一、引言

近年來(lái)，隨著AIGC（Artificial Intelligence Gen-eratedContent，人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)的快速發(fā)展及其與金融科技的深度融合，智能投顧作為數(shù)字財(cái)務(wù)管理的工具，在全球范圍內(nèi)崛起，其通過(guò)算法與大模型技術(shù)，為客戶提供定制化的投資建議和資產(chǎn)配置方案，降低傳統(tǒng)投顧的服務(wù)成本。與此同時(shí)，我國(guó)居民對(duì)于專業(yè)化和個(gè)性化財(cái)富管理服務(wù)的需求正在快速提升，智能投顧可作為重要載體，顯現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?。但從?guó)際對(duì)比視角來(lái)看，我國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平仍處于初級(jí)階段，面臨法律、技術(shù)、數(shù)據(jù)等方面的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)多集中于智能投顧的理論基礎(chǔ)研究、應(yīng)用性研究及監(jiān)管環(huán)境研究等。Markowitz（1952）提出均值-方差模型，為智能投顧的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)l；Hao等（2022）提出智能投顧在財(cái)務(wù)教育上的應(yīng)用及效果[2；陳娟等（2019）分析了智能投顧在中國(guó)市場(chǎng)的準(zhǔn)人監(jiān)管問(wèn)題，認(rèn)為應(yīng)當(dāng)調(diào)整傳統(tǒng)金融監(jiān)管框架，以適應(yīng)其獨(dú)特性質(zhì)[3]。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足，例如：動(dòng)態(tài)監(jiān)管建議存在缺失，缺乏對(duì)技術(shù)演進(jìn)中新型風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性應(yīng)對(duì)策略；現(xiàn)今文獻(xiàn)較少關(guān)注智能投顧本土化適配，特別是深人探討智能投顧在實(shí)際落地過(guò)程中面臨的法律、技術(shù)和數(shù)據(jù)合規(guī)問(wèn)題。

基于以上缺口，本文聚焦以下核心問(wèn)題：在AIGC技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，如何構(gòu)建適應(yīng)智能投顧算法快速迭代的動(dòng)態(tài)監(jiān)管框架，以及如何針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的監(jiān)管約束和投資者需求，設(shè)計(jì)合規(guī)且高效的智能投顧服務(wù)模式，從而彌補(bǔ)本土化適配研究的缺失，填補(bǔ)動(dòng)態(tài)監(jiān)管研究的不足，補(bǔ)充實(shí)證分析及案例研究，提出信息、法律及技術(shù)多維度的協(xié)同發(fā)展的政策組合，推動(dòng)AIGC時(shí)代下我國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)的平穩(wěn)有序發(fā)展。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，系統(tǒng)梳理了智能投顧的定義及發(fā)展歷程，填補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)智能投顧定義及歷史研究的不足；其次，本文結(jié)合AI大模型技術(shù)的最新進(jìn)展，深人分析了智能投顧在數(shù)據(jù)合規(guī)、算法透明性及內(nèi)容生成方面的挑戰(zhàn)，并提出了針對(duì)性的應(yīng)對(duì)舉措；最后，本文從信息、法律及技術(shù)三個(gè)維度提出了推動(dòng)智能投顧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議，為相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)和從業(yè)者提供了理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。通過(guò)本文的研究，期望能夠?yàn)橹悄芡额櫘a(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展提供新的思路，進(jìn)而提升我國(guó)金融科技的整體競(jìng)爭(zhēng)力。

二、智能投顧的內(nèi)涵與發(fā)展歷程

（一）智能投顧的內(nèi)涵

傳統(tǒng)投顧屬于金融持牌業(yè)務(wù)，隨后發(fā)展出智能投顧，智能投顧可通過(guò)算法和AI產(chǎn)品完成以往由人工提供的理財(cái)顧問(wèn)服務(wù)。國(guó)際證監(jiān)會(huì)組織（IOSC0）于2017年發(fā)布的《金融科技研究報(bào)告》將智能投顧定義為運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能算法等技術(shù)，根據(jù)客戶不同的投資需求、風(fēng)險(xiǎn)偏好，為其提供自動(dòng)化、智能化、定制化的投資組合管理服務(wù)。智能投顧的核心投資理念建立在資產(chǎn)組合配置上，是一種追求風(fēng)險(xiǎn)與收益平衡的長(zhǎng)期投資策略，能根據(jù)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及客戶的投資需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整投資組合以實(shí)現(xiàn)最佳的投資收益。

與傳統(tǒng)投顧相比，智能投顧可以實(shí)現(xiàn)全天候運(yùn)營(yíng)，在降低成本費(fèi)用、提高服務(wù)效率和強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)；在客戶資源方面，二者存在逐步“替代\"效應(yīng)，即智能投顧和傳統(tǒng)投顧覆蓋的客戶年齡分布逐漸重合；在服務(wù)效果方面，二者發(fā)揮著“互補(bǔ)”的作用，即智能投顧更能提升投資者的客觀投資收益，而傳統(tǒng)投顧更能滿足投資者的主觀心理需求[4]。

（二）國(guó)際智能投顧發(fā)展歷程

1.20世紀(jì)90年代到2007年：定位為資產(chǎn)配置和展業(yè)輔助工具

20世紀(jì)90年代美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得突破，其人工投顧開(kāi)始借助互聯(lián)網(wǎng)為客戶提供在線服務(wù)。部分投顧機(jī)構(gòu)也開(kāi)始嘗試通過(guò)算法和自動(dòng)化技術(shù)來(lái)提供投資建議，陸續(xù)推出直接面向客戶使用的在線資產(chǎn)配置工具，用于執(zhí)行一些簡(jiǎn)單任務(wù)，如描繪用戶畫(huà)像，準(zhǔn)備銷(xiāo)售材料，為投資者提供投資組合創(chuàng)建、投資組合再平衡等方面的建議，但這一階段的線上化服務(wù)并不能脫離人工投顧的操作。

