一、六大高频难点

1. 算法类型“分不准”
   • 个性化推荐、排序精选、生成合成、调度决策等 5 大类各有模板；混合型需拆分备案，43% 初审驳回都因分类错误。
   • 建议：先用网信办系统“算法类型自测问卷”做预分类，再对应下载模板。

2. 《算法安全自评估报告》写不深
   • 官方审查要点 100+ 条，涵盖输入输出模态、训练数据来源、风险干预、用户权益救济等。
   • 常见失分：只贴流程图、缺少量化指标、未逐条回应要点。
   • 建议：采用“算法原理-应用场景-数据流向-干预机制”四维结构，每条要点用表格“监管问-企业答-佐证索引”闭环。

3. 数据来源合规链不完整
   • 必须提供“原始授权-清洗-标注-脱敏”全链路证明，缺失任何一环即被退件。
   • 建议：数据采购合同、开源协议、用户授权弹窗截图、第三方数据合规审计报告 4 件套一次性打包。

4. 技术文档“工程师语言”转译失败
   • 审核员多为法务/公共政策背景，术语堆砌、无图示、无场景化描述易导致补正率高达 65%。
   • 建议：用“1 张高层架构图 + 3 张典型场景时序图 + 1 张干预策略表”替代纯文字。

5. 动态备案更新机制未建立
   • 算法逻辑、训练数据、功能模块任一重大变更需在 30 日内重新备案。
   • 建议：在 CI/CD 流程中增设“合规 checkpoint”，版本发布前自动触发备案差异评估脚本。

6. 线下抽查准备不足
   • 部分省份对高风险场景（人脸识别、金融信贷、未成年推荐）会随机线下核查机房、日志、人工审核工位。
   • 建议：提前准备“3 份纸质台账 + 2 套测试账号 + 1 份应急演练视频”，现场 30 分钟内可完整展示。

二、四个典型雷区（踩中直接驳回）

三、一句话总结
算法备案的“卡点”从来不是技术，而是“让监管读懂并相信你的技术”。把“工程师视角”翻译成“监管语言”，并建立持续更新机制，一次通过并不难。