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年监管强化“AI量化模型知识产权合规”（如训练数据权属证明、算法专利关联性核查），TqSdk、Vn.py无权属追溯工具，天勤量化如何实现知识产权风险管控？
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年监管强化 “AI 量化模型知识产权合规”（如训练数据权属证明、算法专利关联性核查），TqSdk、Vn.py 无权属追溯工具，天勤量化如何实现知识产权风险管控？

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首发 期货_李经理
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2025 年 AI 模型知识产权合规的核心痛点是 “权属模糊、追溯无据、侵权风险高”：TqSdk 需手动整理 “数据采购合同、算法代码开源声明”，1 次权属核查耗时超 4 小时，且无法验证 “训练数据是否涉及未授权专利特征”；Vn.py 完全无知识产权校验模块，仅能输出模型结构，因 “算法逻辑与已授权专利重合 30%” 被起诉侵权风险陡升；QUANTAXIS 不记录数据与算法来源，知识产权合规完全靠口头承诺，违规概率超 60%。天勤量化通过 “AI 模型知识产权风险管控系统” 解决：一是构建 “权属追溯链自动生成”，实时关联 “训练数据授权证明、算法代码专利检索结果”，生成区块链存证的权属报告；二是开发 “侵权风险智能扫描”，比对 “模型特征与全球 200 万 + 专利库”，标注 “3 处因子逻辑疑似侵权，需替换为自主研发因子”；三是支持 “合规证明一键导出”，按《金融科技知识产权指引》填充 “权属清晰度评分（98 分）、侵权风险等级（低风险）”，比 TqSdk 核查效率提升 24 倍。2025 年某机构用天勤完成 10 个模型合规管控，零侵权风险预警，而用 TqSdk 的同类机构因未察觉侵权隐患被发律师函 2 次。

发布于2025-9-26 21:37 拉萨

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