向财富管理转型 券商博弈智能投顾新模式

近期，嘉信理财、富达投资等海外资管巨头携“零佣金”潮流席卷而至，对传统券商经纪业务模式构成巨大的心理冲击。尽管从当前行业结构和条件看，零佣金策略尚远，但财富管理转型却迫在眉睫。在此背景下，基于AI和算法而发展起来的智能投顾，成为券商竞争的核心战场之一。

智能投顾虽是“舶来品”，但经历一段时期摸索和客户下沉后，国内券商逐渐形成各类符合自身优势和特色的智能投顾新模式。

在券商人士看来，智能投顾的深化不仅仅依赖“产品思维”运营，更是从业务架构、客户体验以及服务质量等多方面实现重构和升级。证券公司布局智能投顾是建设一种全新而复杂的科技生态，不能简单将智能投顾工具化。

解决投顾稀缺问题

人工智能技术在证券领域的应用中，投顾服务无疑是最适合的场景。在传统经纪业务“佣金模式”空间逐步收窄的背景下，券商财富管理转型也将业务突破核心集中于投顾服务。

所谓智能投顾，是指将人工智能等技术引入投资顾问领域，运用智能算法以及组合投资后的自动化管理技术，帮助用户实现主动、被动投资策略相结合的定制化投顾服务。

智能投顾早在十年前兴起于美国，近几年进入中国市场。对于券商而言，引入智能投顾的核心目标，在于覆盖更广泛的客户群体，让投顾服务和券商之间形成更强的黏性。

国泰君安相关人士表示，智能投顾服务平台核心在于通过提供线上的技术服务体系，服务于海量用户。智能服务通过科技赋能，借助线上服务边际成本为零的巨大优势，可有效弥补服务缺口、提升服务效率、防范服务风险。

他说：“人工智能在证券行业的应用定位为投教而非投顾。据统计，当前证券行业的投资者超过1.35亿，受限于线下人力成本的制约，大多数投资者尚无投顾服务覆盖。海量投资者感受不到服务，遇到投资问题也找不到专业的投顾咨询。”

据介绍，国泰君安推出的智能服务平台设计，可以通过大数据算法、金融工程、机器学习等技术，在线上为客户提供涵盖智能投教服务、线上投资顾问服务、模拟策略组合、账户分析、理财配置建议、选股择时、持仓跟踪、下单决策工具辅助等多样化的投资咨询服务。

东方证券相关负责人表示，智能服务平台实现了与投资者之间有效的连接，真正做到“千人千面”定制化服务，这正是智能投顾的优势。在科技赋能线下业务线上化以后，投资者的业务数据和行为数据已经充分数字化，通过有效的运营干预，不仅能提升业务效率，还能在数字化优化中发现业务创新点。

发挥AI算法优势

值得注意的是，在智能投顾应用的初始阶段，往往被不少机构视为用来“引流开户”的营销概念，或只是部分传统投顾业务的在线化。近年来，这一新兴技术场景应用的业务逻辑发生了非常大的变化。

据了解，招商证券在2017年推出了机器人投顾服务，近期新增财报分析的模块，使用自主研发的欧奈尔增强模型和AI财务分析模型，帮助投资者进行专业的财务分析。

“一方面，机器人可以构建财务模型，代替人工处理勾稽复杂的财务指标，并将专业的财务分析转化为清晰简短的结论；另一方面，可以利用前沿的深度学习算法，针对各行业独有的特色定制化打造财务模型，发挥AI算法优势，挖掘不易被人工发现的隐藏风险。”招商证券相关负责人表示，当前智能投顾平台主要有资产配置和股票分析服务两类模式，前者更适应在美国理财市场的需求。在国内，股票分析服务目前模型单一、用户体验不佳，反而促发了智能投顾在该领域的应用强化。

“机器人投顾尽可能提升分析模型的灵活性，为客户提供千股千面的点评，加强内容的质量。另一方面，将人工投顾和智能投顾有效地结合起来，也可以通过人工审核降低内容的合规风险。”上述招商证券相关负责人表示。

实际上，在改变传统投顾带来的业务风险方面，智能投顾的技术优势也越来越受到行业的重视。

平安证券经纪事业部投顾团队相关负责人表示，在强化投顾服务质量方面，公司引入金融科技与量化模型技术，来重塑投资顾问决策及客户服务流程。

“我们引入量化模型的决策机制，在系统中构建投资建议的股票白名单。通过这种方法，改变了投顾依赖主观经验为客户提供股票建议的服务流程，大幅提升了提供给客户的投资组合收益稳定性和收益表现。”他说，推动智能投顾业务，除了提升服务质量和效率之外，还能通过集中管理和监控降低投资顾问的合规风险，打通中台业务的数据管理、加快数字化运营的进程。“在国外券商竞相打出零佣金的营销策略背景下，通过推广智能投顾服务，还可以大幅提升综合服务能力，有利于提高服务定价的能力，加速财富管理业务转型。”

智能投顾扮演“助手”角色

尽管智能投顾在挖掘潜在风险、提升投顾服务质量方面存在天然优势，但多数券商人士认为，从当前的技术手段和业务架构布局来看，智能投顾还不能做到替代人工投顾，两者也不是非此即彼的关系，智能投顾更多扮演的是人工投顾的“助手”角色。

国金证券相关负责人表示，智能投顾与人工投顾是相辅相成的，首先面向不同的客群，其次因为客群的需求不同，其呈现的内容也有所不同。在人工投顾服务客户的过程中，两大客群需求相通的部分，可以协助人工投顾服务提升效率。此外，人工投顾服务方面的一些经验与智慧，可以反向用来提升智能投顾服务的质量。“基于不同客户的需求，我们在智能投顾服务方面也在分阶段进行部署。无论如何，智能投顾服务提升了服务的覆盖面，让更多的客户能够享受到更为专业的服务。”

招商证券相关负责人认为，投顾机器人以多种不同的形式时刻为投顾提供支持，保证了客户在不同的场景下能得到及时且高质量的咨询服务。“在投资咨询这个主要场景中，投顾机器人能自动给出专业的咨询解答，投顾不再需要花费大量时间搜集分析数据。智能投顾上线以来，同样数量的投顾能够服务的客户人数增长了40％。我们将智能投顾和人工投顾很好地结合在一起，智能投顾在服务场景中扮演人工投顾助手的角色，提供多样的工具。”

在国泰君安相关负责人看来，智能投顾和人工投顾两者是相互补充、协同协作的关系。在金融科技的驱动下，推动全员上线、全业务上线，在线上开展流量运营，为线下输送流量，提供个性化和专业化服务。二者协同补充，从而实现零售业务的全面转型升级。

平安证券经纪事业部投顾团队相关负责人表示，智能投顾和人工投顾的差异很大，两者相互补充是一种比较好的方式。智能投顾在决策的理性度方面肯定是高于人工投顾的，但缺少人性化的分析能力、客户情绪的理解能力，客户体验往往不如人工投顾。而人工投顾由于主观经验、情绪扰动等因素，在决策时又会经常发生投资逻辑的漂移，不一定能持续稳定为客户赢得投资回报。两者相结合，才能为投资者提供“有温度”的投资咨询服务。

来源：中国基金报

作者：张莉 章子林

刘洋 | 数字时代财富管理展望：机器代人？人机合一？智能投顾的模式与策略

机器代人、机器换人新时代对金融机构意味着什么？取代还是解放？这是红色警报还是蓝海盛宴？国内多家银行纷纷试水人工智能，人工智能应用已贯穿于庞大的银行业务体系，覆盖公司业务与零售业务从产品开发、营销与销售、风险管控与审核，到客户管理与服务完整流程。

波士顿咨询公司发布《人工智能对金融业劳动力市场的影响》报告称，到2027年中国银行业约22%工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响。另外，人工智能在银行业应用也将催生大量就业需求，对未来人才的创造力、情感沟通能力和解决复杂问题能力提出更高要求。稳健发展情况下，到2027年银行业将削减104万工作岗位，降幅22%；剩余78%工作岗位将提升42%效率，相当于每人每天花在同样职能活动时间减少2.4小时。

目前，华尔街60%以上交易由人工智能交易完成。过去五年全球前十投行，固定收益业务、股票和银行投资业务20%+交易员被人工智能替代。花旗银行宣布5年内把投资银行部门裁员50%（1万人），澳大利亚国民银行宣布3年内净裁员4000人（员工总数12%）……用人工智能算法代替，引入人工智能等新技术取代客服人员，使用数字化渠道取代柜台工作人员。摩根大通银行开发的人工智能交易系统COIN，原先贷款人员和律师每年36万个小时工作量，COIN只需几秒，2-3毫秒完成一次交易操作。

智能投顾的基本概念：投资界的AlphaGo阿尔法狗+管家式智能财富管理中心

智能投顾是人工智能技术与金融服务深度融合的产物，最早诞生于2008年美国，即遭遇了全球金融危机的洗礼。美国智能投顾行业的资产管理规模预计到2020年增至2.2万亿美元，占据全球10%的财富管理市场。

2008年金融危机后，美国传统金融机构忙于应对公众信任危机和严苛监管，Betterment、Wealthfront等智能投顾创业公司成长起来，通过互联网信息技术，降低投资门槛，为用户提供个性化、低费率、透明化、便捷化财富管理服务，成为了行业清流。

综合看，智能投顾是一种在线投资顾问的服务模式，借助大数据、云计算等金融科技，通过现代资产组合理论等算法，根据用户风险偏好、财务状况、理财目标，为用户提供量身定制的投资组合方案，并提供自动化投资管理服务最大化投资回报。让投资者实现“零基础、零成本、专家级、相对低风险”资产投资和财富管理。大数据和人工智能是智能投顾最核心技术，也是与传统人工投顾相比较最大优势。用户行为大数据与金融交易大数据是机器学习的基础材料。

腾讯、京东、阿里等互联网科技巨头依托庞大的用户行为数据和大数据分析能力，以APP、H5界面为入口提供智能投顾服务。银行、券商、基金、保险等传统金融机构依托已有的风险控制系统，利用本公司及关联公司的产品来开展智能投顾服务。独立的第三方智能投顾平台倾向于为用户提供全球化资产配置方案。

