康达原创 | 数字化技术对保险金信托法律责任分配的影响与应对

（一）保险金信托中各方主体及其职责

保险金信托的运行依靠多方合作主体，各主体根据信托流程划分任务，其法律身份衍生的责任直接影响信托运行的合规性和有效性。

表1 保险金信托中各方主体及其职责

（二）各主体在传统模式中的法律责任划分

以传统类保险金信托而言，权责所属一般与职能架构相联系，具体情况见附表2。

  表2 传统保险金信托模式中各主体的法律责任分配

传统模式的最大问题在于信息不对称和多方责任模糊。例如，在保险金信托1.0至3.0模式下，受托人的权限逐渐变大，委托人若未明确信托条款，则可能导致受托人超越权限行为，或保险公司延迟支付引发信托无法执行等情况。

（三）数字化技术介入对责任模式的冲击

数字化技术在保险金信托场景中的实际应用，将对传统责任划分模式形成深刻冲击。

1. 区块链技术的运用

在保险金信托场景中，区块链作为分布式账本技术，具有透明性及不可篡改性，能实时记录保险金信托资产的转移信息，可用于记录资金流向、收益分配等核心环节，最大程度避免因人为操作导致的数据篡改和争议。例如，众安科技的区块链系统通过自动记录保单转让，实现了数据的高效传递和审核，其透明性和不可篡改性有效提高信托的可信度。针对区块链技术的数据加密特点，在保险金信托中有利于保护受益人隐私。比如，采用非对称加密算法确保信托信息在传输过程中不被窃取，借助分布式存储和加密密钥的双重保护，可进一步提升信托数据的安全性^[2]。针对区块链技术的去中心化特性，数字身份认证技术在确保信托交易安全性上也发挥了重要作用，信托机构利用区块链提供的去中心化身份验证系统，可快速验证受益人身份，减少传统模式中因身份造假带来的法律风险。

与此同时，虽然区块链技术的特性使受托人责任的核查变得清晰，但若区块链出现漏洞，技术提供方的责任界定将成为新的法律问题。

2. 智能合约的嵌入

智能合约并非区块链独有的概念，它是一种用计算机语言取代法律语言去记录条款的数字合约，可由一个计算系统自动执行。这些数字合约可以转换为代码并在区块链网络上运行，一旦满足协议集的触发条件，智能合约将自动执行^[3]。智能合约嵌入信托条款后，根据条件判断实现资产智能分配，消除传统信托运作的审批障碍。例如，当受益人达到年龄规定或特定事件被激活，资金分配流程可由合约自主触发，无需人工参与，该方案显著降低信托管理成本并提高效率。

合同自动执行的特性可能导致争议解决的复杂化。例如，智能合约代码出错会扰乱既定分配规则，而编开发方过错认定依据尚未健全。

3. 人工智能的推广

AI技术运用深度学习模型对市场走向及受益人需求等多元数据进行智能分析，实施保险金信托的智能投资组合调配，未来公司可利用AI技术实现投资组合的风险预测，既能控制资产缩水又可增加投资回报，如美国的Lemonade在2023年已斥资4.8亿美元进行试点^[4]。此外，人工智能还能基于多组数据，进行风险评估及智能理赔管理。针对受益人，AI技术能依据个体行为偏好数据，推送诸如优化收益结构、校准风险覆盖等针对性方案，人工智能可利用多元数据，开展风险评级和智能化理赔调控等。例如，公司依靠结合用户行为数据的智能引擎，设计出可满足多样化客户群体需求的“伞式”^[5]保险信托产品组合。

与智能合约相比，实现人工智能依赖着更强的计算资源和优化算法，导致实现难度更高。在保险理赔方面，AI的使用显著提高效率。据统计，全球保险业的自动化理赔率在2022年已达到70%，但误判仍存在。因此，若因AI算法的偏差或歧视性判断引发纠纷，法律责任应由哪一方承担，还须进一步立法明确。如美国《统一信托法》（UTC）第8条“受托人对信托财产的任何管理错误需承担直接赔偿责任”，这一规则在数字化信托中被广泛引用，但算法操作是否应纳入受托人管理范畴有争议之处。