2.2008年至今：全權(quán)委托模式日趨成熟

2008年金融危機(jī)后，美國(guó)普通投資者對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)一直宣傳和使用的主動(dòng)投資策略產(chǎn)生質(zhì)疑，另外傳統(tǒng)投顧的高收費(fèi)和有限的服務(wù)范圍也引起投資者不滿，投資者對(duì)低成本、自動(dòng)化的財(cái)富管理服務(wù)需求提升。以Betterment為代表的新興智能投顧機(jī)構(gòu)推出完全基于算法的機(jī)器人投顧，使得各個(gè)服務(wù)環(huán)節(jié)可以脫離人工，實(shí)現(xiàn)高水平的自動(dòng)化，智能投顧全權(quán)委托服務(wù)迎來(lái)了快速發(fā)展期。后來(lái)，部分傳統(tǒng)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)例如Vanguard也開(kāi)始進(jìn)入廣闊的智能投顧市場(chǎng)，尋求運(yùn)用創(chuàng)新方法來(lái)滿足客戶的需求。按智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模劃分，截至2024年11月，排名前三的智能投顧機(jī)構(gòu)分別為Vanguard、Betterment及Wealthfront，其資產(chǎn)管理規(guī)模分別為3330億美元、460億美元及360億美元，用戶數(shù)分別為80萬(wàn)人、110萬(wàn)人及53萬(wàn)人。Statista數(shù)據(jù)庫(kù)最新數(shù)據(jù)顯示，2024年全球智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模達(dá)1.8萬(wàn)億美元，收入規(guī)模達(dá)142.8億元，客戶群體數(shù)量為3267萬(wàn)人。（見(jiàn)表1）。

（三）中國(guó)智能投顧發(fā)展歷程

1.20世紀(jì)90年代到2014年：從投資工具延伸至資訊平臺(tái)

與國(guó)際智能投顧產(chǎn)業(yè)相比，中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)起步并不算晚，但發(fā)展歷程較為波折。20世紀(jì)90年代，中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)開(kāi)始以“投資工具”的形式登上歷史舞臺(tái)。隨著中國(guó)證券市場(chǎng)興起，上海證券交易所和深圳證券交易所相繼成立，標(biāo)志著中國(guó)證券市場(chǎng)正式步入規(guī)范化發(fā)展階段。投資者對(duì)于及時(shí)獲取證券交易信息和便捷交易工具的需求日益迫切，因此陸續(xù)有公司創(chuàng)建并進(jìn)入這一賽道，代表性公司有1995年成立的“同花順”以及2000年成立的“大智慧”。這些公司早期推出“薦股軟件”的主要功能為查看簡(jiǎn)單行情及提供基礎(chǔ)的技術(shù)分析和數(shù)據(jù)。

步人21世紀(jì)10年代以來(lái)，中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)在\"工具\(yùn)"屬性的基礎(chǔ)上增加了“平臺(tái)”屬性。例如，東方財(cái)富于2011年上線移動(dòng)端“東方財(cái)富APP”，增加了金融資訊推送、社區(qū)交流平臺(tái)搭建等功能，投資者可以在了解投資標(biāo)的相關(guān)信息的同時(shí)與別人交流投資觀點(diǎn)。2012年12月，中國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)對(duì)利用“薦股軟件”從事證券投資咨詢業(yè)務(wù)監(jiān)管的暫行規(guī)定》，明確了“薦股軟件”的定義及范圍，規(guī)定向投資者銷(xiāo)售或者提供“薦股軟件”，并直接或者間接獲取經(jīng)濟(jì)利益的，屬于從事證券投資咨詢業(yè)務(wù)，應(yīng)當(dāng)經(jīng)中國(guó)證監(jiān)會(huì)許可，取得證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格。該暫行規(guī)定將“薦股軟件”定義為具備證券投資咨詢服務(wù)功能的軟件產(chǎn)品、軟件工具或終端設(shè)備。這一暫行規(guī)定或?yàn)橹袊?guó)智能投顧相關(guān)制度規(guī)范的開(kāi)端，代表監(jiān)管機(jī)構(gòu)在實(shí)踐上認(rèn)可了具有“工具”屬性的智能投顧產(chǎn)品。

2.2015一2022年：全權(quán)委托模式的探索嘗試和監(jiān)管整頓

2015一2022年，伴隨互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮的興起，中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)先迎來(lái)了快速發(fā)展期，但也因?yàn)楹弦?guī)問(wèn)題受到了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)整頓，隨后進(jìn)入了規(guī)范發(fā)展期。自2015年開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)公司和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)陸續(xù)推出類似于國(guó)際上流行的全權(quán)委托類智能投顧產(chǎn)品。例如，2015年8月，京東依托金融產(chǎn)品線推出“京東智投”，螞蟻集團(tuán)推出“螞蟻聚寶”；2016年12月，招商銀行推出“摩羯智投”；

2017年11月，中國(guó)工商銀行推出“AI投”；等等。這些早期的智能投顧產(chǎn)品多針對(duì)C端客戶，服務(wù)流程與國(guó)際智能投顧產(chǎn)品基本一致。但在資產(chǎn)配置環(huán)節(jié)上，與以ETF和指數(shù)基金為主要投資標(biāo)的的國(guó)際智能投顧產(chǎn)品不同，中國(guó)智能投顧產(chǎn)品的投資標(biāo)的主要以公募基金主動(dòng)管理類產(chǎn)品為基礎(chǔ)資產(chǎn)。這些產(chǎn)品的出現(xiàn)雖然給中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展，但也帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)，并且觸及合規(guī)紅線。2018年開(kāi)始實(shí)施的《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》對(duì)智能投顧業(yè)務(wù)做出相關(guān)說(shuō)明，明確指出“運(yùn)用人工智能技術(shù)開(kāi)展投資顧問(wèn)業(yè)務(wù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)取得投資顧問(wèn)資質(zhì)。非金融機(jī)構(gòu)不得借助智能投資顧問(wèn)超范圍經(jīng)營(yíng)或者變相開(kāi)展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，且投資顧問(wèn)的服務(wù)僅限于提供建議和輔助投資決策，不包括全權(quán)委托管理”。2021年，監(jiān)管部門(mén)下發(fā)的《關(guān)于規(guī)范基金投資建議活動(dòng)的通知》指出，部分機(jī)構(gòu)混淆了基金投資顧問(wèn)業(yè)務(wù)與基金銷(xiāo)售業(yè)務(wù)附帶提供基金投資建議活動(dòng)，并明確提供基金投資組合策略建議活動(dòng)為基金投資顧問(wèn)業(yè)務(wù)，從事該業(yè)務(wù)必須持有相關(guān)牌照。在此背景下，包括招商銀行、中國(guó)工商銀行在內(nèi)的多家金融機(jī)構(gòu)主動(dòng)下線智能投顧產(chǎn)品，配合監(jiān)管要求，展開(kāi)整改活動(dòng)。

