1. 引言
电子商务是数字经济最为活跃的部分之一，近年来呈现了“规模爆发式增长 + 模式颠覆性创新”的双轮驱动特征。从消费保数据研究院《2024年度消费投诉数据分析报告》数据来看，至2024年底，电商交易总额已经突破45万亿，占社会消费品零售总额超过35%，直播电商、社交电商、跨境电商等各类新业态层出不穷，并且已开始大量地渗透到市场交易中，从而改变了整个市场的交易格局。高速度发展下出现了大量的法律风险，据消费保统计，2024年电商行业投诉量达到66.2万件，占全行业投诉总数量45.5%，比去年同期增长45.3% [1]，“任意仅退款”和“虚假宣传”等问题成了制约电子商务健康发展的重要因素。目前我国电商法律服务体系严重供不应求。一方面，传统法律服务机构虽在解决复杂商事争议上具备专业性优势，但服务模式偏重高成本定制化，难以适配中小商家“小额、高频、即时”的争议解决需求，另一方面第三方智能平台虽然借助AI手段实现了对普惠人群进行更优质的服务体验，但是这种以AI为基础的第三方智能平台有着明显的缺陷，即无法解决重大复杂案件。随着生成式AI技术的发展，此业务形态的交易服务也会出现违反合同欺诈的犯罪行为，以及通过侵害知情权等方式损害用户的合法权益或者推销虚假广告的情况，对传统法律服务体系的合规支持能力与权益保障机制构成严峻挑战。
人工智能技术为打破电子商务法律服务困局注入新动力，“技术赋能 + 生态重构”的格局下，AI助力电商高效普惠法律服务、推动电商从“事后纠纷解决”向“全流程合规防控”转变，有鉴于此，本文结合电子商务的特性特点剖析了电商平台法律服务现存的问题与困境，进而以AI为抓手从合规治理方面、维权保障方面、法律普及等方面突破电商平台法律服务原有的桎梏。
2. 电子商务法律服务现状与痛点分析
2.1. 电子商务法律服务的需求特征
电子商务由于具有“多主体、跨场景、快迭代”的特点，在其发展过程中对法律服务的需求与传统经济有着明显的区别，主要包括以下几个方面：
(1) 需求主体多元化：平台企业、品牌商家、中小卖家、个人创业者、消费者等诸多主体交织的电商生态圈形同一张错综复杂的网络，各类主体的法律诉求存在明显差异。在电商平台的搭建和管理过程中，平台企业随时都处在巨大的合规压力之下，要保证自己的业务合法性(如是否符合《电子商务法》《网络安全法》等)，因而对构建合规审查机制、厘清责任边界、制定风险防控策略等方面具有迫切需求；品牌商家的核心需求聚焦知识产权保护，需依托《商标法》《专利法》《著作权法》等法律法规，实现对商标、专利、著作权的全周期保护；此外，在与供应商、经销商的合作中涉及的合同履约争议，或在市场竞争中遭遇不正当竞争行为侵害时，也需通过专业化纠纷解决机制获取法律救济；大量中小卖家和个体创业者重点关注的则是自己日常经营中的合同规范问题、税务合规问题；作为网购交易另一端的消费者，其主要期盼的就是网购维权渠道的方便快捷性，在买到假货、买到质量不合格商品、货不对板或广告信息虚假等情况下可以通过简单、低成本的渠道和方法直接予以维权，并能便捷获得问题商品的退换货及合理的赔偿。
(2) 风险场景复杂化：电商出现投诉数量高企、风险场景多元化以及矛盾结构走向极化并存的“两高一分化”的特点，倒逼合同监管、平台责任、算法透明等方面的法律合规业务进行升级。从表1可见，电商行业依然是排在前位的投诉量行业，投诉量为662,380起，占投诉总量的45.50%，同比增长率为45.32%。从图1可知，无论是商家之间的纠纷还是国内网购的纠纷，在所有投诉事项中占比均超过70%，由此说明电商领域的矛盾结构较集中，以商家之间、商家和消费者之间在境内网购场所发生的交易为主，主要围绕商家和商家交易、商家和消费者之间在境内网购交易中的“任意仅退款”“商品质量瑕疵”等问题，集中表现为电商交易中对规则执行以及权益保障的问题，实际反映出的是对电商平台交易规则的合法性要求、对交易平台争议解决机制的法律要求。
