{"id":93105,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/bank/yhgd/2026-09-29/detail-initnwnc2847830.d.html?vt=4&cid=76654&node_id=76654","url_hash":"a46308ca8d0cb22581e8a6a2e9343a234dd8ed7b","author":"","summary":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客 新浪财经","content":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客\n近日国家金融监督管理总局上海监管局（下称“上海金融监管局”）网站发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》（沪金发〔2026〕19号，下称《若干措施》）。这份9月18日印发给辖内各金融机构的文件，从加强数智赋能、夯实基础支撑、健全保障机制三大方面推出十六项举措，推动银行保险机构深入实施“人工智能+”行动，助力上海加快建设国际金融中心和全球金融科技中心。\n值得关注的是，上海将探索建立生成式人工智能大模型在金融领域应用的试点机制，积极争取上海纳入国家金融监督管理总局开展的地区试点，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用。\n场景扩容：从智能信贷到金融智能体\n《若干措施》鼓励金融机构全面深化AI场景应用，优化智能营销与全渠道服务，推进智能信贷、智能核赔等业务流程智能重塑，建设智能化风控体系，提升对舆情、非法集资、欺诈、洗钱等风险的前瞻性预警能力；支持在风险可控前提下，稳妥探索新一代智能终端和金融智能体建设，推动服务方式从“数字赋能”向“智能驱动”演进。\n算力与模型层面，支持金融机构采用“租购并举”模式构建混合云算力平台，租赁使用国家算力节点或行业基础设施；模型采购上采取“通用大模型兜底+行业大模型落地”策略，建立大模型与轻量模型相结合的分层协同架构。\n数据方面，鼓励整合多源数据构建高质量数据集，制定数据采集、清洗、标准化处理、标注等全流程管理规范，夯实数据资产基础。探索隐私计算与区块链技术，在隐私保护与安全合规的前提下，依法开展数据共享。建立“数据+模型”双闭环机制，系统性解决数据碎片化与模型保鲜难题。\n鼓励金融机构建设企业级人工智能平台，建设统一的人工智能开发、训练、部署环境，降低技术门槛，推动能力封装为标准化接口，供业务系统调用。同时实施微服务架构，解耦人工智能能力模块，实现独立开发、部署与升级。支持金融机构与政府、高校、金融科技企业共建联合实验室、创新中心，联合培育金融领域标杆性大模型产品，赋能做强上海主场。\n允许逐步开展直接面客的大模型应用\n目前，金融机构的大模型应用大多集中于办公、投研、运维等中后台场景，金融机构对直接面客的应用因“幻觉”、黑箱等风险而较为审慎。\n《若干措施》提出，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用，并与网信部门的生成式人工智能服务备案、应用登记机制相衔接。研究包容审慎、分类分级的人工智能弹性监管框架，探索建立人工智能应用的容错机制，对不同风险等级事件建立差异化容忍度，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。\n鼓励创新的同时，《若干措施》也划定合规底线：一是备案登记全覆盖。面向公众服务的生成式人工智能模型须按网信部门规定进行备案或登记，自研、微调、私有化部署、API调用等情形均在列。\n二是建立高风险应用场景准入控制机制，经本机构风险管理委员会批准后实施。金融机构面向公众服务或高风险场景应用、使用生成式人工智能技术的，场景上线前应向上海金融监管局报告。\n三是加强外包风险、模型风险管理。使用外部算力、模型服务、数据处理等服务须纳入信息科技外包风险管理体系，对外包合作机构实行名单制管理并设立有效的风险隔离“防火墙”，重要外包情形提前向监管报告；同时应建立模型风险管理体系，防范模型自身缺陷、数据质量、模型应用或管理不当等风险。