3.2023年至今：回歸工具屬性并基于AIGC技術(shù)升級(jí)迭代

2023年后，中國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)在大語(yǔ)言模型技術(shù)的加持下實(shí)現(xiàn)了升級(jí)，智能投顧產(chǎn)品邁入了“AI時(shí)代”。近兩年來(lái)，中國(guó)眾多金融科技公司、金融機(jī)構(gòu)陸續(xù)把AI大模型技術(shù)應(yīng)用于智能投顧場(chǎng)景。2024年1月，“同花順”發(fā)布問(wèn)財(cái)HithinkGPT大模型，之前的投顧對(duì)話產(chǎn)品“i問(wèn)財(cái)”基于該大模型成功升級(jí)。2024年9月，螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布基于其自研金融大模型的智能理財(cái)助理產(chǎn)品“螞小財(cái)”，聯(lián)動(dòng)金融機(jī)構(gòu)給客戶提供更專屬、個(gè)性化的分析。2025年2月，中金財(cái)富宣布完成與“深度求索”研發(fā)的DeepSeek-R1大模型深度融合，實(shí)現(xiàn)了智能投顧助手IC-Copilot的升級(jí)迭代，更開(kāi)創(chuàng)性地構(gòu)建投顧服務(wù)領(lǐng)域“熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)—資訊處理一策略生成\"的三位一體的服務(wù)生態(tài)。這些基于AI技術(shù)創(chuàng)新的投顧產(chǎn)品，在很大程度上突破了傳統(tǒng)炒股軟件的局限性，給投資者帶來(lái)更多維度的信息歸納總結(jié)和投資邏輯的梳理，雖然仍舊無(wú)法脫離“工具”屬性，但相對(duì)來(lái)說(shuō)能為投資者帶來(lái)更專業(yè)、個(gè)性化的服務(wù)，為我國(guó)開(kāi)啟全新智慧的理財(cái)時(shí)代做了有益探索。

三、中國(guó)智能投顧市場(chǎng)供需分析

（一）供給側(cè)：AI大模型助力投顧滿足客戶多元需求

1.AI+ 投顧營(yíng)銷(xiāo)及內(nèi)容服務(wù)：滿足客戶個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)與內(nèi)容體驗(yàn)需求

在金融服務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)投顧面臨諸多挑戰(zhàn)。由于其對(duì)接客戶數(shù)量大，自身知識(shí)范圍有限，難以對(duì)客戶實(shí)施精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、有效的營(yíng)銷(xiāo)策略。相比之下，AI大模型賦能下的智能投顧產(chǎn)品，正在逐步填補(bǔ)這一市場(chǎng)空白，為客戶提供更貼合需求的服務(wù)。

智能投顧產(chǎn)品借助AI大模型技術(shù)，深度挖掘用戶數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)手段的精準(zhǔn)匹配。它將用戶持倉(cāng)、用戶行為、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、用戶標(biāo)簽等數(shù)據(jù)匹配相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)手段，例如，通過(guò)分析客戶在銀行的交易行為，捕捉客戶對(duì)不同類型產(chǎn)品的潛在需求。同時(shí)，AI大模型技術(shù)能夠收集并分析用戶行為數(shù)據(jù)和銷(xiāo)售產(chǎn)品池，以確定推薦的產(chǎn)品類別和定標(biāo)推薦的產(chǎn)品屬性，生成高度適配的營(yíng)銷(xiāo)策略，為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)提供富有針對(duì)性的話術(shù)。

在內(nèi)容創(chuàng)作方面，智能投顧產(chǎn)品憑借AI大模型輔助寫(xiě)作工具，能夠深入金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景，幫助投顧、運(yùn)營(yíng)等金融內(nèi)容創(chuàng)作者進(jìn)行定制化內(nèi)容創(chuàng)作。這些創(chuàng)作成果可用于行情復(fù)盤(pán)、策略報(bào)告、季報(bào)解讀、熱點(diǎn)點(diǎn)評(píng)等多個(gè)投顧場(chǎng)景，為客戶提供全面且專業(yè)的金融信息。

此外，基于AI大模型技術(shù)的智能圖表生成功能，為智能投顧產(chǎn)品的內(nèi)容表達(dá)賦予新活力。該功能具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，支持客戶將復(fù)雜的投資數(shù)據(jù)及分析結(jié)果以圖表等形式呈現(xiàn)，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)特征生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，幫助客戶自定義可視化內(nèi)容。這一功能極大程度地提高了數(shù)據(jù)內(nèi)容及分析結(jié)果的可讀性與可理解性，也充分滿足了客戶對(duì)個(gè)性化咨詢服務(wù)的需求。不僅如此，智能投顧產(chǎn)品支持金融機(jī)構(gòu)對(duì)虛擬數(shù)字人投顧的形象、聲音等進(jìn)行定制，這種定制化的虛擬數(shù)字人能夠拉近與客戶間的距離，讓客戶更容易理解投資建議，增強(qiáng)客戶的投資體驗(yàn)。

2.AI+ 投顧陪伴服務(wù)：滿足客戶投資陪伴與專業(yè)支持需求

客戶對(duì)于投顧服務(wù)有著多方面的需求， AI+ 投顧陪伴服務(wù)能夠精準(zhǔn)理解及回應(yīng)這些需求，為客戶提供更及時(shí)、更廣覆蓋的投資陪伴體驗(yàn)。