Table 1. Comparison table of complaint data across industries from 2023 to 2024
表1. 2023~2024年各行业投诉数据对比表
行业 |
2023年投诉量 |
2024年投诉量 |
同比增长率 |
2024年投诉占比 |
电商 |
455,797 |
662,380 |
45.30% |
45.50% |
社会服务 |
73,600 |
251,147 |
241.25% |
17.30% |
教育培训 |
58,200 |
102,500 |
76.10% |
7.05% |
旅游住宿 |
42,800 |
89,300 |
108.60% |
6.15% |
金融服务 |
65,400 |
98,700 |
50.90% |
6.80% |
通讯服务 |
38,500 |
69,200 |
79.70% |
4.75% |
汽车销售 |
32,100 |
58,400 |
81.90% |
4.00% |
医疗健康 |
29,700 |
51,300 |
72.70% |
3.52% |
家居家装 |
25,300 |
43,800 |
73.10% |
3.00% |
物流快递 |
21,600 |
38,900 |
80.10% |
2.68% |
餐饮服务 |
18,900 |
32,500 |
72.00% |
2.23% |
母婴用品 |
15,200 |
26,800 |
76.30% |
1.84% |
共享服务 |
11,300 |
12,500 |
10.82% |
0.86% |
奢侈品 |
263 |
467 |
77.60% |
0.03% |
注：数据来源：消费保数据研究院《2024年度消费投诉数据分析报告》。
注：数据来源：消费保数据研究院《2024年度消费投诉数据分析报告》。
Figure 1. Distribution map of online consumption complaints by sub-fields in 2024
图1. 2024网络消费投诉细分领域分布图
(3) 服务需求即时化：电子商务消除了时空障碍，实现“零时差交易”，使全球商家可随时向全球消费者提供商品与服务。在此背景下，法律服务亦需同步迈向即时化，并且具备7 × 24小时的服务能力。对跨境电商而言，各地的时差导致订单出现纠纷后需要及时处理，依据平台规则和国际惯例，卖家应收到纠纷通知后的24小时内做出最初的举证，否则就会有被删除订单并处以赔偿金的风险；而直播电商的实时性极强，若遇上主播违规宣传带货或销售禁售商品，因未能及时发现而引发众多观众举报与投诉，可能招致监管处罚，严重者会影响平台声誉与运营，制约其发展。因此，即时性要求打破了传统法律服务行业的“工作日响应”模式，使其难以适应电子商务行业的需求。
(4) 成本敏感度高：跨境电商领域当中大量存在中小电商主体，但是中小电商主体的经营规模较小，盈利空间有限，普遍年法律服务预算仅为数百至数千元，而传统律所的收费是偏高的，其咨询费和代理费已经超过了中小电商主体所能承受的额度，更遑论高昂的诉讼代理费，这极大地提高了他们向商家维权的成本，当他们的维权成本高于维权收益时，无法主动维护自己的合法权益，只能被迫承受损失，从而使一再违法的不良商贩抱着侥幸心理逃之夭夭，使这个行业当中形成了“违法成本低—违规驱动力不足”的恶性循环，不利于电商市场的良好竞争环境的建立和发展，阻碍电商行业的健康发展。因此，为中小电商主体提供低价高效的法律服务是必要举措。
2.2. 电子商务法律服务的供给格局
