［提要］　智能投顾是近年面向普通大众的一种金融科技创新，其服务模式与带给监管的挑战是学术界一直讨论的热点。本文通过国内主要研究文献对智能投顾的定义、原理与服务模式和带给监管的挑战进行梳理，并提出日后亟于研究的相关问题。

关键词：智能投顾；监管；金融科技

中图分类号：F830.9；F832.48 文献标识码：A

收录日期：2021年11月22日

随着互联网技术的发展与金融的创新，为满足大众的投资理财需求，投资顾问经历了“人工投顾”——“在线投顾”——“智能投顾”三个发展阶段。中国目前在智能投顾方面的发展仍处于较落后的状态，尤其是在法律法规方面，而法律法规问题阻碍了智能投顾进一步的发展。因此，本文在综述前人有关智能投顾的研究成果的基础上，针对国内目前智能投顾发展的总体研究现状进行了脉络梳理与简要评述，希望对后续的理论研究和实证分析有所裨益。

一、国内相关研究成果

（一）智能投顾的定义。对于智能投顾的定义，目前在学界仍存有大量不同看法。有学者认为智能投顾更偏向于资产管理服务。例如，蔚赵春、徐剑刚（2018）认为智能投顾是利用人工智能、行为金融和大数据等理论与技术，结合客户的画像，为客户配置资产、辅助交易和调仓以实现投资组合再均衡的投资工具；而李苗苗和王亮亮（2017）的研究中界定智能投顾是一种基于算法程序提供投资建议或为客户管理资产的工具；郑毓栋（2019）、徐慧中（2016）的研究中提到智能投顾是一种较好的财富管理工具。也有的学者认为智能投顾集投资建议与资产配置于一体。

智能投顾的定义不仅在学界未得到一致定义，而且在国际间也未获得一致认同。2016年8月30日澳大利亚ASIC公布的针对智能投顾的监管指南中提到，智能投顾是指没有人类投资顾问参与，通过算法技术提供金融产品配置建议，也能够提供全面的财务计划的投资工具；而美国FINRA认为智能投顾更多是一种自动化投资工具，只依赖于对移动设备和电脑的点击交互。

综上所述，笔者认为智能投顾定义中有三点较为重要的因素，一是最大限度降低人的影响；二是结合客户的个人画像；三是要能够提供自动化的资产配置，自动化体现在应对市场波动时主动调整资产头寸。

（二）智能投顾的原理与服务模式。在李晴（2016）的研究中，智能投顾的核心在于马科维茨所提出的投资组合理论，智能投顾应用计算机，结合均值—方差分析与有效投资组合边界，进行资产的配置和调整，并且智能投顾采取被动策略的方法，获取基准指数回报的收益。而姜海燕和吴长凤（2016）的研究中认为智能投顾的核心在于其算法的设计，因为实行自动下单的交易方式便要求程序化的设计，而不是仅依赖于理论层面。

    结合吴烨、叶林（2018），周正（2017），李晴（2016）研究观点来看，智能投顾服务模式分成三步：第一步，智能投顾方需要通过大数据获取客户的各种有关风险偏好指标以及投资目标或者由用户自行填写如收入水平、投资期限和希望的收益等指标，最终形成对于客户个人的风险画像；第二步，智能投顾需要根据市场上各种产品的历史收益和风险特征等因素，通过算法模型，与个人风险画像相匹配，最终生成个性化的投资方案；第三步，智能投顾需要捕捉产品的动态变化以对客户个性化的投资方案进行头寸的调整来构建最优投资组合。

（三）智能投顾带给监管的挑战。智能投顾作为金融科技中的一种创新，对监管当局在创新与监管的平衡中造成诸多困难。郭金良（2019）对其的分析从和传统监管对比角度总结出智能投顾的市场准入监管、从业行为监管、信义义务挑战和责任承担问题四种监管中的挑战。李晴（2016）针对不同主体分成券商与投资者角度，从前者来看，智能投顾作为一种集合提供组合配置和建议难以适应我国的分业监管；从后者来看，智能投顾易引起区域性事件和受到违约风险与信用风险影响，难以适应现有监管体系。在蔚赵春和徐剑刚（2018）的研究中从宏观角度提出我国目前对智能投顾仍处于审慎性宏观监管阶段，尤其是功能性监管、包容性监管和穿透式监管。张家林（2018）的研究中认为智能投顾带给监管的挑战从监管纵向角度来看，分成监管对象的改变和违规违法行为的认定。欧阳丹丹（2021）针对智能投顾法制的研究中指出智能投顾带来最显著的挑战在于制度风险层面。

智能投顾的监管在我国滞后的期限较长，在2018年4月27日中国人民银行等四部委联合印发的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》中，才首次对我国的智能投顾业务做出了监管要求，以下简称《资管新规》。《资管新规》中第23条，通过分类监管的思路将智能投顾的投资顾问和资产配置管理分成两个方面看待，其中投资顾问仍需取得牌照，而后者仍须遵守投资者适当性和信息披露等规定。相比于英美法等国家针对性的指导文件，我国目前针对智能投顾的新规可以称作是“中国智能投顾监管的起步”。但《资管新规》对智能投顾的规定存在逻辑矛盾的问题，如《资管新规》中第22条第1款规定：“金融机构运用人工智能技术、采用机器人投资顾问开展资产管理业务应当经金融监督管理部门许可，取得相应的投资顾问资质，充分披露信息，报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑”，条文的内容上虽将智能投顾服务认定为资产管理，但却要求取得投资顾问资质。栗胜男（2021）的研究中认为智能投顾应统一牌照管理，而我国采取分别牌照管理模式，但同时禁止投顾接受全权委托和停发证券投资咨询业务牌照阻碍我国智能投顾的进一步发展。侯东德和周莉欣（2021）研究中认为智能投顾中最重要的功能投资组合再平衡由于全权委托的禁止而无法实现，阻滞了智能投顾在未来的发展。