第一，客戶在投資過(guò)程中，希望能夠精準(zhǔn)把握自身的需求和投資偏好，以便獲得契合自身情況的投資建議。傳統(tǒng)投顧了解客戶主要依賴于問(wèn)卷調(diào)查采集，受限于部分客戶自身理財(cái)認(rèn)知有限而無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估自身的投資需求和風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題。然而，AI大模型強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力賦予智能投顧產(chǎn)品關(guān)鍵能力，令它能夠準(zhǔn)確把握交流語(yǔ)境，深度理解客戶問(wèn)題，從而精準(zhǔn)、及時(shí)地了解客戶的需求和投資偏好，并在對(duì)話過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化客戶畫(huà)像，提高客戶洞察的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)投顧不同，智能投顧在建立客戶畫(huà)像后，可通過(guò)內(nèi)建金融知識(shí)庫(kù)的輔助，將客戶的咨詢進(jìn)行分解、執(zhí)行。解答時(shí)，智能投顧系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)檢索相關(guān)金融數(shù)據(jù)、金融資訊等信息，進(jìn)行觀點(diǎn)提煉總結(jié)，輔助配合一線投顧人員生成更具有針對(duì)性的回答，為客戶提供及時(shí)、便捷的投資咨詢服務(wù)，全流程實(shí)現(xiàn)AI大模型智能化能力與業(yè)務(wù)服務(wù)能力的完美融合。

第二，客戶期望在投資過(guò)程中能夠及時(shí)獲取全面的市場(chǎng)信息和專業(yè)解讀，智能投顧可提供更及時(shí)、更廣覆蓋的投資陪伴服務(wù)，滿足客戶所需。傳統(tǒng)投顧服務(wù)受限于人力與時(shí)間，針對(duì)市場(chǎng)上大量重點(diǎn)事件、政策和新聞，僅能進(jìn)行少量重點(diǎn)解讀，且難以在非工作時(shí)間獲得及時(shí)服務(wù)，無(wú)法滿足客戶對(duì)信息及時(shí)性和廣泛性的要求。

智能投顧借助AI大模型技術(shù)打破了傳統(tǒng)投顧的時(shí)間和空間限制，全面提升了展業(yè)效率?；诮鹋茊?wèn)答資料庫(kù)、大模型強(qiáng)化訓(xùn)練、人設(shè)風(fēng)格模擬構(gòu)建的智能投顧產(chǎn)品，不僅能自動(dòng)檢索客戶所咨詢的問(wèn)題，還能通過(guò)經(jīng)典金融量化歸因模型對(duì)客戶持倉(cāng)情況進(jìn)行穿透分析，識(shí)別出客戶重點(diǎn)持倉(cāng)板塊，分析客戶賬戶收益和底層資產(chǎn)，結(jié)合宏觀/行業(yè)策略及組合優(yōu)化模型給出持倉(cāng)診斷與建議，自動(dòng)生成資產(chǎn)配置策略。同時(shí)，它可以實(shí)時(shí)監(jiān)控客戶持倉(cāng)異動(dòng)，捕捉該板塊的重點(diǎn)事件、政策和新聞，檢索與話題相關(guān)的行情資訊數(shù)據(jù)、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)物料、知識(shí)庫(kù)信息，通過(guò)專家知識(shí)注人和智能協(xié)同機(jī)制，快速解析異動(dòng)原因，及時(shí)為客戶提供最新、最準(zhǔn)確的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)解讀。因此，與傳統(tǒng)投顧服務(wù)相比，智能投顧服務(wù)覆蓋投資前的規(guī)劃配置和投資后的管理調(diào)整，能讓客戶在投資全程獲得專業(yè)知識(shí)與個(gè)性化陪伴。

（二）需求側(cè)：個(gè)人和財(cái)富管理機(jī)構(gòu)對(duì)于智能投顧的需求將持續(xù)提升

1.零售客戶：迫切需要專業(yè)化、智能化、個(gè)性化的投資咨詢服務(wù)

在所有發(fā)達(dá)國(guó)家中，美國(guó)智能投顧市場(chǎng)最具有代表性。從表1的數(shù)據(jù)看，全球智能投顧產(chǎn)業(yè)無(wú)論是從AUM、收人規(guī)模還是用戶數(shù)量在過(guò)去幾年都實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)，而背后的原因本質(zhì)上是個(gè)人投資者對(duì)專業(yè)化、智能化、個(gè)性化的投資咨詢服務(wù)需求提升。我們以智能投顧的創(chuàng)始地和最大市場(chǎng)美國(guó)為觀察對(duì)象，可以更加直觀地感受到上述趨勢(shì)。本文用\"智能投顧滲透率 智能投顧資產(chǎn)管理規(guī)模/居民金融資產(chǎn)規(guī)?！笨蚣苓M(jìn)行分析，“智能投顧滲透率”可以用來(lái)衡量多少比例的居民金融資產(chǎn)是通過(guò)智能投顧機(jī)構(gòu)和平臺(tái)進(jìn)行管理的，能夠直接反映零售客戶對(duì)于智能投顧服務(wù)的需求程度，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表 22020-2024 年末美國(guó)居民金融資產(chǎn)總規(guī)模從100.7萬(wàn)億美元增長(zhǎng)至125萬(wàn)億美元，而美國(guó)智能投顧管理的資產(chǎn)規(guī)模則從600億美元快速增長(zhǎng)至1.46萬(wàn)億美元，對(duì)應(yīng)的美國(guó)智能投顧滲透率從2020年的 0.06% 提升至 1.17% 。雖然目前滲透率尚不及 2% ，但增速極高，預(yù)計(jì)未來(lái)在AI大模型技術(shù)不斷完善的背景下滲透率有望持續(xù)快速提升。

從我國(guó)現(xiàn)實(shí)角度出發(fā)，我國(guó)零售客戶也同樣有對(duì)專業(yè)化、智能化、個(gè)性化的投資咨詢服務(wù)的需求，發(fā)展智能投顧可以作為解決傳統(tǒng)投顧服務(wù)門(mén)檻高、理財(cái)產(chǎn)品選擇困難及個(gè)人投資認(rèn)知偏差等問(wèn)題的方案。

首先，目前傳統(tǒng)人工投顧服務(wù)難以滿足整體市場(chǎng)需求，存在明顯的市場(chǎng)局限性，高服務(wù)資金門(mén)檻將大部分的普通投資者排除在外。而借助AI大模型的智能投顧能較好地解決這一問(wèn)題，幾乎無(wú)投資門(mén)檻，面向新興中產(chǎn)階級(jí)和中低收入人群等低凈值客戶，滿足其財(cái)富管理需求，具有巨大的潛在市場(chǎng)規(guī)模。