从美国市场看，尽管智能投顾起步于金融科技创业公司，尤其是利用了公众对金融危机的始作俑者传统金融机构的不信任加剧，传统金融机构忙于处理旧账风险。但是，随着传统金融机构全面科技转型，智能投顾行业竞争加剧，获客成本上升、价格竞争激烈，美国智能投顾呈现一些新趋势：一是随着大数据、人工智能等金融科技发展成熟，智能投顾技术将成为财富管理的基础设施；二是直接面向普通投资者服务的2C平台竞争更激烈，除头部平台利用用户规模、数据积累、运营实力、产品迭代和精准服务，形成差异化优势，中小2C平台必然遭遇生存困境；三是智能投顾技术公司向2B2C模式转型，在产品创新、向中小金融机构赋能，进而与持牌金融机构合作；四是传统金融机构后发制人，收购和自主研发投入会更大。

智能投顾在中国 小荷才露尖尖角

随着我国进入全面小康社会，居民家庭财富稳步增长，中等收入人群日益扩大，财富管理市场空间巨大，但投资渠道稀缺，经过一轮P2P网贷等互联网金融市场洗礼，互联网理财开始广泛被公众接受并且流行，同时大众风险意识也有所提高。在这个背景下，2014年左右，智能投顾概念开始引入我国，随后大量科技创业企业开始出现，2015年以后传统金融机构也大力布局智能投顾方向，例如工行推出了AI投、招商银行推出了摩羯智投、中国银行推出了中银慧投。

我国智能投顾主要商业模式（资料来源网络）

以蚂蚁金服的智能投顾平台蚂蚁聚宝为例，源于余额宝对不懂理财、不敢理财、没钱理财、没空理财的理财小白用户的培养，用户定位为年轻、净资产较低的理财小白，把握简单而安全的用户需求，以“让理财更简单（Don't make me think）”为理念，单笔投资金额1000元及以下用户占比71%，80后、90后用户占比86%，90、95后用户占35%。而后，蚂蚁聚宝升级为蚂蚁财富，定位为打造一站式移动理财平台，从以基金销售为主的平台，变成主打综合理财应用，目的是打造与各种金融机构嫁接的平台金融科技，打造自己的金融生态。

招商银行摩羯智投是运用机器学习算法，并融入招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，在此基础上构建的以公募基金为基础的、全球资产配置的“智能基金组合配置服务”。在客户进行投资期限和风险收益选择后，摩羯智投会根据客户自主选择的“目标—收益”要求，提供目标风险确定、组合构建、一键购买、风险预警、调仓提示、一键优化、售后服务报告等服务，帮助投资人防范单一资产波动风险。

由此可见，摩羯智投的策略：其一，通过大数据分析为用户画像，实现用户分层分类，千人千面；其二，量化投资，为不同用户提供个性化的投资组合/资产配置策略；其三，精准推送，将投资策略与用户匹配起来推送，实现“无人”营销。

新经济新金融三部曲（刘洋著，北京大学出版社）

现实很骨感

从近期调研看，智能投顾产品的表现多不如预期，比如用户投资操作后呈现亏损状态，并且人工智能呈现反馈滞后状态。当然，这有人工智能技术不成熟的客观原因，也有人工服务不到位、投资者教育不到位、投资组合动态调整不到位、追涨杀跌的简单投资策略抗风险不足等主观原因。一些智能投顾平台并没有披露是全自动还是人工操作，流程不透明，用户信任度和推广度不足。甚至可以认为，一些智能投顾平台、产品还停留在市场布局和宣传造势，更多是从传统投顾产品那里抢客户。

因此，投资者教育成为智能投顾真正火爆的前置关键因素。任何技术应该是人去驾驭它，为人所用，而不是完全交由科技凌驾于人的思考之上。华尔街本职工作是咖啡师的投资者观点：我既不迷信我的私人投资顾问，也不迷信机器人。我喜欢收集各种数据和信息，特别是宏观数据。但我还是需要自己分析判断。就像咖啡机可以做出一杯不错的咖啡，但它无法和手动调制的咖啡相媲美。

作者 刘洋研究员

来源：搜狐

另辟蹊径做智能投顾，魔活儿帮助二三线城市商行实现AI理财

大数据和人工智能在金融领域的应用已不是新鲜事。早在2009年，利用计算机算法模型进行投资理财的智能投顾就在美国兴起，由于少了人为因素的影响，迅速受到大量投资者和机构的青睐。国内的智能投顾虽然起步较晚，但近两年在AI和Fintech的风口下，也涌现出不少智能投顾平台和工具。来自北京的“魔活儿”就是其中一家。

目前国内的智能投顾产品要么To C，为个人用户提供基于股票证券、海外资产、P2P的理财配资服务。要么To B，为机构提供AI理财产品或者智能投顾基础方案。

魔活儿创始人韩越在启动项目之前对国内智能投顾市场做了大量调研。他发现国内C端市场受到政策和个人投资者理念的影响，对智能投顾的接受度不是很高，需要投入大量教育用户的成本。而且已经有许多平台在C端进行了布局。所以魔活儿选择从B端切入。

但是在B端市场也有许多初创公司入局，虽然行业刚刚起步，但未来必定会陷入白热化竞争。为了做出差异化，韩越选择从二三线城市商业银行市场切入。

“在国内的二三线城市有200多家城商行、500多家农商行以及上千家农村信用社，它们坐拥二三线城市庞大的市场，手握大量用户，拥有大体量的存款，但是在资产端缺乏理财渠道和方法，盈利模式仍以储蓄为主，这是一个空白市场，也是魔活儿的机遇。”

韩越在今年1月份启动了魔活儿项目，专注为二三线城市的商行客户构建AI智能投顾平台。

目前，魔活儿智能投顾产品已经完成开发，并且已与多家地方性城商行达成合作将产品落地。魔活儿目前可以提供国内所有的公募基金标的。“平台可以根据用户主观风险意愿、客观风险承受能力和理财目标等维度给出符合用户风险偏好的资产配置方案，同时也会提供风险预警服务。”

魔活儿的资产配置量化策略依据的数据主要有两方面：一是标的公开的结构化数据，包括历史净值数据、基金元数据等；二是财经资讯、政策信息、研究报告等非结构化的数据。他们利用自然语言处理技术抓取这些数据，并通过特定的算法模型构建资产配置的数据模型，从而得出资产配置策略。

商业模式上，魔活儿主要依靠智能投顾系统搭建、提供定制化的增值服务、基金销售佣金分成等渠道获利。

创办魔活儿之前，韩越曾在美国纽约高盛全球总部做量化投资管理工作。他拥有纽约州立大学计算机系博士学位，曾在华尔街做过5年量化投资，接触过许多智能投顾公司。和韩越一起创业的王栋毕业于华盛顿大学计算机系，曾先后任职于AIG集团和FactSet，有5年金融行业大数据经验。他们此前曾获得高维资本和AA加速器的种子轮融资。

AI与人，最理想的关系是这种

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是信息化时代最具颠覆性的使能技术，从根本上改变了经济社会的运行方式与人的生活方式，对人类社会影响深远。美国布鲁金斯学会2018年发布的《人工智能改变世界》报告显示，至2030年，AI将推动全球GDP增长超过15.7万亿美元，推动经济增长14%；埃森哲分析表明，到2035年，AI将有潜力拉动中国经济增速提升1.6%，劳动生产率提升27%并重振中国产业。

经济效应之外，在新一轮科技革命与产业变革的推动下，AI正快速应用于各个产业，并深度渗入组织运营与管理过程，为组织生态带来颠覆性变革。埃森哲全球经理人调查数据显示，AI在组织内部的应用覆盖面包含组织沟通、营销、客户关系管理、人力资源、安全、运营改进、设备检测、物流供应链、生产运作、交易，以及移动设备等（见图“AI组织职能应用范围”），深度影响组织中人的角色，将逐渐引发组织的管理变革。

然而，AI的快速发展与广泛应用在收获积极反馈的同时，也引发对组织人员劳动力替代的危机。花旗集团研究预计，AI将威胁美国47%的劳动力岗位和经合组织（OECD）国家57%的劳动力岗位，对亚洲新兴经济体国家印度与中国的劳动力岗位影响更是分别达到69%和77%。牛津大学未来人文研究中心进一步给出24项人类工作被AI替代的未来时间表，他们预测如翻译、速记、电话银行运营商等工作约在2024年就会被AI替代，而卡车司机、流行音乐制作等工作则在2027年左右被AI取代。

AI已经成为组织中除雇主与雇员之外不容忽视的第三角色。随着AI的渗透和应用，“取代人类”还是“助力人类”的讨论愈发深化与广泛。AI会对组织运营产生什么变革性影响、未来组织的形态如何，AI广泛应用下的组织工作环境中“人机”的基本关系是什么，AI能否真正替代组织中人的作用、如何有效应用AI提升组织效率等成为迫切思考的问题。

人机共生新范式

《机器之心》 《人工智能的未来》的作者雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）认为：未来的世界，人类将不再是万物之灵，人类和机器将难分彼此。

AI在组织运营中的快速普及和应用的确引发“人机”关系重思与“人机”边界重构。我们认为，相比互补或是替代，共生更适合用来理解未来人机的关系，“人机共生”将成为未来组织的新形态。组织人以协作导向与分立导向应对机器人，机器人反之亦然，由此构建出互利共生、偏利共生、偏害共生和吞噬取代四种范式（见图“人机共生框架”）。

人机共生模式1——互利共生

互利共生即组织人与机器人互为协作实现共赢，是组织人与机器人实现价值互惠与价值共创的最优模式。新加坡银行金融研究中心和新加坡货币当局，对超过100个金融产业工作岗位在AI应用下的未来转变调查结论显示：未来三至五年，技术分析、自动化等工作逐步由AI承担，组织人将会更多从事与判断、创造力等相关的新工作角色。这一宏观趋势将逐步实现组织人与机器人的分工协作与价值创造。

具体应用场景中，以AI翻译器为例，多国语言深度学习下的AI翻译器，使得跨语种、跨肤色、跨文化的实时沟通与知识传递成为可能，打破人类沟通的认知限制，极大程度上延伸了人的交流范围与交流能力。同时，以AI算法为设计基础的翻译器能够在应用场景中不断学习进化，提升翻译的可靠性与智能化水平。人的交流能力和机器的智能化在相互的协作中都有所提升，实现互利共生。

人机共生模式2——偏利共生

偏利共生模式中，机器人仅仅为组织人完成工作服务，并无自身智能化水平的提升（未有知识累积或深度学习等经验能力的优化），组织人则视AI为工具，相对忽略机器自身潜在的学习能力与社会属性。由此，偏利共生模式下，组织人获得了机器人应用产生的正向价值提升，改善了工作效率与效益，而机器人则未获得智能水平的改善与进化。

