截至2026年7月末，易观千帆统计显示：已有32家券商完成算法与模型备案，备案项目超过50个，十余家头部券商完成多模型备案。上证报、经济参考报随后跟进的行业综述里，关键词已经从「试点」换成「Skill」「智能体」「公域平台」。

数字好看，并不等于问题消失。备案回答的是「模型与算法有没有进入机构治理清单」；真正难的是下一句：当 Skill 被第三方智能体调用、回答触达客户时，责任落在谁身上，复核和留痕能不能接得住。

一、备案之后，行业在抢什么

近期密集动作大致落在两条线：

对内：能力封装。投研、资讯、选股筛查、研报检索等能力，被拆成可调用的 Skill 模块。国泰海通研究所 NovaStation、中信建投「蜻蜓 Skill 广场」、多家券商的投研/财富 Skills，本质都是把原来散落在系统里的专业能力标准化，让 Agent 能按步骤调用。

对外：入口外溢。Skills 不再只活在自家 App。灵犀 Skills 入驻腾讯 Skill Hub、华为小艺等市场；9月7日千问开放平台金融专区上线，兴业证券、国泰海通、东吴证券、中金财富等券商智能体首批入驻；广发证券亦作为首家合作券商接入腾讯 WorkBuddy 生态——用户不必先下载券商 App，也能在通用对话入口里调用专业服务。

竞争叙事很清晰：谁先把能力封装好、谁先嵌进主流智能体生态，谁就更接近「规模化触达」。但对持牌机构来说，触达半径扩大的同时，表述边界和责任边界也被一并拉长了。

二、责任链真正卡住的四节

1. 输出算不算机构的正式表述

生成式模型会幻觉，也会「迭代漂移」——同样问题，不同时点答案可能不一致。上海证券报9月关于 AI 投顾合规的讨论里，多位学者和律师的共识很硬：黑箱不是避风港；对外发布、影响决策、构成投资建议或商业宣传的内容，必须经人工复核；没有可核查的复核痕迹，AI 辅助就容易异化成业务外包，持牌制度的价值会落空。

换句话说：模型输出默认要按「机构嘴」来管，而不是按「工具提示」来甩锅。

2. 「讲解」和「建议」在对话里极易糊掉

《证券基金投资咨询业务管理办法》仍在征求意见阶段，但导向已经清楚：实质开展自动化投资咨询，就不能以「工具」之名规避监管。业内也在讨论「观点集中生成、机器负责传递讲解、责任归于机构」的框架。

难点在交互现场。客户在对话框里追问「能不能买」「什么时候调仓」，数字分身的「讲解」很容易滑进「建议」。边界一旦模糊，受损追责仍会回溯到持牌主体——公域平台入口并不能自动切断这条责任链。

3. 公域调用把「谁对客户负责」拉成多方

Skill 上架第三方智能体后，链路至少多了几方：券商（能力提供方）、平台（入口与分发）、底层模型（若外采）、客户。账号体系、适当性、风险揭示、日志归属，往往不在同一套系统里。

这时要事先写清三件事：谁定义可回答范围；谁做对客前闸门；出事时日志如何拼接成完整证据链。写不清，备案只证明「模型进过册」，证明不了「这一次对客说得清」。

4. 留痕不是归档文件夹，是可审计生命周期

荐股软件类证券投资咨询业务，监管要求对营销、客服全过程留痕，档案保存年限有明确口径。落到 AI 智能体，至少要能回答：哪次调用、用了哪个模型/Skill 版本、输入输出是什么、谁复核、是否放行。

国泰君安国际公开披露的 Archer 投顾系统，把路径写得很直白：AI 定位助手，投资报告与建议须经持牌客户经理 100% 人工审核后方可触达客户，并做全链路不可篡改审计。这不是「最佳公关句」，而是责任链能落地的最低形态之一：人在环上，且环上每一步都能回溯。

三、备案是门槛，责任链才是产品设计

把上面四节合在一起，行业其实已经从「能不能用大模型」走到「能不能把大模型嵌进持牌义务」：

因此，评价一家券商「AI 智能体做得怎样」，不宜只看备案数量或 Skill 上架清单，更要看：对外输出是否默认经人核；关键节点是否强制留痕；公域场景是否仍按投顾/咨询义务设计，而不是按流量产品设计。

写在后面

32家完成备案，说明赛道已经从概念验证进入规模化验证。Skill 和智能体把专业能力送进了日常对话入口，这是效率红利；同时把「谁说的、谁审的、谁负责」问题推到了台前。

下一阶段的分水岭，大概不是谁多上几个 Agent，而是谁先把责任链做成可执行的系统能力：输入受控、输出可拦、复核可证、追责可定位。备案是入场券；责任链，才是能不能长期对客的说明书。