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創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，監(jiān)管如何與時(shí)俱進(jìn)。

伴隨近期陸續(xù)有投資者向以DeepSeek為代表的大模型尋求股票基金投資建議，新的問題衍生出現(xiàn)：通用大模型是否應(yīng)納入證券投資咨詢牌照監(jiān)管。

該話題具有討論空間，是因?yàn)橐环矫娈?dāng)前已有不少投資者開始利用DeepSeek等通用大模型提供的投資建議來買賣股票或基金，可能構(gòu)成證券投資咨詢活動；另一方面，當(dāng)前大模型為通用大模型，并非金融領(lǐng)域的專用模型，主要具備“工具”屬性，技術(shù)中立或可成為不納入證券投顧牌照監(jiān)管的理由。

券商中國記者采訪多名券商人士發(fā)現(xiàn)，既有觀點(diǎn)稱“應(yīng)統(tǒng)一監(jiān)管”，也有的認(rèn)為不宜“一刀切”管理。

展望未來，監(jiān)管部門在AI投顧業(yè)態(tài)中扮演怎樣的角色，如何探索出新的治理路徑，值得持續(xù)關(guān)注。

爭議是否納入投顧牌照監(jiān)管

今年春節(jié)以來，陸續(xù)有年輕投資者向DeepSeek-R1、豆包請求推薦股票、基金等證券投資建議。對此，有證券從業(yè)人員向券商中國記者提出困惑，AI大模型在提供股票投資建議時(shí)，是否應(yīng)該持有投顧牌照。

券商中國記者注意到，在豆包APP平臺上，不同入口獲取的證券投資咨詢結(jié)果呈現(xiàn)出顯著的監(jiān)管差異。當(dāng)券商中國記者向豆包要求推薦股票，豆包會給出多個具體的股票建議，包括倉位和買入價(jià)位。當(dāng)券商中國記者向華泰證券在豆包APP上線的股票智能體“華泰股市助手”提出相同問題后，遭遇“碰壁”，其表示不能給出直接的買賣建議，但會提供資金面、技術(shù)面等信息供分析決策。

同一APP上出現(xiàn)截然不同的咨詢結(jié)果反映出不同入口背后主體的屬性差異。華泰證券作為持牌金融機(jī)構(gòu)，受到監(jiān)管規(guī)定約束。但在用戶需求角度看，豆包的直接薦股建議可能更有吸引力。

那么，以DeepSeek、豆包為代表的大模型是否應(yīng)該納入證券投資咨詢牌照監(jiān)管，受到業(yè)內(nèi)關(guān)注。

部分受訪的券商人士認(rèn)為應(yīng)納入投顧牌照監(jiān)管。華福證券有關(guān)負(fù)責(zé)人認(rèn)為，盡管目前AI大模型薦股薦基建議尚未商業(yè)化，但這些建議已對投資者決策產(chǎn)生影響，納入監(jiān)管能夠確保AI大模型提供的投資建議具備專業(yè)性和合規(guī)性，有效避免誤導(dǎo)投資者。國信證券相關(guān)人士也認(rèn)為應(yīng)該與現(xiàn)有監(jiān)管保持一致，要對客戶的適當(dāng)性進(jìn)行校驗(yàn)，給予投資建議對市場交易價(jià)格產(chǎn)生的沖擊要進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控。

不過，也有券商人士認(rèn)為要多方面考慮該問題，不應(yīng)“一刀切”。銀河證券財(cái)富管理首席投資官、產(chǎn)品中心總經(jīng)理張嘉為表示，僅從AI技術(shù)本身來看，這些AI工具更多具備的是“模型”和“工具”的屬性，在不商業(yè)化的前提下，投資者在自主使用的過程中，無需納入投資咨詢牌照監(jiān)管的必要性?！暗?，如果有機(jī)構(gòu)依據(jù)這類模型搭建商業(yè)化模式并給出具體的投資建議，或者未來薦股行為實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，就屬于投資咨詢行為，理應(yīng)納入投資咨詢牌照監(jiān)管?！?/p>

國泰君安相關(guān)人士也有相似觀點(diǎn)。他表示，以DeepSeek為例的通用模型平臺主要以數(shù)學(xué)、物理、常識等問題進(jìn)行訓(xùn)練，并非以金融投資問題訓(xùn)練，模型在證券行業(yè)中的應(yīng)用能力是“模型泛化”的成果之一。“如果對這些平臺做‘一刀切’管理，從某種角度上來說反而會限制模型能力的進(jìn)一步發(fā)揮，對模型的進(jìn)化提升存在潛在的負(fù)面影響。”

在該人士看來，金融服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制決定監(jiān)管應(yīng)聚焦“行為實(shí)質(zhì)”而非“技術(shù)形態(tài)”，比如以專業(yè)服務(wù)平臺為代表的智能投顧平臺、以證券機(jī)構(gòu)為主體在智能體平臺建立的對客Agent智能體就需要納入投顧牌照監(jiān)管，因?yàn)檫@些平臺達(dá)到輸出投資建議的三個標(biāo)準(zhǔn)：具有明確指向性，比如提供個股或者基金代碼；形成持續(xù)性服務(wù)，而非用戶單次測試；產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響，用戶會據(jù)此交易。

技術(shù)中立能否豁免合規(guī)責(zé)任

除了主體屬性存在爭議外，在合規(guī)性方面，DeepSeek等通用大模型平臺提供投資建議背后的底層數(shù)據(jù)、算法模型、生成的投資邏輯和相應(yīng)結(jié)論等是否應(yīng)該納入監(jiān)管、技術(shù)中立能否豁免合規(guī)責(zé)任等話題，也存在討論空間。

