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证券时报记(ji)者(zhe) 谭楚丹 孙翔峰(feng)
当前，越来越多的投资者(zhe)倾向通过以DeepSeek为代表的大(da)模型来寻求关于股票与基金的投资建议，新的问题也随之而来——通用大(da)模型荐(jian)股荐(jian)基是否应纳(na)入证券投资咨询牌照监管？
这一问题之所以引发(fa)关注，一方面，是因为当前利用AI平台提(ti)供的投资建议来买卖股票或基金的投资者(zhe)逐渐增多，这种(zhong)情形(xing)可(ke)能构成了证券投资咨询活动；另一方面，当前大(da)模型为通用大(da)模型，更(geng)多体现(xian)的是“工具”属性，技术中立或又成为不纳(na)入证券投顾牌照监管的理由。
对此，证券时报记(ji)者(zhe)采(cai)访(fang)多名人士了解(jie)到，其中既有“应统一监管”的呼声，也有认为管理不宜“一刀(dao)切”的观点。
未(wei)来，监管部门将在AI投顾业态中扮演怎样的监管角(jiao)色，并探索出有效可(ke)行的治理路径(jing)，值(zhi)得持续关注。
1 是否纳(na)入投顾牌照监管引争议
今年春节以来，陆续有投资者(zhe)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(xian)象，有证券从业人员向证券时报记(ji)者(zhe)提(ti)出困惑——AI大(da)模型在提(ti)供股票或基金的投资建议时，是否应该持有投顾牌照？
证券时报记(ji)者(zhe)注意(yi)到，在豆包APP平台上，不同入口获取的证券投资咨询结果呈(cheng)现(xian)显著的监管差异。比如，当记(ji)者(zhe)向豆包要求推荐(jian)股票时，豆包会(hui)给出多只股票的具体建议，包括仓位、买入价等。而当记(ji)者(zhe)向在豆包APP上线的股票智能体“华泰股市助手”提(ti)出相同问题时却遭遇“碰壁”，并未(wei)提(ti)供直接的买卖建议，但(dan)会(hui)给出资金面、技术面等信息供投资者(zhe)分析决策(ce)。
同一APP上出现(xian)截然不同的咨询结果，反映出不同入口背(bei)后的主体属性差异。华泰证券作为持牌金融机(ji)构受到监管规定(ding)的约束，而从用户(hu)需求的角(jiao)度看(kan)，豆包的直接荐(jian)股建议可(ke)能更(geng)有吸(xi)引力。那么，以DeepSeek、豆包为代表的大(da)模型，是否应该纳(na)入证券投资咨询牌照监管呢？
部分受访(fang)的券商人士认为，通用大(da)模型应纳(na)入投顾牌照监管。华福证券有关负(fu)责人表示，尽(jin)管目前通用大(da)模型荐(jian)股荐(jian)基的建议尚未(wei)商业化，但(dan)已对投资者(zhe)的决策(ce)产生了影(ying)响，纳(na)入监管能够确(que)保通用大(da)模型提(ti)供的投资建议具备(bei)专业性和合规性，进而避免误导投资者(zhe)。相关人士也认为，通用大(da)模型的荐(jian)股荐(jian)基应该与现(xian)有监管保持一致，要对客户(hu)的适当性进行校验，所提(ti)供的投资建议可(ke)能会(hui)对市场交易价格产生冲击，要进行统一监控。
不过，也有券商人士认为要多方面考虑问题，不应“一刀(dao)切”。银河证券财(cai)富管理首席(xi)投资官、产品中心总经理张嘉为谈到，仅从AI技术本身来看(kan)，通用大(da)模型更(geng)多具备(bei)的是“模型”和“工具”的属性。在未(wei)商业化的前提(ti)下，投资者(zhe)在自主使用的过程中，并无需要纳(na)入投资咨询牌照监管的必要性。“不过，如果有机(ji)构依据其模型搭建商业化模式并给出具体的投资建议，或者(zhe)未(wei)来荐(jian)股行为实现(xian)商业化，本质上则属于投资咨询行为，理应纳(na)入投资咨询牌照监管。”
国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以数学、物理、常识等问题进行训练，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”的成果之一。“如果对这些平台做‘一刀(dao)切’管理，从某种(zhong)角(jiao)度上来说反而会(hui)限制模型能力的进一步发(fa)挥，对模型的进化提(ti)升存在潜在的负(fu)面影(ying)响。”
