马俐,中国建设银行单证业务中心

数字经济全球化背景下,国际贸易结算加速向数字化、智能化转型,人工智能技术在单证审核、风险识别、合规校验、身份认证等环节广泛应用,持续重塑跨境结算业务流程。据麦肯锡《2025年全球支付报告》显示,当前全球跨境结算数字化渗透率已超65%,人工智能在核心业务节点的应用普及率达42%,这表明数字化和智能化既是全球跨境支付体系的主要发展方向,也是推动贸易结算提质增效的核心动力。

人工智能与国际贸易结算业务深度融合,打破传统个人信息安全防护边界,算法黑箱、数据投毒、跨境监管规则冲突、内部操作疏漏、第三方供应链漏洞等新型风险与传统风险相互交织,给银行个人信息保护工作带来全新挑战。同时,《中华人民共和国个人信息保护法》(以下简称《个人信息保护法》)、《银行保险机构数据安全管理办法》等法律法规陆续落地,对金融领域个人信息处理规范、跨境传输安全机制提出更为严格的要求。基于此,立足商业银行国际贸易业务实操场景,系统剖析人工智能应用下个人信息保护所面临的新型风险与实践难题,构建技术、管理、合规、生态协同联动的综合保护体系,从而为银行业平衡金融科技创新与个人信息权益保障、规范跨境金融数据合规流转、推动国际贸易高质量发展提供实践参考。

一、人工智能赋能下国际贸易个人信息保护的新型风险形态

人工智能深度应用,推动国际贸易个人信息保护风险从传统外部攻击、内部泄露的单一风险,演变为技术内生、跨境合规、管理运营多维交织的复合型风险体系,风险隐蔽性、传导性与危害性大幅提升,对银行防护能力提出更高要求。

(一)技术内生性风险

技术内生性风险源于人工智能自身技术特性与应用模式,是区别于传统安全风险的新型隐患,防控难度明显增大。一是算法黑箱与自动化决策越权风险。深度学习模型参数繁杂、决策逻辑难以追溯解释,在风控审核、交易判断中易因训练数据偏差,导致对新兴市场客户交易误判率偏高,并超范围采集个人信息。二是模型劫持风险。不法分子通过实施逆向工程、对抗性攻击等手段,劫持智能报关、跨境结算、信用证审核模型,控制甚至完全接管决策系统,可诱导人工智能模型绕过安全规则以窃取个人敏感信息。三是个人信息暴露面扩大风险。人工智能模型训练需整合多源数据,导致银行在跨境结算中过度收集、共享个人信息,数据泄露与违规使用概率大幅上升,全生命周期管控难度显著增加。

(二)跨境流动合规性风险

国际贸易结算的跨境属性,决定个人信息需在全球范围内流转,各国监管规则差异引发合规风险。欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)、我国《个人信息保护法》等在数据本地化存储、出境限制上存在差异,智能信用证、智能跨境支付等人工智能结算系统需要跨境传输交易数据、客户信息、贸易单证等信息,银行需同时适配多法域监管要求,合规调整成本高、流程复杂,易触碰监管红线。此外,人工智能结算系统若混入个人信息、商业秘密、重要数据等,在跨境传输时未做去标识化或匿名化,可能引发个人信息违规出境和泄露风险。

(三)管理运营与监管问责风险

外部监管趋严情况下,银行内部治理短板进一步暴露个人信息保护风险。一方面,个人信息分类分级治理滞后。截至2025年底,仍有一些商业银行未完成国际贸易场景个人信息全面分类分级,敏感信息与普通信息混同管理,差异化防护措施缺失,一旦人工智能工具获得过度授权甚至权限失控,易引发个人信息滥用甚至大规模泄露,成为信息安全的重大隐患;另一方面,监管问责力度持续加大。据毕马威中国《2025年度金融业监管数据处罚分析及洞察建议》显示,2025年上半年金融机构因个人信息保护违规被罚金额超2.3亿元,同比增长45%,违规机构面临罚款、业务暂停等多重损失,经营与声誉双重承压。

二、银行业个人信息保护的现实矛盾和实践困境

商业银行在国际贸易结算中融合人工智能技术、推进个人信息保护工作时,面临安全与效率、技术与业务、人才与需求等多重矛盾,成为制约防护效能提升的核心“瓶颈”。

(一)安全防护与业务效率的平衡困境

国际贸易结算对时效性要求较高,跨境汇款、信用证审单等业务需快速办结,而端到端加密、全流程合规校验、精细化权限管控等高等级保护措施,会增加系统时延、延长处理流程。根据中国银行业协会《中国贸易金融行业发展报告(2024—2025)》显示,全面实施强保护措施后,跨境结算业务效率下降约15%,直接影响客户体验与银行市场竞争力,如何平衡安全与效率间的关系成为运营的重要课题。