（一）责任分散导致法律裁定复杂化

随着区块链等分布式账本技术的引入，保险金信托的运作体系正进行实质性的演变，利用物联网和链上预言机的联合，保险金信托业务形态持续进化，风险管理要求同步改变，虽说保险金信托还未进入实施流程，但从保险项目的多种落地应用也可一窥端倪。保险公司借助传感器和智能终端设备，动态监测用户健康状况、所在环境和实时位置数据，随后通过预言机把线下数据安全输入到智能合约，达成智能自动理赔。例如，区块链保险项目Etherisc利用Chainlink预言机提供的外部航班数据，在航班延误时智能合约触发自动理赔。工作流程可总结成“参数采集-定价验证-自动理赔”三个阶段：Etherisc通过 Chainlink 预言机将客户风险参数（如航班号、日期、出发/目的地机场）安全上链至智能合约，并基于该机制以防篡改方式将保单报价（链上或链下计算）提交至智能合约进行验证，确保定价公平透明，最后智能合约向 Chainlink 预言机请求第三方航班数据（如 FlightStats API、任何真实世界中的第三方理赔员），若满足延误条件则自动触发赔付。又如，Arbol农业保险平台使用区块链智能合约，通过“参数设计-合约构建-自动理赔”实现基于天气事件的自动赔付，使保险履约流程更加透明和高效。该机制的具体操作为：Arbol利用大数据和机器学习确定降雨量、温度偏差等关键气象指标作为合约触发参数，对接需对冲风险的用户与资本提供者，根据用户选定的保费和保障水平，在以太坊上部署对应的参数化智能合约，并将所有触发参数和气象数据存储于IPFS，构建特定、不可变的IPFS CID的智能合约，后通过预言机网络获取实时气象数据，一旦达到预设阈值即自动赔付。

数字化技术引入后，既有的法律责任界定标准出现了根本转变，其变革体现在若干方面，包括参与主体数量增多、责任分配趋向分散化、决策透明度增强。对于区块链体系而言，由于去中心化和不可篡改特性，区块链借助全网节点的共识和数据的长久保存，责任难以清晰地归到单个主体，责任归属不明确促使多主体共担的模式形成。而在链上预言机的进一步结合之下，硬件制造商、数据提供方、预言机运营方及平台托管方等多个主体的加入，也使得法律关系更加复杂。以代码为依托的智能合约系统虽然能够自动化运转，降低人为因素干扰，但这种无人为操作的固定执行逻辑，也放大了程序失误和算法偏差的潜在危害。缺乏人工把控的智能合约，往往会导致巨额资产转移出错，区块链平台也存在恶意攻击者扰乱交易次序的风险^[6]，如早在2016年平台初步形成阶段，代码被黑客利用从基于区块链的投资公司The DAO窃取6000万美元^[7]，这让开发者、用户及审计机构的责任界定成为争议焦点。

此外，大数据技术的应用进一步提高了未来保险信托风险评估和方案设计的效率，但其透明性与数据偏见之间的矛盾也不断显现。例如，一项关于信托行业的数据分析表明，某些人工智能推荐系统在产品设计中对特定群体存在系统性歧视，可能违背公平原则^[8]。

（二）责任界定中的跨国管辖权的法律困境

区块链和智能合约的广泛应用，使得法律责任的界定更为复杂。以智能合约为例，虽然将物联网数据与区块链结合能为数据安全提供防篡改保障，但如果数据采集端出现故障或被破坏，系统运作时可能会遇到预言机数据不准确，或者代码执行逻辑与法律要求不符，导致预设目标无法实现，则感知设备制造商、数据服务商、预言机节点与信托管理者等相关责任主体须对后果负责。

此时，法律需要界定是由代码开发者承担全部责任，还是应由使用者、信托公司共同负责，这也突显了现有法律在应对技术纠纷时的局限性。

随着全球化进程的推进，责任主体将分散在世界各地，也将不可避免的发生保险行业技术纠纷涉及多个司法管辖区的法律冲突。由于法律在不同国家间存在差异，这种跨境性质进一步加剧了责任分配的复杂性。

（三）技术“黑箱”与法律的“断层”问题

智能合约作为数字化保险金信托的关键技术，其代码逻辑颇为复杂，对普通用户而言并不直观，一旦执行过程中出现争议，法律在解读代码逻辑与适用传统法律条款时往往面临技术与法律之间的“断层”问题。例如，算法黑箱的隐蔽性与保密性加剧责任承担的难度，算法黑箱的高度不透明使得金融主体在面对算法漏洞导致的损失时，往往陷入举证无门的困境，无法直接、有效地证明算法缺陷与损害之间的因果关系，还可能存在责任推诿的现象^[9]。这一问题在智能合约的应用中越来越突出。又譬如，在保险金信托领域，若智能合约因预设条件错误或程序漏洞导致错误分配资金，传统的法律程序往往难以追踪具体错误发生的环节。法院在审理此类案件时，面对的是由计算机代码产生的结果，而非清晰的、可理解的法律文件或传统合同文本。这种技术与法律之间的脱节，使得争议解决变得复杂且低效^[10]。

