摘要: 因智能投顾成本较低且更为便携，传统金融机构纷纷开展智能投顾业务。发展前景广阔，结合实践经验探求如何应对智能投顾的法律风险具有重要意义。然而智能投顾的变革给传统的金融监管模式带来冲击，算法自身存在技术性风险，且算法“黑箱”的存在使得利益冲突更为隐蔽，难以明确责任承担主体。针对智能投顾在实践中存在的法律风险，应当贯彻公平、透明、适当的原则，通过采取沙盒监管模式，完善信息披露模式，明确责任承担机制。
Abstract: Due to the low cost and portability of intelligent investment consulting, traditional financial institutions have carried out intelligent investment consulting business. It has broad development prospects, and it is of great significance to explore how to deal with the legal risks of intelligent investment consultants in combination with practical experience. However, the change of intelligent investment advisory poses challenges to the traditional financial supervision mode. The algorithm itself has technical risks, and the existence of the algorithm “black box” makes the conflict of interest more hidden, and it is difficult to clarify the subject of responsibility. In view of the legal risks that exist in the practice of intelligent investment consultants, we should implement the principles of fairness, transparency, and appropriateness by adopting the sandbox supervision mode, improving the information disclosure mode and clarifying the responsibility mechanism.
1. 问题的提出
互联网信息技术的广泛运用，不仅进一步提高了经济运行效率，也改变了传统的业务形态。2022年国务院发布的《关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》1明确要加快金融领域数字化转型，在金融领域推动人工智能技术的深化应用，促进智能投顾等新模式的发展。智能投顾是人工智能技术与传统人工投顾服务的融合创新，通过交互式算法获取客户的个人信息及投资偏好，对掌握的数据进行分析，为客户提供个性化的投资建议。[1]因成本更低且更为便携，智能投顾在财富管理市场被广泛运用。截至2023年3月底，基金投顾试点机构的客户总数已达到524万户，管理的资产规模为1464亿元。2但因算法自身的风险特性，智能投顾技术在广泛运用的同时也给金融监管带来了新的挑战。2021年广东省证监局下发《关于规范基金投资建议活动的通知》后，支付宝、工商银行、招商银行、天天基金等多家机构相继暂停智能投顾业务。3然而科技与金融相结合为大势所趋，随着ChatGPT的横空出世，AIGC技术使得智能投顾拥有了更为广阔的发展前景。因此，应当结合我国市场现状，审视智能投顾法律风险，并提出应对措施。
2. 智能投顾基础理论
2.1. 智能投顾的概念
智能投顾源起于美国，2008年Betterment等公司希望用户可以获得更为方便的财富管理服务，智能投顾理念因此得以发展。Investopedia(金融词典)中，智能投顾的初始名称为“Robo-Advisor”，指通过算法为客户提供自动化财富规划服务的数字化平台。智能投顾一般先通过在线问卷调查等方式获知客户的相关信息，了解其财产状况及预期目标，通过算法为客户提供最为有利的资产组合建议。4美国金融监管局将其定义为“自动化投资工具”，指投资者可以通过移动设备获取理财个人理财需求规划、资产配置组合推荐以及资产后续优化服务等投资建议并进行资产管理的自动化理财工具。5《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》第二十三条6首次明确采用人工智能技术开展投资顾问业务的金融机构需具备投资顾问资质。根据《公开募集证券投资基金投资顾问业务管理规定(征求意见稿)》第二条规定，基金投资顾问业务是指在客户进行基金投资时提供建议，帮助或替代客户进行投资决策的商业活动。综上，本文所指的智能投顾是利用大数据、人工智能和云计算等技术，通过与投资者的互动获取数据，结合市场状况，向投资者提供智能投资建议和自动资产配置的综合理财服务。[2]
