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| 数据来源：东方财富Choice 谭楚(chu)丹(dan)/制表 |
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| 数据来源：东方财富Choice 谭楚(chu)丹(dan)/制表 |
证券时报记(ji)者 谭楚(chu)丹(dan) 孙(sun)翔峰
当(dang)前，越(yue)来越(yue)多的投资(zi)者倾向通过以DeepSeek为代表的大模型来寻求(qiu)关于(yu)股票与(yu)基金的投资(zi)建议，新(xin)的问题也随之而(er)来——通用大模型荐股荐基是否应纳入证券投资(zi)咨询牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)？
这一(yi)问题之所以引发关注，一(yi)方面，是因为当(dang)前利用AI平台提供的投资(zi)建议来买卖股票或基金的投资(zi)者逐渐增多，这种情形可能构成了证券投资(zi)咨询活动；另一(yi)方面，当(dang)前大模型为通用大模型，更多体现的是“工具”属性，技术(shu)中立或又成为不纳入证券投顾牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)的理由。
对此，证券时报记(ji)者采访多名券商人士了解到，其中既有“应统一(yi)监(jian)管(guan)”的呼声，也有认为管(guan)理不宜“一(yi)刀(dao)切”的观点。
未来，监(jian)管(guan)部门将在AI投顾业态中扮演怎样的监(jian)管(guan)角色，并探索出(chu)有效可行的治理路径，值得持(chi)续(xu)关注。
1 是否纳入投顾牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)引争议
今年春节以来，陆续(xu)有投资(zi)者向DeepSeek-R1、豆包(bao)等寻求(qiu)关于(yu)股票与(yu)基金的投资(zi)建议。针对这一(yi)现象，有证券从业人员向证券时报记(ji)者提出(chu)困惑——AI大模型在提供股票或基金的投资(zi)建议时，是否应该持(chi)有投顾牌(pai)照(zhao)？
证券时报记(ji)者注意到，在豆包(bao)APP平台上，不同入口获(huo)取的证券投资(zi)咨询结果呈现显(xian)著的监(jian)管(guan)差异。比如，当(dang)记(ji)者向豆包(bao)要(yao)求(qiu)推荐股票时，豆包(bao)会(hui)给(gei)出(chu)多只股票的具体建议，包(bao)括仓位、买入价等。而(er)当(dang)记(ji)者向华泰证券在豆包(bao)APP上线的股票智能体“华泰股市助手”提出(chu)相同问题时却遭遇“碰壁”，并未提供直接的买卖建议，但会(hui)给(gei)出(chu)资(zi)金面、技术(shu)面等信息供投资(zi)者分析决(jue)策。
同一(yi)APP上出(chu)现截然(ran)不同的咨询结果，反映出(chu)不同入口背后(hou)的主体属性差异。华泰证券作(zuo)为持(chi)牌(pai)金融机构受到监(jian)管(guan)规定的约束，而(er)从用户需求(qiu)的角度(du)看(kan)，豆包(bao)的直接荐股建议可能更有吸引力。那么，以DeepSeek、豆包(bao)为代表的大模型，是否应该纳入证券投资(zi)咨询牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)呢？
部分受访的券商人士认为，通用大模型应纳入投顾牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)。华福证券有关负责人表示(shi)，尽管(guan)目(mu)前通用大模型荐股荐基的建议尚未商业化，但已对投资(zi)者的决(jue)策产生了影响，纳入监(jian)管(guan)能够确保(bao)通用大模型提供的投资(zi)建议具备专业性和合规性，进而(er)避免误导投资(zi)者。国(guo)信证券相关人士也认为，通用大模型的荐股荐基应该与(yu)现有监(jian)管(guan)保(bao)持(chi)一(yi)致，要(yao)对客户的适当(dang)性进行校(xiao)验，所提供的投资(zi)建议可能会(hui)对市场交易价格产生冲击，要(yao)进行统一(yi)监(jian)控。
