“AI+金融”背景下智能投顾监管问题研究

吴银恒

（华东政法大学 经济法学院，上海 200333）

随着人工智能技术飞速发展，AI已成为金融数字化转型的重要驱动力，智能投顾借助Chat GPT、AI数字人等技术迎来了新一轮的发展，对普惠金融和精准服务的实现起到了不可忽视的作用，但同时也给金融市场监管带来了不小的挑战。

2016年，我国国内创业公司、第三方理财平台、传统金融机构都开始推出智能投顾业务。同年，招商银行推出“摩羯智投”，成为首家推出智能投顾业务的银行。2017年，工商银行上线了智能投顾品牌“AI投”，提供“一键投资”“一键调仓”等智能化投资服务，实现个性化的资产配置。但由于对智能投顾如何监管的问题一直未能得到妥善解决，出于对金融安全和稳定的考虑，监管部门向多家基金公司下发《关于规范基金投资建议活动的通知》，要求基金投顾业务不得就提供基金投资建议与客户单独签订合同，不得就提供基金投资建议服务单独收取费用，不具有基金投资顾问业务资格的机构不得提供基金投资组合策略投资建议，不得提供基金组合中具体基金构成比例建议，不得展示基金组合的业绩，不得提供调仓建议。受上述监管举措影响，多家银行于2022年6月前后均停止了智能投顾相关服务。

在“AI+金融”的背景下，如何对智能投顾实施有效的科技监管以达到保障金融安全和科学促进金融创新的双重目的，成为智能投顾行业发展亟需解决的问题。监管机构尚未制定有关智能投顾的相关细则，已有的关于智能投顾监管方面的研究虽然讨论了现有的问题，但未深入分析监管原则，也未提出切实有效的解决方案。本文旨在通过对金融科技、智能投顾以及监管要素的梳理，以期为解决智能投顾监管问题提供参考。

在当前金融科技高速发展的背景下，以人工智能、云计算、大数据、区块链等为代表的先进技术与金融活动紧密交织，数据生产力进一步释放。一方面，通过整合和重组，这些技术形成了重要的价值资产；
另一方面，逐渐形成了以算法为核心的行为逻辑，影响信用模式的重构和企业属性的转变。智能投顾属于前沿技术和金融活动结合的典型产物。

（一）金融科技

金融科技是指将技术应用于金融市场和金融服务，以算法为核心提高金融市场运行效率的工具。金融科技一般由金融科技公司首先研发和运用，所提供的金融科技服务应用普及、覆盖面广，比如在线支付系统（支付宝、微信支付等）、网上借贷平台、智能投顾等。

金融科技是一种金融服务工具，从总体上看，金融科技已经成为金融市场的重要组成部分。从监管角度来说，金融科技大体上可分为三类：

一是颠覆性创新金融科技，对商业模式或基础技术具有颠覆性创新。这类金融科技，例如加密货币或其他区块链应用，开拓了一个不受监管的空白领域，带来一个难以解决的法律问题即如何在一个分散的系统中进行法律责任的分配，目前没有任何法律法规可以借鉴。

二是改进型金融科技，是对现有商业模式进行创新和改进的金融科技。这种类型的金融科技和目前的监管措施之间存在不匹配的情况，智能投顾的监管就属于此类，这时可能需要对现有监管框架重新进行调整和解释。

三是无监管问题的金融科技。这类金融科技是为现有的金融市场参与者提供补充服务的商业模式，例如，参与筛选在线申请贷款用户的金融技术。银行通过金融科技公司可以更便捷地提供服务，虽然金融科技公司和银行之间的这种合作可能会引起审慎监管下的外包限制问题，但并没有引入新的概念问题，因此无须调整现有监管框架。

（二）智能投顾

智能投顾尚无专业定义，但其通常被理解为是基于算法并在线提供给用户咨询建议的金融服务机构。这一过程被设计为在无需人为干预的情况下运行，因此智能投顾也被称为“金融自动咨询”或“数字化咨询”。实质上，智能投顾相当于投资者和市场之间的中介机构，通过影响投资者的决定，从而影响市场的发展，因此对中介服务机构的监管在金融市场监管中占据关键地位。

