人工智能可信应用调研问卷（面向证券和基金公司）

调研目的：了解各机构在大模型、智能体及上层应用三个层面的产品形态、控制治理方法和安全机制，以丰富和完善“人工智能可信应用框架”，促进行业经验共享和标准建设。涉及的产品名称和技术方案可以脱敏，我们承诺仅用于框架研究和行业趋势分析。

关键词说明：可信应用指以可验证的方式满足利益相关方预期的应用，即可预期、可解释、可追溯、可管控的应用。模型层指机构使用或自研的基础大模型、垂类模型；智能体层指基于大模型构建的 Agent 系统（工具调用、编排调度、验证拦截等）；应用层指面向最终用户的业务场景应用（如智能客服、投研助手、风险挖掘等）。
一、机构基本情况
1.
机构名称（可脱敏）:*
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2.
机构类型:
A. 证券公司
B. 基金公司
C. 期货公司
D. 其他（请注明）:
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3.
贵机构大模型应用整体处于哪个阶段:
A. 探索调研阶段（尚未有正式落地应用）
B. 试点验证阶段（1-3 个场景在试点）
C. 规模推广阶段（多个场景已上线或正在推广）
D. 深度融合阶段（大模型已嵌入核心业务流程）
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4.
贵机构对企业级大模型可信应用的期待和理解是:
A. 每一层都 100% 不出问题，无论成本和代价
B. 应用结果可问责、可管控就能分级应用
C. 确认应用收益大于风险就是可信的
D. 人 + 智能体 + 过程管控的多层次协作可以逐层降低风险，最终实现企业级应用
E. 部分不可信不代表全局不可信
F. 组件不可信会逐层放大风险，导致全局不可信、风险敞口更大
二、模型层
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5.
贵机构目前使用的大模型来源（可多选）:【多选题】
A. 商业闭源模型（如 GPT 系列、Claude、文心一言等）
B. 开源模型（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek 等）
C. 行业垂类模型（如金融大模型）
D. 机构自研/定制模型
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6.
是否进行了领域微调或持续预训练（可多选）:【多选题】
A. 是，进行了金融领域持续预训练
B. 是，进行了业务场景微调（SFT）
C. 是，进行了对齐训练（RLHF/DPO 等）
D. 否，直接使用基座模型
E. 计划中，尚未实施
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7.
是否建立了模型评测体系
A. 是，有标准化评测集和定期评测机制
B. 是，但主要依赖业务场景测试
C. 否，主要依赖模型厂商提供的评测结果
D. 计划建设中
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8.
 是否对模型输出进行事实性校验（如知识库比对、搜索引擎验证等）
A. 是，所有场景都做
B. 是，仅高风险场景做（如投研报告、合规判断）
C. 否，未建立事实性校验机制
D. 计划建设中
三、智能体层
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9.
贵机构已建设或正在建设的智能体/Agent 系统类型（可多选）:【多选题】
A. 单 Agent 系统（一个 Agent 完成完整任务）
B. 多 Agent 协作系统（多个 Agent 分工协作）
C. 人机协同系统（Agent 草拟 + 人工审核确认）
D. Agent + 工具调用（Agent 调用 API、数据库、搜索等）
E. Agent + 工作流引擎（Agent 嵌入业务流程编排）
F. 尚未建设独立 Agent 系统，大模型以对话/生成方式使用
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10.
是否对 Agent 的工具调用进行了权限管控:
A. 是，有完整的工具权限管理和审批流程
B. 是，有基本的白名单/黑名单机制
C. 否，当前未做限制
D. 计划建设中
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11.
是否有 Agent 行为的确定性验证机制（即不依赖模型自觉、在模型之外运行的检查机制）:
A. 是，有完整的验证体系（如自动测试、规则引擎检查、输出审计等）
B. 是，有部分验证机制（如关键操作前的规则校验）
C. 否，当前主要依赖模型自身能力
D. 计划建设中
四、应用层
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12.
贵机构已落地或在建的大模型/AI 应用场景（可多选）:【多选题】
A. 对客服务类（智能客服/在线问答、智能投顾、智能营销、App 智能助手等）
B. 投研与投资类（投研报告生成、资讯摘要、财报分析、策略辅助等）
C. 风控与合规类（智能风控/反欺诈、合规审查、反洗钱、合规问答等）
D. 运营与内部管理类（AIOps、文档/合同处理、代码辅助、内部知识库、数字员工等）
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13.
对客场景中，大模型输出是否经过人工审核后才展示给客户:
A. 是，所有对客输出都经人工审核
B. 部分，仅高风险内容（如投资建议、合规判断）经人工审核
C. 否，部分场景大模型输出直接对客展示（有事后审计）
D. 否，大模型输出直接对客展示（无特殊审核）
E. 不适用（无对客场景）
*
14.
是否有合规管理手段（独立于模型运行的合规检查，输出必须通过才能对客展示）:
A. 是，有独立的合规审核系统
B. 是，合规审核嵌入业务流程但与模型分离
C. 否，当前合规审核依赖人工
D. 计划建设中
五、框架验证与行业共建
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15.
 对证券行业人工智能可信应用框架的建议或期望（选填）:
问卷星提供技术支持
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