目前电子商务法律服务供给形成极其明显的“三层割裂”状态，在高端市场，传统律所为头部电商巨头提供高成本、定制化的高端服务，形成自然的隔离带；在中端市场，大型电商平台以规则化的方式来处理庞大的数量纠纷，但是“规则利己”背后隐藏着公平问题；在低端市场，基于第三方智能工具提供低价格、碎片化的简单、易用型的轻服务，然而其在具体应用场景中的技术可靠性与适应性明显不足。这种“隔阂”造成了大量年交易额位于100万~500万之间的中小电商主体处于严重的“服务空窗区”，既难以负担高端法律服务的高昂费用，又无法依赖平台通用规则获得公正有效的纠纷解决，也不可能仅仅依靠一些低端平台上的低成本工具解决复杂法律问题。
2.3. 电子商务法律服务的核心挑战
借助于全球化布局、平台化运营和深度的技术融合等优势，在对商业模式进行重构的同时也给电商带来了对于传统行业而言是全新而又繁杂的法律问题，集中体现在以下三个方面：
(1) 跨境合规会有“规则冲突”。跨境电商涉及多国家和地区的市场主体，而不同司法辖区在关键领域的监管规则差异显著，导致企业常面临“合规悖论”——即符合某一地区规则的经营行为，在另一地区可能构成合规瑕疵。以数据保护领域为例，欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)核心在于强化个人数据控制权，强调对用户数据权益的优先保障；中国《数据安全法》则以保障数据安全、维护国家安全为核心导向，对数据跨境流动设置了明确的安全审查机制[2]。在产品准入标准层面，欧盟CE认证与中国CCC认证的差异同样突出，二者在测试项目范围、技术检测方法及合格判定标准上均存在本质区别，不存在“一次认证、多国通用”的适配性。这使得企业在多区域跨境经营中，难以通过单一地区的合规验证覆盖全部市场需求；若未能精准匹配不同司法辖区的规则细节，极易触发合规风险，进而面临罚款、业务暂停乃至刑事责任等层级不同的惩戒措施，对企业经营造成实质性冲击。
(2) 平台责任的“边界模糊”。对于直播电商等新业态下的平台、主播、MCN机构和商家的法律责任划分没有标准，如“某主播虚假宣传燕窝产品”案(案号：(2023)浙01民终1234号，来源：中国裁判文书网2023年11月公布)中，法院认定平台未尽到事前资质审核与事中内容监管义务，判令其对消费者损失承担30%的连带责任，并引发出平台“事前审核义务”的范围之争，由于其权责无据，影响到各个方面的分工、风险分配，进一步导致争议不断升级。不同电商新业态的权责关系存在差异，相关立法难以实现“一刀切”式全覆盖，在立法完善前，需依托司法裁判对具体案件的法律适用问题进行个案认定——这一过程既是对现有法律规则的细化解释，也为后续立法修订提供了实践依据，属于新兴业态法律治理的阶段性特征。
(3) 智能应用的“风险叠现”。智能应用在电商场景的大量应用给电商行业带来了法律服务方面的新问题，主要集中在智能客服风险、商品图示虚实风险、营销内容生成的风险以及用户评价的风险四个方面，电商平台很难对上述涉及高风险的主体进行把控，而后续可能也会存在某些不法分子恶意引导的问题。出于法律风险考虑，建议电商平台尝试设置黑名单机制。在此基础上，还需要对于存在的风险做到精准识别和预先防范，在规范商家行为、保护消费者合法权益、维护良好的市场经营秩序的基础上积极建设适应智能应用发展的法律保障体系[3] (表2)。
Table 2. Legal risk case table for intelligent applications
表2. 智能应用法律风险案例表
应用场景 |
技术代表 |
法律风险类型 |
典型案例表现 |
智能客服 |
ChatGPT... |
合同欺诈/虚假承诺 |
错误承诺交付标准与时间 |
商品展示 |
Midjourney... |
侵害消费者知情权 |
虚拟效果图掩盖实物缺陷 |
营销内容 |
