawdown
"action": "emergency_stop",
"description": "Emergency stop, cancel all orders, human intervention"
}
}
async def check(self, portfolio_state: dict) -> CircuitBreakerAction:
"""Check circuit breaker levels."""
drawdown = portfolio_state["current_drawdown"]
order_rejection_rate = portfolio_state["order_rejection_rate"]
error_rate = portfolio_state["system_error_rate"]
# Check drawdown levels
for level, config in sorted(
self.LEVELS.items(),
key=lambda x: x[1]["drawdown"],
reverse=True
):
if drawdown >= config["drawdown"]:
return CircuitBreakerAction(
level=level,
action=config["action"],
reason=f"Drawdown {drawdown:.1%} >= threshold {config['drawdown']:.1%}"
)
# Check system health
if error_rate > 0.01:
return CircuitBreakerAction(
level="L3_STOP",
action="stop_trading",
reason=f"System error rate {error_rate:.1%} > 1%"
)
return CircuitBreakerAction(level="NORMAL", action="continue")
三、信贷评分公平性
3.1 监管要求
| 要求 | 法规来源 | 具体内容 |
|---|---|---|
| 禁止歧视 | 《互联网贷款管理办法》 | 不得基于种族、性别等因素拒贷 |
| 可解释 | PBOC 算法评价规范 | 借款人有权知道拒贷原因 |
| 人工复核 | 《个保法》第24条 | 可拒绝纯自动化决策 |
| 数据限制 | 《征信业管理条例》 | 不得使用非征信数据做信贷决策 |
| 利率公平 | 最高法利率红线 | 不得基于算法变相提高弱势群体利率 |
3.2 公平性检测框架
class CreditFairnessAuditor:
"""Audit credit scoring model for fairness compliance."""
PROTECTED_ATTRIBUTES = [
"gender",
"age_group",
"marital_status",
"region",
"ethnicity" # Only for bias detection, never as feature
]
def audit(self, model, test_data: pd.DataFrame) -> FairnessReport:
"""Run comprehensive fairness audit."""
results = {}
for attr in self.PROTECTED_ATTRIBUTES:
if attr not in test_data.columns:
continue
groups = test_data[attr].unique()
group_metrics = {}
for group in groups:
mask = test_data[attr] == group
group_data = test_data[mask]
predictions = model.predict(group_data)
labels = group_data["default_label"]
group_metrics[group] = {
"approval_rate": (predictions > 0.5).mean(),
"avg_score": predictions.mean(),
"accuracy": accuracy_score(labels, predictions > 0.5),
"count": len(group_data)
}
# Disparate impact ratio (four-fifths rule)
rates = [m["approval_rate"] for m in group_metrics.values()]
di_ratio = min(rates) / max(rates) if max(rates) > 0 else 0
results[attr] = {
"groups": group_metrics,
"disparate_impact_ratio": di_ratio,
"pass_four_fifths": di_ratio >= 0.8,
"max_approval_gap": max(rates) - min(rates)
}
overall_pass = all(r["pass_four_fifths"] for r in results.values())
return FairnessReport(
attribute_results=results,
overall_pass=overall_pass,
recommendation="APPROVE" if overall_pass else "REMEDIATE"
)
3.3 拒贷原因生成
def generate_rejection_reasons(
application: dict,
model_output: dict,
top_k: int = 3
) -> list[str]:
"""Generate human-readable rejection reasons (PBOC requirement)."""