因此，我国的目前文献在智能投顾监管方面多注重与其他域外监管进行对比，形成对我国有针对性的建议和措施。美国目前的主要监管措施有两种，一是牌照的颁发（美国的投资顾问监管牌照包含投资建议和资产管理两个方面）；二是对投资顾问人行为的要求，美国的FINRA监管更强调功能监管与过程监管，尤其是对平台底层算法的监管与投资组合结构的监管。李晴（2016）的研究中认为英国对智能投顾的监管不是针对性的，而是通过监管沙箱的形式，既能促进创新，又能降低管理成本。欧盟目前认为处在发展阶段初期的智能投顾不需要受到跨行业监管。澳大利亚的监管要求智能投顾遵守传统投顾领域要求，也要满足如算法监督测试等特殊要求。

二、当前研究现状评述

（一）针对智能投顾的分析停留在理论层面，缺少定量分析。目前，国内大部分学者的分析都是定性分析，对政策要素、算法设计等要素的量化研究难题仍未突破，在一定程度上限制了我国对于智能投顾的研究视角和研究深度，可能是由于缺少公开数据从而缺少对智能投顾采取的算法与投资组合理论的定量研究，比如可以对使用不同算法的智能投顾对个人画像与资产组合的匹配产生的影响进行研究或者对于采用不同监管政策是否对投资者的整体收益产生影响进行研究。葛如一、胡蓉（2021）通过固定效应模型和双重差分模型的研究发现使用智能投顾在减少投资者的单笔投资金额的同时会增加投资者的总投资金额，并使投资者趋于保守。但这也从侧面反映智能投顾的服务应披露更多信息和下一步研究的方向。

（二）对智能投顾的分析大多进行域内外对比，缺少结合我国国情的分析研究。我国目前的智能投顾起步晚于英国、法国和美国等国家，在法律监管层面，我国在2018年才正式提出对智能投顾行业的监管，针对性也不如域外国家。国内目前的文献研究集中在分析不同国家间监管措施的横向比较，并未对外国监管措施移植到中国的可行性进行具体的深入研究分析。同时，在横向比较的过程中得出对于我国智能投顾行业的监管建议并未很好地结合我国的国情。例如，针对我国2018年新发布的《资管新规》进行域内外比较，加之缺乏系统性的考察，导致政策缺乏一定的实践性和合理性。

三、智能投顾的进一步讨论

（一）智能投顾的披露信息强化。目前，智能投顾的风险画像评价体系的算法是不公开的，存在义务“黑箱”和算法“杀熟”的问题。潘振野（2020）的研究中指出投资者因无法知悉智能投顾机构的算法设计，从而不得不被动地接受智能投顾提供的资产配置建议，更进一步，算法“杀熟”会导致投资者被差异定价，最终合法权益受损。除此之外，赵吟（2020）的研究中提出运营商应在智能投顾服务交易前以合理的方式披露收费明细与潜在合作第三方金融机构便于追究责任。笔者认为，该做法同时还能防止多方间的利益冲突。因此，如何增加风险画像评价体系的透明度以及如何通过法律规范和引导各智能投顾机构合理公正使用大数据是未来研究所需要探索的方向，同时算法透明的内容不是针对代码，而是对算法的说明。

（二）智能投顾的市场细分研究。目前，我国多家智能投顾机构存在同质化竞争的现象，并未发展核心竞争力。智能投顾与普惠金融的紧密关系表明其重点服务对象应是“长尾市场”中的普通大众，而非高净值客户。在周正（2017）的研究统计中，美国的多家智能投顾公司各自侧重点不同，例如Mint（敏特）通过客户授权能够综合分析客户的所有账户以此来提供更好的投资组合建议和配置，而Future Advisor（福特咨询）则是分析客户投资行为来减少客户因频繁投资引致的高额费用。除了整体从客户的行为来分类，美国的Ellevest公司主打为女性设计的智能投顾服务，考虑到了女性与男性在理财理念上的区别，如对投资风险的更加厌恶。因此，未来对于智能投顾的市场细分的研究是很有必要的。

（三）智能投顾的“人机互动”研究。传统投顾通常是“人人互动”的模式，客户能够在与投资顾问咨询期间获得与向机器咨询不同的感受。因此，在设计服务平台的UI界面时应更关注在“人机互动”时尽量给予客户与“人人互动”接近的服务感受，例如李经纬（2020）研究中所提到的附上一些祝福以增加对客户的关心。同时，在未来的研究当中，考虑模拟“人人互动”是否会成为客户选择智能投顾的重要原因以及影响选择智能投顾的程度是需要进一步探索的方向。

（作者单位：上海大学经济学院）

主要参考文献：

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