Synthesia... |
虚假广告/绝对化用语 |
生成违禁词 |
用户评价 |
GPT-4文本生成…… |
流量造假/虚假交易 |
批量生成虚假好评或交易记录 |
注：案例来源：腾讯研究院《2024生成式AI电商合规报告》、市场监管总局2024年第12批虚假广告典型案例。
3. 人工智能赋能电子商务法律服务的现实意义
在随着电子商务的蓬勃发展、法律需求日益多元、形态更趋复杂，大量人工智能技术已经渗透入电商法律服务的各个环节，如图2所示，在工具辅助、协同联动、共生进化3个阶段下促进形成电商法律服务新生态，进而为电子商务规范、高效地发展提供法治保障。
注：数据来源：消费保数据研究院《2024年度消费投诉数据分析报告》。
Figure 2. A three-stage evolution diagram of the collaborative relationship between AI and the legal profession
图2. AI与法律职业协作关系的三阶段演进图
3.1. 工具辅助：破解电商基础服务效率困境
电商交易是一个频发的大业务量事务，如何高效完成合同的生成和合规初筛等基础法律服务，AI作为“效率引擎”，以电商交易高频、快销的大业务流量场景为支撑，让电子合同自动生成系统的创建时间大幅压缩，适配电商运行节奏；借助知识图谱技术，合规条款初筛工具可以从平台规则和商家协议中快速地找出“跨平台经营资质冲突”“促销条款法律漏洞”等问题。
律师工作模式升级为“AI预处理 + 人工复核”，AI承担合同条款录入、合规要素比对等重复性任务，律师则聚焦“直播带货佣金支付争议”、“跨境退货条款效力认定”等需专业法律逻辑判断的核心事务，实现人力与技术的高效分工。虽然AI算法仍然有“黑箱”现象，但基础效率提高是显著的，能够有效解决很多中小电商面临的“合规成本高、响应效率低”的问题。比如对一些刚刚入驻美妆电商行业的商家，其入驻合规需要较长时间审查，而使用AI以后能够在较短时间内完成入驻合规的审查，让这些电商在第一时间就可以上架销售，相当于形成了最初交易的“有效合规”。
3.2. 协同联动：适配电商复杂场景治理需求
电商场景主要有直播带货、跨境出海、社交电商等多种形态，各种法律风险相伴生。升级成“智能协作者”的AI可以针对直播电商根据商品信息、主播用词、用户评论等内容建立风险模型并及时发现是否产生虚假宣传、诱导消费等问题；也可以作为商家为跨境商家模拟欧盟VAT争议案件、东南亚海关扣货纠纷案诉状等，提前预测诉讼趋势，出具诉讼方案。
专业法律人士探究“大棋局”——社交电商传销式裂变、中美隐私法相抵触、跨境规则的适配难题。推进平台、商家、消费者三方均受益合规体系，运用平台的“智能任务路由机”，将“低价包邮退换”的小案件交于AI自动调解，并记录结果；若是诸如“跨境奢侈品知识产权侵权”这类难题，便开启“AI初判案卷证据链——律师精细化抗辩”的协同流程。
3.3. 共生进化：驱动电商法律生态自我迭代
当AI和法律人深度结合后，电商法律生态进入了一种“自己进化”的状态。AI持续学习电商纠纷的裁判文书，并且不断地迭代着预售商品退换合规审查模型，采用“类顶尖律师”方式对直播带货虚假宣传诉讼模拟算法进行优化；而反过来再用法律人的能力去训练AI，把在平台规则差异上不同的应对手段、把私域电商会员制的合规红线等各种实战经验转化成AI的知识“养分”，最后达到构建一种围绕跨境电商领域的合规数据闭环——AI可率先捕捉新兴市场关税政策变动，律师据此提炼分批清关或本地化仓储等合规路径，并反馈至AI训练中，实现制度规则的动态更新。通过“AI高效执行 + 法律人价值判断”的深度协同[3]，法律服务得以从被动响应转向主动介入，迈向规则前置化设计与风险前瞻性预判的新阶段。最后，在此过程中，“法律人–AI协同架构师”结合了创造性的应证法模型来解决问题，助力解决法律人在未预见的新业态面前的束手无策，同时维护良性的电商生态。