2.2. 智能投顾的类型
依据人工智能技术在投顾服务过程中的不同参与程度，我国智能投顾存在全智能与半智能两种模式。全智能模式近似于美国的全权委托模式，智能投顾根据获取的信息自行做出决策，无需客户过问投资细节。我国的蓝海财富、理财魔方、弥财、宜信投米RA等采用的就是此种模式。以宜信投米RA为例，基于对投资者进行问卷测评获悉其风险偏好，基于以海外ETF作为投资标的全球资产配置模式为其提供投资建议，在投资者将资金转入RA账户后，第三方海外证券公司自动帮助投资者进行理财，并且进行持续跟踪，自动调仓。半智能模式大多以金融销售为主，仅为客户提供大量的财富管理建议，最终决策以及后续操作仍由客户处理。例如理财魔方、摩羯智投等。以理财魔方为例，通过获取用户年龄、身体状况等信息，确定风险偏好，为其提供以主动型基金为主的投资策略，但需要客户自行购买相关产品。该种模式的投资理念偏向于卖方投顾，但因具有庞大的客户资源与品牌效应，在被叫停前客户增量也十分可观。7
2.3. 智能投顾的法律关系
因算法为智能投顾的核心，智能投顾的法律关系可以分为可见法律关系和隐层法律关系两种。隐层法律关系主要是指藏匿于算法身后的软件开发者与投资者的关系。可见法律关系以投资者与智能投顾营运者之间的《服务协议》为核心。在智能投顾业务中，投资者作为委托人将资金转移给投资者进行经营管理，自担由此造成的风险。[3]虽然在这个过程中人工智能替代了传统人工为投资者提供咨询建议，但现阶段智能投顾仍是依据软件开发者事先编写的算法运行，并不具备独立自主的意思表示，不符合法律主体资格，因此智能投顾下投资者和投资服务机构之间的基础法律关系仍应为信托关系。智能投顾虽然使得直接融资变得更为便利，有利于普惠金融发展，但因为智能投顾涉及多种理财产品，可能导致交叉监管的情形。并且智能投顾营运者可能与其他基金投资顾问机构、基金销售机构等主体展开合作为投资者提供财富管理建议，使得法律关系根据不同的业务模式发生着变化，加大了监管难度。
3. 智能投顾的监管困境
3.1. 传统监管模式的滞后性
金融机构为了获取更高利润，通常会采取新形式以规避监管。在传统模式下，监管机构有充足的时间根据金融创新过程中累计的经验权衡利弊，明确是否规制以及如何规制。而智能投顾作为科技与金融的结合体，给现有的金融监管规则带来了巨大的冲击。首先，智能投顾市场快速扩张，传统监管模式难以及时做出反馈。智能投顾与传统人工投顾最大的差异在于对算法的运用。投资者只需要拥有移动设备，不论其财产多寡，是否具有相关投资知识，都可以随时随地获得财富管理建议。随着投资者准入门槛的降低，又多为短期投资，投机性较强，受其他微观因素影响较大，加剧了不同资产间的连锁反应以及市场波动性。[4]然而传统的金融监管多采用报表审核、窗口指导等手段进行合规检查，具有一定的周期性，难以反映被监管对象的实然状态，也未涉及对金融科技行业的宏观风险监测。[5]且对金融创新往往采用事后监管，在危机发生后才开始制定监管举措，不能及时应对市场变化。其次，金融监管往往表现为“一刀切”式的控制和命令规则。监管机关为实现其监管目的，往往对被监管机构实施“一刀切”的处理措施，而非依据个案的不同情况采取差别性措施以实现实质公平。致使智能投顾因缺乏制度支持，担心违规而动力不足。再次，金融监管与金融司法严重脱节，加之智能投顾算法的隐匿性，使得监管机构与司法机构在信息不对称的情形下难以实施有效监管。[6]
3.2. 算法的技术性风险
算法作为智能投顾的核心，使其先天具有技术性风险。智能投顾需通过与客户进行交互以便对用户进行精准画像。在这个过程中，客户的投资意愿被量化为一定的区间，若算法设计存在偏差，画像的结果会偏离客户的真实意志。[7]此外，算法是通过运行人工编写的代码程序得到期望结果的一套指令，[8]其本质上就是不透明的，这种不透明不仅指程序代码的不公开性，亦指代码背后的决策标准的不确定性。[9]智能投顾算法学习使用的数据来源于金融从业者，蕴含着金融从业人员与算法研发者的价值倾向。[10]投资者因缺乏相关专业知识，无法了解智能投顾运行的内在逻辑，亦不清楚智能投顾选取的大数据范围及演算过程，只能被动决定是否听从其投资建议。此外，智能投顾同样可能存在大数据杀熟的风险。与一般的生活消费行为不同，智能投顾需要获知财产状况、风险偏好等更为敏感的个人信息以便提供更为精准的投资建议，但此种模式一方面可能形成信息茧房，将用户限于最初因其他因素形成的认知中，另一方面智能投顾平台也可能利用这些信息对同一智能投顾产品进行差异化定价。但若一刀切的要求智能投顾运营平台对算法内容披露，可能造成智能投顾领域算法同质化。当同业人员发现某一算法的收益率较高时，可能会直接效仿该算法原理，致使智能投顾市场出现羊群效应，加大顺周期风险。
3.3. 责任承担机制不健全