其次，智能化的投顧服務(wù)通過(guò)精準(zhǔn)匹配與決策輔助，解決居民面對(duì)大體量金融產(chǎn)品選擇困難的問(wèn)題。從居民個(gè)體角度出發(fā)，過(guò)去我國(guó)可供投資者選擇的金融產(chǎn)品種類較為有限，僅包括了銀行理財(cái)、信托、公募基金、股票私募等產(chǎn)品。而隨著中國(guó)私人財(cái)富的增值，金融產(chǎn)品市場(chǎng)快速發(fā)展，金融產(chǎn)品和金融交易不斷創(chuàng)新，產(chǎn)品種類和策略日益豐富。根據(jù)WIND數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)，截至2024年末，我國(guó)資產(chǎn)管理行業(yè)各類型產(chǎn)品數(shù)量達(dá)到351721只，總規(guī)模達(dá)到151.5萬(wàn)億元。當(dāng)前結(jié)合人工智能等科技手段推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新已成為趨勢(shì)，隨著金融產(chǎn)品的種類和數(shù)量不斷提升，在滿足了投資者多樣化需求的同時(shí)，也增加了投資者的選擇困難，這極大提高了對(duì)投顧服務(wù)的專業(yè)度要求[5。智能投顧通過(guò)AI大模型數(shù)據(jù)，系統(tǒng)化滿足用戶需求，使用戶可以迅速進(jìn)行智能篩選與匹配，實(shí)時(shí)分析大量金融產(chǎn)品，解決用戶選擇困難的問(wèn)題。

最后，我國(guó)居民的財(cái)富認(rèn)知仍有待提升，個(gè)性化智能投顧可基于客戶畫(huà)像，滿足客戶定制化的需求。現(xiàn)實(shí)中，大部分居民投資決策隨意，對(duì)收益有非理性預(yù)期，風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和長(zhǎng)期持有意識(shí)不足，選擇產(chǎn)品時(shí)主要參考?xì)v史收益，持有后出現(xiàn)追漲殺跌、頻繁短期交易等行為 2021 年5月銀華基金曾做過(guò)一個(gè)測(cè)試，測(cè)試涵蓋了股票定價(jià)原理、主動(dòng)管理基金業(yè)績(jī)與基金經(jīng)理能力、指數(shù)基金成分股等。答對(duì)得分、答錯(cuò)扣分，分值越高代表基金認(rèn)知水平越好。測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國(guó)市場(chǎng)權(quán)益基金投資者的認(rèn)知水平較為一般，超半數(shù)的投資者存在認(rèn)知模糊或者認(rèn)知偏差的現(xiàn)象。智能投顧的精準(zhǔn)畫(huà)像及行為矯正機(jī)制可以輔助投資者的行為，矯正錯(cuò)誤投資策略，避免投資損失，提升全民金融素養(yǎng)。

另外，上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院（高金）與美國(guó)領(lǐng)先的金融服務(wù)機(jī)構(gòu)嘉信理財(cái)（CharlesSchwab）聯(lián)合發(fā)布《2023中國(guó)居民金融素養(yǎng)報(bào)告》，數(shù)據(jù)顯示中國(guó)居民金融素養(yǎng)平均總得分為68.7/100，不同群體的金融素養(yǎng)水平呈現(xiàn)不均衡發(fā)展，且在金融實(shí)踐和知識(shí)應(yīng)用方面普遍相對(duì)薄弱。上述數(shù)據(jù)進(jìn)一步印證了中國(guó)居民金融素養(yǎng)的不足，凸顯智能投顧在普及金融知識(shí)、引導(dǎo)理性投資行為中的重要作用。

2.財(cái)富管理機(jī)構(gòu)：迫切需要智能投顧工具提升業(yè)務(wù)效能

在財(cái)務(wù)管理行業(yè)持續(xù)變革的背景下，財(cái)富管理機(jī)構(gòu)的一線投顧人員正面臨著雙重壓力。首先，隨著金融市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，客戶群體日益擴(kuò)大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，投顧人員需要向廣泛的客戶群體提供標(biāo)準(zhǔn)化的投資顧問(wèn)服務(wù)。這要求投顧人員在服務(wù)過(guò)程中嚴(yán)格遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保服務(wù)的一致性與高效率。另外，客戶對(duì)投資顧問(wèn)的服務(wù)期待不斷提高，不再滿足于千篇一律的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)?，F(xiàn)在的客戶更重視個(gè)性化體驗(yàn)和情感陪伴，希望投顧人員可以深入了解其財(cái)務(wù)狀況、投資目標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)偏好，形成定制化的財(cái)產(chǎn)配置方案。因此，投資顧問(wèn)不僅需要精通各類投資產(chǎn)品的特點(diǎn)及市場(chǎng)趨勢(shì)，讓每位客戶接收專業(yè)、規(guī)范的投資建議，樹(shù)立良好品牌形象，同時(shí)還需要具備敏銳觀察力，在金融市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，給予客戶及時(shí)、有效的情感支持。

然而，現(xiàn)有的投顧服務(wù)模式存在許多顯著不足。從客戶覆蓋層面來(lái)著，長(zhǎng)尾客戶缺乏維護(hù)，覆蓋不全，有較為龐大體量的客戶難以觸達(dá)。從服務(wù)模式來(lái)看，投顧服務(wù)未能對(duì)全部客戶進(jìn)行深入、細(xì)致及全面性的服務(wù)，導(dǎo)致投資需求未能得到滿足，造成客戶資源的流失。從服務(wù)水平來(lái)看，投資顧問(wèn)的專業(yè)能力差異較大，部分一線投顧人員在市場(chǎng)研究、理財(cái)規(guī)劃等方面的知識(shí)不足，不能準(zhǔn)確提供有效行業(yè)動(dòng)態(tài)及趨勢(shì)，建議缺乏前瞻性，不能制定長(zhǎng)遠(yuǎn)的財(cái)富增長(zhǎng)計(jì)劃，無(wú)法抓住客戶痛點(diǎn)，投資方案與客戶期望不符。以上問(wèn)題均導(dǎo)致一線投顧人員乃至財(cái)務(wù)管理機(jī)構(gòu)的專業(yè)性與管理模式受到質(zhì)疑，品牌形象大受損失。

