2019年中国政府工作报告中明确指出，要深化大数据、人工智能等研发应用，壮大数字经济。作为新一代人工智能研发运用的重要产物，智能投顾凭借其成本小、门槛低、规避情绪化交易等特点，经过短短数年的发展，已经为国际主流成熟市场所认可。根据科尔尼预测，2020年美国智能投顾的资产管理规模将增至2.2万亿美元。Statista预估中国智能投顾行业资产规模超过800亿美元，在全球智能投顾市场中规模仅次于美国、位居世界第二。然而，我国智能投顾的生存发展环境却与欧美发达国家存在很大不同。由于制度建设和监管指引等方面供给薄弱，智能投顾在我国呈现出明显的“水土不服”症状。因此有必要对智能投顾行业在我国面临的问题及成因进行审视，同时借鉴域外经验，为其后续发展创造一个规范、科学、健康的生态。

一、我国智能投顾开展的现状与问题

       智能投顾是现阶段最典型的智能金融形式。对于智能投顾运行机理和法律性质的判断已趋于明晰，针对其运行模式的相关研究显示，我国智能投顾主要分为仿域外Betterment的主流模式、资产配置模式和证券投资模式。对智能投顾法律属性的判断上，目前美国证券交易委员会(SEC)和我国监管者均倾向于将其定性为投资顾问。当然，对商业模式和法律性质的界定只是智能投顾研究的第一步。我国现有智能投顾服务水平较低，发展面临财富管理功能弱化、风险测评不充分、信息披露不到位等诸多问题。

　　(一)财富管理功能弱化

　　与美国式“投资顾问”不同，我国证券投资咨询机构(即投资顾问)仅提供投资建议，无法获得对客户账户全权委托的授权。根据我国现行《证券法》171条、《证券投资顾问业务暂行规定》12条、《证券、期货投资咨询管理暂行办法》24条等规定，证券投资咨询机构不得代客作出投资决策。

        禁止全权委托束缚了智能投顾“代客理财”的功能，使得智能化与自动化的优势受限，严重抑制了智能化投资的效果。智能投顾凭借大数据、在线算法等技术手段向客户提供全流程的自动交易服务，包括提供投资建议、设计投资组合、全权账户管理、自动交易与平仓。由于投资标的和资本市场机会瞬息万变，智能投顾必须实时跟踪客户账户，动态调整账户资产配置，这是实现智能理财的关键，也恰恰反映了美国证券法对投资顾问的定性，即“建议的持续性和个性化特质”。“算法研判—建议产出—自动调仓—动态交易”的智能理财全流程，只有在全权委托账户的前提下才能得以真正实现。相反，由于我国智能投顾无法实现代客理财，当算法程序捕捉到投资机会时只能依靠投资者进行人工调仓，投资效率大为降低，智能投顾的智能服务与财富管理服务被人为阻断，投资建议的持续性大大削弱。部分智能投顾虽然在算法等技术层面做到了高度智能化，但囿于基本法律制度的桎梏，在我国无法真正成为最前沿的“颠覆性创新”。

　　(二)风险测评不充分

　　根据笔者调研分析，我国部分智能投顾在全面、准确、客观了解客户风险状况上存在一定的不足，突出表现在财务状况、持续性评估、留痕处理、产品风险评估(KYP, Know Your Product)等方面。

　　财务状况测评不全面。笔者团队搜集了目前多家智能投顾的风险测评问卷，发现其问卷设置多为模式化、标准化，且存在以下缺陷：一是问卷未将客户月度支出纳入统计口径，仅计算客户的当月收入。支出是财务状况的一项重要指标，其对个体的投资意愿和风险偏好会产生重大影响，忽视支出的统计容易夸大客户的投资倾向和风险偏好；二是这些问卷忽视客户的税收与负债情况，对客户具体的税负情况、债务负担缺乏量化统计与深入测评；三是忽视客户的账外资产状况。客户账外资产将会直接影响客户的整体财务状况，同时也影响到投资顾问对客户给予个性化的建议和作出适当的投资决定。