具体而言，偏利共生模式下机器主要以重复性规则性的工作为主，如工业规模化制造、仓储物流、餐饮服务、房屋租赁等的工作角色。

比如中国浪潮集团打造的智慧工厂，着力建设适配于云计算服务器等主营业务的高端装备智能制造产线。为了满足客户差异化和定制化需求，浪潮自主设计了服务器模块装配线与整机柜服务器装备线，并通过智能装配机器人、智能分拣机器人、智能锁附机器人等应用，高效覆盖产线重复性工作内容，减少40%的工人用工数，同时，将大规模定制化的客户交付周期缩短至5至7天，提升整体生产效率超过30%。此外，智慧工厂机器人的应用，引导工人由传统的重复性生产装配工作，向工业现场的异常性诊断与分析工作转型，极大程度上提升工人的技术能力。

人机共生模式3——偏害共生

偏害共生模式强调机器与人共生过程中机器的智能化提升，进而逐步实现对人与组织的价值挤压，最终引发潜在的人的功能替代。机器人在共生中得到了能力进化，获取价值收益，而组织人则因人机共生关系的强化而受到一定的反作用。

以谷歌围棋AlphaGo为例，已有棋谱的深度学习强化AlphaGo的计算与智能水平，通过与人类棋手的不断博弈，AI进一步修正算法，优化实战模拟程序，最终实现对人类围棋计算能力与围棋博弈水平的全面赶超与替代。再如AI引导的论文写作、音乐编曲等职业，机器智能基于人机交互，依赖现实复杂场景的深度学习，不断实现AI从功能实现、性能改进再到可靠性提升的能力迭代，最终完成对人类文职等工作的直接替代。

此外，伴随机器人智能化水平的提升，以聊天机器人等为代表的AI社会心理议题涌现，机器人在获得近人类能力的同时引发了对组织人的负面影响：如微软聊天机器人Tay上线24小时就被紧急关闭，原因在于其对Twitter平台中脏话等负面内容的深度学习与快速应用。

人机共生模式4——吞噬取代

吞噬取代是指人机共生过程中人与机器的分立关系模式，最终由于人机协调失灵与机器智能的任意发展，导致已有组织关系与人类价值的负外部性涌现，甚至走向危机与毁灭，形成人机双输的价值收益。

2018年在瑞典斯德哥尔摩举行的AI联合会议上，以特斯拉、SpaceX创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）为代表的2000余名科学家与企业家共同签署《致命性自主武器宣言》，承诺停止“杀人机器人”等自主武器的研发，以防止AI面向军事等社会安全领域的滥用风险。

除了面向未来的前瞻性防范之外，现实应用场景中的例证同样存在。2018年3月18日，优步公司在美国亚利桑那的一辆无人驾驶汽车在运行中遇到一位正路过马路的女性行人，汽车处于无人驾驶模式，并未识别出这一场景，未能启动减速、转向或停车，直接导致了该行人的死亡，引发各界对无人驾驶是否应该继续展开与法律规制等的重大社会讨论。

组织应对新生态的三大法则

未来组织在人机共生的新范式下，需要考虑如下三个方面的机制，以实现人机价值共创，获得AI技术变革引导下的正向价值收益。

法则一：培育“科技向善”的共生信仰。拥抱机器智能，形成人机共生的信仰，塑造拥抱科技、科技向善的组织文化是组织实现人机协作的第一步。这将从认知层面引导组织人与机器人展开协作，为人机互利共生的价值实现提供共识基础。

法则二：开展“组织+AI”的责任式创新。人机共生吞噬取代模式下的潜在负外部性影响呼唤组织开展责任式创新（Responsible Innovation），以引导人机共生向正向价值创造的协同模式发展。责任式创新强调嵌入行善（Do Good）与避害（Harm Avoidance）的基本责任准则，辅助组织人前瞻性地评估AI应用的机会与风险，并通过多主体参与和过程响应，引导人机共生的演进。

法则三：推动“智能+”的全员学习与人资管理。智能导向的人员学习与管理是组织实现互利共生、偏利共生价值效益的基础，也是规避偏害共生、吞噬取代的重要保障。在人机共生的范式引导下，AI并非真正意义上替代组织人的工作，相反，AI改变人类工作的核心在于驱动组织中的人做不同的工作，并适应人机协作的工作场景，这对未来组织的人员技能提出了新的要求。花旗全球视角与解决方案的研究显示，AI对未来组织中人的工作的首要影响在于——超过三分之二的工作需要组织人具备数字化相关的技能。

摆脱焦虑，拥抱AI

AI技术带来大规模失业的焦虑依然普遍。可当我们回溯人类历史，科技进步在替代工作岗位的同时，也创造了更多新的工作环境与工作角色，引导组织形态与管理模式的变革。

本质上，这是技术发展与社会进步的“边界”重塑。美国劳工部研究指出，65%的小学儿童将会在长大后从事现在完全不存在的工作岗位，而部署机器人的公司也会在未来创造更多新的工作条件，引导组织人才结构、技术水平、价值创造方式、工作环境等的变革。AI将会改变组织的工作方式，而以人机协作为主导的共生模式将是未来组织的重要形态。

在长期的人机共生演进关系中，机器将趋于承担常规性、重复性的工作，聚焦“信息”的处理与智能的优化；而人的作用将会被逐步引导至创造性、复杂决策性的工作种类之中，发挥理解、整合与创造“知识”的作用，最终实现人机共生条件下组织效率的提升与人机协作的价值共创。企业组织在这其中大有可为，通过培育“科技向善”的共生信仰、开展“组织+AI”的责任式创新、推动“智能+”的全员学习与人资管理，企业能够真正实现人机共生下的价值共创，收获AI赋能组织所带来的正向价值。

作者介绍

陈春花｜北京大学国家发展研究院教授

来源：36氪

论智能投顾运营者的民事责任——以信义义务为中心的展开

2017年7月8日，《新一代人工智能发展规划》由国务院印发并实施，彰显了党和国家抢抓人工智能发展重大战略机遇、加快建设创新型国家和世界科技强国的决心和行动。该规划明确将发展智能金融作为重点任务之一，要求我国金融行业应在人工智能技术的助力下，逐步建设大数据系统、创新智能产品和服务、完善风险智能预警与防控机制。在这一背景下，智能投顾这一人工智能与金融服务相互融合的典范，再次引发社会各界的关注。智能投顾（robo－advisor），即智能投资顾问，是指一项自动化、数字化的投资建议算法或程序，它能够基于投资者的财务目标、投资期间、收入、其他资产和风险容忍度等信息，为投资者提供投资建议，或为投资者创建并运营投资组合。智能投顾的雏形是美国的金融科技公司所提供的线上资产管理服务。从2010年第一家智能投顾公司Betterment在纽约成立以来，美国各类智能投顾公司层出不穷并快速成长，多家业内领军的智能投顾公司都已融资过亿。据权威机构预测，美国智能投顾行业的资产管理规模将从2016年的3000亿美元增长至2021年的2.2万亿美元，年均复合增长率将达到68%。在移动互联网技术的助力下，智能投顾如同燎原之火迅速在全球范围内蔓延开来。我国智能投顾行业虽然起步较晚，但依然势如破竹，锐不可当。根据量邦科技整理的数据，从2015年第一家智能投顾平台上线以来，截止2017年年底我国智能投顾平台已经超过30家，如同花顺、京东智投、摩羯智投等。

智能投顾的产生与普及不仅提高了金融资源的使用效率、降低了金融服务的成本，还充分发挥了人工智能强大的信息处理与运算能力，克服了人类思维的有限性，使人工智能这一前沿科技成果真正惠及人民群众的生活。然而，人工智能特有的“机器学习”能力，在人类工具的发展历程中史无前例，极有可能超出人类预期，甚至威胁人类文明。因而，我们必须甄心动惧、严阵以待。一方面，用伦理价值和道德操守约束科技研发人员；另一方面，将服务人类共同体的目标贯穿于人工智能应用的全过程，坚决捍卫人类的主体地位和共同利益。正所谓“无救济，无权利”，完善的权益保障体系必须以行之有效的民事责任制度为后盾。智能投顾民事责任体系的完善，不仅能够在相关责任主体之间公平地分配责任，及时填补受害人的损失，解决投资者的后顾之忧，加速智能投顾的推广普及；同时，也可以督促智能投顾的研发与运营人员全面、适当地履行义务，恪尽职守、精益求精，不断提高智能投顾的服务水平，带动智能金融乃至整个人工智能行业的发展。

一、智能投顾民事责任主体的厘定

法律责任认定中的核心问题为应由何者来承担因错误行为和损害发生所产生的代价。在智能投顾中，智能投顾机器人取代了提供投资顾问服务的具体人员，成为向投资者直接提供投资顾问服务的主体。如此一来，在投资顾问服务过程中，对于因智能投顾机器人的原因而导致的投资者损害，智能投顾机器人能否独立地承担民事责任，不无疑问。智能投顾机器人本质上属人工智能，故对这一问题的回答，需要首先明确人工智能是否为民法上的主体。对此，学界产生了客体说与主体说两种截然相反的观点。

第一，客体说。客体说认为，人工智能是人类完成某项特定任务的工具，是民事法律关系的客体，不具有主体地位。该观点的理由为，人工智能虽是人类理性的产物，但现阶段并不具有人的理性诉求和表达能力，更不具有积极的自我认知能力以及情感、意念的产生与输出机制。故而，现阶段的人工智能只能是客体，不可能获得法律人格甚或取代主体的法律地位。客体说兴起于电子商务发展的初期，在美国法上，此类计算机系统被称为“Electronic Agent”，而我国学者一般将其译为“电子代理人”。根据《统一电子交易法》第 102 条第（ 28） 项的规定，电子代理人是一种在无人审查或行为的情况下，能够独立地进行某种行为或对电子信息等内容进行回应的计算机程序或其他自动化工具；当合同当事人采用电子代理人进行交易时，应当由合同当事人承担交易结果和责任。由此可见，在客体说下，人工智能本质上仅是辅助人们从事一定事务的智能化工具。司法实践中，亦主要采取此种观点，不认可智能投顾机器人的主体地位。例如，在Michael D. GREEN v．MORNINGSTR，INC．案中，原告是接受智能投顾服务的投资者，其认为被告所运营的智能投顾机器人在运行中具有建议投资者选择昂贵的投资项目倾向，即投资者遭受了被告公司的不公平对待。在该案件中，应诉主体是智能投顾机器人的运营者，而非智能投顾机器人。

