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随着人工智能技术在金融领域的广泛应用，越来越多的券商开始推动“AI+投研”“AI+客服”“AI+风控”等智能化服务落地。作为这些应用的核心支撑，
券商领域大模型正逐步成为行业竞争的关键抓手。然而，在技术快速发展的背后，国家对金融类AI模型的监管也日益趋严——特别是
算法备案与大模型备案已成为券商上线AI功能前必须完成的合规步骤。
一、什么是券商领域大模型？智能金融的核心驱动力
券商领域的大模型并非普通的技术工具，而是正在重构金融服务模式的底层引擎。这类模型通常基于大量金融数据进行训练，具备理解与生成专业金融内容的能力，广泛应用于智能投顾、研报撰写、风险评估等多个核心业务环节。
主要应用场景包括：
- 智能投顾助手：为用户提供关于股票、基金、理财等方面的问答服务，并可输出个性化建议（需注明“不构成投资建议”）。
- 研报自动生成：根据上市公司财报等数据，自动提炼关键信息并生成初步分析报告或摘要。
- 合规与风控审核：实时检测员工对外沟通中的违规表述或敏感词汇，提升内部合规水平。
- 客户服务机器人：实现7×24小时在线响应，处理开户流程、交易咨询、账户管理等问题，显著降低人力成本。
- 内部知识管理系统：帮助研究员高效检索历史研报、监管文件和会议纪要，提升工作效率。
值得注意的是，仅用于内部使用、面向特定专业人士且不涉及公众利益的应用场景，可能属于大模型备案的豁免范围。但一旦服务对象扩展至普通投资者或公众用户，相关合规要求将大幅提高。
二、政策背景与监管框架解析
近年来，国家陆续出台多项法规，为AI在金融行业的应用划定明确边界。核心依据包括《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》，以及专门针对生成式AI发布的
《生成式人工智能服务管理暂行办法》。
关键监管要求如下：
- 所有面向公众提供服务的AI系统，均须完成算法备案；
- 若模型具有舆论引导能力或社会动员属性，则还需申请大模型备案/登记；
- 涉及投资者个人信息、交易记录等敏感数据的，必须符合《个人信息保护法》《数据安全法》的相关规定。
目前我国对大模型采取的是备案登记制而非前置审批制，体现出监管层在鼓励技术创新的同时兼顾风险防控的态度。这一机制已助力多个大模型成功通过备案并向公众开放服务。
但由于金融行业的高风险特性，监管部门对其AI模型的审查尤为严格。当前阶段，因风险评估标准尚未完全明确，
券商领域新增大模型备案申请实际上处于暂停状态。
尽管如此，这并不意味着企业只能被动等待。相反，这段窗口期是完善技术架构、梳理合规材料的宝贵时机。提前准备充分的企业，将在未来备案通道重启时占据先机。
三、截至2025年的备案进展与典型案例分析
截至2025年11月，全国范围内券商类大模型的合规建设已取得阶段性成果，整体仍处于稳步推进阶段：共完成
37项算法备案、8个大模型登记，以及2个正式的大模型备案（分别为同花顺和东方财富），均已通过网信办审核。
案例解读：中信建投“Alpha实验工坊”
| 备案名称 | 中信建投证券Alpha实验工坊内容生成算法 |
| 备案主体 | 中信建投证券股份有限公司 |
| 应用场景 | 文本生成 |
| 备案编号 | 网信算备110105143899401250013号 |
该案例属于典型的算法备案类型（归类为生成合成类），表明其在透明度、可追溯性方面达到了监管要求，并已在指定平台公开基本原理。
大模型备案与登记的区别说明：
- 大模型备案：指生成式AI服务上线前需通过国家网信办的安全测试及实质性审查，流程严格，如同花顺和东方财富所获许可即属此类。
- 大模型登记：适用于直接调用已备案大模型能力（例如通过API接口）并对外提供服务的情形，属于简化程序。目前券商领域的8例登记均为该类型，被视为在强监管环境下的
合规捷径。