智能投顧的出現(xiàn)為財(cái)務(wù)管理機(jī)構(gòu)與一線投顧人員的問(wèn)題提供了新的解決方案。在專業(yè)能力方面，智能投顧工具通過(guò)簡(jiǎn)便的智能問(wèn)答和基于AI大模型的內(nèi)容生成技術(shù)，及時(shí)響應(yīng)各年齡段投資者的咨詢，生成千人千面的投資建議。大數(shù)據(jù)生成技術(shù)是智能投顧的一大主要優(yōu)勢(shì)，它根據(jù)海量客戶數(shù)據(jù)與投資方案，提供針對(duì)性的陪伴話術(shù)，滿足客戶定制化需求的同時(shí)還能減輕投顧人員的工作負(fù)擔(dān)。另外，在情感支持方面，智能投顧的共情、溝通能力顯著提升了服務(wù)效率和質(zhì)量。它能夠通過(guò)客戶的語(yǔ)言和行為數(shù)據(jù)，理解客戶情緒變化，給予恰當(dāng)?shù)那榫w安撫與支撐，實(shí)現(xiàn)有效溝通。

因此，在智能投顧的輔助下，投資顧問(wèn)得以減輕兼顧標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)與個(gè)性化需求的壓力，財(cái)富管理機(jī)構(gòu)也可以在平臺(tái)建設(shè)中更注重工具的分析和加工能力，提升其整體服務(wù)水平與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，為行業(yè)注入新活力。

四、AI大模型驅(qū)動(dòng)下智能投顧面臨的挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)治理與合規(guī)性面臨挑戰(zhàn)

智能投顧作為金融科技的重要應(yīng)用，近年來(lái)在全球范圍內(nèi)持續(xù)增長(zhǎng)，但我國(guó)智能投顧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展步伐相對(duì)滯后，尚處于初級(jí)階段。從行業(yè)環(huán)境來(lái)看，全權(quán)委托管理投顧牌照尚未放開(kāi)，市場(chǎng)準(zhǔn)入制度不夠完善，監(jiān)管政策也較為嚴(yán)格，這些因素嚴(yán)重制約了智能投顧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在數(shù)據(jù)治理與合規(guī)性方面，挑戰(zhàn)尤為突出。

海量有效數(shù)據(jù)是智能投顧服務(wù)的基礎(chǔ)，但隨著《個(gè)人信息保護(hù)法》的實(shí)施，數(shù)據(jù)使用與安全問(wèn)題成為行業(yè)焦點(diǎn)。從數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理到輸出與保密，合規(guī)工作貫穿智能投顧機(jī)構(gòu)的整個(gè)業(yè)務(wù)流程。根據(jù)信息不對(duì)稱理論，智能投顧的算法不透明性和數(shù)據(jù)使用風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致用戶與機(jī)構(gòu)之間的信任缺失，尤其是AI大模型在智能投顧服務(wù)中的應(yīng)用，也可能加大數(shù)據(jù)信息使用風(fēng)險(xiǎn)。模型在開(kāi)發(fā)與應(yīng)用過(guò)程中不可避免地會(huì)涉及客戶的隱私信息，這些信息不僅包含諸如身份信息等敏感的個(gè)人資料，更涵蓋了客戶的資產(chǎn)信息，同時(shí)關(guān)聯(lián)著財(cái)產(chǎn)利益與人身權(quán)益。如果對(duì)這些隱私信息進(jìn)行過(guò)度使用或間接泄露，極有可能成為金融犯罪活動(dòng)的導(dǎo)火索，令智能投顧潛在風(fēng)險(xiǎn)被擴(kuò)大化。

此外，客戶初次使用智能投顧產(chǎn)品時(shí)，數(shù)據(jù)授權(quán)與隱私管理同樣存在顯著的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。智能投顧機(jī)構(gòu)通常通過(guò)彈窗形式，要求用戶為留存于程序中的個(gè)人信息授予權(quán)限，其表述多為“是否同意將您的個(gè)人數(shù)據(jù)用于接下來(lái)的投資咨詢活動(dòng)中”。然而，用戶金融資產(chǎn)信息屬于敏感個(gè)人信息，根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》，應(yīng)嚴(yán)格適用知情同意原則。這種非特異性授權(quán)條款是否滿足法律要求，仍有待監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)一步明確，展開(kāi)合規(guī)整改與業(yè)務(wù)優(yōu)化[8]。

（二）法律合規(guī)及監(jiān)管框架面臨挑戰(zhàn)

智能投顧作為人工智能技術(shù)與金融服務(wù)深度融合的創(chuàng)新模式，其算法驅(qū)動(dòng)的特性在提升投顧效率的同時(shí)，也對(duì)傳統(tǒng)金融法律法規(guī)提出了挑戰(zhàn)。

在市場(chǎng)現(xiàn)狀方面，智能投顧機(jī)制一經(jīng)推出，就已突破傳統(tǒng)投顧法律合規(guī)與監(jiān)管的框架，造成監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)缺失。傳統(tǒng)投資顧問(wèn)作為受托人，需對(duì)客戶承擔(dān)忠實(shí)義務(wù)與勤勉義務(wù)，并履行依法注冊(cè)、保持勝任性以及投資者適當(dāng)性管理等合規(guī)義務(wù)。但智能投顧業(yè)務(wù)的混合業(yè)務(wù)模式一機(jī)器算法自動(dòng)決策與自然人設(shè)計(jì)參與的結(jié)合突破了現(xiàn)行法律框架，導(dǎo)致行為主體識(shí)別與信義關(guān)系判斷的困境。智能投顧服務(wù)所使用的算法程序或大模型等技術(shù)，并不能被賦予法律主體地位，傳統(tǒng)監(jiān)管規(guī)則在界定責(zé)任歸屬與合規(guī)義務(wù)時(shí)面臨顯著挑戰(zhàn)。因此，當(dāng)投資決策失誤或出現(xiàn)糾紛時(shí)，責(zé)任歸屬方難以界定，投資者權(quán)益的保障面臨巨大風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)，一線投顧人員的專業(yè)能力會(huì)影響投顧運(yùn)營(yíng)的質(zhì)量。傳統(tǒng)的投顧人員需要通過(guò)從業(yè)考試，如證券投資資格考試，以證明其專業(yè)勝任能力具備從業(yè)資質(zhì)。然而，在智能化程序全面滲透投顧行業(yè)的背景下，監(jiān)管機(jī)構(gòu)雖可通過(guò)更新考試內(nèi)容，要求投顧人員同時(shí)具備金融專業(yè)知識(shí)與算法基礎(chǔ)常識(shí)，但如何科學(xué)評(píng)估其對(duì)算法的理解與設(shè)置能力仍是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。若投顧人員對(duì)算法理解不夠深入，設(shè)置出現(xiàn)失誤，可能導(dǎo)致投資決策的誤差，給投資者帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失。