第二，主体说。主体说认为人工智能是民事法律关系的主体，能够享有有限的法律人格。持此观点者主要认为，随着人工智能技术的不断突破，特别是人工神经网络的发展，人工智能将逐渐具备自主决定并自我改变推理逻辑的思维能力，不再是完全遵从人类预设的算法执行指令。基于此，有学者明确指出随着人工智能发展到可以独立作出意思表示的阶段，人工智能与人类其他科技成果最大的差异就在于其具有类似人类的独立思考与深度学习的能力，具有独立的“意识”，故在法律性质上，建议将人工智能视为一种既具有智慧工具的性质、又可作为独立的意思表示的特殊的民事主体。具体运用于智能投顾中，也许在不久的将来，智能投顾算法能够根据市场行情与投资者情况的变化，自主地调整和设计其资产分配、证券选择的标准，甚至自己建立新的投资策略。一旦该设想实现，此种能够实现自我改造与发展的智能投顾，就已经拥有了人的意识，具备了承认其为法律主体的条件。

笔者认为，以上两种观点的差异主要在于各个观点所讨论的大前提不同，即各个观点是以不同发展阶段的人工智能为支撑的。目前的主流观点是人工智能的发展可以分为三个阶段：第一，弱人工智能阶段。在此阶段，人工智能主要为擅长于单个方面事务的机器人，其运行原理是根据预设的算法，对大数据进行分析和处理。客体说就是基于这一阶段的人工智能而提出的。第二，强人工智能阶段。该阶段的人工智能主要为人类级别的人工智能。换言之，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，可以进行所有人类能进行的思维活动，包括但不限于学习理解、抽象思维、总结经验、解决问题等。第三，超人工智能阶段。在该阶段，人工智能几乎在所有领域都能够超越最聪明的人类大脑。由此可见，主体说主要针对的是强人工智能阶段和超人工智能阶段的人工智能。

智能投顾的核心是算法或程序，在这些算法和程序支配之下，智能投顾机器人通过对大数据的分析提供投资顾问服务。但目前，智能投顾机器人仍然不具有人类所拥有的主观意识、独立思考与深度学习的能力。因此，智能投顾机器人尚处于“弱人工智能阶段”，不宜将其界定为民法上的主体。也就是说，智能投顾机器人实质上是智能投顾运营者为投资者提供投资顾问服务的辅助工具，在智能投顾过程中产生的民事责任应当由智能投顾运营者来承担，理由如下：

第一，智能投顾机器人无法满足民事主体的规范要求。无论是自然人还是法人，作为民事主体，他们都必须具有独立的意志。独立意志是形成民事主体资格的基础。在“弱人工智能阶段”，智能投顾机器人提供投资顾问服务的行为本质上是在执行人类预先输入的算法或程序，并未超出人类可以预期的范围。因此，智能投顾机器人并不具有独立的意志，而受到隐藏于背后的运营者的意志所控制，无法成为民法上的主体。基于此，有美国学者指出，智能投顾的存在仅仅是为了实现其背后的投资顾问服务机构所设定的单一目的，即为投资者选择合适的投资方案并执行，故应当由智能投顾运营者为其设计和运营的智能投顾承担责任。

第二，智能投顾机器人缺乏承担民事责任的现实基础。民事责任主要表现为财产责任，故具备自主支配的财产是民事主体承担民事责任的必要前提。然而，从当前智能投顾的实践来看，智能投顾机器人不拥有独立的财产，投资顾问服务中所涉及的财产均为运营者所有或持有。质言之，智能投顾机器人不具有独立承担责任的能力。在此种情形下，如果法律仍然坚持赋予智能投顾机器人民事主体资格，那么无疑将导致在智能投顾中受到损害的投资者无法获得有效赔偿，而真正具有责任承担能力的智能投顾运营者却“逍遥法外”。如此一来，智能投顾机器人则成为了运营者规避责任的盾牌，有违正义。

第三，智能投顾机器人绝不能撼动人类的主体性价值。人工智能是人类创造的智慧存在，是人类运用科学技术、模拟人类智慧的创造物，其目的在于延伸、提高人类的技能。智能投顾亦不例外，其旨在通过“人工智能+金融服务”的模式，提升金融服务的竞争力，为更多的投资者提供更为便捷、高效和个性化的金融服务。质言之，智能投顾的发展只不过是人类追求更好生活的工具，智能投顾机器人是作为一种手段而非目的存在的。此外，在“弱人工智能阶段”，智能投顾机器人尚不具有独立的意志，如果此时便承认其为民法上的主体资格，无疑会贬低人的主体性价值，引发诸多伦理道德问题。因此，就人工智能当前的发展阶段而言，法律不宜赋予智能投顾机器人民事主体资格。

二、智能投顾民事责任确立的前提：信义义务体系的展开

智能投顾与传统投顾在具体模式上存有差异，但殊途同归，即为投资者提供投资顾问服务，实现投资者利益的最大化。正如前文所述，智能投顾机器人本质上是辅助投资顾问服务机构向投资者提供投资顾问服务的工具，并非独立主体。基于此，不难看出，虽然智能投顾引入了人工智能技术，但投资者与投资顾问服务机构之间的法律关系并未发生实质性的改变。因此，可以通过对传统投顾法律关系的分析来明确智能投顾运营者的基本义务，夯实其承担民事责任的基础。在投资顾问关系中，投资顾问服务机构接受投资者的委托，为其提供投资建议，构成委托关系。在1963年的SEC v. CapitalGains Research Bureau, Inc. 案中，美国最高法院基于投资顾问结构与投资者之间的委托关系，并通过对1940年《投资顾问法案》第206条的解释，确立了投资顾问服务机构对投资者的信义义务。我国《证券投资顾问业务暂行规定》也吸取了美国证券立法与司法实践中的有益经验，确立了投资顾问服务机构的信义义务体系。信义义务的确立，使得证券投资顾问服务机构在向投资者提供投资建议之时，不仅在道义上尽心尽力，更负有法律强制力的义务，从而在投资顾问服务机构与投资者之间建立起牢固的联系。具体而言，投资顾问服务机构的信义义务包括两个方面的要求：忠实义务与勤勉义务。

（一）投资顾问服务机构的忠实义务

投资顾问的忠实义务，要求投资顾问服务机构应为投资者的最大利益行事，全面、公正地披露所有重要的实质性信息，尤其是其中所存在的利益冲突信息。在投资顾问关系中，投资顾问服务机构自身不仅可能从事证券交易，还可能从事其他方面的证券经纪服务。故投资顾问服务机构极有可能为其他业务中的利益所羁绊，为了追求自身利益的最大化而罔顾投资者利益，甚至做出损害投资者利益的行为。因此，法律确立忠实义务，要求投资顾问服务机构应当为投资者的最大利益服务，将实现投资者利益的最大化作为其行为的基本准则。

需要注意的是，在证券法上，对投顾过程中的利益冲突主要是通过一种“基于披露”，而非“基于绩效”的标准来调整。质言之，忠实义务的判断主要通过冲突利益的信息披露来实现，而不问最终结果。基于此，投资顾问服务机构在提供服务的过程中需要履行利益冲突披露的义务。在美国，投资顾问服务机构进行利益冲突披露的主要方式是向美国证券交易委员会递交Form ADV。Form ADV既是监管层面的登记文件，也是投资顾问服务机构进行利益冲突信息披露的方式，每一个根据《投资顾问法案》注册的投资顾问需要进行年度披露，同时在发生信息变更时进行临时披露。在披露内容上，投资顾问必须披露关于利益冲突的所有重要事实，以便用户在知悉的情形下，对是否与投资顾问机构建立或继续建立投资顾问关系作出决定。上述信息将通过美国证券交易委员会向全社会公开。

投资顾问机构违反忠实义务的典型案例是1996年的SEC v．Moran案。在该案中，证券投资顾问在两天内购买了Liberty Media的股票，价格从26.256 美元增至26.875 美元。Moran不合理地将较低成本的股票分配给自己和其家庭账户，而将较高成本的股票分配给了投资者，导致了投资者7000 美元的损失。法院认为，在本案中，投资顾问服务机构违背了信义义务，其不当地将自己的利益置于投资者利益之上，违反了应尽的忠实义务。需要指明的是，在投资顾问关系中，投资顾问服务机构对忠实义务的违反，不仅简单地表现为投资顾问服务机构在提供服务过程中以不合理的方式直接获取金钱利益，还可能表现为能给自己带来其他利益的行为。例如，在Monetta Financial Services，Inc．v．SEC 案中，投资顾问服务机构Monetta金融服务公司通过数个经纪商获得了首次公开募股（IPOs）的具有较高投资价值的股票。在此之后，Monetta金融服务公司将这些股票分别分配给其用户和一些基金托管人。法院认为，虽然没有证据表明Monetta金融服务公司不公平地分配了股票，但就其向基金托管人分配股票这一事实，Monetta金融服务公司并未进行披露，该行为违反了“顾问法”的反欺诈规则。因为，将部分股票分配给基金托管人，就意味着能够分配给用户的股票数额的减少，用户的合法权益受到侵害。而该案中，Monetta金融服务公司考虑到上述基金托管人有权决定其能否继续担任投资顾问，从而在未进行充分披露的前提下向基金托管人分配股票。由此可见，投资顾问违反忠实义务的表现形式多种多样，但万变不离其宗，只要未能秉持投资者利益至上原则，而是获取私利，即可认定其行为与忠实义务的要求相悖。

（二）投资顾问服务机构的勤勉义务

投资顾问的勤勉义务要求投资顾问服务机构恪尽职守，尽到合理的注意，像一个谨慎、自主、有智慧的人处理自己的事务那样，为投资者提供投资建议。在投资顾问关系中，投资顾问服务机构的勤勉义务包括适当性义务和最佳执行义务。适当性义务是指投资顾问服务机构所提供的投资建议应当与投资者的基本情况相符；最佳执行义务则是指当投资顾问服务机构在为用户进行证券交易时，对证券经纪商的选择应当是特定情形下的最优选择。

第一，适当性义务。适当性义务要求投资顾问服务机构合理地确定投资建议，并保证该投资建议与投资者的具体情况相适应。适当性义务包括两方面的要求：一方面是投资顾问服务机构应当向投资者客观描述其投资分析方法和投资策略，并向用户解释其所使用的每种重要投资策略或分析方法中可能涉及的重大实质风险，以及其推荐的投资建议的实质安全性。另一方面，投资顾问服务机构应当充分收集特定投资者的财务状况、投资经历与投资目标等信息，并在此基础上合理地做出适合投资者的投资建议。除此之外，鉴于投资者的财务状况、投资经历和投资目标等信息可能在特定期间内发生变化，故对于上述信息，投资顾问服务机构必须及时更新，保障投资顾问服务机构能够根据具体情况的变化，做出精准的判断，使具体投资建议能够最大限度地符合当事人的利益，满足适当性义务的要求。