不过，也有券商人士认为要(yao)多方面考虑(lu)问题，不应“一(yi)刀(dao)切”。银河(he)证券财富管(guan)理首席投资(zi)官、产品中心总经理张嘉(jia)为谈到，仅从AI技术(shu)本身来看(kan)，通用大模型更多具备的是“模型”和“工具”的属性。在未商业化的前提下，投资(zi)者在自主使用的过程(cheng)中，并无需要(yao)纳入投资(zi)咨询牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)的必要(yao)性。“不过，如果有机构依据其模型搭建商业化模式并给(gei)出(chu)具体的投资(zi)建议，或者未来荐股行为实现商业化，本质上则属于(yu)投资(zi)咨询行为，理应纳入投资(zi)咨询牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)。”
国(guo)泰君安相关人士也有类似观点。他谈到，以DeepSeek为例的通用模型平台主要(yao)以数学、物理、常识等问题进行训练，并非以金融投资(zi)问题训练，模型在证券行业中的应用能力是“模型泛化”的成果之一(yi)。“如果对这些平台做‘一(yi)刀(dao)切’管(guan)理，从某种角度(du)上来说反而(er)会(hui)限制模型能力的进一(yi)步(bu)发挥(hui)，对模型的进化提升(sheng)存在潜在的负面影响。”
在上述国(guo)泰君安人士看(kan)来，金融服务(wu)的风险传导机制决(jue)定了监(jian)管(guan)应聚(ju)焦“行为实质”而(er)非“技术(shu)形态”，比如以专业服务(wu)平台为代表的智能投顾平台、以证券机构为主体在智能体平台建立的对客智能体（Agent）就需要(yao)纳入投顾牌(pai)照(zhao)监(jian)管(guan)。因为这些平台达到输出(chu)投资(zi)建议的三(san)个标准，即具有明确指向性，比如提供个股或者基金代码(ma)；形成持(chi)续(xu)性服务(wu)，而(er)非用户单(dan)次测试；产生实质影响，用户会(hui)据此交易。上述三(san)点，已触及监(jian)管(guan)边界。
2 券商建言加(jia)强算法监(jian)管(guan)
除了主体属性存在争议外，在合规性方面，通用大模型提供投资(zi)建议背后(hou)的底层数据、算法模型、生成的投资(zi)逻辑(ji)和相应结论等是否应该纳入监(jian)管(guan)，以及技术(shu)中立能否豁免合规责任等话题，也存在讨论的空间。
近期，“数据污染”的消息屡屡出(chu)现。有用户反映，DeepSeek在推荐基金时，所抓取的信息来源包(bao)括某基金产品的广告投放。“AI幻觉”问题也多次被曝光，即模型生成与(yu)事(shi)实不符、逻辑(ji)断裂或脱(tuo)离上下文的内容。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中，DeepSeek-R1显(xian)示(shi)出(chu)14.3%的幻觉率，超过行业平均水平。
对此，有部分券商人士认为，对于(yu)用户而(er)言，AI仅仅是多了一(yi)个参考信息的来源，并且用户输入不同的提示(shi)词后(hou)也会(hui)产生差异较大的分析结果。从这个角度(du)看(kan)，AI技术(shu)是中性的，在其提供的最终结论中，判断与(yu)选择仍取决(jue)于(yu)用户本人。