从分类角度看，一部分投资机构如投资顾问通过提供建议来影响投资者的投资决定；
而有一些投资机构，比如股票经纪人，仅代表投资者执行投资决定；
还有一部分机构则是接受投资者的存款，但不受投资者干扰，有权作出独立的投资决定，比如基金经理。这三类投资机构分别对应了三种不同类型的智能投顾：

第一类是能够代表用户独立管理金融工具的智能投顾软件，智能投顾相当于基金经理的角色，不需要用户的批准和决定可以自主作出投资决定。

第二类是类似财务顾问的智能投顾软件，根据用户的喜好提供建议，用户随后作出投资决定。如果与用户的合同关系是持续的，软件也将监测用户所购买的资产，并向用户提供投资优化组合及风险提示。这种形式下，用户回答一系列关于其预设的一些具体问题，包括投资者的风险状况、财务资源和承诺、投资目标、税务状况以及职业和退休计划，然后软件向用户推荐符合用户情况的投资选择。

第三类智能投顾可能根本不考虑或小范围内考虑用户的个人情况。由于在这种情况下没有提供特别定制的服务，其重点仅在于给购买或出售金融工具提供便捷。

实践中，根据以上三种类型智能投顾的不同组合可形成不同的商业模式。

（三）混合型智能投顾

混合型智能投顾模式通常由现有的银行或基金公司等运营，将智能投顾与其所提供的传统产品和服务相结合，而人工顾问可以在智能投顾提供咨询过程的任何阶段介入。在混合模式下，智能投顾提供主导服务，而人工财务顾问提供辅助服务。一般来说，智能投顾专注于分析和执行具体的投资决策，人工顾问负责战略和整体财务规划。

混合模式的挑战在于，如何界定混合模式咨询与传统人工咨询的不同，并确定是否需要不同的监管。不同混合模式的设计可能存在较大差异，应根据所提供具体服务的性质进行区分。一般而言，可分为两类：

一是具体的服务是由智能投顾的算法提供的，智能投顾可以帮助人们决定在日常生活中存款金额、投资金额，制定长期计划，并给用户持续的咨询（规划和辅导）等。即使人工顾问参与了这个过程，例如检查用户的模糊或不确定的输入，或回答有关咨询过程的问题，但这种混合智能投顾模式本质上仍是依赖于算法的智能投顾，应该对其适用新的监管规则。

二是具体的服务是由人工提供的，智能投顾软件仅向人工顾问提出一些建议，而人工顾问选择其中一个建议并将其提交给用户，这时因为基本服务（匹配和建议）是由人工顾问提供的，所以仅需遵守传统的监管规则。

（一）技术风险

技术风险是智能投顾作为金融科技特有的风险且也是最为严重的风险，在任何一个环节都有可能发生。因为智能投顾的所有优势都建立在一个假设上，即算法的结构和编程都很出色，但事实上算法也是存在一定瑕疵的，如：用户测评分级算法失灵，投资预期与预设投资建议算法匹配不一致，有限算法模型的有效性滞后于市场数据变化等[1]。此外由于算法的不透明性，这种“不透明性”不是指算法设计者没有完全公开或难以公开程序代码，而是一列列代码背后所隐藏的决策标准和算法未来走向的不确定性，使得当决策内容侵犯投资权益时，在算法瑕疵和损失结果之间因果关系的确认上依旧存在很大难度，大概率被认定为商业风险或技术风险，从而在客观上造成责任主体隐蔽的后果。