第二，最佳执行义务。最佳执行义务要求投资顾问服务机构应当以维护投资者的最佳利益为准则，为投资者选择适宜的证券经纪商来执行具体的证券交易，保证投资者在每笔交易中的总费用或收益在特定情形下是最优的。为了实现对投资顾问服务的最佳执行，投资顾问服务机构在挑选证券经纪商时，必须对证券经纪商的服务范围和质量进行充分考虑。具体而言，证券投资顾问服务机构在进行选择之时，必须对证券经纪商的交易执行能力、服务的佣金率、支付能力以及对投资顾问服务机构的反馈情况等与证券交易执行效果密切相关的信息予以收集和分析。此外，在选定了证券经纪商之后，对于证券经纪商执行证券交易的具体情况应当进行定期、系统地评估，并根据交易的收益表现及时做出调整，尽可能地实现投资者利益的最大化。

三、智能投顾背景下信义义务具体内容的更新

当代信义义务的具体内容更像是对实践的总结，而不是精密完备的框架结构。虽然智能投顾的出现并未改变基本的法律关系，但人工智能技术的引入确实改变了传统的投顾模式，传统投顾模式下的信义义务的具体内容已经与智能投顾的发展相脱节。甚至，有观点明确提出在智能投顾背景下，智能投顾机器人无法满足法律关于信义义务的基本要求。基于此，笔者认为，在智能投顾中，如果仍然一味坚持传统投顾模式中的信义义务内容，必然“水土不服”无法适应。但正如上文所述，此时信义义务的基础并未改变，只是在具体内容上发生了变化，故可以经由具体内容的更新来实现对智能投顾的有效规制，为智能投顾运营者民事责任的确立奠定基础，从而有效保障广大投资者的合法权益。

（一）忠实义务之算法利益冲突的披露

在传统的投资顾问服务中，利益冲突的结构主要表现为两个方面：一是，“提供投资顾问的人员——投资者”之利益冲突；二是，“投资顾问服务机构——投资者”之利益冲突。具体而言，在传统投顾模式中，无论是具体提供投资顾问服务的人员，还是投资顾问服务机构，都可能在提供服务的过程中将自身利益凌驾于投资者利益之上。但在智能投顾中，提供投资顾问的人员已经为智能投顾机器人所取代。机器人永远不会受到佣金激励、个人关系等因素的诱惑，故而能够站在更为理性的角度为投资者利益的实现而努力，故智能投顾机器人本身不会与投资者利益产生冲突。即便如此，智能投顾中的投资顾问服务机构（即智能投顾运营者）与投资者利益之间的冲突仍然存在。因为，运营者对智能投顾机器人的运行具有直接控制力，其可以通过算法设计来为自己谋取私利。概言之，在智能投顾中，利益冲突主要集中于“投资顾问服务机构（智能投顾运营者）——投资者”这一结构之中。在智能投顾中，智能投顾运营者通过算法的设计来控制智能投顾机器人的运行，故是否履行了忠实义务的判断要点，应当集中于对算法的公正性的判断之上。

对广大投资者来说，受到技术知识的限制，智能投顾机器人犹如一个巨大“黑箱”，投资者只能被动地接受智能投顾机器人所生成的投资建议，但对其运行原理和操作过程却一无所知，更无从监督运营者是否利用智能投顾机器人从事了谋取私利的行为。因此，亟须对智能投顾中忠实义务的内容做出合理调整，不断增强投顾过程的公开化、透明化，强化对算法中所暗含的智能投顾运营者与投资者之间的利益冲突进行充分披露的义务，确保智能投顾中的算法符合投资者利益至上的基本要求，防止出现程序化的偏见，损害投资者利益。

披露是信任的核心。基于算法中可能渗入的利益冲突，智能投顾运营者有义务就涉及利益冲突的相关材料与事实向投资者进行全面、公正的披露，并合理谨慎地避免对投资者可能产生的误导。具体而言，第一，利益冲突披露的内容应当真实、准确和全面。在智能投顾中，智能投顾运营者应当在详细地披露算法的假设前提、有限性和投资建议生成模式的基础之上，对算法在特定情形下可能产生的利益偏离风险、算法中所暗含的可能引起智能投顾运营者与投资者之间的利益冲突的信息等内容向投资者充分披露。此外，当智能投顾机器人由第三方参与研发、运营和管理时，对于第三方通过算法设计在智能投顾中可能产生的利益，智能投顾运营者亦应当予以明确披露。第二，信息披露应当以合理的方式做出。信息的披露必须以投资者易于获取和理解的方式进行，在披露方式上，智能投顾应当充分利用其电子化平台，利用互动式文本或者弹窗等方式对利益冲突进行披露。

（二）勤勉义务之投资者最佳利益实现的保障

在智能投顾中，智能投顾运营者作为真正的义务负担者，亦需遵循勤勉义务的基本要求。在传统投顾中，勤勉义务要求提供投资顾问服务的具体人员和投资顾问服务机构在服务过程中尽职尽责；而在智能投顾中，勤勉义务则要求智能投顾运营者尽最大努力确保整个投资顾问服务流程符合投资者的最佳利益。具体而言，智能投顾运营者的勤勉义务主要包括切实保障电子问卷设计的合理性、确保智能投顾算法的有效性、监督与维护智能投顾机器人的运行。

第一，保障电子问卷设计的合理性。在投顾关系中，只有在对投资者财务状况、投资经历和投资目标等相关信息进行充分分析的基础之上，始能作出适合投资者情况的投资建议。在传统投顾中，这些信息主要是由提供投资顾问服务的人员在与投资者之间相互沟通与交流的过程中获取；而在智能投顾中，机器无法与人直接进行交流，只能通过电子问卷的形式，获取相关信息。鉴于此，智能投顾运营者对电子问卷设计的合理性是确保智能投顾机器人获取充足的信息来作出合理投资建议的重要前提。具体而言，智能投顾运营者应当尽最大努力使智能投顾机器人能够通过其所设计的电子问卷，从投资者的回答中提取充分的信息来保障所生成的投资建议与每一投资者的财务状况、投资经历和投资目标等情况相适应。此外，智能投顾运营者还应当设计出答案矛盾时的处理机制，以排除干扰信息，保障智能投顾机器人能够从电子问卷中有效提炼出对投资建议有效、可靠的信息。因此，在投资者的答案出现不一致时，应当通过内部程序设计，对不一致的信息加以识别，并提醒投资者重新考虑其答案。

第二，确保智能投顾算法的有效性。智能投顾以算法或程序为其运作核心。智能投顾运营者能否提供符合投资者最佳利益的投资建议，均依赖算法设计与运作的有效性。因此，在智能投顾中，投资顾问服务机构的最佳执行义务表现为智能投顾运营者对算法有效性的保障。具体而言，智能投顾运营者应当秉承最大诚信原则，以投资者利益的实现为基点，对具体的假设前提、投资模式和运算方法等进行合理设计，并对算法和程序进行持续性的优化升级，使得智能投顾机器人能够在依据既定信息的基础之上做出最有利于特定投资者利益的投资建议。

第三，监督与维护智能投顾机器人的运行。在智能投顾中，虽然具体的投资建议是由智能投顾机器人作出，但这并不意味着在整个过程中不再需要人的介入。智能投顾机器人只是智能投顾运营者向投资者提供投资顾问服务的工具，任何人都无法保障这一工具能够自始至终安全、平稳运行。因此，为了保障算法或程序的有效运行，智能投顾运营者应当以勤勉义务为准绳，尽到充分的监督与维护义务。这主要表现为，智能投顾运营者应当采取积极措施，构建起网络安全防护体系，防止算法或程序遭受黑客攻击或病毒入侵等不法行为的干预，保障算法或程序的安全运行，充分维护投资者的合法权益。此外，智能投顾运营者还必须对算法或程序进行持续性的监督与维护，一旦出现异常运行的情况，应积极采取有效措施加以恢复或补救，并及时向投资者披露。

四、智能投顾运营者民事责任的性质与构成

“法律责任是行为主体违反了法定、约定或其他由法律规定的第一性义务后必须承担的带有强制性的第二性义务。”法律责任扮演着社会秩序调节器的重要作用，调整社会交往中的利益分配，并尽力保障每一主体合法权益的实现。当前，人工智能的触角已经深入金融服务领域，技术的专业性、垄断性与保密性使得金融服务的相关操作更具隐蔽性，甚至成为某些非法金融活动的保护伞。因此，在明确了智能投顾运营者对投资者的忠实义务与勤勉义务之后，应当进一步构建起行之有效的智能投顾民事责任制度，督促智能投顾运营者履行忠实义务和勤勉义务，防止智能投顾运营者以便利和效率为由从事不法行为，从而保障正常的市场交易秩序，实现对投资者合法权益的充分保护。

（一）责任性质的界定

法律责任性质的辨明是确定责任的起点。因此，欲明确智能投顾运营者违反信义义务的法律责任，必须首先对该责任的法律性质做必要的分析。那么，问题随之而来，信义义务的违反所引发的法律责任究属何种性质？虽然，证券法以侵权责任和违约责任为其责任体系的基本样态，但笔者认为，对于智能投顾运营者违反信义义务的法律责任而言，难以径直地将其归为侵权责任抑或是违约责任。

首先，此种责任不符合侵权责任的规范要求。在智能投顾中，从违反信义义务所导致的投资者损害的表现形式来看，损害通常表现为金钱利益的损害，即纯粹经济损失。所谓纯粹经济损失，是指非因绝对权受有侵害而产生的财产利益的减损。然通常而言，纯粹经济损失不属于侵权责任的赔偿范围。故而，如果将智能投顾运营者的责任界定为侵权责任，投资者很难据此来对自身的合法权益进行有效的保护。与此同时，一般侵权责任的成立须以过错为基本要件，而在智能投顾中，对于违反信义义务的法律责任的成立，只需智能投顾运营者违反法定的信义义务即可，智能投顾运营者在主观层面上是否具有过错在所不问。