　　持续性测评不到位。伴随交易的开展，一旦出现经纪人未能持续跟踪投资者的交易环境，令其所处的情形由“适当情形”转变为“非适当情形”，经纪人需对投资者的损失承担责任。笔者团队通过调研和亲身实践发现，我国市场上大部分智能投顾产品对客户的风险测评是静态性的而非动态追踪，相比之下，传统投资顾问业务中倒是建立有持续性评估制度，定期追踪与调整对于客户的投资建议和资产配置计划。

　　留痕处理要求不达标。适当性义务要求经纪商注意留痕处理的操作，根据具体的监管要求保留客户交易信息的各项凭证。大多数海外监管机构要求金融机构在对客户进行尽职调查后，注意保留与客户互动过程中形成的记录和历史数据。而通过笔者团队调查，目前我国部分智能投顾未对客户风险测评做留痕处理与记录保存，客户一旦退出该应用，再次登录就将无法调阅自己的测评记录。相反，传统投资顾问则会进行留痕保存，同时将投资者信息录入评估数据库。

　　产品风险评估不彻底。国内大部分智能投顾对其推荐的投资标的风险，欠缺必要的警示说明，也未对所推荐的投资标的进行风险等级划分；少数智能投顾也仅是对有限的投资风险进行备注。而在传统投资顾问业务中，投资顾问需要制定《产品或服务风险等级名录》，将投资产品划分为5个风险等级，并及时告知投资者。

       综合来看，相较于智能投顾，传统投资顾问的问卷设计只是一个参考模板，其具有对问卷内容调整的自主权，必要时可以增加或减少相应的问题，通过人际交流能够更全面地了解投资者风险承受能力情况，更清晰准确地获取客户的投资倾向、经济状况与投资规划。智能投顾所使用的问卷则缺乏弹性和可调试性，仅凭简单的风险测评问卷就在短时间内匹配投资策略，投资者出现不适当性的风险较大。

　　(三)信息披露不到位

　　投资顾问违反信义义务的重要诱因在于其与金融消费者之间的信息不对称，而信息披露机制可在一定程度上缓解信息不对称的问题。当前我国针对智能投顾信息披露制度建设仍处于空白，信息披露的缺位造成两类问题。一方面，适用于传统投资顾问的信息披露和诚信义务要求本就不够明晰，无法应对智能投顾业务中复杂的利益冲突；另一方面，对算法本身缺乏明确的解释、审查和监督规则，智能投顾算法入市的门槛低，增加了由算法不确定性引发的市场波动。

　　利益冲突问题。根据笔者团队考察，国内多数智能投顾公司选择和金融机构等合作，共同向客户提供资产管理的服务，而这引发一系列的利益冲突问题。常见的利益冲突可分为三种情况，即智能投顾与第三方科技公司、智能投顾与特定证券公司、智能投顾关联产品与服务交易的利益冲突。

　　其一，智能投顾与第三方科技公司的利益冲突。假设某智能投顾公司甲的算法研发服务由外包科技公司乙负责，实践中极易出现甲和乙事先勾连，在算法中设置某些程序，使得最终的投资建议倾向某特定投资产品，从而产生利益输送。

　　其二，智能投顾与特定证券公司的利益冲突。以国内某智能投顾产品客户协议为例，在其第四章“服务费用”中提到：“客户了解并同意，XX科技可能向本协议履行相关的第三方收取费用且无需征得客户的同意。”其第六章“客户”部分称：“XX科技不允许客户指定经纪交易商为客户执行部分或者全部交易。”在上述条款中，智能投顾XX科技向第三方收费的行为以及强制特定服务商的行为表明，很可能存在利益输送弊端，而且相关费用最终可能转嫁给投资者，损害其利益。