\n从政策脉络看，此次文件既是对上海市政府去年印发的《关于支持上海国际金融中心建设行动方案》的落实，也是对《国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》的细化落实。","image_url":"https://n.sinaimg.cn/finance/crawl/787/w550h237/20260929/acec-c6d9ae9b7bbd24466f1ac80d3a2f51fd.jpg","lang":"zh","published_at":"2026-09-29T22:18:45+00:00","fetched_at":"2026-09-29T23:15:07+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客\n近日国家金融监督管理总局上海监管局（下称“上海金融监管局”）网站发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》（沪金发〔2026〕19号，下称《若干措施》）。这份9月18日印发给辖内各金融机构的文件，从加强数智赋能、夯实基础支撑、健全保障机制三大方面推出十六项举措，推动银行保险机构深入实施“人工智能+”行动，助力上海加快建设国际金融中心和全球金融科技中心。\n值得关注的是，上海将探索建立生成式人工智能大模型在金融领域应用的试点机制，积极争取上海纳入国家金融监督管理总局开展的地区试点，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用。\n场景扩容：从智能信贷到金融智能体\n《若干措施》鼓励金融机构全面深化AI场景应用，优化智能营销与全渠道服务，推进智能信贷、智能核赔等业务流程智能重塑，建设智能化风控体系，提升对舆情、非法集资、欺诈、洗钱等风险的前瞻性预警能力；支持在风险可控前提下，稳妥探索新一代智能终端和金融智能体建设，推动服务方式从“数字赋能”向“智能驱动”演进。\n算力与模型层面，支持金融机构采用“租购并举”模式构建混合云算力平台，租赁使用国家算力节点或行业基础设施；模型采购上采取“通用大模型兜底+行业大模型落地”策略，建立大模型与轻量模型相结合的分层协同架构。\n数据方面，鼓励整合多源数据构建高质量数据集，制定数据采集、清洗、标准化处理、标注等全流程管理规范，夯实数据资产基础。探索隐私计算与区块链技术，在隐私保护与安全合规的前提下，依法开展数据共享。建立“数据+模型”双闭环机制，系统性解决数据碎片化与模型保鲜难题。\n鼓励金融机构建设企业级人工智能平台，建设统一的人工智能开发、训练、部署环境，降低技术门槛，推动能力封装为标准化接口，供业务系统调用。同时实施微服务架构，解耦人工智能能力模块，实现独立开发、部署与升级。支持金融机构与政府、高校、金融科技企业共建联合实验室、创新中心，联合培育金融领域标杆性大模型产品，赋能做强上海主场。\n允许逐步开展直接面客的大模型应用\n目前，金融机构的大模型应用大多集中于办公、投研、运维等中后台场景，金融机构对直接面客的应用因“幻觉”、黑箱等风险而较为审慎。\n《若干措施》提出，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用，并与网信部门的生成式人工智能服务备案、应用登记机制相衔接。研究包容审慎、分类分级的人工智能弹性监管框架，探索建立人工智能应用的容错机制，对不同风险等级事件建立差异化容忍度，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。\n鼓励创新的同时，《若干措施》也划定合规底线：一是备案登记全覆盖。面向公众服务的生成式人工智能模型须按网信部门规定进行备案或登记，自研、微调、私有化部署、API调用等情形均在列。\n二是建立高风险应用场景准入控制机制，经本机构风险管理委员会批准后实施。金融机构面向公众服务或高风险场景应用、使用生成式人工智能技术的，场景上线前应向上海金融监管局报告。\n三是加强外包风险、模型风险管理。使用外部算力、模型服务、数据处理等服务须纳入信息科技外包风险管理体系，对外包合作机构实行名单制管理并设立有效的风险隔离“防火墙”，重要外包情形提前向监管报告；同时应建立模型风险管理体系，防范模型自身缺陷、数据质量、模型应用或管理不当等风险。