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证券时报记者 谭(tan)楚丹 孙翔峰(feng)
当前，越来越多的投资者倾向通(tong)过(guo)以DeepSeek为(wei)代表的大模型来寻求关于股票与基金的投资建议，新(xin)的问题也随之而来——通(tong)用大模型荐股荐基是否(fou)应纳入证券投资咨询牌照监管？
这一问题之所以引发关注，一方(fang)面，是因为(wei)当前利用AI平台提供的投资建议来买卖股票或基金的投资者逐渐增多，这种情形可能构成了证券投资咨询活动；另一方(fang)面，当前大模型为(wei)通(tong)用大模型，更多体现的是“工(gong)具”属性，技术中立或又成为(wei)不纳入证券投顾(gu)牌照监管的理(li)由(you)。
对此，证券时报记者采访多名(ming)人士了解到，其中既有(you)“应统一监管”的呼声，也有(you)认为(wei)管理(li)不宜(yi)“一刀(dao)切”的观点。
未来，监管部门将在AI投顾(gu)业态中扮演怎样的监管角色，并探索出有(you)效可行的治理(li)路径，值得持续关注。
1 是否(fou)纳入投顾(gu)牌照监管引争议
今年(nian)春节以来，陆续有(you)投资者向DeepSeek-R1、豆包等寻求关于股票与基金的投资建议。针对这一现象，有(you)证券从(cong)业人员向证券时报记者提出困惑——AI大模型在提供股票或基金的投资建议时，是否(fou)应该(gai)持有(you)投顾(gu)牌照？
证券时报记者注意到，在豆包APP平台上，不同入口获取的证券投资咨询结(jie)果(guo)呈现显著的监管差(cha)异。比如(ru)，当记者向豆包要求推荐股票时，豆包会给出多只股票的具体建议，包括仓位、买入价等。而当记者向在豆包APP上线的股票智能体“华泰股市助(zhu)手”提出相同问题时却遭遇“碰壁”，并未提供直接的买卖建议，但会给出资金面、技术面等信息(xi)供投资者分析决策。
同一APP上出现截然不同的咨询结(jie)果(guo)，反映出不同入口背后(hou)的主体属性差(cha)异。华泰证券作为(wei)持牌金融机构受到监管规定的约束，而从(cong)用户需求的角度看，豆包的直接荐股建议可能更有(you)吸引力。那么(me)，以DeepSeek、豆包为(wei)代表的大模型，是否(fou)应该(gai)纳入证券投资咨询牌照监管呢？
部分受访的券商人士认为(wei)，通(tong)用大模型应纳入投顾(gu)牌照监管。华福证券有(you)关负责人表示，尽管目(mu)前通(tong)用大模型荐股荐基的建议尚未商业化，但已对投资者的决策产生了影响，纳入监管能够确(que)保通(tong)用大模型提供的投资建议具备专(zhuan)业性和合(he)规性，进而避免误导(dao)投资者。相关人士也认为(wei)，通(tong)用大模型的荐股荐基应该(gai)与现有(you)监管保持一致，要对客户的适当性进行校验，所提供的投资建议可能会对市场交易价格(ge)产生冲击(ji)，要进行统一监控。
不过(guo)，也有(you)券商人士认为(wei)要多方(fang)面考虑问题，不应“一刀(dao)切”。银(yin)河(he)证券财富管理(li)首席投资官、产品中心总经理(li)张嘉为(wei)谈到，仅从(cong)AI技术本身(shen)来看，通(tong)用大模型更多具备的是“模型”和“工(gong)具”的属性。在未商业化的前提下，投资者在自主使用的过(guo)程中，并无需要纳入投资咨询牌照监管的必要性。“不过(guo)，如(ru)果(guo)有(you)机构依据(ju)其模型搭建商业化模式并给出具体的投资建议，或者未来荐股行为(wei)实(shi)现商业化，本质上则属于投资咨询行为(wei)，理(li)应纳入投资咨询牌照监管。”
国泰君安(an)相关人士也有(you)类似观点。他谈到，以DeepSeek为(wei)例的通(tong)用模型平台主要以数学、物理(li)、常(chang)识等问题进行训练，并非以金融投资问题训练，模型在证券行业中的应用能力是“模型泛化”的成果(guo)之一。“如(ru)果(guo)对这些平台做‘一刀(dao)切’管理(li)，从(cong)某种角度上来说反而会限(xian)制模型能力的进一步发挥(hui)，对模型的进化提升存在潜在的负面影响。”
在上述人士看来，金融服务的风险传导(dao)机制决定了监管应聚焦“行为(wei)实(shi)质”而非“技术形态”，比如(ru)以专(zhuan)业服务平台为(wei)代表的智能投顾(gu)平台、以证券机构为(wei)主体在智能体平台建立的对客智能体（Agent）就需要纳入投顾(gu)牌照监管。因为(wei)这些平台达到输出投资建议的三个(ge)标准，即具有(you)明确(que)指(zhi)向性，比如(ru)提供个(ge)股或者基金代码；形成持续性服务，而非用户单次测试(shi)；产生实(shi)质影响，用户会据(ju)此交易。上述三点，已触及监管边界。
2 券商建言加(jia)强(qiang)算法监管
除(chu)了主体属性存在争议外，在合(he)规性方(fang)面，通(tong)用大模型提供投资建议背后(hou)的底层数据(ju)、算法模型、生成的投资逻辑和相应结(jie)论等是否(fou)应该(gai)纳入监管，以及技术中立能否(fou)豁免合(he)规责任等话题，也存在讨论的空间。