　　其三，关联产品与服务交易的利益冲突。以美国的嘉信理财为例，该公司根据投资者对其年龄、财务目标和投资风险容忍度等12个问题的回答，提供低成本、交易型基金的多元化投资组合建议。但其在投资组合中通常会强制安排投资者配置一定比例的现金，占总资产的6%-30%不等，且披露不足。这对投资者而言几乎不会产生收益，而配置的现金将存储于该公司的保险账户，相关的利息收入成为该产品的重要经济利益来源。

       算法风险问题。欧洲证券市场管理局(European Securities and Markets Authority, ESMA)在MiFID II适用性指导意见中，明确指出对于智能投顾的监管重点是算法模型。金融科技目前尚未经过经济周期检验，而大数据运行对历史波动周期性及均值回归依赖性较强，容易出现风险低估和错误定价。智能投顾有效降低了投资者门槛，使得用户的参与数量呈现指数级增长，可一旦发生欺诈等违法行为，则会波及更多的投资者。此外，相比于传统投资顾问，智能投顾提供24小时不间断的金融服务，增加了其受到外部市场冲击的时间和概率，对金融机构的突发事件管理能力造成一定挑战。从系统层面看，智能投顾可能会增加市场的顺周期性和羊群效应。算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等智能投顾算法模型缺陷，可能导致投资者遭受巨大损失，触发“羊群效应”，影响金融市场稳定运行，而这些情况并未得到有效披露。

二、智能投顾发展困境的成因与求解

        整体而言，我国智能投顾行业的现有水平与美国仍存在较大差距。这既可归因于传统的法制建设不足，投资顾问“自动调仓”功能受限，信义义务标准尚不明确，智能投顾发展的制度基础薄弱；与此同时，我国监管机构对智能投顾的指引缺失，在算法监督、信息披露等方面迟迟未予以有效政策引导，使得智能投顾开展处于混沌无序、“低智能化”的状态。

　　(一)现行投资咨询制度颇有局限

　　为应对全权委托的禁止性束缚，我国部分智能投顾公司选择采取开通海外账户的方式加以规避，但此操作容易引发境外证券公司经营证券的合法性问题。根据《证券公司监督管理条例》相关规定，境外证券公司在境内经营证券业务，需经过有关部门批准。倘若与智能投顾合作的海外证券公司无法获取内地证券公司牌照，缺少相应的营业资质，则涉嫌非法经营证券业务。此外，通过海外账户进行跨境证券投资，缺乏相应的法律保护，账户和资金均在境外，一旦发生纠纷，难以实现有效的法律保护。因此，绕道迂回不能根本性地解决问题，有必要正面审视证券投资咨询领域的全权委托问题。

　　禁止全权委托有其制度历史原因。在当时条件下，作此规定主要出于两个目的：一是防止证券投资咨询机构的从业人员和委托人联手操纵证券交易市场，扰乱证券市场秩序；二是保证证券投资咨询机构的人员尽职尽责地为委托人服务，更好地保护后者的利益。但与此同时，全权委托禁止也阻碍了传统证券投资咨询机构的发展，使其盈利相当困难。由于投资建议传播性广、可复制性高，仅依靠提供投资建议的商业模式不具备可持续性。从其业务特征与本质来看，投资顾问掌控客户事务，按照客户的个人需求和所面临的具体现实情景，来代替客户作出投资决策与投资判断，可以构成一个完整的职业行为，提供投资建议只是这种行为的附带物。我国的证券投资咨询机构仅仅停留在提供投资建议即“口头行动”的层面，而美国的投资顾问可以达到提供投资建议与对客户账户管理一体化的“实际操作”层面。

       智能投顾在我国功能弱化，很大程度上是法律制度问题而非技术问题，因此需要考虑以此为契机，对现行的证券投资咨询制度进行反思和改革。2015年3月，中国证券业协会发布过《账户管理业务规则(征求意见稿)》，其中第二条曾提出证券投资咨询机构可以接受客户委托代客投资理财。智能投顾近年来的出现和发展，进一步强化了我国投资顾问领域变革的现实需求。