（二）投资者的理性缺失

智能投顾主要是面向资金不足及专业能力水平较低的中小投资者提供证券服务，服务对象特殊性导致投资者理性与风险承担能力缺失，进而在用户测评、建议生成、策略再平衡等任何一个环节都可能影响智能投顾的结果生成，使投资者利益受损[2]。用户在智能投顾软件界面操作时，没有经验的用户可能会输入错误的数据或者曲解给出的建议，而智能投顾软件是否具有完善的纠错机制用于提醒用户仍待市场检验。

（三）信息不对称

智能投顾领域，信息不对称依然是一个需要重点关注的风险，原因在于用户没有能力识别智能投顾的好坏，也没有能力评估证券产品的好坏，这可能使得用户采纳一些错误的建议。而人工智能算法黑箱不公开、不透明的特征使智能投顾信息不对称问题更加难以解决[3]。

（四）市场失灵

当各种风险集中、扩大，最终转嫁到用户身上，中小投资者更容易产生对智能投顾甚至是金融市场的不信任，从而引发大规模行动，造成市场非正常波动，引发市场风险。此外，当智能投顾达到一定的市场份额，其事实上的统一决策过程在理论上可能会导致市场的过度统一和同质化，使得轻微的市场波动都极易造成市场的扭曲和失灵，进而造成系统性的金融风险[4]。

智能投顾首先在美国兴起，人工智能和IT基础设施的进步给智能投顾提供了技术支持，同时2008年的金融危机加剧了消费者对银行的不信任感，为智能投顾创造了广阔的发展空间。2010年，Betterment作为第一个主要参与者进入市场，随后涌现了许多参与者。2019年6月，市场领导者Vanguard管理的资产价值已达1 400亿美元，与其竞争的对手有Betterment（180亿美元）、Wealthfront（200亿美元）和Personal Capital（100亿美元）。据Statista数据，2021年全球智能投顾管理的资产规模1.4万亿美元，使用该服务的投资者数量将近3亿，而且还在快速增长中。预计2023年全球智能投顾管理的资产规模将达到2.76万亿美元。美国、英国、新加坡对智能投顾的监管较有代表性。

目前全球知名智能投顾平台大部分是美国公司。2017年美国发布的《智能投顾监管指南》对智能投顾的资产管理业务与全权委托并没有限制，但对投资者保护方面的信息披露与投资者教育十分重视。第一，美国在适用传统投顾信息披露体系的基础上，专门颁布指引性文件，提出智能投顾包括算法在内的特殊信息披露要求，《智能投顾升级指导意见》还规定具体的披露方式、披露内容，保证信息的有效披露。第二，美国更倾向于使用投资者教育手段提醒投资者防范智能投顾的风险，美国证监会还于2017 年发布投资者公告，向投资者具体介绍智能投顾相关知识以及运作模式，对潜在风险和利益冲突特别提示[5]。

与美国相反，英国主要通过监管方式的完善，平衡金融安全与金融创新激励，解决利益冲突，保护投资者，典型措施是沙盒监管与科技监管。FCA（英国金融行为监管局）成立的创新中心与建议部门分别负责金融创新指导和风险防范，通过前期不断的试验与调整，降低各智能投顾平台正式大规模投入运作之时的风险性，并且还会在后续辅以科技监管，维持稳定性。MiFID II的佣金支付规则与最佳交易原则在英国智能投顾规范中也有所体现。其一，禁止投顾平台与产品方合谋损害投资者利益，必须切断投资者与平台之间的资金联系；
其二，智能投顾的交易执行必须保障透明度，通过价格、费用、效率、成功度等因素评估交易执行质量，使结果最有利于投资者[6]。

根据《东南亚金融科技的现状与发展报告》统计结果，东南亚各国的金融科技发展水平分化相对明显，新加坡表现最好，各领域发展全面领先，连续多年被各大国际组织及机构评选为最具金融科技发展实力的国家（地区）之一。而在智能投顾投资者保护方面，新加坡的进步之处在于责任主体的明确。新加坡智能投顾分为全自动型、投资组合管理型以及证券交易型三类，分别从事投资产品建议、为客户管理并交易资金、为证券交易平台提供服务三种业务，在分类的基础上，新加坡对每一类智能投顾的义务内容都有明确规定，而责任主体便为智能投顾平台的董事和高管。另外，新加坡十分重视风险控制，平台在算法开发设计阶段就要同时制定风险控制措施，内容贯穿智能投顾服务全过程，包括建议提出、利益冲突管理、客户矛盾解决、信息公开、监督等，尽可能充分规避投资者利益损害风险[7]。