（三）大模型技術(shù)運(yùn)用面臨挑戰(zhàn)

在智能投顧領(lǐng)域，大模型技術(shù)的引入是一把雙刃劍。一方面，其在數(shù)據(jù)處理與分析能力上的優(yōu)勢(shì)為投顧業(yè)務(wù)帶來(lái)了顯著的效率提升；另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)的不可預(yù)測(cè)性與黑箱特征導(dǎo)致生成內(nèi)容存在巨大的不確定性，其真實(shí)性、準(zhǔn)確性和合規(guī)性難以得到充分保障。

研究表明，大模型由于其復(fù)雜性和數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的不可控性，可能生成一些違背金融道德或法律法規(guī)的內(nèi)容，例如鼓勵(lì)用戶追漲殺跌等不當(dāng)建議，這對(duì)金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)和客戶信任構(gòu)成嚴(yán)重威脅。同時(shí)，黑箱特征意味著即使是開(kāi)發(fā)者也難以完全信任模型的輸出結(jié)果，從而增加了智能投顧生成投資建議內(nèi)容的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能投顧運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。一是大模型技術(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在真實(shí)性、時(shí)效性和關(guān)聯(lián)性方面存在顯著缺陷。這些數(shù)據(jù)通常來(lái)源廣泛且復(fù)雜，可能包含過(guò)時(shí)、錯(cuò)誤甚至無(wú)關(guān)的信息，從而導(dǎo)致輸出結(jié)果出錯(cuò)并生成誤導(dǎo)性內(nèi)容[0。二是技術(shù)缺陷嚴(yán)重阻礙智能投顧的運(yùn)營(yíng)。如智能數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題未能解決，至今未能達(dá)到跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理，導(dǎo)致智能投顧導(dǎo)出的投資建議看似合理，但缺乏實(shí)質(zhì)性的支持依據(jù)及全面性的整合，客戶投資前未能了解全平臺(tái)信息，可能因此面臨資產(chǎn)受損的風(fēng)險(xiǎn)。

五、AIGC時(shí)代下智能投顧的應(yīng)對(duì)舉措

（一）智能投顧機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)遵循數(shù)據(jù)征集與使用邊界

智能投顧服務(wù)的第一步通常是通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查等形式收集客戶信息，以構(gòu)建客戶畫(huà)像，這些信息包括年齡、職業(yè)、收入、負(fù)債、金融資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)偏好等，其中大部分屬于我國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》定義的敏感個(gè)人信息。智能投顧機(jī)構(gòu)在征集、管理與使用這些信息時(shí)，需嚴(yán)格遵守合法合規(guī)邊界。為確保客戶隱私權(quán)益得到充分保護(hù)，我國(guó)《民法典》第1035條明確規(guī)定，個(gè)人信息處理應(yīng)遵循“合法、正當(dāng)、必要”的原則，并需獲得用戶的明示同意。智能投顧機(jī)構(gòu)應(yīng)將數(shù)據(jù)收集限定在合理范圍內(nèi)，避免過(guò)度處理，同時(shí)確?？蛻魧?duì)其未來(lái)用途有清晰認(rèn)知，并采取嚴(yán)格措施防止信息濫用。

在數(shù)據(jù)收集階段，智能投顧機(jī)構(gòu)需遵循《個(gè)人信息保護(hù)法》與《民法典》的相關(guān)規(guī)定，明確告知投資者數(shù)據(jù)來(lái)源、范圍、使用目的、必要性及潛在風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)方案進(jìn)行全面評(píng)估，及時(shí)調(diào)整或廢止違法處理個(gè)人信息的產(chǎn)品或服務(wù)。通過(guò)去標(biāo)識(shí)化技術(shù)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的敏感信息進(jìn)行一定的識(shí)別并清除，例如從文本中刪除姓名、地址、電話號(hào)碼和身份證號(hào)碼等個(gè)人身份信息，可有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。在模型訓(xùn)練階段，可采用差分隱私技術(shù)，向數(shù)據(jù)添加噪聲或擾動(dòng)，以模糊敏感信息降低潛在攻擊者推斷用戶隱私的可能性。在模型后處理階段，技術(shù)人員應(yīng)對(duì)大模型進(jìn)行定期合規(guī)審計(jì)，排查模型生成內(nèi)容是否違反隱私原則，對(duì)其違反隱私原則的部分進(jìn)行替換或過(guò)濾，例如可通過(guò)構(gòu)建分類器或者利用大模型通過(guò)提示的方式判斷當(dāng)前回復(fù)中是否包含個(gè)人身份信息。

為進(jìn)一步提升隱私保護(hù)效果，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可細(xì)化相關(guān)指導(dǎo)條款，提供更多的行政執(zhí)法案例，這不僅能為投資者信息安全提供更多保障，而且能夠使智能投顧機(jī)構(gòu)厘清數(shù)據(jù)征集與使用邊界，降低數(shù)據(jù)合規(guī)成本。

（二）監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)緊跟智能投顧發(fā)展，改進(jìn)或補(bǔ)充現(xiàn)行法律框架

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，智能投顧業(yè)務(wù)領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用。量化投資、算法選股、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、智能畫(huà)像、輿情分析、極速交易等內(nèi)容和服務(wù)給投資者帶來(lái)全新的體驗(yàn)，也對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出新要求，有待其提升和完善監(jiān)管技術(shù)和監(jiān)管手段，緊跟智能投顧算法和業(yè)務(wù)模式的演變步伐。

