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雷达卡
随着人工智能技术的迅猛进步，“AI+金融”正逐步成为推动银行业数字化转型的核心动力。越来越多的金融机构开始尝试将大模型应用于客户服务、风险控制以及智能投研等多个业务场景。然而，在技术应用加速的同时，国家对金融领域中AI模型的监管也日益严格——算法备案与大模型登记/备案已成为银行上线AI服务不可或缺的关键环节。
一、银行大模型的应用定位：智能化升级的新引擎
什么是银行大模型？
银行领域的大模型并非普通的通用聊天工具，而是基于大量金融数据（如客户行为记录、交易流水、监管文件、财务报表等）训练而成的专业化人工智能系统。它具备理解专业术语、生成合规文本、辅助决策分析的能力，是支撑银行实现智能化运营的重要基础设施。
主要应用场景包括：
- 智能客服：提供7×24小时不间断服务，响应账户查询、贷款申请、理财咨询等常见问题，显著提升服务效率。
- 合规审查：自动识别员工对外沟通中的违规用语或敏感信息，有效降低合规风险。
- 信贷风控：结合用户历史信用和交易数据，辅助进行信用评估，提高审批准确率。
- 内部知识管理：帮助客户经理快速查找产品说明、监管政策、会议纪要等内部资料，提升工作效率。
- 报告生成：自动生成客户资产分析报告、市场动态简报及监管报送材料，减少人工撰写负担。
特别提醒：若大模型仅限于内部员工使用，且不涉及与外部客户的交互，则可能属于备案豁免范围；但一旦面向公众提供服务或参与用户决策引导，就必须完成相应的合规流程。
二、政策环境与监管体系：明确合规边界
国家高度重视生成式AI在金融行业的规范发展，已陆续出台多项法规为银行部署大模型划定“安全红线”，主要包括：
- 《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》
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》
- 《个人信息保护法》
- 《数据安全法》
核心监管要求如下：
- 所有面向公众提供的AI服务，必须完成算法备案；
- 若模型具有“舆论属性”或“社会动员能力”（例如可输出投资建议、影响用户判断），还需额外完成大模型登记或大模型备案；
- 涉及客户个人身份信息、账户交易等敏感数据的，必须通过数据安全与隐私保护合规审查。
值得注意的是，当前大模型备案采用“备案登记制”而非行政审批制，体现了监管层“鼓励创新、守住底线”的治理思路。但由于金融行业本身风险较高，监管部门对此类应用保持高度审慎态度。
三、2025年银行大模型合规进展概览
截至2025年11月，全国范围内银行类大模型在各类合规路径上的落地情况如下：
- 算法备案：6项
- 大模型登记：7项
- 大模型备案：0项（尚无银行成功通过）
原因分析：国家金融监督管理总局对银行所用大模型的风险评估标准极为严苛，目前大模型备案申请处于暂停状态，意味着银行无法以自有大模型名义直接申报完整备案。
但这并不等于没有可行路径。实际上，算法备案和大模型登记仍是当前阶段切实可行的合规通道。
典型案例：某大型国有银行“智能对话助手”
| 备案类型 | 算法备案（生成合成类） |
| 应用场景 | 根据用户输入内容，自动生成资讯解读、活动说明、操作指引等文本信息 |
| 备案编号 | 网信算备XXXXXXX号 |
该案例表明：合理设计应用场景，有助于显著降低合规门槛，使项目更易通过审核。
四、实操路径解析：如何推进合规落地？
路径一：算法备案（适用于自研或定制化AI功能模块）
适用情形：银行自主研发的文本生成、语音合成、智能推荐等功能模块。
操作流程（全程线上办理）：
- 主体注册：登录“互联网信息服务算法备案系统”，完成企业资质认证；
- 算法填报：选择“生成合成类”类别，填写模型原理、训练数据来源、实际应用场景等信息；
- 提交材料：
- 《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》（重点材料，需涵盖金融特有风险点）
- 《拟公示内容》
- 审核与公示：网信部门通常在30个工作日内完成审查，通过后须在官网或App显著位置展示备案编号。
关键提示：《算法安全自评估报告》是审核重点，应详细阐述数据来源合法性、内容过滤机制、应急响应预案等内容。
路径二：大模型登记（适用于调用第三方已备案模型）
适用情形：银行通过API接口调用如通义千问、文心一言等已取得国家备案的大模型，并将其集成至对外服务场景（如智能客服）。
操作要点：
- 向所在省级网信办提交登记申请；
- 提供与第三方大模型服务商之间的调用协议；
- 注明所调用模型的原始备案编号；
- 清晰说明本机构在内容审核、用户反馈处理、风险应对等方面的主体责任。
优势分析：此路径流程简化、周期短、成本低，已成为当前银行实现合规上线的主流选择。
结语：窗口期≠停滞期，合规准备正当其时
尽管银行大模型的直接备案通道暂时关闭，但监管释放的信号非常明确：不是禁止发展，而是要求更加安全、规范地推进。
当前正是银行夯实AI合规基础的最佳时机，建议从以下方面着手：
- 全面梳理现有AI应用场景，识别合规需求；
- 提前准备《算法安全自评估报告》等关键材料；
- 优化模型输出透明度，例如引入RAG技术，标注信息来源；
- 联合专业服务机构，提升备案材料质量与申报效率。
当政策窗口重新开启之时，准备充分的银行将率先抢占AI金融发展的战略高地。
京公网安备 11010802022788号