当前券商类大模型的新备案虽暂时冻结，但这也反映了金融监管一贯坚持的审慎原则。企业现阶段的重点应聚焦于夯实自身合规基础，为后续政策放开做好全面准备。
四、实操路径指南：如何推进算法备案与大模型登记
虽然券商专属大模型的备案通道暂未开放，但通过开展算法备案，或对调用第三方大模型的服务进行“大模型登记”，仍是当前可行的合规路径。下图清晰展示了两条路径的操作流程，便于企业定位自身发展阶段。
1. 算法备案流程（线上操作）
算法备案为国家网信办强制性要求，全流程在线完成，标准化程度较高。
- 注册与主体备案：登录“互联网信息服务算法备案系统”，填写企业基本信息并通过主体资格审核。
- 算法信息填报：选择适用的算法类型。对于文本生成、报告撰写等功能，应选择“生成合成（深度合成）”类别。需详细填写算法属性、运行机制、应用场景及关联产品路径。
- 提交材料与审核：需准备以下四项核心文件：
- 《算法备案承诺书》
- 《落实算法安全主体责任基本情况》
- 《算法安全自评估报告》
- 《拟公示内容》
- 公示要求：审核通过后，须在对外服务的网站或APP显著位置展示备案编号，并提供可访问的公示链接，接受社会监督。网信部门通常在30个工作日内完成审核。
2. 大模型登记流程
适用于基于已有备案大模型构建应用的场景，属于轻量级合规路径。企业可通过接入如通义千问、文心一言等已备案模型，结合自身业务开发服务界面，再依规完成登记手续。
此方式既能满足监管要求，又能快速实现AI功能落地，尤其适合尚不具备独立训练大模型能力的券商机构采用。
对于金融券商而言，大模型算法的合规备案已不再是可选项，而是必须完成的任务。在当前监管政策处于暂停期的背景下，企业应抓住窗口期，积极筹备相关材料，夯实内部合规基础，将监管要求全面融入产品设计与开发流程中。一旦政策重启，具备充分准备的企业将能够快速响应，抢占智能化转型的先机。
若券商直接调用已通过备案的第三方大模型（如通义千问、文心一言等）API，并将其服务面向公众，则需进行“大模型登记”。
该流程相较完整备案更为简化，重点在于向省级网信办证明所调用的大模型本身具备合规性。申报时需提供与第三方模型的服务调用协议，以及被调用模型的原始备案编号等相关证明材料。这一路径为企业提供了高效合规的选择，尤其适用于自身不具备独立备案条件或时间紧迫的情形。
合规关键：材料准备的核心要点
《算法安全自评估报告》是监管部门审查的核心文件，内容详实、审核严格。报告需涵盖数据来源的合法性依据、模型整体架构、风险识别与防范机制、算法运行流程图等关键信息。特别需要针对金融应用场景中的潜在风险——例如市场误判、信息误导、投资建议偏差等——开展专项评估与说明。
《落实算法安全主体责任基本情况》则要求企业系统性地阐述在算法安全管理方面的制度建设情况，包括组织保障、责任分工、应急响应机制等。该部分内容撰写难度较高，专业性强，需体现企业在治理层面的实质性投入。
此外，还需建立完善的内容安全防控体系，提交详细的关键词拦截清单，并说明对非法、违规及敏感信息的过滤机制。尤其是在涉及金融资讯发布、投资建议生成等高风险场景下，内容审核机制的有效性将成为审核关注重点。
优化策略：提升效率与降低成本
材料复用是降低重复工作量的有效方式。在同时推进算法备案与大模型登记的过程中，部分安全评估内容（如数据合规性说明、基础管理制度等）可实现共用，但需根据具体模型的技术特征补充针对性分析，确保材料的适配性与完整性。
借助专业服务机构的力量，可显著压缩备案周期，提高申报材料的质量与通过率。鉴于整个流程政策性强、细节繁多，由熟悉监管口径的第三方团队协助，能有效规避因理解偏差导致的退回或延误。
技术层面的优化同样重要。采用“检索增强生成”（RAG）等先进技术，在模型输出结果中附加知识来源标注，有助于增强算法的透明度与可解释性，从而提升监管信任度，增加备案成功率。
综上，面对日益严格的算法监管环境，券商机构应以主动姿态应对合规挑战，通过统筹规划、资源整合与技术升级，构建可持续发展的智能服务体系。
京公网安备 11010802022788号