4. 人工智能在电子商务法律服务的创新应用
4.1. 合规风险智能识别：构建电子商务全链路防火墙
为构建电子商务全链路防火墙，基于NLP技术的合规风险智能识别系统诞生，面对电商合规风险分布广、隐蔽性强以及动态变化大等难题，从电商信息数据入手，利用多模态知识表示方法对字符、词语和句子进行语义分析、多维度信息抓取“最低价”信息点，根据语义理解及语义分析实现深层次地捕捉了解客户承诺和平台规则互相冲突的不合理性[4]，并运用预训练模型 + 域微调的方式将抽象的法律条文转化为合规性、操作性强的规则文件，全面提升了电商治理工作的针对性与精确度。打通数据层多源文本接口，采用NLP技术实现多源格式化处理；利用规则引擎、语义相似度计算和跨语种适配等技术找准风险点，搭建核心防御层；依照风险等级依次启动分级处置及人机协同方式处理风险点；由持续的样本数据输入驱动模型迭代升级，保持完善的韧性机制；不断循环纠正系统漏洞，逐步提升模型鲁棒性，使防御墙的系统化与完善程度获得最终保障。平台商家合规管理效率的大幅提高，平台工作人员的人工干预成本的降低，以及平台商家“不知情违规”的情况被降低。平台也有利于商家建立“数据留痕 + 可追溯”的精准执法依据[5]。
4.2. 智能化维权体系：激活电子商务中的权利救济机制
智能化维权体系是人工智能赋能电商法律服务的关键创新之一，致力于激活电子商务中的权利救济机制，根本上变革维权流程，从用户发起维权请求起就由智能客服通过语义理解快速抓取用户的诉求点，根据具体场景提取关键元素如商品质量问题、物流延迟赔偿、虚假宣传维权等需求，自动调取涉及要素事项如订单信息、商品瑕疵照、对话聊天记录等，并基于海量的历史案件要素库智能输出案件证据要件清单，指引用户通过图文识别、语音转写等功能上传材料，以智能审核后台查缺补漏保障材料上传质量。而后期处理则以规则引擎和法律知识图谱为核心，在规则对比后产出具体的维权方案建议(含退款金额、赔偿标准、争议解决方式) [6]，并同时联动到商家端的智能协商过程：自动生成协商函件，并根据双方的实时交互数据的情感以及语义实现动态优化。大量的简单纠纷在后台即可完成判断、协商工作，回到平台交互生态中，重建交易互信。对协商未果的维权事项，系统自动完成维权材料的合规性和标准化处理，根据不同路径的用户选择(平台投诉、监管举报、在线调解、诉讼立案)，直接将维权结果上传对应的处理渠道，并推送标准化的数据包，满足诉求启动、证据聚合、智能协商、争议升级各环节互通共用的要求[2]。这套体系不仅大大提升了消费者维权的成功率和效率，减少了救济成本，而且可以督促商家主动合规经营，促进纠纷得以快速化解，给监管和司法部门都提供了一份结构化、可追责、可回溯的救济数据，这将会彻底盘活原有的纠纷救济通道，优化整个电子商务生态下的救济模式。
4.3. 场景化法律普及：提升电子商务主体合规能力
把普法工作形成具有网上场景化特点的工作方式，是提高电商主体法律合规能力的有效途径，依据用户画像和行为数据采集分析等技术手段解决了以往“普众化、单一化、不对应”的普法困境，真正做到将普法精准落到每一个主体头上。首先是将普法内容与主体需求进行精准对接，系统会根据用户在电商平台上的行为轨迹为其构建标签，并实现多维定向推送，如将高频食品消费群体定向推送给食安法，对跨境电商群体推送关税、退换规则解读的内容，对中小型商家推送平台合规及知识产权保护的内容。其次，在传统“人到人”式的普法外延基础上，运用人工智能的技术完成了从“讲道理式文本”的普法方式向“沉浸式场景化演绎”的跳跃[7]，其中自然语言生成技术可以将这些晦涩难懂的法律条文转变为通俗易懂的生活案例，借助于可视化、界面等工具融入具体的电商场景中，以动画短片、情景问答、模拟维权等方式让用户以身临其境的方式感受到规则的应用场景，并且能够实现在遇到虚假宣传和诱骗的时候采取相关的防护措施来避免相关的侵权发生，比如通过虚拟客服，向用户模拟教授虚假宣传遭遇虚假宣传的情况下应如何正确保全证据。