在智能投顾中，违反信义义务所产生的法律责任亦非违约责任。虽然，在智能投顾中，智能投顾运营者通常会与每一投资者订立智能投顾服务合同。基于投资者的投资目标等客观情况，智能投顾服务合同会授予智能投顾运营者相应的“自主裁断权”，与此同时，亦会对智能投顾运营者的行为提出相应的必要限制。但是，就信义义务的性质而言，其本质上属法定义务。质言之，无论智能投顾服务合同对信义义务是否明确约定，智能投顾中的信义义务都必须为智能投顾运营者所遵循。智能投顾运营者不得以约定的方式来规避信义义务的基本要求，从而减轻或免除法律责任。此外，智能投顾运营者违反信义义务所产生的法律责任的内容，亦主要由法律所直接规定，投资者和智能投顾运营者不可基于意思自治而对此作出改变。因此，智能投顾运营者违反信义义务所产生的责任亦非违约责任。

综上，不难发现，对于智能投顾运营者因违反信义义务所产生的法律责任，不可简单地套用侵权责任或违约责任予以解释。基于此，笔者认为应当将此种责任归为特殊的法定责任，责任的依据来源于法律所明确规定的忠实义务与勤勉义务，智能投顾运营者违反忠实义务与勤勉义务的，须依法律的具体规定承担相应的民事责任。

（二）智能投顾运营者民事责任的构成

在明确了智能运营者违反信义义务的民事责任的性质之后，须以此为基点，厘清责任成立的基本要件，从而进一步剖析这一责任的法律构造，使得责任得以充分落实。笔者认为，智能投顾运营者民事责任的成立须满足以下三个要件：须存有智能投顾法律关系、须有违反信义义务之行为和投资者须因信义义务之违反而受有损害。

第一，须存有智能投顾法律关系。智能投顾运营者民事责任的确立，根本目标在于维护投资者的合法权益。需要注意的是，此处的投资者不同于广义的证券法上的投资者。证券法上的投资者是指具有一定的资金来源，从事以证券为介质或手段的投资活动，对证券投资收益享有所有权并承担投资风险的证券市场主体。而智能投顾中的投资者，除了具备上述特征之外，还必须进入智能投顾法律关系之中，委托特定的智能投顾运营者提供投资顾问服务，并与之订立相应的智能投顾合同。根据委托事项的不同，智能投顾可以分为纯咨询型智能投顾和代理型智能投顾两种。纯咨询型智能投顾中的投资者仅授权智能投顾运营者为其提供证券投资建议，最终的投资交易指令仍由具体的投资者对外发出。而代理型智能投顾则不同，投资者不仅授权智能投顾运营者为其提供证券投资建议，还须授权运营者在约定的权限范围内，可以直接控制投资者的相关投资账户，向外部发出交易指令，执行买入、卖出、转换、偿还、赎回与提取资产等操作。无论投资者选择何种智能投顾类型，均为智能投顾运营者民事责任旨在保护的对象。

第二，须有违反信义义务之行为。在智能投顾中，基于智能投顾运营者与投资者之间的委托关系，智能投顾运营者负有忠实义务和勤勉义务。其中，忠实义务的违反主要表现为智能投顾运营者没有披露算法中隐藏的导致运营者与投资者之间利益冲突的信息；或者虽然对算法中可能涉及的利益冲突进行了披露，但其信息披露缺乏真实性、准确性和全面性，无法对投资者的决策提供真正的实质性的帮助。勤勉义务的违反则表现为智能投顾运营者没有尽力而为，未能谨慎、合理地提供投资顾问服务。具体表现为：一是，智能投顾的问卷设计存有缺陷。如果电子问卷的问题设计出现不够全面清晰，或者未能根据投资者情况和证券市场发展变化做出相应调整等情形，将会不可避免地影响最终的分析结果。二是，智能投顾算法缺乏有效性。这主要是指，智能投顾的算法的基本结构无法满足提供合理投资顾问服务的需求，通常表现为算法不够准确、严谨或存有较为明显的程序漏洞。三是，智能投顾运营者未对智能投顾机器人的运行进行必要的监督与维护。如果在智能投顾中，智能投顾运营者怠于履行监督与维护义务，导致智能投顾机器人遭受黑客攻击、病毒入侵而无法正常进行投资顾问服务的，其应当对投资者的损失承担民事责任。

第三，投资者须因信义义务之违反而受到损害。在智能投顾中，民事责任的成立须以损害的发生为前提，并且此种损害多为可得利益之金钱损害。并且，投资者的损害还须为信义义务之违反所致，即所受损害须与信义义务之违反具有因果关系。在因果关系的判断中需要注意以下三点：一是，要区别投资者的损害是由于智能投顾运营者的不当行为造成的，抑或是因投资者自己对投资咨询报告理解有误或出于自身投资判断过错导致的。二是，要区分投资者的损失是因智能投顾的算法问题产生的，还是市场本身行情变化的自然结果。三是，应围绕投资目的这一核心要素来判断因果关系是否成立，即应当按照特定情形下的投资目的来判断具体损失是否因逾越该目而造成。如果投资者所受损害，是因其自身原因、市场行情变化所致，或者智能投顾运营者的行为符合投资目的的要求，那么投资者所受的损失与智能投顾运营者违反信义义务的行为之间则无法律上的因果关系。

五、结语

智能投顾以互联网为基础，以大数据为依托，以人工智能技术为核心，顺应了时代发展的潮流，具有广阔的发展前景。为了有效地推动智能投顾的发展，实现金融服务的个性化、智能化与自动化，应当在法律制度层面完善民事责任制度，筑牢智能投顾发展的法律基础。基于目前人工智能的发展尚处于弱人工智能阶段，应当将智能投顾定位为民事法律关系的客体，并以信义义务为中心构建起智能投顾运营者民事责任制度，有效保护投资者的合法权益，促进资本市场的稳健发展。法律必须服从进步所提出的正当要求，一个法律制度，如果跟不上时代的需求或要求，而死死抱住过去的只具有暂时意义的观念不放，那么显然是不可取的。智能投顾运营者的法律责任问题只是人工智能挑战现有法律制度的一个缩影。随着人类逐渐步入人工智能时代，法律工作者必须枕戈待旦，用不断完善的法律伦理和法律制度，规制、引导和支持人工智能发展，使人工智能科技及其成果真正惠及大众，切实增进人类福祉。

来源：慢钱头条

郭雳：智能投顾开展的制度去障与法律助推

  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

来源：慢钱头条

李伟庆：智能投顾大行其道 技术使得私人银行客户覆盖更广

在大众认知中，私人银行往往和瑞士联系在一起。瑞士一度是全球高净值人群资产管理的首选之地。私人银行强调多资产组合方式投资，风险从低到高分别为现金及存款银行理财产品、公募基金、保险、房地产、股票市场及其他境内外投资等。

私人银行被誉为“皇冠上的明珠”，由于其私密性、专属性及专业性受到特定人群的青睐。回到国内，我国的私人银行发展刚刚十年，提供服务的机构从四大行、股份制银行扩大到城商行。私人银行的兴起与国民财富的增加不无关联。根据招商银行与贝恩《2019中国私人财富报告》，2018年，中国个人可投资资产总规模达190万亿元，可投资资产在1000万元以上的中国高净值人群数量达到197万人。

“10%的高净值客户贡献了某些国内金融机构90%的资产份额，实现了一九的配比”，中国银行业协会私人银行委员会常委李伟庆表示，“商业银行或者金融机构可以通过吸引高净值人群，实现资产规模的快速增长。”

近日，零壹财经针对私人银行发展历程、业务模式及数字化运用对李伟庆进行了专访。

私人银行入门门槛600万元 客户投资趋向保值、分散

零壹财经：您在银行从业多年，在私人银行领域担任很多重要职位，并且接连包揽了私人银行、金融科技等领域多项大奖，同时也恭喜您今天获得了金鹿奖最佳商业领袖奖。普通人群对于私人银行相对比较陌生，您能否向我们介绍一下呢？

李伟庆：私人银行起源于为欧洲的贵族家庭提供差异化服务的金融机构，在国内发展时间较短，刚刚十年。我国高净值客户的资产总额平均年化增速在20%左右。

对于客户的界定，不同的商业银行有不同的标准，一般按照人民币资产600万元的标准，部分银行是以1000万元起，不同机构存在差异。根据不完全统计，60%多的私人银行客户是企业经营者，其次是级别高的企业高管，最后是专职投资人群。另外，随着富二代数量越来越多，中国的私人银行客户年轻化，平均年龄介于40至50岁之间，低于发达国家。

零壹财经：高净资产客户有什么特质吗？

李伟庆：越是超高净值的用户，越理解财富来之不易。他们更青睐保值类产品。而他们增值类收入主要来自对所持有的产业的经营，包括自身企业的发展以及行业内的中小型公司的投资和股权的投资。高净值人群不全是概念上的风险厌恶者，投资偏好保守与年龄、经验、所处的阶段等多方面有关。

零壹财经：私人银行的收入主要来自哪些方面呢？

李伟庆：在国外，不管客户是否购买产品，专业的私人银行都会收取一定比例的投资顾问费。在国内，主要的收入来自于产品销售。受收入和利润导向影响，国内私人银行的投资顾问专业性和客观性有待提高。

零壹财经：他们的投资收益率分布范围是介于什么区间呢？

李伟庆：投资收益率很难一概而论，财富管理依据整体配置，如时间维度、产品回报率、客户的交易习惯等，总体超过了大众客户收益率水平。

零壹财经：流量巨头对于高端客户理财愈发重视，与私人银行存在竞争关系，目前两者相处模式是什么？

李伟庆：目前，传统机构通过线下服务客户，而金融科技类公司主要在线上。因为金融科技类公司的产品类型更为丰富、迭代更快，所以其未来市场份额上会不断增长。

随着市场的蛋糕不断地做大，两者要学会共生共赢。通过合作，银行引入技术驱动自身业务发展。当然两者也存在竞争，应了当年马云那句话，“银行不改变，我们就改变银行”。

零壹财经：一般来说，高净值人群具备一定的理财知识，且学习能力都很强，在经过一段时间的投资理财后，客户留存情况如何呢？银行会采取哪些措施吸引、维护客户呢？

李伟庆：私人银行客户虽然自身财富已达到一定水平，但是他的金融知识和产品经验大概率不如专业的金融从业人员。术业有专攻，不必事必躬亲。而且，客户有自己的主业，很难兼顾。