# Feature importance from model
feature_contributions = model_output["feature_contributions"]
# Map to human-readable reasons
REASON_MAP = {
"credit_score": "信用评分未达到最低要求",
"debt_ratio": "负债收入比偏高",
"employment_length": "在职时间较短",
"income_level": "收入水平未达到产品要求",
"repayment_history": "近期还款记录有逾期",
"credit_inquiries": "近期信用查询次数较多",
"account_age": "信用账户开户时间较短",
"outstanding_debt": "未偿还债务金额较高",
}
# Sort by negative contribution (most impactful rejection factors)
sorted_factors = sorted(
feature_contributions.items(),
key=lambda x: x[1]
)
reasons = []
for feature, contribution in sorted_factors[:top_k]:
if feature in REASON_MAP and contribution < 0:
reasons.append(REASON_MAP[feature])
if not reasons:
reasons.append("综合信用评估未通过，详情请咨询客服")
return reasons
四、可解释性要求
4.1 金融 AI 可解释性三层要求
| 层级 | 受众 | 内容 | 法规要求 |
|---|---|---|---|
| 用户层 | 消费者/投资者 | 为什么拒贷/推荐这个产品 | PIPL 第24条 |
| 业务层 | 客户经理/合规 | 模型决策的关键因素 | PBOC 算法评价规范 |
| 审计层 | 监管/内审 | 完整推理链 + 技术细节 | CSRC/金融监管总局 |
4.2 可解释性技术方案
| 方法 | 类型 | 适用模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| SHAP | 事后解释 | 所有模型 | 理论完善 | 计算慢 |
| LIME | 事后解释 | 所有模型 | 直观 | 局部性 |
| 特征重要性 | 全局解释 | 树模型/线性模型 | 简单 | 非因果 |
| 决策路径 | 逻辑解释 | 规则系统 | 完全透明 | 能力有限 |
| 注意力可视化 | 过程解释 | Transformer | 直观 | 不一定可靠 |
| 反事实解释 | 对比解释 | 所有模型 | 可操作 | 可能不唯一 |
4.3 监管合规的解释输出
信贷审批解释 (监管级别):
1. 决策结果: 拒绝
模型版本: credit-score-v3.2
决策时间: 2026-02-28 14:30:25
审批编号: CRD-20260228-001234
2. 主要拒绝因素 (Top 5):
| 因素 | 申请人值 | 通过阈值 | 影响度 |
|-------------|---------|---------|-------|
| 负债收入比 | 65% | <= 50% | -0.32 |
| 近期逾期 | 2 次 | 0 次 | -0.28 |
| 信用查询 | 8 次/6月 | <= 4次 | -0.15 |
| 在职时间 | 3 月 | >= 12月 | -0.12 |
| 信用评分 | 620 | >= 650 | -0.08 |
3. 反事实分析:
若负债收入比降至 45% 且无逾期记录,
模型预测结果将变为: 通过 (置信度: 78%)
4. 人工复核通道:
如对结果有异议, 可申请人工复核
复核时限: 5 个工作日
联系方式: [投诉渠道]
五、数据安全
5.1 金融数据分级
| 级别 | 数据类型 | 保护要求 | AI 使用限制 |
|---|---|---|---|
| 1 级（公开） | 公开市场数据 | 基础安全 | 可自由使用 |
| 2 级（内部） | 内部运营数据 | 访问控制 | 需授权使用 |
| 3 级（敏感） | 客户交易数据 | 加密 + 审计 | 脱敏后使用 |
| 4 级（重要） | 账户密码/生物特征 | 最高保护 | 禁止用于训练 |
| 5 级（核心） | 国家金融安全数据 | 专网 + 审批 | 严格禁止出境 |
5.2 金融 AI 数据使用清单
Data Usage Checklist for Financial AI:
数据收集:
[ ] 个人金融信息收集有单独同意
[ ] 征信数据使用有合法授权
[ ] 非必要数据不收集（最小必要）
数据处理:
[ ] 训练数据已脱敏/匿名化
[ ] 敏感字段加密存储
[ ] 数据访问有审计日志
数据使用:
[ ] 不使用非征信数据做信贷决策
[ ] 不使用社交数据推断信用
[ ] 不使用地理位置做歧视性定价
数据保存:
[ ] 交易记录保存 >= 20 年
[ ] 客户信息保存遵循留存政策
[ ] 过期数据按规定删除
数据共享:
[ ] 不向非持牌机构共享客户数据
[ ] 共享有合同 + 脱敏
[ ] 跨境传输已完成评估
六、合规实施路线图
6.1 金融 AI 合规 90 天计划
Month 1: 现状评估
Week 1-2: 盘点所有 AI 应用场景
- 模型清单 + 数据清单 + 风险清单
Week 3-4: 差距分析
- 对照监管要求，找出合规缺口
Month 2: 基础建设
Week 5-6: 技术基础设施
- 模型注册中心 + 审批工作流
- 偏差检测 + 可解释性模块
Week 7-8: 流程制度
- AI 治理制度 + 操作流程
- 培训计划 + 应急预案
Month 3: 验证完善
Week 9-10: 合规验证
- 内部审计 + 模拟检查
- 缺口修复
Week 11-12: 持续运营
- 监控系统上线
- 定期审计机制建立
- 合规报告自动化
总结
金融 AI 合规的核心框架：
金融 AI 合规 = 持牌合规 x 算法合规 x 数据合规 x 消保合规
持牌合规: 金融业务必须持牌经营，AI 不改变这个前提
算法合规: 模型可解释、可审计、可控制、无歧视
数据合规: 数据分级、最小必要、加密保护、合法使用
消保合规: 适当性义务、知情权、拒绝权、投诉权
金融 AI 合规的核心逻辑是技术不能凌驾于金融消费者权益之上。AI 可以提升效率、降低成本、改善风控，但不能以此为借口绕过公平性、透明度和可控性要求。合规不是成本，而是金融 AI 可持续发展的基础。
Maurice | maurice_wen@proton.me