10月26日，中国证监会公布《证券期货业基础大模型选型评估指引》（JR/T 0357—2026），作为金融行业推荐性标准，自公布之日起施行¹。

对于证券公司而言，模型选型之后，判断具体应用是否具备进入业务流程的条件成为关键。财富管理AI能生成产品介绍、解释推荐理由，并不意味着它已经能够准确识别客户、遵循业务规则，并在授权范围内完成任务。

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产品推荐的基础，是准确的客户与产品信息

客户经理询问“这位客户适合推荐什么产品”，AI很快给出推荐理由，却没有核验风险测评是否有效，也没有核对产品风险等级。在这样的场景中，回答流畅，并不意味着业务流程完整。

同一客户可能对应多个账户，不同系统中的客户标识、产品名称和风险等级口径也可能存在差异。评估应用时，需要检查系统能否准确关联客户、账户与产品，读取有效的客户风险承受能力评估结果，并调用相应的适当性校验功能。

《证券期货投资者适当性管理办法》第三条要求经营机构了解投资者情况、调查分析产品或服务信息，并基于风险承受能力、风险等级等因素提出明确的适当性匹配意见²。

因此，适当性校验涉及多项信息与业务要求，不能仅由一段推荐理由代替。对于关键业务判断，需要通过相应规则进行校验。

客户服务的边界，需要落实到系统处理机制

行情、公告等信息查询，与针对具体证券提出买卖建议，涉及不同的服务内容和业务边界。系统需要识别请求类型，核验信息来源、时效性及使用权限，并按适用规定和机构制度处理。涉及证券投资建议的，还需明确相关业务资格、人员执业要求及审核、留痕安排。

AI可以辅助信息整理和内容生成，但不能替代机构及专业人员应当承担的责任。识别到相关意图后，系统如何提示、拦截或转交专业人员，应根据机构内部制度和具体场景设定。

《证券基金经营机构信息技术管理办法》第十三、十四条要求，与业务复杂程度和风险状况相适应的风险管理系统或相关功能同步上线，并在开展相关业务前进行内部审查、验证相关事项及建立存档记录³。

这些要求需要体现在流程设计、功能设置和权限配置中，与AI应用一并评估。

AI给出结论后，系统能否依据业务记录，追溯所使用的数据、适用的规则版本及校验结果，是评估应用的重要方面。

本体通过定义客户、账户、产品、风险测评等对象及其关系，帮助统一业务语义，为数据连接、规则执行和过程追溯提供基础。

本体本身不等同于规则引擎、权限系统和审计平台。它需要与这些系统连接，支持AI查询适用信息、调用相应功能，并在触及业务边界时按规则处理。业务规则调整涉及系统配置或功能变更时，应按机构变更管理流程完成审核、测试与发布，并确保系统执行与适用规则一致。

金融稳定理事会（FSB）2026年10月发布的相关报告，将数据治理、可解释性与透明度等纳入AI应用实践，可作为国际治理参考⁴。

推进AI应用，可先选择业务价值可衡量、数据基础相对可用、合规上可接受的场景。评估效果时，除模型表现外，还应结合具体场景观察客户经理处理时长、客户触达及时性等业务指标。

同时，依据业务、合规和IT共同明确的评测标准，使用符合数据使用要求的业务案例开展测试，并结合运行表现与问题整改情况，判断是否具备扩展条件。

以财富管理场景为例，上线前需重点核验三个问题：

· 能否准确读取客户的风险测评信息？

· 面对具体证券投资建议，是否有明确的处理边界？

这也回到开头提到的《证券期货业基础大模型选型评估指引》：模型选型只是起点，具体应用能否进入业务流程，还要在真实场景中验证数据、规则、权限与追溯是否跑通。

基于这一判断，凡泰极客在服务证券公司时，从具体场景入手，协助梳理数据与规则、连接业务系统，并通过评测迭代验证应用效果。帮助证券公司把AI应用从“能回答”推进到“能进入业务流程”。