基于新型互联网技术创新，以数据及技术为依托的金融科技已成为金融行业的战略重心与未来发展趋势。根据德国互联网公司Statista 的数据，中国智能投顾管理资产总规模2022 年达到1.1 千亿美元，预计2026年，中国的智能投顾管理资产总额有望超1.6千亿美元，用户数量将超过2.43亿。在未来几年中还会呈现平稳增长，这说明中小投资者在智能投顾理财中参与度非常高。

我国关于智能投顾的相关概念最早见于2012年12月中国证监会发布的《关于加强对利用“荐股软件”从事证券投资咨询业务监管的暂行规定》，规定明确荐股软件是指拥有一种或多种特定的证券咨询服务功能的软件工具、产品或终端设备，并将只拥有证券信息汇总或证券投资品种历史数据统计功能的产品排除在荐股软件范围之外。因此根据该规定，荐股软件应当具备建议、分析或预测的功能，若仅限于体现客观数据的功能则不在荐股软件范畴内，但同期司法裁判多将智能投顾与荐股软件的概念等同，然而智能投顾不仅限于投资建议功能。2017年11 月中国人民银行联合五部委发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（征求意见稿）》中明确了智能投顾的概念，指出智能投顾是金融机构利用人工智能相关技术手段，应用机器人投资顾问进行资产管理业务运营的服务，但该定义在正式文件中被删去。2018 年发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》中虽然没有直接界定智能投顾的概念，但在第23 条中规定了金融机构开展智能投顾业务需具备相应资质，非金融机构不得超范围经营或变相开展资产管理业务，这在一定程度上为传统金融机构如银行、证券公司等营造了良好合规的发展环境，同时明确了金融机构从事智能投顾业务时应当遵守本意见的一般性规定，包括投资范围、风险隔离、投资者适当性、信息披露等。总的来说，我国监管机构对智能投顾已经给予了充分的关注，但对于其具体的监管细则却并未建立。

由于我国监管机构对智能投顾并无详细监管规则，也无明确的合规要求，因此从原理方面深入探讨智能投顾监管所需要的要素尤为必要。

（一）行政许可、内部规范和相关义务

对金融中介机构的监管一般基于三个主要要素：

第一个要素智能投顾机构在提供金融中介服务之前需要得到相关部门的许可，即准入条件，以确保其资质良好，有利于维护市场的安全和稳定，具体包括对中介机构信用记录的尽调、许可的发放、撤销许可的条件。

第二个要素是与智能投顾机构的内部流程有关，监管部门应要求该机构在监测和服务用户的过程中遵守相关法律政策规定和内部操作管理规范。具体应包括确保服务的连续性和规范性，保留服务客户过程中的一切信息和避免利益冲突等制度。

第三个要素是智能投顾机构对用户的责任，通常是一些双方约定或强制适用的注意义务和忠实义务，具体包括了解用户风险偏好和了解金融产品等以及最佳执行规则或披露利益冲突的义务[8]。

（二）直接许可或间接许可

这是一个行政许可的概念性问题，即是智能投顾本身需要许可，还是智能投顾的经营者需要许可。

直接许可是指智能投顾本身需要符合监管机构所设定的准入条件。在直接许可下，申请人需要向监管机构证明智能投顾能够提供合格的建议，这类似于投资公司的员工需要通过相关从业考试获得相关从业资格证书。直接许可存在的主要问题在于目前监管机构并没有制定合格的智能投顾产品所需要达到的标准，这一标准监管机构将需要通过实践评估，需要耗费大量的时间且周期较长。

