零售企业如何合法合规地使用AI大模型构建用户画像？

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在数据驱动的零售新时代，利用AI大模型构建精细化的用户画像，已成为企业实现精准营销和个性化服务的关键手段。然而，这一过程触及大量个人信息，潜藏着极高的法律风险。作为人工智能合规专家与律师，我们必须指出：零售企业的核心竞争力，正从“数据获取能力”转向“数据合规能力”。要安全地释放AI大模型的商业价值，必须将以下数据合规要求贯穿于用户画像构建的全生命周期。

一、 数据收集：奠定合规的基石——“告知-同意”与“最小必要”

数据收集是合规链条的起点，任何瑕疵都可能导致后续所有处理行为违法。

• 清晰的“告知-同意”：在收集用户数据前，必须以清晰易懂的语言、显著的方式向用户告知，其个人信息将被用于通过AI大模型生成用户画像，并明确具体用途（如个性化商品推荐、兴趣群体划分、价格歧视等）。获取同意必须是用户主动、明确作出的动作（如勾选、点击同意），严禁预勾选或捆绑式同意。对于敏感个人信息（如通过消费行为推断的健康状况、财务状况、行踪轨迹、宗教信仰等），法律要求更为严格，必须向用户告知使用敏感信息的必要性及对个人的影响，并获取其单独同意。

• 坚守“最小必要”原则：企业应克制数据收集的冲动，仅收集与实现画像目的直接相关、最低限度的信息。例如，若仅为进行个性化服装推荐，则无需收集用户的通讯录或精确地理位置信息。对数据收集范围的自我限制，是降低合规风险最有效的方式。

二、 数据处理与算法应用：保障透明与公平——“可解释性”与“反歧视”

当数据进入AI大模型这个“黑箱”时，合规的重点转向确保过程的透明与结果的公正。

• 算法透明度与用户权利：尽管大模型的决策过程复杂，但企业有义务以适当方式增强其可解释性。当用户询问“为什么给我推荐这些商品？”时，系统应能提供关键的影响因子（如“基于您最近的浏览记录‘XX品牌’和‘XX品类’”）。同时，必须依法保障用户的查询、更正、补充、删除其个人画像的权利，以及便捷的退出（拒绝个性化推荐）机制。

• 主动防范算法歧视：AI模型会放大训练数据中存在的偏见。零售企业必须警惕因数据偏差导致的不公平待遇，例如，模型基于特定区域的历史数据，对该区域用户持续推送低价低质商品，或在对性别、年龄等属性的处理上产生歧视性结果。合规实践要求企业：

  1. 在模型训练前，对数据进行去偏见的清洗和审核。

  2. 在模型运行中，持续监控其输出结果是否存在对不同群体的系统性差异。

  3. 建立人工审核通道，对算法决策进行定期评估与干预。

三、 数据安全与供应链管理：构建防御体系——“匿名化”与“全链路合规”

确保数据不被滥用和泄露，是合规的底线要求。

• 技术安全措施：必须采取与风险等级相匹配的安全措施，包括但不限于数据加密存储与传输、严格的访问权限控制、操作日志审计等。对于用于模型训练和分析的原始数据，应优先进行匿名化处理，使其无法识别到特定个人且不可复原，从而在法律上脱离个人信息的范畴，大幅降低合规负担。

• 第三方数据与供应链责任：如果使用第三方数据供应商的数据来丰富用户画像，企业必须承担起管理责任。需严格验证数据来源的合法性，审查其授权链条是否完整（即从原始用户处获取同意的证明）。根据《个人信息保护法》，作为信息处理者的零售企业，应对其委托处理数据的供应商进行监督，确保其处理活动同样合规。

四、 持续审计与监管应对：实现动态合规——“影响评估”与“常态化检查”

数据合规不是一次性项目，而是一项持续的、动态的管理活动。

• 开展数据保护影响评估（PIA）：在利用AI大模型处理个人信息，特别是进行用户画像、自动化决策等高风险活动前，必须进行PIA。评估内容应包括处理活动的合法性、对个人权益的影响及安全风险，以及所采取的保护措施是否有效。

• 建立常态化合规审计机制：定期对用户画像的全流程进行内部或第三方审计，检查数据收集、处理、存储、销毁等环节是否符合内部政策与外部法规，及时发现并修复漏洞，以应对日益严格的监管执法。

结论

对零售行业而言，AI大模型是一把锋利的“双刃剑”。合规不是阻碍创新的枷锁，而是引导企业行稳致远的航标。将数据合规意识深度融入产品设计、技术研发和运营管理的每一个细节，构建起用户信任，才是企业在数字经济时代构筑持久竞争力的不二法门。