原告王某系全國業內資深、知名的人力資源管理者，個人名下投資入股企業達18家，均主要從事人力資源管理行業。原告投資的某人力資源公司在業內具有較高的影響力，自成立以來多次中標全國各地政府機構、各大企業的人力資源項目。但自2020年初至今，該公司投標多個同類招投標項目卻均未中標，總標的合計約8000余萬元。

原告經多方打探，最終得知其未中標原因系在被告網站上，該公司被公示為有關聯高風險：公司股東、實際控制人及最終受益人的原告系“因民間借貸糾紛案由被起訴”“失信被執行人-高風險”、有“終本案件-警示”等，造成公司資信有瑕疵。由于原告從未有過任何被訴訟及被執行案件，其通過被告公司網站上展示的裁判文書查詢該“失信被執行人”，發現該“失信被執行人”與原告同名，但出生的月、日并不相同，身份證號碼也不相同，故原告于2021年將被告訴至北京互聯網法院，要求被告停止侵害、賠禮道歉并賠償原告相關損失。

北京互聯網法院經審查后認為，“失信被執行人”系一種失信懲戒，被告經營的軟件中將原告錯誤標記為“失信被執行人”，勢必直接影響原告作為信息主體的商譽和社會評價，故涉案行為侵害了原告的名譽權。被告作為大數據企業征信平臺經營者，對將原告信息標識為“失信被執行人”的行為并未盡到與其能力、義務相匹配的注意義務，被告的錯誤關聯行為造成對原告名譽權的損害，依法應承擔相應民事責任。最終，北京互聯網法院判決被告發布致歉聲明，向原告公開致歉、消除影響、恢復名譽，支付精神損害撫慰金并賠償公證費、律師費等相應費用。

該案列入最高人民法院2021年11月發布的《人民法院服務和保障長三角一體化發展司法報告》典型案件。

本案中，被告主張其平臺展示的信息錯誤并非被告主觀原因造成，而系大數據匹配錯誤，屬于算法自動決策“黑箱效應”，由此也引發了一個值得思考的問題：通過多樣化途徑（如本案中被告利用分布式爬蟲技術）搜集、采集公共數據后，企業征信機構在利用大數據有關運算機制過程中，出現的技術錯誤能否排除侵權的主觀過錯？

在本次案件中，法院從機構資質、錯誤信息重要程度及行業發展現狀等方面進行了綜合考慮，筆者認為，在未有法律法規明確界定的情況下，對于企業征信機構合規合理使用大數據技術，加工處理公共數據的業務開展方面多有借鑒參考意義：

一、從機構資質而言：作為有資質的企業征信機構，被告作為大數據企業征信平臺經營者，其相關注意義務是評價主觀過錯的考量因素。被告運用算法進行大數據利用，出現了原告同名同姓主體的身份識別、匹配這類較為明顯的錯誤，可以說明被告未盡到與其能力、義務相匹配的注意義務，存在主觀過錯；

二、從錯誤信息重要程度而言：被告從公開渠道抓取原告的各類信息進行加工，形成本案中對個人權益產生重大影響的“失信被執行人”標識，企業征信機構應當對此類重要信息的處理負有更高的審慎注意義務。對于涉及企業清算、破產、個人失信被執行等重大負面信用信息，信用信息共享平臺應當建立差別化的技術處理原則，提高數據推送質量，避免因不當的信息推送、標記行為對信息主體帶來重大負面影響。如若企業征信機構無法說明相關軟件處理數據中的具體算法和該算法的合理性，則不足以證明企業征信機構在處理公開數據中不存在過錯，應當承擔舉證不能的不利后果。因此，本案中法院認為，被告對將原告信息標識為“失信被執行人”的行為未盡到審慎注意義務。

三、從行業發展現狀而言：考慮到數字經濟下的征信行業仍處于發展起步階段，應當以鼓勵數據共享流通、兼顧各方利益為原則，并正視海量數據處理的技術困境，合理確定注意義務，司法實務中有觀點認為不宜為互聯網征信機構賦予過高的注意義務，對于普通的信息偏差，應當允許其通過事后救濟的方式進行修正。然而，技術尚未成熟不能代表未能及時發現信息的偏差，被告應通過改進技術等方式，建立修正匹配錯誤機制、完善匹配因素，并建立便捷的報錯——修正反饋機制，協助當事人進行重大信息修改。

最終，法院綜合考慮被告的身份、所附加的注意義務與修復機制的完善程度綜合認定被告存在過錯，應當承擔相應民事責任。

參考本案中北京互聯網法院之觀點，企業征信機構在進步與發展的過程中，不能僅僅以技術算法漏洞為由逃避其應當盡到的合理注意義務。企業征信機構在使用、處理公共數據的過程中，仍應當秉持審慎注意態度，盡到與其能力、義務相匹配的注意義務，若因其在數據處理過程中未盡到注意義務給相應主體造成損失的，則認為其具有主觀過錯，在符合民法典有關侵權責任其他規定的情形下，需要承擔相應法律責任。

現下自媒體時代信息傳播方式多樣化，傳播速度也同樣快捷高效，與本案被告相類似的企業征信平臺，由于其使用人數多、傳播范圍廣，在各行各業乃至政府機關、事業單位的項目審批、采購投標、政府政策補貼等活動中逐漸起到必要性資質證明的作用，因而在平臺上的錯誤標注將產生更大的影響。在數字經濟時代，征信行業開展數字化轉型與變革也迎來新的契機，進一步提升采集數據的信息技術能力，迭代優化大數據技術運算能力，更快更優質地分層整合信息，成為了各個征信企業保證征信業務時效性和準確性的核心競爭力，與此同時，企業征信機構在提升大數據運算技術能力的過程中，也應當綜合考慮其相應的注意義務，將其嵌入算法之中，從而避免造成類似本案的個體損失，進而承擔法律責任。