\n从政策脉络看，此次文件既是对上海市政府去年印发的《关于支持上海国际金融中心建设行动方案》的落实，也是对《国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》的细化落实。","cluster_id":3509006,"extract_retries":0,"extract_error":null,"contract_version":"news_item.v1","format_contract_version":"news_item_formats.v1","dedup_url":"https://finance.sina.cn/bank/yhgd/2026-09-29/detail-initnwnc2847830.d.html?vt=4&cid=76654&node_id=76654","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High 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新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/bank/yhgd/2026-09-29/detail-initnwnc2847830.d.html?vt=4&cid=76654&node_id=76654","source":"新浪财经","author":null,"published_at":"2026-09-29T22:18:45+00:00","locale":"zh","topic":"ai","tags":[],"excerpt":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客\n近日国家金融监督管理总局上海监管局（下称“上海金融监管局”）网站发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》（沪金发〔2026〕19号，下称《若干措施》）。这份9月18日印发给辖内各金融机构的文件，从加强数智赋能、夯实基础支撑、健全保障机制三大方面推出十六项举措，推动银行保险机构深入实施“人工智能+”行动，助力上海加快建设国际金融中心和全球金融科技中心。\n值得关注的是，上海将探索建立生成式人工智能大模型在金融领域应用的试点机制，积极争取上海纳入国家金融监督管理总局开展的地区试点，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用。\n场景扩容：从智能信贷到金融智能体\n《若干措施》鼓励金融机构全面深化AI场景应用，优化智能营销与全渠道服务，推进智能信贷、智能核赔等业务流程智能重塑，建设智能化风控体系，提升对舆情、非法集资、欺诈、洗钱等风险的前瞻性预警能力；支持在风险可控前提下，稳妥探索新一代智能终端和金融智能体建设，推动服务方式从“数字赋能”向“智能驱动”演进。\n算力与模型层面，支持金融机构采用“租购并举”模式构建混合云算力平台，租赁使用国家算力节点或行业基础设施；模型采购上采取“通用大模型兜底+行业大模型落地”策略，建立大模型与轻量模型相结合的分层协同架构。\n数据方面，鼓励整合多源数据构建高质量数据集，制定数据采集、清洗、标准化处理、标注等全流程管理规范，夯实数据资产基础。探索隐私计算与区块链技术，在隐私保护与安全合规的前提下，依法开展数据共享。建立“数据+模型”双闭环机制，系统性解决数据碎片化与模型保鲜难题。\n鼓励金融机构建设企业级人工智能平台，建设统一的人工智能开发、训练、部署环境，降低技术门槛，推动能力封装为标准化接口，供业务系统调用。同时实施微服务架构，解耦人工智能能力模块，实现独立开发、部署与升级。支持金融机构与政府、高校、金融科技企业共建联合实验室、创新中心，联合培育金融领域标杆性大模型产品，赋能做强上海主场。\n允许逐步开展直接面客的大模型应用\n目前，金融机构的大模型应用大多集中于办公、投研、运维等中后台场景，金融机构对直接面客的应用因“幻觉”、黑箱等风险而较为审慎。\n《若干措施》提出，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用，并与网信部门的生成式人工智能服务备案、应用登记机制相衔接。研究包容审慎、分类分级的人工智能弹性监管框架，探索建立人工智能应用的容错机制，对不同风险等级事件建立差异化容忍度，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。\n鼓励创新的同时，《若干措施》也划定合规底线：一是备案登记全覆盖。面向公众服务的生成式人工智能模型须按网信部门规定进行备案或登记，自研、微调、私有化部署、API调用等情形均在列。\n二是建立高风险应用场景准入控制机制，经本机构风险管理委员会批准后实施。金融机构面向公众服务或高风险场景应用、使用生成式人工智能技术的，场景上线前应向上海金融监管局报告。\n三是加强外包风险、模型风险管理。