人工智能技术的介入使得智能投顾的主体更为复杂，智能投顾平台的运营者、算法的设计者都可能对投资者的利益造成损害。而随着人工智能技术的发展，人工智能否作为责任主体存在争议。一种观点认为，人工智能依据算法自行处理电子数据，管理交易，因此其应当由人工智能自行承担引发的法律责任。[11]另一种观点认为，人工智能依据预设的算法做出判断，既不具有独立的意思表示能力，也不具有独立的财产权，本质上仍是一种提高效率的辅助工具，不能作为民事主体独立承担责任，应当穿透人工智能的面纱对其加以限制。[12]智能投顾运行过程中多方主体对其均有不同程度的控制权，因算法“黑箱”等技术问题的存在，造成智能投顾行为后果的责任承担相对复杂，[13]投资者在因算法造成利益损害的情况下能否将责任穿透到算法研发机构存疑。
4. 智能投顾的监管建议
4.1. 借鉴监管沙盒模式
英国金融行为监管局在2016年将“沙盒”概念引入金融监管领域，首次提出了“监管沙盒”制度。[14]监管沙盒是指为金融创新营造的一个“安全空间”，在这个空间内金融机构可以在监管机构和沙箱实体之间商定受控的环境中测试其创新产品或服务，在这个过程中可以暂时无视一些法律规定的限制性条件，并且制定一定的保障措施进行风险管理。[15]借鉴监管沙盒制度可以使智能投顾在正式运营前，借此前置测试充分暴露自身的技术性缺陷和其他相关问题，以便及时采取优化措施。并且，还应当构建与之相匹配的沙盒监管退出机制。明确智能投顾在沙盒监管测试中失败的情形下的退出程序，避免因退出机制严格造成资源浪费。此外，沙盒监管的运行过程中同样需要获取大量的用户数据，需要采取一定措施避免相关数据的泄露。
4.2. 加强算法信息披露
算法黑箱问题很可能使得投资者的利益受到侵害，但若完全公开算法内容，有可能导致算法的同质化，因此要进一步完善信息披露制度，保障算法的适度透明化。运营者无需披露算法本身，而是通过披露算法的功能说明、固有风险、失控风险、从业人员权限对算法可能造成的影响等信息使得投资者对算法具有初步了解，并通过弹窗等显著形式提醒投资者注意上述风险。此外，明确算法开发机构的持续审查义务，对智能投顾的算法能否顺应金融市场的变化进行评估，监测智能投顾在运行过程中暴露出的问题，及时对程序进行优化升级，在必要的情况下应当即时终止算法服务。其次，引入第三方机构加强监督。算法的运行具有极强的专业性，可以委托专门的算法专业机构对智能投顾的运行进行监督，激励运营者在整个运行过程中更加注重对算法的持续性审查和维护以保障算法具有运营资格。再次，加强对技术人员的行为监管,完善对客户数据的保护机制。
4.3. 完善责任承担机制
智能投顾作为辅助工具，相当于运营者延伸出去获取信息的长臂，代替运营者获取投资者信息，做出分析判断。依据信赖理论，在人工智能技术尚不成熟的情形下，智能投顾离不开人工辅助顾问，投资者对投资顾问机构的信赖实质上是对其工作人员具备的知识、经验和能力的信赖，人工辅助顾问应当对投资者负有信义义务。[16]算法“黑箱”的存在使得投资者难以明确算法研发过程，为了加强投资者的保护，缓解智能投顾机构与投资者之间的利益冲突，金融从业人员与算法研发人员应当承担相应的信义义务。而智能投顾的程序设计者地位相对中立，除非存在故意或过失，否则不应当对投资者的损害承担赔偿责任。[17]
5. 结语
对智能投顾进行监管要充分考量金融创新带来的利益与风险，可引入沙盒监管模式进行事前监管。对其自身存在的技术性风险，研发者应当进行充分、清晰、持续的信息披露，同时引入第三方监督机制。对于责任承担主体，在弱智能阶段，人工顾问仍应承担责任，金融机构从业人员与软件开发者隐匿于算法身后，应当承担相应责任。其中，软件开发者处于中立地位，只有证明其存在故意或过失才可以穿透算法的面纱要求其承担责任。但本文对于智能投顾营运者之间的法律关系分析尚不完善，且缺乏对完善建议的进一步细化，会继续阅读相关文献加以完善。
NOTES
1《国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》(国发〔2021〕29号)，2022年01月12日发布。
2参见阙福生：《券商基金投顾，最新数据曝光！》，载中国基金报，http://www.stcn.com/article/detail/974299.html，2024年10月10日访问。
3参见张冰洁：《多家银行将停止这项业务！对你有何影响？》，载中国金融新闻网，
https://mp.weixin.qq.com/s/pIk8UMqlch7sVF9dkzxy_w，2024年7月26日访问。
4Investopedia:Financial Term Dictionary，https://www.investopedia.com/terms/r/roboadvisor-roboadviser.asp，2024年7月26日访问。
5Securities and Exchange Commission: Investor Alert: Automated Investment Tools，
https://www.sec.gov/oiea/investor-alerts-bulletins/ib_robo-advisers.html，2024年7月26日访问。
6《人民银行 银保监会 证监会 外汇局关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(银发〔2018〕106)。
7参见郭雳、赵继尧：《智能投顾的主要模式与优势》，载微信公众号“腾讯金融研究院”，2019年6月14日发布。