在責(zé)任方認(rèn)定方面，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)采用穿透責(zé)任模式，明確智能投顧算法作為金融服務(wù)工具的本質(zhì)屬性。由于智能投顧算法程序由金融服務(wù)人員與程序編寫(xiě)者共同設(shè)計(jì)，其邏輯流程融人了設(shè)計(jì)者的金融知識(shí)、價(jià)值判斷與利益偏好，相關(guān)金融人員的專業(yè)知識(shí)不足、判斷瑕疵、利益衡量偏好有可能反映在算法之中。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)依據(jù)人工輸入的指令進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，本質(zhì)上是依據(jù)人工預(yù)設(shè)的邏輯流程作出判斷，其結(jié)論體現(xiàn)的是程序編寫(xiě)者的主觀意識(shí)，作出的決策實(shí)際上模擬了提供交易和決策模型的金融從業(yè)者的行為。因此智能化程序可以被視為智能投顧平臺(tái)向客戶提供服務(wù)的工具，仍可依據(jù)我國(guó)《民法典》侵權(quán)責(zé)任編之內(nèi)容，要求運(yùn)營(yíng)者承擔(dān)民事責(zé)任。但隨著算法自我學(xué)習(xí)和迭代的能力增強(qiáng)，其決策可能脫離人類預(yù)設(shè)的代碼邏輯，作出超出預(yù)判范圍的選擇。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要檢查數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)輸出的合規(guī)性，并根據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展來(lái)動(dòng)態(tài)完善現(xiàn)行法律框架，進(jìn)一步明確責(zé)任承擔(dān)問(wèn)題。

針對(duì)算法程序的資質(zhì)審查，監(jiān)管部門(mén)也需盡快制定明確、詳細(xì)的指引或規(guī)范性文件。可以參考從業(yè)資格考試，創(chuàng)設(shè)計(jì)算機(jī)程序代碼測(cè)試，旨在考量計(jì)算機(jī)代碼是否具備了從事此項(xiàng)服務(wù)所必需的能力，包括知識(shí)圖譜及判斷能力。測(cè)試范圍應(yīng)涵蓋智能投顧服務(wù)的全流程，如適當(dāng)性分析、大類資產(chǎn)配置、投資組合構(gòu)建、交易執(zhí)行、風(fēng)險(xiǎn)管理及投后分析等。初期可由各機(jī)構(gòu)通過(guò)內(nèi)部測(cè)試驗(yàn)證算法能力，待行業(yè)形成標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)測(cè)體系后，監(jiān)管機(jī)構(gòu)再設(shè)定統(tǒng)一的測(cè)試門(mén)檻[2]。

（三）智能投顧機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)有針對(duì)性地改進(jìn)大模型技術(shù)

針對(duì)AI大模型生成有害內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，智能投顧機(jī)構(gòu)可在模型訓(xùn)練階段采用RLHF與RAFT技術(shù)，增強(qiáng)模型對(duì)指示的理解與遵循能力，確保其在復(fù)雜環(huán)境下的對(duì)齊性；在模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中，定期進(jìn)行紅藍(lán)攻防演練與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)優(yōu)化，可有效發(fā)現(xiàn)并修復(fù)模型漏洞；在模型推理階段，通過(guò)預(yù)設(shè)黑名單詞語(yǔ)降低其生成概率，并在后處理階段嵌入內(nèi)容安全防控工具，實(shí)現(xiàn)有害內(nèi)容的二次復(fù)核與消除。例如，開(kāi)發(fā)金融垂類內(nèi)容風(fēng)控大模型，可在產(chǎn)品鏈路上設(shè)置兜底答案，進(jìn)一步減少違規(guī)內(nèi)容的生成。

針對(duì)AI大模型生成不真實(shí)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，智能投顧機(jī)構(gòu)可在數(shù)據(jù)收集階段使用高質(zhì)量、專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集（如維基百科與“textbook-like\"數(shù)據(jù)源），以提高模型的準(zhǔn)確性與可靠性；在模型訓(xùn)練階段，通過(guò)加人“Sorry，Idon'tknow\"等實(shí)例，培養(yǎng)模型的自我邊界認(rèn)知能力，減少其在不確定情況下的過(guò)度自信，但需注意避免過(guò)度拒識(shí)的風(fēng)險(xiǎn)；在模型推理階段，通過(guò)引導(dǎo)語(yǔ)言模型展開(kāi)詳細(xì)的推理過(guò)程，使用思維鏈技術(shù)提高模型在復(fù)雜問(wèn)題上的邏輯性和連貫性，進(jìn)而提升推理的準(zhǔn)確性。同時(shí)結(jié)合檢索增強(qiáng)（RAG）技術(shù)，加入外部知識(shí)源，增強(qiáng)模型的信息檢索和整合能力，以提升其在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。

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Demands，Challenges and Solutions of China's Robo-advisory Industry Development in the Era of Generative AI

LiYixuan'，PongYushan2，LiShihan

（1.Digital FinanceCommittee of the China Computer Federation，Shanghai 2Ooo，China;2.Facultyof

SocialSciences，TheUniversityofHongKong，HongKong SAR999079，China;3.SchoolofFinancial Technology，Shanghai Lixin University of Accountingand Finance，Shanghai 2Ooooo，China）

Abstract：With therapiddevelopment of generativeAI technology，robo-advisory israpidly emerging globallyasanimportant application inthefield of financial technology.Based onthe literatureresearch methodand market research method，thispaper thoroughly analyses the current development status，market demand，challengesand corresponding solutionsofrobo-advisory industryinChina.Thestudyfinds thatalthough therobo-advisory industryinChinaisunderdeveloped，ithas hugemarket potential driven by the growth in personal wealth，rising demand for wealth management and diversification of financial products. The introductionof generative AI technology significantly improves thepersonalized service capability and decision-makingefficiency ofrobo-advisory，but also brings challenges in termsof datacompliance，legal andregulatory frameworksand technologyapplication.Inorder to ensure the safetyand compliance of roboadvisory industry，this paper proposes to strengthen the dataand information protection，improve the legal andregulatory framework，optimize the bigmodel and other countermeasures.

Keywords：robo-advisory;generative AI；wealth management（責(zé)任編輯：李丹；校對(duì)：龍會(huì)芳）