（四）数据隐私保护与技术特性矛盾

生成式AI的落地实践，势必将打破传统模式，逐步构建数字化AI+社区^[11]，如现已提出的AI Native保险公司理念，将通过AI主导风险评估、动态定价、个性化产品设计、自动化理赔和全流程客户交互，打造全新的覆盖前–中–后台的保险全价值链，笔者认为，无论是当前仍处于早期阶段的高标准化流程模式，亦或是较多公司选择的低标准化流程模式，都将逐步适用至保险金信托领域。

以前台（Front-office）阶段为例，越来越多初创公司，如Harper、Vantel、Corgi等，以低标准化流程模式，从AI Copilot形式切入，帮助代理人、经纪人或客户完成繁琐但关键的认知工作，如收集用户信息后的保单比较、合同/风险审核、客户匹配与产品推荐等。而选择高标准化流程领域的公司则弱化AI与人协同，强调AI独立，主流产品为AI voice agent（重塑客户交互与销售转化）加垂直流程工具，集成行业的流程、法规和术语。企业利用voice agent处理与客户交互中标准化程度较高的环节，例如信息采集、初步筛选、引导决策、表单填写、跟进沟通等可结构化流程。譬如Fair Square询问老年用户的医保覆盖情况以进一步匹配保险方案；Cohere Health内嵌与payer系统对接、事前审批逻辑等^[12]。

然而，无论公司选择何种标准化流程模式、处于前台（Front-office）还是后台（Back-office）阶段，用户数据在存储环节必然会形成规模堆积，用户数据的整合应用可能与GDPR等规范不一致。[吴2] 例如，《通用数据保护条例》（GDPR）明确赋予个人数据删除的法定权益，但区块链账本本身的不变性妨碍了权利的落实。若信托保险业务存在数据违规披露现象，信托机构和技术服务企业都要应对罚款和理赔的双重压力，故采用AI系统管理保险信托并处理理赔事宜时，消除算法偏见的隐患、完善隐私防护体系成了新的挑战。此外，数据安全事故通常直接引发法律方面的争议，信托企业如果因服务器安全隐患使客户信息泄露，必定会面临经济上的处罚，承担相应的赔偿责任。这类情况暴露出技术提供方和信托管理方职责界限不清晰，需进一步明确数据供应方与信托管理方的责任范围，若发生技术故障或数据泄露状况，各方责任界定仍有空缺。面对这种难题，监管部门应着力增强隐私保护框架的全面性与系统性，规范技术使用者依法律框架行事并承担违法后果^[13]。

（五）技术排他性引发的伦理争议

运用数字技术提升工作效率的同时，可能对弱势群体造成无形阻碍。例如，高龄用户因技术素养不够，对智能合约的运行原理理解困难，认为其逻辑复杂且透明度差，导致保险信托金分配不合理，此类排他情况进一步引发了技术伦理层面的争议，信托公司应当兼顾技术创新和消费者权益维护，实现两者的动态平衡，设立保护机制以维护弱势群体的参与权。

（一）明确责任框架并引入责任保险机制

鉴于区块链与智能合约技术结合AI正逐步应用于保险金信托，过去集中于一方的责任分配正分散至多个主体，即传统的单一归责模式将转变为多元主体共担的模式，既有规则已显滞后，由此可见厘清法律责任边界具有重大意义。欧盟《电子签名指令》从法律角度对各方责任进行层级划分，保险金信托的智能合约管理可借鉴此类分级责任架构，要求智能合约开发者首要保证代码安全，信托机构对系统运行进行监督，用户应用前须完成充分知悉。

此外，为防范技术执行中的不可预测性，可考虑在区块链以及智能合约等环节推行责任保险模式，即强制相关主体购置技术风险保单，对于技术存在的缺陷或漏洞引发的信托损失，通过保险赔偿方式保障受益人的权益，该设想跟欧盟《产品责任指令》改革处理AI系统和软件责任问题的途径一致^[14]。

（二）建立技术监管的全球协同机制

随着进一步推进全球化，保险金信托的数字化应用通常具有跨国性和跨域性，单一国家的法律难以全面涵盖其运行与适用场景，未来保险金信托依靠区块链和智能合约达成的无国界特性会更突出，易引发跨境法律执行的矛盾，可尝试通过构建多边协作机制、打造跨国统一的法律体系来缓和该冲突。如《纽约公约》中对商事仲裁裁决的国际公认机制，笔者认为可考虑缔结国际协议或指导原则，明确跨境信托合约纠纷的法律适用框架，以此降低不同司法辖区法律差异导致的责任争议风险^[15]。