　　(二)投资顾问适当性义务规范缺失

　　智能投顾风险测评不充分的背后，其实是对投资顾问的投资者适当性规范不足。投资者适当性规则强调投资顾问代表客户利益行事的注意和审慎程度。此类规则源于美国法已有几十年的历史。

　　“对金融机构施加‘适当性义务’正是基于衡平理念对契约自由适度干预的产物。”针对投资顾问的适当性义务见于美国《投资顾问法》第206(4)-5条：投资顾问必须考虑客户个人具体的财务状况、客户的投资历史经验和客户真实的投资意图，进而根据客户真正所需提供投资建议。

　　SEC也通过一系列处罚措施体现了对投资顾问适当性义务的要求。在In re Westmark Financial Services, Corp.案中，投资顾问向低收入、不适格的投资者推荐具有投机性质的设备租赁合伙(Equipment Leasing Partnerships)份额；在In reGeorge Sein Lin案中，投资顾问将低风险偏好客户的资金擅自投向风险较高的无备兑认购期权(uncoveredoptions)，且滥用了客户的信用账户；在In re David A. King & KingCapital Corp.案中，投资顾问向退休客户等风险承受力较弱的客户推荐部分高风险等级的投资产品组合。

　　SEC认为上述投资顾问的行为违反了《证券交易法》《投资顾问法》相关规则，对案件中的各涉事投资顾问采取了非常严厉的处罚。2008年金融危机之后，SEC对投资顾问适当性规则标准做了更清晰具体的表述，要求投资顾问仔细客观地对客户进行全面调研后，方可提供投资建议；此外，还要求投资顾问定期、持续地跟踪和更新客户的信息，根据客户的现实状况不断调整与纠正原有的投资建议与策略。

　　在智能投顾适当性要求方面，美国的金融业监管组织(FINRA)在其发布的公告指出，除满足一般投资顾问适当性要求之外，智能投顾还需特别关注以下方面：(1)核查用户的关键信息，实现对投资者的精准画像；(2)评估投资者的风险承受能力和承受意愿；(3)定期主动联系客户以确认其基本信息是否发生变化；(4)对投资者画像的工具采取合适的管理和评估机制。

　　类似地，2016年8月澳大利亚证券投资委员会(ASIC)发布《向零售客户提供数字金融产品(智能投顾)建议》，该建议指南一共117条，对智能投顾提出了较为全面的监管建议。在满足投资者适当性方面，该建议提出智能投顾需满足“全面了解客户”原则。智能投顾在提供投资建议时，应明确告知投资者其中的重要概念与局限性，披露投资建议实施后可能带来的潜在风险；同时在投资建议的过程中建立实时“弹出机制”。例如，在投资被实际推进之前，客户会收到即时的弹出消息框，智能投顾将询问客户是否同意进行下一步，给出有限范围内的建议。客户同意后，智能投顾根据其问卷反馈确定与客户情况相符的建议范围，对不相符的建议模型进行过滤。

       相较美澳两国关于投资顾问适当性义务具体清晰的规定，我国《证券投资顾问业务暂行规定》15条、《证券期货投资投资者适当性管理办法》第3条等相关条文，仅对证券投资咨询机构适当性义务作了宏观和原则性的要求，在投资者分类、产品分级、全面了解客户、全面了解产品义务等方面未制定统一具体的标准，实操性差。在新近出台的资管新规中，也未提及关于智能投顾履行适当性要求的专门规定。这方面可以国外相关做法为蓝本，予以充实和细化。

　　(三)信息披露、算法监管存在短板

　　笔者团队调研发现，美国和澳大利亚对智能投顾的监管走在世界前列。美国对智能投顾的监管主要依靠其完善的信息披露制度。澳大利亚证监会充分发挥政策引导作用，通过发布投资者公告、监管指南等方式，提前谋划对智能投顾的约束监管。