近期，“数据(ju)污染(ran)”的消息(xi)屡屡出现。有(you)用户反映，DeepSeek在推荐基金时，所抓取的信息(xi)来源包括某基金产品的广告投放。“AI幻觉”问题也多次被曝光，即模型生成与事(shi)实(shi)不符、逻辑断裂或脱(tuo)离上下文的内容(rong)。在Vectara HHEM人工(gong)智能幻觉测试(shi)中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，超过(guo)行业平均水平。
对此，有(you)部分券商人士认为(wei)，对于用户而言，AI仅仅是多了一个(ge)参考信息(xi)的来源，并且用户输入不同的提示词后(hou)也会产生差(cha)异较大的分析结(jie)果(guo)。从(cong)这个(ge)角度看，AI技术是中性的，在其提供的最终结(jie)论中，判断与选(xuan)择仍取决于用户本人。
也有(you)券商人士持有(you)不同意见，他们认为(wei)AI输出内容(rong)的合(he)规与可信非常(chang)重要。前述国信证券相关人士表示，思维(wei)链输出的交互形态，潜意识引导(dao)了用户的认知，让用户更加(jia)容(rong)易认同分析的结(jie)果(guo)，但同时也让大模型的幻觉变得更加(jia)隐蔽。“深(shen)度使用DeepSeek就会发现，金融数据(ju)容(rong)易被错误引用，对于原始信息(xi)的真实(shi)性无法求证，生成内容(rong)容(rong)易被搜索结(jie)果(guo)误导(dao)，因此需要相关监管部门加(jia)强(qiang)对该(gai)领域的监管。”
中信建投证券相关人士也表示，目(mu)前，将AI直接用于投资咨询存在技术风险，算法模型和资产配置逻辑存在不稳定、不可靠等风险。
前述华福证券有(you)关负责人建议，监管可考虑要求平台披露算法逻辑和风险提示，能够让投资者更清楚地了解投资建议的依据(ju)和风险，从(cong)而维(wei)护金融市场的稳定和公平。
东莞证券相关人士表示，在智能投顾(gu)业务监管方(fang)面，建议加(jia)大智能投顾(gu)监管“沙盒”试(shi)点，加(jia)快智能投顾(gu)业务属性与准入管理(li)具体规范的制定。同时，鉴于我(wo)国资本市场个(ge)人投资者占比较高的情况，AI的发展应用应参考当下对高频量化交易的监管策略，依据(ju)市场结(jie)构、流动性和价格(ge)发现产生方(fang)式等对智能投顾(gu)的相关监管策略进行分类研究，既不可“一概而论”也不能“听之任之”。
3 趋同性风险属多虑吗？
此外，有(you)市场观点称，伴随AI荐股未来得到广泛应用，可能会引发投资者群体性操作，导(dao)致市场波动加(jia)大。对此，多名(ming)受访人士认为(wei)，趋同性风险确(que)有(you)存在的可能，但发生的概率不大，市场不必多虑。
前述华福证券有(you)关负责人认为(wei)，由(you)于很多机构可能基于相似的市场数据(ju)、算法模型和理(li)论基础来构建自己的AI投资系统，当市场出现某些特(te)定信号(hao)时，大量基于相同算法的投资决策有(you)可能同时发生。因此，需要谨(jin)慎看待AI在投研与投资咨询领域的运用。
“在防范方(fang)面，我(wo)们可以通(tong)过(guo)监管引导(dao)机构在算法设计上增加(jia)差(cha)异化，鼓励机构结(jie)合(he)自身(shen)的研究优势、数据(ju)特(te)色来优化算法。同时，加(jia)强(qiang)投资者教育也至关重要，要引导(dao)投资者理(li)性看待AI投资建议，不能盲目(mu)跟风，从(cong)而降(jiang)低因算法趋同带来的市场波动风险。”上述华福证券有(you)关负责人称。
张嘉为(wei)认为(wei)，趋同性的出现取决于三方(fang)面是否(fou)发生共振，一是具体应用场景和应用模式，二是底层数据(ju)来源范围(wei)，三是客户提问的提示词。在实(shi)际展业中，三者共振导(dao)致趋同性的概率不大，因为(wei)持牌金融机构通(tong)常(chang)多方(fang)面提升策略多样性、交易分散性、模型多样化协同、业务技术深(shen)度融合(he)及风控预警等。同时，各家机构拥有(you)不同的客户数据(ju)、投顾(gu)数据(ju)、资讯数据(ju)等，数据(ju)库一致性的概率不大。此外，客户千人千面，其提问的提示词高度重复的概率也不大。
平安(an)证券经纪业务事(shi)业部相关负责人以量化交易的策略发展为(wei)例，称这是类似一个(ge)循环的过(guo)程，即发现策略、获利、失效、再挖掘新(xin)的策略。“在技术升级的初期阶段，可能会出现‘羊群效应’，比如(ru)大家用的模型、数据(ju)源或者训练方(fang)法都差(cha)不多，短(duan)期内引发趋同交易，但这也可能导(dao)致策略收益下降(jiang)甚至亏损(sun)，进而推动市场从(cong)同质化走向差(cha)异化。”该(gai)负责人表示。
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