为降低技术更新换代给现行法律施行带来的不利影响，各国应携手推动技术中立的规制办法，就保险信托自动化管理来说，立法者应确保法律内容更多聚焦“责任是否清晰”而非“采用何种技术”^[16]。该种运用全球统一的监管思路，能为智能合约的国际信托实践给予法律上的确定性，也能为技术发展预留调整余地。

（三）提升技术透明性与人工干预能力

为解决智能合约执行机制不公开带来的“黑箱问题”，需优化系统设计和执行流程，以达成公平公开的运行成效。笔者认为，可在合同执行前适用“双重审查”机制，即要求智能合约在上线前同时接受开发者内部审计和第三方安全评估^[17]，提高算法公开度，有效防范因代码失误或逻辑缺陷产生的法律责任，从而实现算法运行的高可解释性和高可靠性，运用此策略能最大程度减小系统漏洞或算法差错的法律后果。

在智能合约自动实施期间，针对合约自动执行可能导致的不可控风险，可使用人工强制停止模块为重点环节护航。例如在合约运作异常或与客观实际差异显著时，给予受托方或监管主体临时终止自动化操作的权力，实施人工核查和风险调控，通过加强透明度和引入必要的人为干预，可以在保障效率的同时为意外情况留出法治纠正的余地^[18]。

（四）试点监管与动态法律框架结合

面对技术的快速迭代，法律体系需要具备动态响应的能力，以应对多样化场景及附带的风险。一种可行路径是在受控环境下先行试点监管，如借鉴英国金融行为监管局(FCA)的监管沙盒模式^[19]，在有限范围内开展监管沙盒测试，对区块链、人工智能、物联网（IoT）等新兴技术进行小范围试验，监管部门能预先确定技术的法律界限，量化相关风险指标，实时获取反馈、校准执行标准，分阶段增强法律规制效果，凭借这类初步尝试，为技术方、平台服务商、受托对象等主体在新型纠纷处理方面提供前期的责任划分指引，也能减少市场的不确定性^[20]。

此外，可搭建一个整合技术专家、法律学者和行业代表的委员会，阶段性地关注技术发展趋势，健全渐进式的立法架构，发布指导案例或者实施细则，为责任划分提供规范的引导。例如，欧盟的“法律技术协作委员会”定期发布针对数字化技术的法律建议，为智能合约及人工智能的责任分配提供权威指导。除此之外，区块链的大规模部署还需要能够识别电子签名和电子文档并厘清区块链交易的法律地位的框架^[21]，例如，系统考量智能合约的定义内容、有效性标准、交易范畴、责任归属和权利救助等要点，亦或是出台司法解释来填补法律的空白，对智能合约进行法律释义时，需借助《电子商务法》《电子签名法》等法律条款全面分析^[22]。

总体而言，保险金信托正处于数字化变革的阶段，需实现法律与监管的协同创新，逐步构建动态法律体系。

（五）保障弱势群体的平等参与权

为应对技术排他性导致的伦理争议，需要采取措施保障弱势群体的平等参与权。

信托公司应提供“传统与数字化”双重服务，即同时兼顾线下传统服务与线上数字服务，确保老年人或其他不熟悉技术的用户能够平等享有服务。比如，若在某些服务中采用智能合约技术，可将纸质文本作为额外的签约形式，在合同签署和履行的时候给予人工协助和指导，调和技术逻辑和伦理价值的潜在矛盾。

有研究表明，心理动机是驱动老年群体数字融入的重要因素之一^[23]，在信托产品推广时，保险机构可以嵌入区块链和智能合约的技术普及内容，以简单易懂形式说明技术关键，能有效增强用户交互感受，降低因技术理解偏差产生的法律冲突，实施全面技术普及培训，增进用户对现代科技工具的熟悉度，有助于推动数字化建设进程。

伴随保险金信托数字化应用的逐步拓展，现存法律规制的短板和技术迭代带来的风险，推动构建起跨领域协同创新范式，本文借助系统分析方法，探究保险金信托主体责任的划分和法律配置问题，揭示智能合约与AI在提升信托效率上存在双面特性，还面临隐私泄露、AI有偏见以及多方推卸责任等情况，这体现传统信托模式正面临数字化的冲击，也凸显未来转型需要解决的核心难题。

未来的保险金信托领域，在透明、动态且长久稳定的法律准则构建基础上，联合各方推动数字技术合规落地，其对传承需求的契合度大幅提升，将为全球金融体系创新增添新活力。这一领域的研究与实践，既需兼顾法律规定又要融入技术元素，离不开稳定的专业跨学科协作，在效率提升与合法权益保障之间实现平衡。

注释：

[1] McKinsey & Company. Artificial intelligence in health insurance[EB/OL]. [2023]. https://www.mckinsey.com.