(二)数据质量与智能化需求的适配困境

高质量、标准化的个人信息是人工智能模型高效运行的基础,但根据中国银行业协会与埃森哲联合发布的《中国贸易金融数字化转型白皮书(2025)》显示,银行国际业务数据分散于多个legacy系统,其中存在格式不统一、信息不完整、数据不一致等问题,数据完整率仅为72%,不一致率高达18%。这不仅导致人工智能模型识别精准度下降、决策失真,还在数据清洗整合过程中增加了个人信息泄露与违规使用的风险。

(三)复合型专业人才的供给困境

人工智能时代的国际贸易个人信息保护,需要兼具跨境结算业务知识、个人信息保护法规、人工智能技术与数据安全技能的复合型人才。但当前银行业此类复合型人才相对不足,国际业务人员缺乏安全合规知识,科技人员不熟悉业务逻辑,人才短板直接制约防护体系建设。

(四)全球化供应链的长尾风险困境

银行国际业务合作方遍布全球,个人信息流转链条长、节点多、管控难度大,任何合作方出现安全漏洞,风险都会快速传导至银行业务系统,进而可能引发大规模信息泄露。全球化供应链的分散性、监管标准差异性,导致银行难以实现全链条穿透式管控,长尾风险长期存在且防控难度较大。

三、构建技术、管理、合规、生态四维协同的综合保护机制

面对人工智能时代的多重风险与实践困境,商业银行需突破传统被动防护模式,以个人信息权益保障为核心,以合法正当、最小必要为原则,构建技术筑牢防线、管理完善机制、合规引领流程、生态协同共治的四维一体综合保护体系,实现个人信息全生命周期、全场景、全链条安全管理。

(一)打造全生命周期智能防护网

技术是个人信息保护的核心支撑,银行需依托前沿技术构建覆盖全流程的智能防护体系。一是实施个人信息分类分级精准防护。按照监管要求将个人信息划分为一般、重要、核心敏感三个等级,对核心敏感信息实施独立存储、高强度加密与严格权限管控,对不同等级信息采取差异化防护措施,提升防护精准度。二是规模化应用隐私增强技术。在跨境风控建模、数据协作等场景,采用联邦学习、安全多方计算、差分隐私等技术,实现“数据可用不可见”,既满足人工智能训练需求,又从源头杜绝信息泄露。三是强化人工智能模型全生命周期安全管理。建立模型上线测评、运行监测、定期审计、下线销毁的全流程机制,常态化开展攻防演练,提升模型抗攻击能力。四是升级零信任安全架构。对跨境业务访问请求实施持续验证、动态授权,结合智能安全运营中心,实现威胁实时感知、快速阻断,从而降低越权访问与泄露风险。

(二)完善全覆盖的安全治理机制

健全的管理体系是个人信息保护的制度保障,银行需从组织、人员、流程、第三方等四个方面完善治理机制。一是构建层级化责任体系。设立首席数据安全官,将保护责任纳入绩效考核,明确各部门主体责任,压实国际业务条线管理职责。二是强化全员专项培训。将个人信息保护培训融入员工全职业周期,针对国际业务人员开展定制化培训,有效降低人为操作失误率。三是严管第三方供应链安全。建立合作方准入、评估、审计、退出全生命周期管理机制,在协议中明确数据安全责任,从源头防控供应链风险。四是畅通个人信息权益响应渠道,建立便捷的查询、更正、删除机制,切实保障客户合法权益。

(三)构建主动智能的跨境合规体系

合规是个人信息保护的底线要求,银行需以监管政策为导向搭建智能化合规管控体系。一是严格落实数据出境合规流程。按照《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》等相关要求,针对跨境结算、信用证、报关、物流等国际贸易全生命周期中的个人信息数量,及时申报数据出境安全评估或签订个人信息出境标准合同,建立跨境流动台账,实现数据出境可追溯、可审计。二是搭建智能合规管控引擎。运用人工智能技术构建全球监管规则知识库,将合规要求嵌入业务全流程,实现违规自动拦截、风险智能预警。三是常态化开展个人信息保护影响评估,对新产品、新业务提前排查风险、落实整改。四是完善应急响应机制,制定泄露应急预案,定期开展演练,确保事件发生后快速处置、降低损失。

(四)构建开放共赢的治理格局

个人信息保护是系统性工程,需联动行业与国际社会形成协同共治生态。一方面,推动威胁信息共享。依托银行业协会搭建威胁信息共享机制,联合研发防护技术,提升行业整体防护水平;另一方面,深化国际交流合作。积极参与国际组织规则制定,推动监管互认,降低跨境合规成本,构建开放互信的跨境数据安全治理环境。同时,加强对客户的宣传教育,提升其自我保护意识,形成银行与客户协同防护的良性循环。

未来,随着人工智能、智能体、量子计算、区块链等前沿技术的持续发展,国际贸易个人信息保护将面临更为复杂的挑战,防护要求也随之持续升级。商业银行需保持技术前瞻性,不断迭代优化防护体系,深化内外部协同合作,紧跟监管政策导向,在金融科技创新与个人信息权益保护之间找到动态平衡,为国际贸易高质量发展、数字经济全球化有序推进筑牢坚实的安全屏障。

(本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第4期)

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