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?

叩富问财 浏览:127 人 分享分享

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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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