比如，近期屢有出現(xiàn)“數(shù)據(jù)污染”的消息。有用戶反應(yīng)，DeepSeek在推薦基金時(shí)，抓取的信息來源包括某基金產(chǎn)品的廣告投放。又如，“AI幻覺”問題，即模型生成與事實(shí)不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內(nèi)容。在Vectara HHEM人工智能幻覺測試中，DeepSeek-R1顯示出14.3%的幻覺率，遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平。

對此，有部分券商人士認(rèn)為，AI大模型對用戶而言，僅僅是多了一個參考信息的來源；并且用戶輸入不同的提示詞后也會產(chǎn)生差異較大的分析結(jié)果。從此角度看，AI技術(shù)是中性的，提供最終結(jié)論的選擇與判斷仍取決于用戶本人。

也有券商人士持不同意見，認(rèn)為AI輸出的內(nèi)容合規(guī)可信非常重要。前述國信證券相關(guān)人士表示，思維鏈輸出的交互形態(tài)，潛意識引導(dǎo)了用戶的認(rèn)知，讓用戶更加容易認(rèn)同分析的結(jié)果，但同時(shí)也讓大模型的幻覺變得更加隱蔽?！吧疃仁褂肈eepSeek就會發(fā)現(xiàn)，金融數(shù)據(jù)容易被錯誤引用，對于原始信息的真實(shí)性無法求證，生成的內(nèi)容容易被搜索結(jié)果誤導(dǎo)等問題，因此需要相關(guān)監(jiān)管部門加強(qiáng)該領(lǐng)域的監(jiān)管?！?/p>

中信建投證券人士表示，目前AI直接用于投資咨詢存在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，算法模型和資產(chǎn)配置邏輯存在不穩(wěn)定、不可靠等風(fēng)險(xiǎn)。

華福證券負(fù)責(zé)人建議，監(jiān)管可考慮要求平臺披露算法邏輯和風(fēng)險(xiǎn)提示，能夠讓投資者更清楚地了解投資建議的依據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)，從而維護(hù)金融市場的穩(wěn)定和公平。

東莞證券相關(guān)人士表示，在智能投顧業(yè)務(wù)監(jiān)管方面，一是建議加大智能投顧監(jiān)管沙盒試點(diǎn)，加快智能投顧業(yè)務(wù)屬性與準(zhǔn)入管理具體規(guī)范制定；二是鑒于我國資本市場個人投資者占比較大的情況，AI的發(fā)展應(yīng)用應(yīng)參考當(dāng)下的高頻量化交易的監(jiān)管策略，將智能投顧相關(guān)策略依據(jù)市場結(jié)構(gòu)、流動性和價(jià)格發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生方式進(jìn)行分類研究，既不可“一概而論”也不能“聽之任之”。

不必憂慮趨同性風(fēng)險(xiǎn)

此外，有市場觀點(diǎn)稱，伴隨AI薦股未來的廣泛應(yīng)用，可能會引發(fā)投資者的群體性操作，導(dǎo)致市場波動。多名受訪人士認(rèn)為，“趨同性”風(fēng)險(xiǎn)確有可能存在，但概率不大。

上述華福證券人士認(rèn)為，由于很多機(jī)構(gòu)可能基于相似的市場數(shù)據(jù)、算法模型和理論基礎(chǔ)來構(gòu)建自己的AI投資系統(tǒng)，當(dāng)市場出現(xiàn)某些特定信號時(shí)，大量基于相同算法的投資決策有可能同時(shí)發(fā)生。因此需要謹(jǐn)慎看到AI在投研與投資咨詢領(lǐng)域的運(yùn)用。

“防范上，我們可以通過監(jiān)管引導(dǎo)機(jī)構(gòu)在算法設(shè)計(jì)上增加差異化，鼓勵機(jī)構(gòu)結(jié)合自身的研究優(yōu)勢、數(shù)據(jù)特色來優(yōu)化算法。同時(shí)，加強(qiáng)投資者教育也至關(guān)重要，引導(dǎo)投資者理性看待AI投資建議，不盲目跟風(fēng)，從而降低因算法趨同帶來的市場波動風(fēng)險(xiǎn)。”該名華福證券人士表示。

張嘉為稱，趨同性的出現(xiàn)取決于三方面是否發(fā)生共振：一是具體應(yīng)用場景和應(yīng)用模式，二是底層數(shù)據(jù)來源范圍，三是客戶提問的提示詞。但實(shí)際展業(yè)中，三者共振導(dǎo)致“趨同性”的概率不大。因?yàn)槌峙平鹑跈C(jī)構(gòu)通常多方面提升策略多樣性、交易分散性、模型多樣化協(xié)同、業(yè)務(wù)技術(shù)深度融合及風(fēng)控預(yù)警。同時(shí)，各家機(jī)構(gòu)擁有不同的客戶數(shù)據(jù)、投顧數(shù)據(jù)、資訊數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)庫一致性的概率不大，再者，客戶千人千面，提問的提示詞高度重復(fù)的概率也不大。

平安證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)事業(yè)部相關(guān)負(fù)責(zé)人以量化交易的策略發(fā)展為例，稱這是類似一個循環(huán)的過程：發(fā)現(xiàn)策略、獲利、失效、再挖掘新的策略?！霸诩夹g(shù)升級的初期階段，可能會出現(xiàn)‘羊群效應(yīng)’，比如大家用的模型、數(shù)據(jù)源或者訓(xùn)練方法都差不多，短期內(nèi)引發(fā)趨同交易，但這也可能導(dǎo)致策略收益下降甚至虧損，進(jìn)而推動市場從同質(zhì)化走向差異化?！?/p>

校對：祝甜婷