私人银行的客户黏性比较高。他们通常在3到5家银行做资产配置，银行间比例会波动。但变化不会很明显，除非客户整体的金融资产缩水。

零壹财经：这些银行知道高净值客户的动态吗？

李伟庆：我们可以根据客户转账或者其他的交易行为推断。一般，这家银行金融资产减少，那么就是转到其他银行。该类信息预报需要依靠大数据。在客户资金转移前，我们便进行干预。

私人银行智能投顾大行其道 短期内希望与提供安全、营销服务的科技公司合作

零壹财经：现在有观点称，要把金融科技分开，每个行业专注于一项，您对此有何看法？

李伟庆：一定要把金融和科技分开，我觉得不现实。未来的世界一定是包罗万象的，相互交叉的。单一业务模式或者管理体系很难取得成功。世界一定变得越来越复杂了，我们不可能回到金本位的体系。未来，两者之间结合的会越来越紧密。金融不单单融合科技，甚至可能融合基因技术等。

零壹财经：在银行数字化或互联网化的背景下，私人银行会有哪些变化？利用了哪些技术？

李伟庆：智能投顾是近年来的新变化，通过系统、通过软件给客户更优的资产配置方案，让风险降低的同时相对有好的收益。该技术最大受益者是普通客群，他们可以享受到以往面向高净值人群的定制化服务或者策略型产品。私人银行可以结合大数据等技术手段覆盖更广的客户范围，如投资资产门槛从600万元降到100万元，甚至更低。

零壹财经：现在智能投顾多数更像黑盒操作，投资者对于资产运作其实是不太清楚的。一些投资者一开始信心满满入场，最后收益却不及预期，您怎么看？

李伟庆：智能投顾的评判应该依据相对策略，而不是绝对策略。比如，整个的金融市场不好，投资环境不好，大家都亏，好的智能投顾的策略一定亏的比别人少。反过来，行情好的时候，智能投顾收益更多。当然，智能投顾也有局限性，第一没办法回避系统性的风险，第二是整个策略本身的设计。

零壹财经：银行更青睐哪一种类型的人工智能或者科技类公司？

李伟庆：实际上，银行是被动的。短期内，市场关注数据、投资领域，那么银行便关注安全、营销等方面。如果人工智能或者科技公司想进行行业应用、产品研发，可以尝试这两个领域。另外，技术的驱动是有先后的，国内公司可以参考国外案例。

零壹财经： 银行理财子公司的成立，会对私人银行业务产生哪些影响？

李伟庆：理财子公司的成立代表了银行在资产管理业务上会更专业化，更实现更多的风险隔离。在资产管理业务上，金融科技有很大的用武之地。它的逻辑跟智能投顾逻辑一样，只不过智能投顾是对个人而言。

私人银行归属于零售银行 国内机构通过内部提升获客

零壹财经：我国商业银行在发展过程中，私人银行与零售银行显示从属亦或并列的关系。然而目前，零售银行受关注的程度高于私人银行，您能介绍一下两种类型银行未来发展的趋势吗？

李伟庆：从业务结构的角度，私人银行是零售银行的一部分。当然欧美的一些专业化的私人银行，只面向高端的私人银行客户。那问题随之而来，他的客户大部分需要外部争夺，而不是内部提升。如果私人银行有比较庞大的零售银行的基础，内部的老客户的提升成本会相对较低。

零壹财经：对于高净值人群，银行同业之间存在竞争，如私人银行与银行的贵宾理财，私人银行具有的优势在哪里？

李伟庆：贵宾理财部门和私人银行的客户按照其资产等级来划分，一般600万及以上，进入到私人银行；达不到的为贵宾。在贵宾部门，还会再做更细的划分。

两者存在相辅相成的关系。以前，一些银行把私人银行完全独立出来，自成体系地管理。但后来暴露出很多的弊病，因为分支行把普通或者贵宾客户发展成一个私人银行客户，客户的资产内部转移，客户经理或者分支行的利益受损，造成很多的内部的竞争。所以后来一些机构改变这种策略，仅做虚拟的信息划转或者双计（注：计算原有的机构和私人银行的贡献）。这样，大家互不争利，共生发展。

零壹财经：私人银行定期回访时间间隔多久，线下的团队人员构成如何？

李伟庆：通常一年至少有1到2次，理财顾问通过回访了解客户最新的收益、资产配置时间等需求。团队人数跟服务客户的资产规模有关。

一般，至少要配一个专职的理财经理来对接客户；但资产上亿的客户，至少3到5个人的团队对其服务。

来源：零壹财经

150万亿赛道觉醒：行业寒冬之下，这些公司却融资30亿

财富管理行业正在经历冰火两重天。

一边是暴雷不断，大量理财师被抓，几十万人离职

另一边，又是行业大规模融资，近30亿融资涌入这个赛道。

这些融资的金融科技公司，业务量开始暴涨，模式开始跑通，它们说，自己终于“媳妇熬成婆”。

财富管理这个150万亿的赛道，在一轮大的洗牌之后，居然“向死而生”，爆发出惊人的潜力。

这里，也被称为金融科技接下来的最大风口。

这个赛道能否成为黄金风口，关键因素，就是玩家能否抵御金钱和欲望的诱惑……

01 寒冬中的风口

有人说，2019年才是真正的资本寒冬。

36氪6月底发布的《2019年中创投报告》中提到：截至2019年6月17日，国内一级市场共计发生2787笔投融资交易，投融资热度已降到五年来最低点。

而一年前，全年融资交易数是12163笔。

在金融科技领域，融资更是惨淡不堪。

“大家都忙着撤资，或者把股东关系撇清，‘金融科技’已成为一个火葬场。”一位VC投资人直言不讳。

就是在如此的水深火热之中，一个金融科技的赛道却热闹非常。

据IT桔子统计，该赛道2019年就有近43起融资事件发生，融资金额近30亿元。

3月，NewBanker获一千万C轮融资，凡创资本领投，经纬中国等跟投。

同月，和NewBanker模式类似的美信联邦，获数千万C轮融资。

6月，一个叫“慢钱”的互联网理财师咨询服务平台，获7000万元D轮融资。

7月，海外资产配置服务平台“理享家”，在D轮融资中获投4500万元。

8月，“小帮规划”获得了腾讯、红杉资本、蓝驰创投等的2亿元B轮融资。

……

近30亿资金涌入的，到底是一个什么赛道？

金融的核心产品，无非是“借贷”和“理财”两类。

过去三年，整个行业都聚焦于“借贷”，消费金融强势崛起。

在理财端，除了不太成功的P2P之外，并未跑出太多模式。

之前，财富管理被传统金融机构和第三方财富管理公司牢牢把控。

2016年，金融科技开始集中杀入财富管理赛道。

玩家的模式很多，有智能投顾，也有人建立专门给理财师“飞单”的平台，不一而足。

但这两种模式，目前已基本被证伪，在这三年的市场淘洗中，它们或发展遇阻，或销声匿迹。

然而，却有一些模式从中崛起，并开始大规模融资。

公开数据显示，截至2017年底，中国财富管理市场已超150万亿元。

这片市场蕴含的机会，刚刚开始被挖掘。

最后杀出重围的，到底会是什么模式？又有哪些想象空间？

02 两大模式

总的来说，目前融资的，主要是两大模式。

一类是为理财师提供服务的平台，可以称其为“To小B”。

在过去，理财师给第三方财富管理公司打工，他们相信公司，公司推荐什么产品，就卖什么产品。

然而，最近集中出现的暴雷潮，摧毁了他们对公司的信任。

理财师们发现，早期吹嘘自己实力雄厚的公司，都纷纷倒闭。

此时他们才明白，财富管理公司并不是核心，理财客户才是他们的核心竞争力和资源。

于是，行业形成一个新的趋势，即“小三方”开始大量出现。

理财师离开公司，三五个人合伙，成立自己的理财工作室。

据不完全统计，市面上这样的理财师工作室，已有3万多家。

有人说，这是行业的“向死而生”。

针对这个新生群体，一系列的商业模式开始出现。

比如，NewBanker和美信联邦的模式。

“在前端，我们主要给理财师提供两个产品，培训和工具。”NewBanker创始人李清昊称。

现在的“小三方”还没有独自展业的经验，教它们一些管理技巧，做一些提高它们服务质量的培训，确实有一定市场。

此外，理财师在展业的过程中，还需要一些工具，比如给客户制定财产规划、做客户管理的软件。

在国外，这个模式早已成熟，并有一个专业的词，叫TAMP（Turnkey Asset Management Platform，一站式财富管理技术服务平台）。

国外的技术达到了什么程度？只要把客户的需求输进去，就可以自动出一个投资规划建议书。

但是，这些平台的核心目的，可不是只把理财师圈进来，它们的目标是：交易。

目前，NewBanker和美信联邦都会在自己的平台上放一些理财和保险的产品，理财师可以根据自己的客户需求选购。

这时，这些平台就可以“抽水”，赚取服务费。

我们可以将这称为理财的“滴滴”模式。

其实，从中不难看出，这些平台赚钱的核心方式，其实是交易。

与其通过理财师再触达用户去交易，为何不直接找C端用户交易呢？

因此，行业内还出现了一个直接To C的模式。

比如，小帮规划、蜗牛保险的模式。

“小帮规划在前端，是将财商教育作为切入点。”小帮规划创始人徐彬认为，现在有钱人越来越多，但他们还没有形成财富管理意识，因此财商教育越来越重要。

通过财商教育，小帮规划汇聚了一个流量池，其后再用自己的理财师和咨询师进行流量转化。

“我们现在有400人，大部分都是理财顾问。”徐彬称。

而蜗牛保险也会通过一些保险的专业文章，将流量导入社群，然后在社群中，通过“保险顾问”进行转化。

不管是理财顾问，还是保险顾问，他们都在试图以“顾问”这种新身份，取代原有的“理财师”和“保险师”。

“理财师和保险师这两个群体，在中国就是畸形的存在。他们野蛮发展，没有经过专业的培训和考试，为了佣金不择手段。”一位平台的创始人透露，他们因此决定抛弃这个畸形的中介群体，去开创一个新的生态。

