文章核心观点 - 证监会正积极引导并推动人工智能在资本市场的应用，旨在使其成为驱动行业高质量发展的重要变革性力量 同时，行业在数据、算力、监管和风险防控等方面仍面临挑战 为此，监管方提出了构建规范、健康资本市场人工智能生态体系的工作思路，将从行业生态、机构生态和严守监管要求三方面协同发力 [1][2] 人工智能在资本市场的应用现状 - 回顾2025年，资本市场人工智能应用呈现良好发展态势 行业应用呈现“证券行业引领、基金期货跟进、头部机构示范”的特征 [1] - 人工智能应用已覆盖投资研究、融资服务、投资者服务、内控管理、信息科技及监督管理等核心领域 [1] 当前面临的挑战 - **应用层面**：数据标准不统一、高质量数据源不足与大模型“幻觉”问题突出 算力供给与成本压力制约了AI技术的规模化、深度化应用 [2] - **监管层面**：适配人工智能技术特性的差异化监管规则尚未成熟 监管的精准性、前瞻性有待提升 制度供给仍需加强 [2] - **风险层面**：网络安全、数据安全等传统风险隐患不容忽视 “数据投毒”等新型风险点逐步显现 对行业风险防控能力提出更高要求 [2] 构建行业生态的规划 - 探索建立差异化分类监管框架，依据人工智能应用的影响和潜在风险实施分级分类监管 [3] - 积极推进“人工智能+资本市场”专项试点，尽快形成可复制推广的实践案例 [3] - 布局人工智能中试基地，搭建创新应用验证平台，促进算力、数据、模型等资源集约共享 [3] - 推动资本市场智能计算基础设施与法律法规、行情、信息披露等重点领域高质量数据集建设 [3] - 加强资源要素支持，研究完善激励措施，强化人才队伍建设，鼓励产学研用协同创新 [3] 构建机构生态的要求 - 健全治理架构和战略规划，统筹业务、科技、合规、风控等条线，确保人工智能应用与机构自身发展相匹配 [3] - 严格遵守国家人工智能伦理准则与社会公序良俗，确保应用与法律法规、监管规定、伦理规范保持一致 [3] - 加强信息披露和投资者保护，清晰标识人工智能生成内容，保障投资者知情权与选择权，强化个人信息保护 [3] - 强化数据治理，使用权威可信的数据来源，完善全流程数据管理规范，提升数据质量 [3] - 完善风险评估与应急处置机制，对中高风险业务场景进行持续监测，提升风险处置能力 [3] 对机构遵守监管要求的具体指引 - 确保内容合规，建立内容围栏与输出核查机制 高风险应用场景需通过人工核验与小模型校验 [4] - 防范数据安全风险，加强数据安全管理，防范违规采集、数据滥用、信息泄露、违规跨境流动、“数据投毒”等风险 [4] - 强化网络安全管理，提升系统防御能力，保障人工智能相关信息技术系统安全稳定运行 [4] - 增强模型管理能力，建立覆盖安全、合规、服务能力等维度的模型评价体系，提升模型选型和日常管理能力 [4] - 规避人工智能固有的局限性，在关键业务和环节建立“人类监督+模型辅助”的协同机制，防范风险外溢和传导 [4]

12月28日，中国证监会科技监管司副司长刘铁斌在参加中国财富管理50人论坛2025年会时表示，面 向"十五五"，构建规范、健康的资本市场人工智能生态体系的基本工作思路是：坚持促进创新与规范监 管并重，尊重技术演进规律，从行业生态、机构生态和严守监管要求三方面协同发力，努力构建"合规 有序、创新赋能、风险可控"的发展新格局。 首先，构建促进人工智能健康发展的行业生态。一是探索建立差异化分类监管框架，依据人工智能 应用的影响和潜在风险，实施分级分类监管。二是积极推进"人工智能+资本市场"专项试点，尽快形成 可复制推广的实践案例。三是布局人工智能中试基地，搭建创新应用验证平台，促进算力、数据、模型 等资源集约共享。四是推动资本市场智能计算基础设施与法律法规、行情、信息披露等重点领域高质量 数据集建设。五是加强资源要素支持，研究完善激励措施，强化人才队伍建设，鼓励产学研用协同创 新。 其次，构建规范应用人工智能的机构生态。一是健全治理架构和战略规划，统筹业务、科技、合 规、风控等各个条线，确保人工智能应用与机构自身发展相匹配。二是严格遵守国家人工智能伦理准则 与社会公序良俗，确保人工智能应用始终与法律法规、监管规定、 ...