　　1.美国的智能投顾信息披露制度

　　美国的相关制度主要从两个维度构建，一是依靠适用于传统投资顾问信息披露的体系，二是通过颁布相应的指引性文件，对智能投顾施加专门的信息披露要求。

　　传统的信息披露体系要求投资顾问在向SEC注册时提交表格ADV, 投资顾问还需要每年对表格信息进行更新。表格分为两部分，第一部分是一张可以勾选的格式化表格，披露投资顾问的业务、所有权、客户、雇员、商业惯例等内容；第二部分是说明书(brochure)和说明书补充(brochure supplement)。在说明书中，投资顾问必须对18项内容进行详细披露。说明书补充则披露关于与客户账户工作的专业人员的信息。这些信息均可在投资顾问公开披露(Investment Adviser Public Disclosure)数据库中被查询。投资顾问必须每年向客户提供重大变化的摘要说明。智能投顾作为投资顾问，必须严格履行传统投资顾问的各项披露义务，在开始合作关系之前向客户披露说明书和说明书补充。

　　针对智能投顾采用算法和大数据等特殊性，美国联邦层面已经出台了一系列的规范性文件，包括SEC与FINRA的联合公告、FINRA公告、SEC监管指南、SEC投资者公告，强调了对智能投顾算法及相关信息的披露：一是注意披露算法本身的相关内容。例如，SEC指出智能投顾营运人需披露算法函数、算法的理论假设、算法的固有风险和缺陷。二是注意披露参与算法的研发、管理的第三方信息。例如，SEC要求智能投顾主动披露存在利益冲突的第三方机构。除此之外，马萨诸塞州的监管机构还要求智能投顾披露算法外包服务商的背景信息。

　　2.澳大利亚的智能投顾算法监管经验

       尽管在信息披露方面，澳大利亚可能未建立像美国那样完善的体系，但针对算法披露不及时所导致的市场波动，澳大利亚的做法也很有特点。ASIC不断提出完善智能投顾内部治理机制的要求：一是强化智能投顾经理人制度。其相关指南规定，智能投顾营运人需要具备保持提供其所涵盖的金融服务的竞争力，至少配备一名对智能投顾业务运营负直接管理责任的经理人，该经理人应确知产品核心算法的基本情况，同时ASIC对该经理人的任职资格、学历要求、工作经验等都提出了较为具体的标准与要求。二是充实技术人员配备。智能投顾应在其业务团队中至少配备一名熟悉算法的理论基础以及具体计算机编码的风控人员。三是具备完善的技术资源。智能投顾需具有可靠的技术资源维护客户记录和数据完整性，同时保护客户秘密和其他重要信息。四是构建适当的风险管理系统。智能投顾应设计适当的系统设计文件，明确算法的目的、设计与范围；建立文件化测试策略，用以解释算法的测试范围；加强对交易留痕处理的有效控制与检测，对算法进行持续性的更新和审查；建立适当的内部合规程序以确保风险管理系统的有序进行。五是建立专业责任强制保险制度(professional indemnity)。智能投顾基于算法进行资产组合、提供投资建议的过程中，常常由于算法缺陷而给投资者带来巨大的潜在风险。对此，该指南要求智能投顾持牌者需要为客户办理专业强制责任保险，进一步加强对于投资者的保护，例如由于算法缺陷所导致的损失，可以归入保险赔偿范围。

三、智能投顾发展的制度政策建议

       “资管新规”的实施，结束了智能投顾在我国规范层面的失语状态，表明监管部门会把其纳入大资管的范畴。不过“资管新规”中涉及智能投顾的部分仅为框架性指引，对解决其在我国的“水土不服”“功能异化”等问题作用有限。基于上述观察与分析，笔者认为，接下来我国智能投顾的监管规范可以考虑以下三个思路。