间接许可通常是指顾问或投资公司工作人员需要满足监管机构所设定的准入条件，即投资公司的管理机构负责执行组织要求，包括人员所需的技能、知识和专长。管理机构的成员需具备良好声誉，拥有丰富的知识、技能和经验，并投入足够的时间来履行其在投资公司的职能，所有这些要求都与智能投顾的经营者有关，而非智能投顾本身。

综合两种许可来看，无疑间接许可制度对现有监管法律的冲击较小，仍然把经营者作为监管对象，标准更加明确。但这并不意味着该间接许可的要求与传统投资公司相同，比如运营智能投顾的公司可能需要大量的IT工程师，监管机构也应该针对相关区别，对许可制度作相应调整以更好地适应智能投顾的需求。

（三）智能投顾监管的目标

目前，国际证监会组织已经制定了金融市场监管的标准和国际证监会组织原则。这些原则于2003年修订并定期更新，最新版本于2010年6月发布，即金融市场监管应遵循三个关键目标：保护投资者；
确保市场公平、高效和透明；
减少系统性风险。各国理论和实务界均对这三个重要的目标予以确认，例如美国证券交易委员会、德国联邦银行、澳大利亚证券投资委员会和新西兰金融市场管理局等，已达成普遍共识，这当然也应该是对智能投顾的监管目标。如上所述，目前监管机构还没有为智能投顾建立专门的监管框架，因此需要适用现有的金融中介机构监管规则，而这些规则由于没有考虑到智能投顾的特殊性，其适用必然会造成实践中的不适应性和不确定性，这时监管机构根据智能投顾监管的目标来重新解释相关规则显得尤为重要，这种监管策略可以称为“基于原则的监管”[9]。监管机构可以在不突破现有规定的情况下，利用一系列的措施来促进对智能投顾的有效监管。但随之而来的问题是，监管机构是否可以自由决定采取哪种方法，如果监管机构需要促进公平和有效的金融市场，这对其在进行智能投顾监管上有什么要求？这就涉及到竞争的环境问题。

（四）公平竞争的环境

公平竞争的环境并不意味着对类似业务适用相同规则，相反，对类似但不完全相同的金融服务（或由不同市场参与者提供的相同服务）适用不同的规则在实践中经常适用，比如对体量大到不能倒闭的银行进行特别监管，额外适用特殊规则，这与同一规则下的公平竞争的理念并不冲突。

因此在智能投顾和传统人工顾问并不提供完全相同的服务并且两者风险差别很大时，理应适用不同规则。而且提高效率是智能投顾的主要优势之一，服务提供者和用户的成本降低可以使更多的私人投资者能够参与到金融市场中。因此，为了促进市场效率，监管机构在监管智能投顾时应该采用更为宽松的规则，只要这种规则不干扰金融市场监管的其他目标。

（五）智能投顾监管标准

如前所述，对促进公平和效率这一目标的考察表明，金融市场监管机构应该对智能投顾的监管保持适当程度的宽松。但与此同时，公众也对智能投顾的质量和可靠性表示担忧，这涉及到投资者保护和系统稳定性的金融市场监管目标。

1.投资者保护

公众普遍对智能投顾与用户之间的沟通效果表示担忧，目前还不清楚智能投顾提供的服务是否真的比人工顾问提供的服务更好（或者和人工顾问一样好），同时缺乏明确证据表明智能投顾存在重大缺陷，因此对智能投顾的批评和质疑主要停留在理论层面。由于缺乏可靠的数据，关于投资者保护的讨论必须基于理论假设，根本问题在于智能投顾应遵守何种投资者保护和咨询质量标准。在涉及到投资者保护时，智能投顾的适用标准应该与人工咨询的标准相同，这个结论可以通过其与自动驾驶的比较分析来阐述。自动驾驶系统和人类司机都需要确保其他交通参与者的安全，两者都需要遵守速度限制、停车标识和红色交通灯。自动驾驶在其节省人力成本等各方面已经展现出了巨大优势的情况下，我们没有任何理由来要求自动驾驶在安全保障方面要比人类司机做得更好。同理，智能投顾也不必完美，甚至不需要比人类顾问更好，从监管的角度来看，智能投顾能够提供与人类顾问类似的投资者保护水平就足够了，要求更高标准可能违背公平竞争环境的理念。