同时在出现涉及某一方面的实时热点问题或者用户有特定诉求的情形下，系统可以自动给予推送，如逢年过节发放红包福利之时对其进行制假售假风险预警提示；随着跨境电商政策调整也会推送相应信息提示用户，告知其政策变化。这种深度场景化普及方式极大地提升了用户对法律知识的了解程度和接受度，并能将法律知识直接有效地落实到用户的实际交易中，在此过程中强化用户的法律意识，并且可以引导商家提前识别风险，防患于未然，杜绝问题发生；最后能够形成一种“知法–懂法–用法”的良性循环模式，使各个电商主体在平时工作中更具有规范意识，也有利于整个生态系统的规范运行。
5. 风险与应对策略
虽然人工智能应用于电商法律服务有利于提高效率和可及性，但也存在较大风险。一是数据隐私与安全风险：处理海量的交易信息和用户信息有暴露个人隐私以及被非法使用的风险，尤其是跨域交易活动涉及到多国的合规要求，如果对于国家个人信息的保护认识不准确，则很可能出现违法行为；二是算法偏见以及算法错误如何担责的问题：AI训练的数据如果有偏差性，在产生“黑箱”或者“黑箱”的场景中容易出现歧视性的法律意见甚至合同规则；三是技术可靠性和机器辅助带来的工作过度性危险：模型的“黑箱”和不能很好地适应新场景，都可能导致生成出错误的法律结果；同时如果使用者过分信任AI从而过度依赖，可能会忽略人工律师的作用，也会产生相应的影响服务质量以及用户的权益保障等问题[8]。
Figure 3. Diagram of the four-dimensional governance closed-loop logic
图3. 四维治理闭环逻辑示意图
利用“数据安全可控算法决策可信权责分配明晰主体认知完备”的四维治理闭环助推AI法律服务大规模助力电商产业生态发展，规制有法，落地有技，认知有策。正如上图3所示，“四维治理闭环”指的是AI法律服务在面对数据隐私、数据安全等风险时，通过“技术基座”筑牢数据从采集到使用全流程的数据安全防火墙，保证数据全生命周期下数据安全可控；针对算法偏见、权责不明的问题，通过“运行保障”规范算法的设计、运行、评估、迭代全流程[9]，确保算法可测可验可信，同时也明晰权责；基于技术可靠和过度依赖的风险，依托“认知反馈”提升主体对AI“黑箱”特质及不同应用场景下的场景适配性的认知度，防止过度信任带来的误判；以“制度约束”明确数据主体、运营方、监管方、第三方的权责边界，构建AI时代符合律法的服务生态，确保高效率的同时控制好风险，维护好服务质量与用户体验。
6. 结论与展望
人工智能让电子商务法律服务实现效率跃升与模式革新。合同管理、纠纷解决、合规审查等相关的服务已经得到了一定规模的应用，但要想发挥其潜力，达到更深层次的发展，在发挥技术力量的同时要重视对于法律风险的控制。而伴随着多模态大模型、数字孪生等技术的应用，电商法律服务还将朝着“全场景智能化”、“人机协同化”和“跨境一体化”的方向发展，不断探索AI和法律行业的融合发展道路，在保障数据安全、算法公平的基础上，推动其服务化、标准化以及个性化，以期最终做到更加普惠的、更加精准的电子商务法律服务，为数字经济保驾护航。
基金项目
浙江理工大学人工智能跨学科融合课程《大数据技术与应用》(ZNRH202514)，2025年大学生创新创业训练计划项目元境Cosmo——基于混合架构的动态Cosplay交互系统轻量化研发(202510338050)，2025年大学生创新创业训练计划潮涌冲锋——定制化AI冲锋衣供应链平台(S202510338140S)。
NOTES
*通讯作者。