当前我国数据要素市场化配置进入落地攻坚阶段，数据知识产权登记作为确权、流通、权益保障的核心前置环节，正成为各垂直领域专业数据产品合规入市的标配。与此同时，证券行业投研数字化转型提速，传统研报生产高度依赖人工处理海量非结构化的政策文件、上市公司公告、行业动态、经营数据等资料，普遍存在效率低、标准化程度不足、人力成本高企等痛点，AI大模型在投研场景的应用也长期缺乏适配金融行业合规要求、专业研究逻辑的标准化指令体系。
2026年5月9日，文延昌旗下NotebookLM 券商级行业研报Prompt系统正式在上海市数据产品知识产权管理平台完成数据知识产权登记。作为上海推进国际数字之都建设、完善数据要素市场体系的核心基础设施，上海市数据产品知识产权管理平台主要承担数据产品的知识产权存证、登记、公示等公共职能，为登记主体提供官方权益证明，支撑后续数据产品的合规流通、交易与商业化应用，本次登记也标志着该Prompt系统的独创性价值获得官方认定。
本次登记的数据知识产权标的NotebookLM 券商级行业研报Prompt系统，并非原始数据的简单集合，而是一套经过深度建模与逻辑设计的AI指令数据集。该数据集旨在通过结构化指令对非结构化文本进行自动化清洗、重组与分析，将通用自然语言处理能力转化为适配证券行业的专业研究分析能力，实现从原始资料到高价值研报数据的自动化增值。
1. 数据层级结构
本系统数据集采用“模块化分层架构”，包含以下核心逻辑层：
任务定义层：包含行业名称、时间范围等变量参数，确立数据处理的边界；
规则约束层：包含行业研究原则、变量分析规则、时间维度分析规则，定义了数据处理的逻辑范式；
输出框架层：包含标准化的研报结构框架（从行业定义至未来趋势共7大模块）及数据呈现规则，规范了最终数据的输出形态。
2. 数据处理流程
数据通过“输入-加工-输出”的闭环流程运作：
输入端：接收用户上传的非结构化行业资料；
加工端：利用上述“规则约束层”数据，对输入资料进行语义识别、关键变量提取及逻辑重组；
输出端：生成符合券商标准的结构化行业研究报告，包含文本分析与量化数据。
3. 应用价值与落地场景
本数据集具有显著的独创性加工特征，可覆盖证券行业多类投研需求：对于券商卖方研究团队，可大幅缩短行业动态梳理、上市公司公告拆解、定期报告框架搭建的人工耗时，将分析师精力释放到行业逻辑研判、企业价值深度挖掘等高价值环节；对于买方机构，可支撑内部行业数据库搭建、持仓标的动态跟踪等研究需求；对于金融信息服务机构，可实现标准化行业资讯产品的批量自动化生产，降低内容生产边际成本。此外，经过适配调整后，该指令体系还可延伸应用于监管部门的行业运行监测、上市企业信披合规筛查等场景。
本次登记也为垂直领域专业数据产品的确权与商业化提供了参考样本。此前AI Prompt类产品的知识产权界定长期存在模糊地带，本次通过官方登记明确权益归属，既保护了研发团队的智力成果，也为后续该类产品的合规交易、授权使用扫清了权益障碍，对完善金融科技领域数据要素市场规则具有积极的探索意义。
登记内容：
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