　　(一)引导智能投顾渐进式发展

      智能投顾在我国现有的证券投资咨询制度下，很难发挥出智能理财的科技优势，而推进证券投资咨询制度改革又难以一蹴而就。因此，有必要组织研究探索智能投顾模式阶段性推进工作，通过相关政策引导，将发展智能投顾业务与传统金融机构改革相结合，初期可由银行、证券公司等大型金融机构或者领先的金融科技企业牵头成立智能投顾业务平台，实现金融科技在券商的定向资产管理、信托和基金公司等的资产管理业务等领域的先行试点。随后在此基础上，推进现行证券法第171条第1款的修订工作，逐步赋予证券投资咨询机构代客进行账户管理的资质和范围，明确证监会《公开募集证券投资基金销售机构监督管理办法(征求意见稿)》的政策意向，推动中国证券业协会《账户管理业务规则(征求意见稿)》的落地。

　　(二)细化测评标准，完善信息披露内容

       结合美国、澳大利亚等地监管经验，在智能投顾适当性问题上，我国监管层可从以下方面统筹考虑：一是加强对智能投顾客户画像调研的监管，出台智能投顾信息问卷编制指引，明确信息调研的各项指标维度，从收入水平、负债状况、税收筹划、账外资产状况、产品分级、消费偏好等角度构建起较为科学全面的测量体系。二是明确信息查证制度，必要时引入第三方信息核验功能，定期更新客户的受访信息，对投资者画像采用合理的管理和评估机制，确保信息的动态更新。三是构建企业内部合规风险程序，加强智能投顾内部组织建设、制度建设、风控体系建设，利用创新监管科技，对任何算法更改、变动以及相关交易动态进行追踪与审查。四是加强信息披露，智能投顾需定期披露算法的运作机制、风险因素、收费情况、有无第三方机构的参与等信息，必要时可引进可视化的展示方式，利用系统采用醒目的方式向投资者揭示风险。五是构建企业内部合规风险程序，加强智能投顾内部组织建设、制度建设、风控体系建设，利用创新监管科技，对任何算法更改、变动以及相关交易动态进行追踪与审查。

　　(三)尝试“监管沙箱”路径，引入强制保险与基金制度

       对以智能投顾为代表的金融科技开展监管，往往面临着两难境地。一方面，智能投顾具有高度的创新基因，体现了金融民主与普惠的理念，在其发展初期需要政策予以引导支持；另一方面，监管尺度很难拿捏，倘若力度过猛，容易抑制金融创新，而疏于监管，则常会酿成风险事件。综合来看，适当评估引入英国Financial Conduct Authority(FCA)“监管沙箱”的制度要素、参考澳大利亚做法创设强制保险计划和赔偿基金，或是解决金融科技监管介入节点难题的有效办法。“监管沙箱”的引入不仅是为金融科技的发展设置了“保护区”，也为监管机构的政策拟定、风险测评创建了“观察区”。研究设立中国版的“监管沙箱”，将智能投顾纳入其中，将更好地试行金融科技的包容性监管，实现金融创新与监管的兼顾平衡。与此同时，创设强制保险计划和赔偿基金能缓解严格产品责任对创新的阻却效应。围绕人工智能的强制保险计划与赔偿基金的设计，其实和职工赔偿基金类似，智能机器人的开发者或雇主可以支付一定比例的资金，以换取对侵权赔偿责任的部分免除。

结 语

　　伴随人工智能的迅猛发展与普及，金融科技席卷整个世界。而长远来看，已有金融科技的实践恐怕只是开启了金融行业格局骤变的序幕，更深刻的变化正不断蔓延显现。作为金融科技的重要运用之一，智能投顾专注于简化操作和提升投资效率，将极大地冲击传统的投资顾问操作。在关注其巨大潜力的同时，我们也应当从法学研究的视角，针对智能投顾的制度环境、法律风险、监管对策等筹划布局，集思广益。未来对包括智能投顾在内的各类人工智能应用加大跨学科、多维度的学术探讨，意义价值相当突出。

作者简介：郭雳，北京大学法学院教授