[2] 林诗意,张磊,刘德胜.基于区块链智能合约的应用研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(09):2570-2581.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0004.

[3] Northern Trust Corporation, Northern trust marks a breakthrough in securities servicing by deploying legal clauses as smart contracts on blockchain [EB/0L].(2019)[2020-10-05 ]. https ://www. business-wire.comnews/home/

20190415005220/en/Northern-Trust-Marks-Breakthrough-Securities-Servicing-Deploying. html.

[4] MarketsandMarkets. Revolutionizing Risk: The Influence of Generative AI on the Insurance Industry[EB/OL]. [2023-07-05]. https://www.marketsandmarkets.

com/industry-news/The-Influence-Of-Generative-AI-On-The-Insurance-Industry.

[5] McKinsey & Company. How top tech trends will transform insurance[EB/OL]. [2023]. https://www.mckinsey.com.

[6] Plante E. $30 Million Seized: How the Cryptocurrency Community Is Making It Difficult for North Korean Hackers To Profit[EB/OL]. Chainalysis, 2022-09-08. https://www.chainalysis.com/blog/axie-infinity-ronin-bridge-dprk-hack-seizure/.

[7] Church Z. Blockchain, explained[EB/OL]. 2017-05-25. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/blockchain-explained.

[8] 联合国教科文组织. 人工智能伦理问题建议书[M]. 2022: 26.

[9] 王安舒,孔令学,李宜霏.数字金融算法黑箱的法律风险检视与应对[J/OL].金融发展研究,1-8[2024-11-29].https://doi.org/10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.11.

007.

[[1]0] Chadwick, D., & Chapman, P. (2021). 'Blockchain and the Law: The Challenge of Smart Contracts'. Journal of Digital Law, 15(2), 48-65.

[[1]1] 沈愷、童潇潇、于典、王凌奕. 生成式AI在中国：2万亿美元的经济价值[EB/OL].2023-09-13. https://www.mckinsey.com.cn/

[[1]2] haina. AI x 保险图谱：第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样？[EB/OL].2025-05-29. https://zhuanlan.zhihu.com/

[[1]3] Kuner, Christopher, et al. 'The GDPR and Blockchain: A Perfect Storm?' 2021.

[[1]4] Visser M. A long journey. Implications of the revised Product Liability Directive for insurers[EB/OL]. https://reports.insuranceeurope.eu/annual-report-2023-2024/s/14/product-liability.

[[1]5] United States Government Accountability Office. TECHNOLOGY ASSESSMENT. Blockchain. Emerging Technology Offers Benefits for Some Applications but Faces Challenges[R].

[[1]6] 张议亓. WTO框架下技术中立原则在数字贸易治理中的适用[EB/OL]. 2023-08-11. https://www.fx361.cc/page/2023/0811/22324596.shtml.

[17] Harvard Law Review. (2020). 'Smart Contracts and Legal Accountability: The Black Box Issue'. Harvard Law Review, 133(3), 779-798.

[18] Hilton B, the 80,000 Hours team. Preventing an AI-related catastrophe. AI might bring huge benefits—if we avoid the risks[EB/OL]. 2024-07. https://80000hours.org/problem-profiles/artificial-intelligence/.

[19] Department for Transport. Future of Transport Regulatory Review: Regulatory Sandboxes Government Response[R]. 2023-12: 7.

[20] Financial Conduct Authority. Regulatory sandbox[R]. 2015-11: 5.

[21] Cambridge University Press. Big Data and Global Trade Law[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2023: 143-144.

[22] 陈荣玲. 智能合约的法律风险及规制研究[J]. 法学, 2023, 11(6): 6500-6506. https://doi.org/10.12677/OJLS.2023.116933

[23] 张蒙,刘春艳,唐君仪,等.数字阅读对老年人数字融入的影响机制研究[J/OL].数字图书馆论坛,1-11[2024-11-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5359.G2.

20241128.1017.002.html.

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撰稿 | 吴家俊

编辑 | 谢佳蓉

审核 | 曾艳媚