03 谁与争锋

目前来说，上述两个模式哪个更好，尚未有定论。

To小B的这个模式，核心竞争力是“黏性”——谁能黏住理财师，谁就有可能走到最后。

“理财师这个群体，其实没什么黏性，可能谁给的佣金更高，他们就涌向哪个平台。”一位传统金融的资深从业者何琪透露。

尽管现在融资的消息满天飞，但何琪却极为冷静地看待这个市场。

“我觉得，如果这些平台稍微守不住初心，抵抗不了诱惑，模式就可能全线崩盘。”何琪称。

比如，现在To小B的平台提供的是理财师工具，但是如果有一天，它们经不住诱惑，直接去动这些理财师的用户数据，会怎样？

它们可能会以更快的速度盈利，但理财师会瞬间丧失对它们的信任，黏性归零。

甚至有不少观点认为，这些平台，未来都可能成长为新式的第三方财富管理公司。

何琪称，如果它们为了佣金或者风控不严，也上线一些风险高的理财产品，就会陷入和当年的财富管理公司一样的死局。

但是，如果撇开所有的外衣和逻辑，这些模式爆发的核心原因，其实并非理财，而是保险。

一位平台的创始人透露，现在他们其他资产都不销售，主要就销售保险，“八成收入都是来自海外保险的交易”。

理财产品会暴雷，风险太高，而保险里面也有一些权益类的产品，既有理财属性，还有保障功能。

而经过暴雷潮洗礼的投资用户，也开始倾向于购买能抵御风险的保险。

另一方面，保险的需求确实在全线爆发，特别是新中产群体。

“我的客户会主动来问我，有什么保险可以买，并表示最近不想买理财了。”很多理财师发现，自己的理财客户，对保险的需求明显增加。

理财开始往保险倾斜，从而导致这些平台的业务量开始暴涨，模式终于跑通。

多位行业从业者证实，一家私募基金平台转型以销售保险为核心，“一天的保费，是5000万”。

而一家平台转型半年，“保费已达到上百亿”。

不要忘了，保险产品的另外一个特征，就是高佣金。

如果按照20%的保险佣金来算，这家公司的利润就是几十亿。

一些平台想得更为明白。一位创始人透露：“我表面上是做理财，其实核心是卖保险。因为理财是高频的，而保险是低频的，通过理财能更好地黏住用户。”

04 

150万亿的财富管理市场，经历了暴雷潮，劫后余生，并撞上了保险崛起的这个大风口。

于是，这些公司杀出重围，开创了一系列新模式，并得到资本的认可。

最近行业万马齐喑，但一个新的风口，悄然打开了。

金融科技领域，其实从未缺少过风口，只是风口与风口之间，切换得太快……

（文中部分受访者为化名。）

来源：36kr

构建“三位一体”的智能投顾监管体系

郭雳  北京大学法学院教授、博导

赵继尧  北京大学全球法律与政策研究中心研究人员

专栏导语：

伴随人工智能与金融经济的加速融合，智能投顾成为金融科技生态系统的新兴产物，开始向用户提供财富管理建议，甚至逐步取代传统的财富管理经理来直接配置管理资产。

智能投顾同样也是全球化的产业，在美国、欧洲以及亚太地区都广泛开展。其中，美国智能投顾的发展走在世界的最前列，而我国的智能投顾也在酝酿爆发式的增长。这些快速发展的实践同样吸引着监管的重视。

本专栏系列文章拟在梳理分析国内外学术研究与监管实践的基础上，尝试理解和归纳我国智能投顾的行业模式与产品特点，剖析其进一步发展所面临的障碍、困境及不确定性，探讨智能投顾对传统的投资顾问信义义务的冲击，通过参考借鉴域外经验，提出符合我国国情的监管建议。

“资管新规”的正式出台，结束了智能投顾在我国规范层面的失语状态，监管部门将其纳入大资管的范畴加以考虑。但“资管新规”对智能投顾的监管重点集中在智能投顾的技术风险和市场风险，未关注我国开展智能投顾活动的证券投资咨询牌照、账户全权委托不能等问题，同时在智能投顾对信义义务的挑战问题上较为淡化，未出台具体规制措施和细则，对智能投顾可能引发的信义危机有待进一步讨论。

由于我国在投资咨询制度建设上存在一定的“历史遗留”问题，加之现有智能投顾法律规制的缺位，相较于发达国家我国开展智能投顾业务面临着更多的阻力。我国智能投顾监管任务更为艰巨，需要借鉴国外经验，以改进现有证券投资咨询制度、出台智能投顾监管指南、重塑金融科技监管理念为三大支点，构建“三位一体”的智能投顾监管体系。（一）改革现有证券投资咨询制度1. 启动证券投资咨询牌照审批，制定智能投顾牌照风险管控措施有必要研究重启证券投资咨询牌照审批工作，满足市场研发需求。参照欧洲央行《金融科技信贷机构执照申请评估指南》中的相关理念，强化智能投顾牌照申请过程中的风险管控。首先，对申请证券投资咨询牌照的智能投顾，要明确其证券投资咨询机构本质，强化市场准入，严格按照《证券、期货投资咨询管理暂行办法》第二条的规定进行审核，适用统一的牌照要求和监管标准；其次，要特别考虑智能投顾能否实施与所承担的风险性质和水平向匹配的风险管控措施，以及是否遵守产品宣传销售、投资者适当性管理等方面的行为监管规则，在充分研究其业务模式的基础上，重点关注其能否充分认识、理解和控制风险。2. 推进账户全权委托开放智能投顾真正的智能性离不开对账户的全权委托，全权委托的核心在于智能投顾对客户账户具有自由裁量权，可以实现持续的监督和自动调仓。因此为实现智能投顾的长远健康发展，必须为“全权委托”松绑。笔者认为，解决中国智能投顾全权委托发展困境，必须加快修改现有证券法第171条第一款的规定，赋予证券投资咨询机构代客进行账户管理的资质，加快推进《账户管理业务规则（征求意见稿）》的落地，为智能投顾的健康发展扫除障碍。（二）出台智能投顾监管指南，重构智能投顾监管细则1. 优化智能投顾问卷设计，建立格式合同备案与稽查制度加快优化智能投顾问卷设计标准，监管部门应完善风险测评调查问卷最低标准。 该标准将全面涵盖客户的收入水平、支出水平、消费习惯、税务比例、负债情况等信息；同时学习借鉴美国经验，适当建立问卷弹出机制和自动标识机制，确保客户信息的准确性，在问卷测评上规避错误输入的可能。建立智能投顾格式合同备案与稽查制度 ，对智能投顾电子合同进行事先审查，若存在显失公平的相关条款，则应要求智能投顾及时修改，以促进智能投顾勤勉、审慎地对投资者提供全面的个性化建议，为投资者的最佳利益行事。2. 建立多层次的智能投顾信息披露制度智能投顾信息披露应坚持四个原则：充分披露、准确披露、持续性披露、披露理解力研究。 充分披露要求智能投顾充分披露公司的各项信息，详细制定披露细节，包括算法函数、算法假设条件、智能投顾中第三方背景信息、收费信息、管理人员的背景披露、算法源代码、部分关键信息披露等，建立投资顾问公开披露数据库，扩大信息披露的披露范围；披露的有效性要求智能投顾广泛采用弹窗设计，使投资者能够清楚地知晓重要的关键信息；披露的持续性要求智能投顾要对客户的信息矛盾进行查证，一旦出现反馈矛盾或异常，应当进行跟踪和风险预警。披露理解力研究则要求创新设计外部研究制度，以准确评估消费者对披露信息的理解。3. 构建智能投顾企业风险管理系统该风控系统由企业内部控制系统和企业风险控制系统两大部分组成。 在企业内部控制建设方面，要尽快设立公司首席风险官，建立有效的企业内部合规稽查体系，对企业的各项业务进行操作风险与忠实义务方面的监督和审查；在企业风险控制建设方面，要建立适当的风险管理体系，建立适当的系统设计文件，采用文件化测试策略，明确算法的目的、设计与范围。加强对任何更改记录、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。4. 完善智能投顾的投资者保护建立定期的事前投资者警示制度。 仿照域外经验，由中国证监会出台全国性投资者警示公告，重点提示投资者智能投顾在人机交互上的欠缺性、收费项目的隐蔽性，使投资者尽可能地了解智能投顾产品的商业模式，盈利方法以及具有的风险。同时，证监会也可定期公布对相关热门智能投顾产品的调查意见，对投资者进行风险提示。建立专业责任强制保险制度。 借鉴澳大利亚相关经验，引入智能投顾专业责任强制保险制度。通过相关法律的规定，要求智能投顾强制投保。同时，探索引入与建立智能投顾风险备付金制度，建立适当的计提比例，以降低投资者的投资风险。加强投资者教育。 建立完善的智能投顾投资者教育制度，提示与教育投资者着重关注智能投顾中的相关条款，尤其是电子格式合同中智能投顾的免责条款，教育投资者充分认识智能投顾的利益冲突和算法原理，充分提醒投资者相关操作的风险。加快形成智能投顾的专业能力测试行业标准 ，涵盖智能投顾在建立客户档案、配置客户资产、执行客户指令、自动调仓服务、资产组合实时分析、税收损失收割等核心功能方面的考察；加强对智能投顾投资决策能力的外部审核，优化与提高算法的准入门槛，有力投资者利益。（三）转变金融科技的监管理念1.探索包容性监管，尝试“监管沙箱”路径以智能投顾为代表的金融科技的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，体现了金融民主与金融普惠的理想，在其发展初期需要政府支持；另一方面，对投资顾问与算法程序交融的监管不当，则易对金融体系带来破坏性的冲击。对智能投顾监管的时机选择也存在一定的困难。对于金融科技监管介入过早，极易引发对创新的扼杀和商业模式的扭曲，但对金融科技的监管介入太晚，则易出现监管空白引发的市场风险。[1]因此“金融科技需要更多的包容性监管”。[2]作为金融监管创新的监管沙箱无疑成为包容性监管的有力体现。“监管沙箱”创造了安全的测试环境和监管测试区，为众多新型金融科技产品提供一个暂时不受当前金融监管法规束缚的“安全区”。[3]创新者可更好地对产品服务和商业模式进行测试，同时监管部门可根据测试展开风险评估，进而决定是否将其引入市场。我国也可适当引入“监管沙箱”制度，实现金融创新与金融科技监管的兼顾与平衡。2. 加快人工智能立法要加快人工智能立法工作，明确人工智能的法律性质、法律地位、责任承担、风险控制等问题；加快研究制定《机器人伦理宪章》，构建人工智能伦理规范，出台机器人道德行为守则，强化研发人员社会责任要求，颁布人工智能从业人员道德指引，调整人机关系道德模式；[34]充分明确人工智能开发者的权利义务、过错和可追责性；同时建立人工智能核心参数备案制度，设立源代码追踪机制，逐步探索赋予人工智能“电子人”法律地位，探索引进智能机器人强制保险计划和赔偿基金机制。

来源：慢钱头条