也有券商人士持(chi)有不同意见，他们认为AI输出(chu)内容的合规与(yu)可信非常重要(yao)。前述国(guo)信证券相关人士表示(shi)，思维链输出(chu)的交互形态，潜意识引导了用户的认知(zhi)，让用户更加(jia)容易认同分析的结果，但同时也让大模型的幻觉变得更加(jia)隐蔽。“深度(du)使用DeepSeek就会(hui)发现，金融数据容易被错(cuo)误引用，对于(yu)原(yuan)始信息的真实性无法求(qiu)证，生成内容容易被搜索结果误导，因此需要(yao)相关监(jian)管(guan)部门加(jia)强对该领域的监(jian)管(guan)。”
中信建投证券相关人士也表示(shi)，目(mu)前，将AI直接用于(yu)投资(zi)咨询存在技术(shu)风险，算法模型和资(zi)产配置逻辑(ji)存在不稳定、不可靠等风险。
前述华福证券有关负责人建议，监(jian)管(guan)可考虑(lu)要(yao)求(qiu)平台披露算法逻辑(ji)和风险提示(shi)，能够让投资(zi)者更清楚(chu)地了解投资(zi)建议的依据和风险，从而(er)维护金融市场的稳定和公平。
东莞证券相关人士表示(shi)，在智能投顾业务(wu)监(jian)管(guan)方面，建议加(jia)大智能投顾监(jian)管(guan)“沙盒”试点，加(jia)快智能投顾业务(wu)属性与(yu)准入管(guan)理具体规范的制定。同时，鉴于(yu)我国(guo)资(zi)本市场个人投资(zi)者占比较高的情况，AI的发展应用应参考当(dang)下对高频(pin)量化交易的监(jian)管(guan)策略，依据市场结构、流动性和价格发现产生方式等对智能投顾的相关监(jian)管(guan)策略进行分类研究，既不可“一(yi)概而(er)论”也不能“听(ting)之任之”。
3 趋同性风险属多虑(lu)吗？
此外，有市场观点称，伴随AI荐股未来得到广泛应用，可能会(hui)引发投资(zi)者群体性操作(zuo)，导致市场波(bo)动加(jia)大。对此，多名受访人士认为，趋同性风险确有存在的可能，但发生的概率不大，市场不必多虑(lu)。
前述华福证券有关负责人认为，由于(yu)很多机构可能基于(yu)相似的市场数据、算法模型和理论基础来构建自己的AI投资(zi)系统，当(dang)市场出(chu)现某些特(te)定信号时，大量基于(yu)相同算法的投资(zi)决(jue)策有可能同时发生。因此，需要(yao)谨慎(shen)看(kan)待AI在投研与(yu)投资(zi)咨询领域的运用。
“在防范方面，我们可以通过监(jian)管(guan)引导机构在算法设(she)计上增加(jia)差异化，鼓(gu)励机构结合自身的研究优(you)势、数据特(te)色来优(you)化算法。同时，加(jia)强投资(zi)者教育也至关重要(yao)，要(yao)引导投资(zi)者理性看(kan)待AI投资(zi)建议，不能盲目(mu)跟风，从而(er)降低因算法趋同带来的市场波(bo)动风险。”上述华福证券有关负责人称。
张嘉(jia)为认为，趋同性的出(chu)现取决(jue)于(yu)三(san)方面是否发生共振(zhen)，一(yi)是具体应用场景和应用模式，二是底层数据来源范围，三(san)是客户提问的提示(shi)词。在实际展业中，三(san)者共振(zhen)导致趋同性的概率不大，因为持(chi)牌(pai)金融机构通常多方面提升(sheng)策略多样性、交易分散性、模型多样化协同、业务(wu)技术(shu)深度(du)融合及风控预(yu)警等。同时，各家机构拥有不同的客户数据、投顾数据、资(zi)讯数据等，数据库一(yi)致性的概率不大。此外，客户千(qian)人千(qian)面，其提问的提示(shi)词高度(du)重复的概率也不大。
平安证券经纪业务(wu)事(shi)业部相关负责人以量化交易的策略发展为例，称这是类似一(yi)个循环的过程(cheng)，即发现策略、获(huo)利、失效、再挖(wa)掘新(xin)的策略。“在技术(shu)升(sheng)级的初期阶(jie)段，可能会(hui)出(chu)现‘羊群效应’，比如大家用的模型、数据源或者训练方法都差不多，短期内引发趋同交易，但这也可能导致策略收益下降甚至亏(kui)损(sun)，进而(er)推动市场从同质化走向差异化。”该负责人表示(shi)。