此外，虽然人们通常对机器和算法的故障比对人工的故障更为挑剔和厌恶，比如自动驾驶的车祸新闻总能引起广泛的关注和市场反应，但智能投顾对投资者与自动驾驶对司机、乘客和第三方的潜在危险不可相提并论，通常使用智能投顾的投资者不是高净值人士或公司，投资金额通常不大，因此投资者对算法不明确而带来的厌恶程度相对较低。

投资者保护一般是通过信息披露（如招股说明书、持续披露义务）和禁止欺诈的市场行为（如市场操纵、内幕交易等）相结合来实现。监管部门规定了金融中介机构的谨慎和忠诚义务，但投资者保护并不意味着投资者可以免受损失，披露和市场行为规则并不能解除投资者的投资决定，如果智能投顾提供违反现行监管机制的咨询建议给投资者造成了损失，投资者完全可以适用现存的投资者保护机制（罚款、诉讼等）予以索赔[10]。因此本文的结论是，总体上来说现行投资者保护机制可以对使用智能投顾的投资者提供足够的保护，由于智能投顾的科技性和复杂性，监管机构在举证责任方面适当照顾投资者即可。

2.金融市场的稳定性

如前所述，当智能投顾达到一定的市场份额，其事实上的统一决策和算法黑箱等技术风险在理论上可能引发金融系统性风险的问题，而减少系统性风险是金融市场监管的根本性目标，因此建立算法的事前审查标准显得非常重要。2021年3月26日，中国人民银行发布了《人工智能算法金融应用评价规范》，从安全性、可解释性、精准性和性能四个维度，对金融机构、算法提供商和第三方安全评估机构设计和实施算法技术提出了基本要求。可解释的算法是解决算法黑箱不透明性最重要的部分，以清晰明确为规制目标，便于管理和匹配，对算法、模型、参数、样本方面都要求具备可解释性，建模过程要实施模型仓库管理、账号日志管理，突出金融行业特点。在评价方法部分主要通过查阅资料、查看系统、访谈人员、系统测试、攻击测试、算法测试和查看算法等方式对算法进行整体评价。

智能投顾算法事前审查，应该包括审查算法模型的合规性、客户尽职调查适当性和对特殊算法进行必要解释。这种审查是对算法设计最低标准的要求，否则就会出现设计者被迫使用较浅的程序结构应付法律规定的情况。设计者和运营商在实施人工智能算法投资咨询前，应向监管部门履行算法备案程序，并承诺所有设计已合各项法律法规，在设计过程中充分提取并保护了投资者利益的各项关键数据并对其负责。

金融是国家重要的核心竞争力，在“AI+金融”席卷全球的大环境下，智能投顾进一步发展为金融市场的繁荣发展提供契机，但同时其引发的监管问题对金融安全带来的挑战也不容忽视。如何合理地规制智能投顾，须在借鉴国外制度的同时，明确其定义和类型，然后深入探讨智能投顾的监管要素，从许可、内部规范、义务三个具体方面切入。首先根据其对现有监管制度的冲击程度选择间接许可的许可类型，通过监管智能投顾经营者的方式减少实际监管难度，同时也减小对现有制度的冲击。其次确定监管目标即确立公平竞争的市场环境，保护投资者，减少系统性风险，核心仍在于信息披露制度的建立和对市场欺诈行为的规制，但这些规则的确定应受到公平原则的约束，即对智能投顾的监管强度不应高于人工顾问等传统金融咨询行业。此外基于智能投顾的特殊性，应建立算法的事前审查标准。

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