使用外部算力、模型服务、数据处理等服务须纳入信息科技外包风险管理体系，对外包合作机构实行名单制管理并设立有效的风险隔离“防火墙”，重要外包情形提前向监管报告；同时应建立模型风险管理体系，防范模型自身缺陷、数据质量、模型应用或管理不当等风险。\n从政策脉络看，此次文件既是对上海市政府去年印发的《关于支持上海国际金融中心建设行动方案》的落实，也是对《国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》的细化落实。","full_text":"上海发布AI金融应用十六条措施，将试点大模型直接面客\n近日国家金融监督管理总局上海监管局（下称“上海金融监管局”）网站发布《推动上海银行业保险业人工智能应用的若干措施》（沪金发〔2026〕19号，下称《若干措施》）。这份9月18日印发给辖内各金融机构的文件，从加强数智赋能、夯实基础支撑、健全保障机制三大方面推出十六项举措，推动银行保险机构深入实施“人工智能+”行动，助力上海加快建设国际金融中心和全球金融科技中心。\n值得关注的是，上海将探索建立生成式人工智能大模型在金融领域应用的试点机制，积极争取上海纳入国家金融监督管理总局开展的地区试点，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用。\n场景扩容：从智能信贷到金融智能体\n《若干措施》鼓励金融机构全面深化AI场景应用，优化智能营销与全渠道服务，推进智能信贷、智能核赔等业务流程智能重塑，建设智能化风控体系，提升对舆情、非法集资、欺诈、洗钱等风险的前瞻性预警能力；支持在风险可控前提下，稳妥探索新一代智能终端和金融智能体建设，推动服务方式从“数字赋能”向“智能驱动”演进。\n算力与模型层面，支持金融机构采用“租购并举”模式构建混合云算力平台，租赁使用国家算力节点或行业基础设施；模型采购上采取“通用大模型兜底+行业大模型落地”策略，建立大模型与轻量模型相结合的分层协同架构。\n数据方面，鼓励整合多源数据构建高质量数据集，制定数据采集、清洗、标准化处理、标注等全流程管理规范，夯实数据资产基础。探索隐私计算与区块链技术，在隐私保护与安全合规的前提下，依法开展数据共享。建立“数据+模型”双闭环机制，系统性解决数据碎片化与模型保鲜难题。\n鼓励金融机构建设企业级人工智能平台，建设统一的人工智能开发、训练、部署环境，降低技术门槛，推动能力封装为标准化接口，供业务系统调用。同时实施微服务架构，解耦人工智能能力模块，实现独立开发、部署与升级。支持金融机构与政府、高校、金融科技企业共建联合实验室、创新中心，联合培育金融领域标杆性大模型产品，赋能做强上海主场。\n允许逐步开展直接面客的大模型应用\n目前，金融机构的大模型应用大多集中于办公、投研、运维等中后台场景，金融机构对直接面客的应用因“幻觉”、黑箱等风险而较为审慎。\n《若干措施》提出，允许金融机构在可控环境下逐步开展直接面客的大模型应用，并与网信部门的生成式人工智能服务备案、应用登记机制相衔接。研究包容审慎、分类分级的人工智能弹性监管框架，探索建立人工智能应用的容错机制，对不同风险等级事件建立差异化容忍度，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。\n鼓励创新的同时，《若干措施》也划定合规底线：一是备案登记全覆盖。面向公众服务的生成式人工智能模型须按网信部门规定进行备案或登记，自研、微调、私有化部署、API调用等情形均在列。\n二是建立高风险应用场景准入控制机制，经本机构风险管理委员会批准后实施。金融机构面向公众服务或高风险场景应用、使用生成式人工智能技术的，场景上线前应向上海金融监管局报告。\n三是加强外包风险、模型风险管理。使用外部算力、模型服务、数据处理等服务须纳入信息科技外包风险管理体系，对外包合作机构实行名单制管理并设立有效的风险隔离“防火墙”，重要外包情形提前向监管报告；同时应建立模型风险管理体系，防范模型自身缺陷、数据质量、模型应用或管理不当等风险。\n从政策脉络看，此次文件既是对上海市政府去年印发的《关于支持上海国际金融中心建设行动方案》的落实，也是对《国家金融监督管理总局关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》的细化落实。","reading_time_min":1,"extraction":{"state":"ok","confidence":0.9,"error":null,"explanation":"High 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