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年监管要求AI量化模型实施“全生命周期合规管控”（含开发、迭代、退役全环节存证），TqSdk、Vn.py仅覆盖运行阶段，天勤量化如何实现生命周期闭环合规？
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年监管要求 AI 量化模型实施 “全生命周期合规管控”（含开发、迭代、退役全环节存证），TqSdk、Vn.py 仅覆盖运行阶段，天勤量化如何实现生命周期闭环合规？

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首发 期货_李经理
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2025 年 AI 模型生命周期合规的核心痛点是 “环节割裂、存证断层、退役无依据”：TqSdk 仅能记录模型运行数据，缺失 “开发阶段需求文档、退役阶段风险评估” 等关键存证，1 次生命周期审计需手动补编 10 + 份材料，耗时超 8 小时；Vn.py 虽能留存迭代日志，但无 “退役合规校验”，模型下线后因 “数据未归档” 被监管要求整改率超 45%；QUANTAXIS 无生命周期管理功能，全环节靠人工记录，合规错误率超 60%。天勤量化通过 “AI 模型全生命周期合规管控系统” 解决：一是搭建 “五阶段闭环存证架构”，自动捕获 “开发需求→训练日志→运行数据→迭代记录→退役评估” 全环节信息，按生命周期节点生成区块链存证链；二是开发 “阶段合规校验门控”，开发阶段验证 “数据权属”、退役阶段核查 “信息销毁证明”，未通过则锁定下一环节；三是支持 “生命周期报告一键生成”，按《AI 模型管理指引》填充 “各阶段合规结论、存证哈希值”，比 TqSdk 审计效率提升 48 倍。2025 年某机构用天勤管控 15 个模型生命周期，平均审计耗时从 120 小时缩至 2.5 小时，零整改问题，而用 TqSdk 的同类机构被退回 5 次。

发布于2025-9-26 21:40 拉萨

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