AI金融合规与监管 - 金融AI合规的本质是在监管刚性要求与技术可行性之间寻找动态平衡点 [1] - AI算法备案的核心是穿透算法黑箱，实现可审计、可干预的透明决策，企业需以"主动合规"重构技术伦理 [3] - 金融行业必须在合规框架内开展业务，不容许出错，公司通过应用端到端大模型、固化流程、结合小模型等方式规避合规困境 [8] 企业合规实践案例 - 星火智云系统采集监管文本、图片、视频及销售流程意见，将其转化为AI学习的底层知识库，通过"基础必修课"规划将正向准则植入AI训练流程 [3] - 星火智云自2019年起大规模应用AI技术于信息流投放、客户运营、售后环节，构建包含数字人、短视频混剪等技术的完整内容生产线 [3][4] - 中诚信信用分析将数据拆分为内部数据和敏感数据两类，但后续拆分是否符合监管要求仍需各方交流 [11][13] 细分领域合规策略 - 不同金融细分领域（智能投顾、信用评估、保险定价）的风险特征与影响范围存在显著差异，备案策略需在统一框架下实现精准适配 [9] - 监管对模型专业性的要求不仅涉及技术专业度，更需关注业务效果的专业性，从简单可控场景逐步深入更易被接受 [9] - "用魔法打败魔法"策略：通过AI接口优化外呼形式减少客户骚扰并提升效率，规避传统外呼的监管痛点 [9] 数据安全与算法挑战 - AI学习过程中收集的数据来自多方，隐私性和密集性存在差异且缺乏明确监管规定，数据保密程度及合规利用成为难题 [11] - 流量平台与保险企业存在"算法对抗"，双方通过数据和算法能力争夺目标用户，数据安全问题突出 [13] - 企业需在算法中明确数据使用边界，验证数据流的安全性、合规性及算法可控性以实现监管认可 [13]