在上述人士看(kan)来，金融服务的风险传导机(ji)制决定(ding)了监管应聚焦“行为实质”而非“技术形(xing)态”，比如以专业服务平台为代表的智能投顾平台、以证券机(ji)构为主体在智能体平台建立的对客智能体（Agent）就需要纳(na)入投顾牌照监管。因为这些平台达到输出投资建议的三个标(biao)准(zhun)，即具有明确(que)指(zhi)向性，比如提(ti)供个股或者(zhe)基金代码(ma)；形(xing)成持续性服务，而非用户(hu)单次测试(shi)；产生实质影(ying)响，用户(hu)会(hui)据此交易。上述三点，已触及(ji)监管边界。
2 券商建言加强算法监管
除了主体属性存在争议外，在合规性方面，通用大(da)模型提(ti)供投资建议背(bei)后的底层数据、算法模型、生成的投资逻辑和相应结论等是否应该纳(na)入监管，以及(ji)技术中立能否豁(huo)免合规责任等话题，也存在讨论的空间。
近期，“数据污染”的消息屡屡出现(xian)。有用户(hu)反映，DeepSeek在推荐(jian)基金时，所抓取的信息来源包括某基金产品的广告(gao)投放。“AI幻觉”问题也多次被(bei)曝光，即模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试(shi)中，DeepSeek-R1显示出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，对于用户(hu)而言，AI仅仅是多了一个参考信息的来源，并且用户(hu)输入不同的提(ti)示词后也会(hui)产生差异较大(da)的分析结果。从这个角(jiao)度看(kan)，AI技术是中性的，在其提(ti)供的最终结论中，判断与选(xuan)择仍取决于用户(hu)本人。
也有券商人士持有不同意(yi)见，他们认为AI输出内容的合规与可(ke)信非常重要。前述国信证券相关人士表示，思维链输出的交互(hu)形(xing)态，潜意(yi)识引导了用户(hu)的认知，让用户(hu)更(geng)加容易认同分析的结果，但(dan)同时也让大(da)模型的幻觉变得更(geng)加隐蔽。“深度使用DeepSeek就会(hui)发(fa)现(xian)，金融数据容易被(bei)错误引用，对于原(yuan)始信息的真实性无法求证，生成内容容易被(bei)搜索结果误导，因此需要相关监管部门加强对该领域的监管。”
中信建投证券相关人士也表示，目前，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(ding)、不可(ke)靠等风险。
前述华福证券有关负(fu)责人建议，监管可(ke)考虑要求平台披露算法逻辑和风险提(ti)示，能够让投资者(zhe)更(geng)清(qing)楚地了解(jie)投资建议的依据和风险，从而维护金融市场的稳定(ding)和公(gong)平。
东莞证券相关人士表示，在智能投顾业务监管方面，建议加大(da)智能投顾监管“沙盒”试(shi)点，加快智能投顾业务属性与准(zhun)入管理具体规范的制定(ding)。同时，鉴于我国资本市场个人投资者(zhe)占比较高的情况，AI的发(fa)展应用应参考当下对高频量化交易的监管策(ce)略，依据市场结构、流动性和价格发(fa)现(xian)产生方式等对智能投顾的相关监管策(ce)略进行分类研究，既不可(ke)“一概(gai)而论”也不能“听之任之”。
3 趋同性风险属多虑吗？
此外，有市场观点称，伴随AI荐(jian)股未(wei)来得到广泛应用，可(ke)能会(hui)引发(fa)投资者(zhe)群体性操作，导致市场波(bo)动加大(da)。对此，多名受访(fang)人士认为，趋同性风险确(que)有存在的可(ke)能，但(dan)发(fa)生的概(gai)率不大(da)，市场不必多虑。
前述华福证券有关负(fu)责人认为，由于很多机(ji)构可(ke)能基于相似的市场数据、算法模型和理论基础来构建自己的AI投资系统，当市场出现(xian)某些特定(ding)信号时，大(da)量基于相同算法的投资决策(ce)有可(ke)能同时发(fa)生。因此，需要谨慎(shen)看(kan)待AI在投研与投资咨询领域的运用。
“在防范方面，我们可(ke)以通过监管引导机(ji)构在算法设(she)计上增加差异化，鼓励机(ji)构结合自身的研究优势、数据特色来优化算法。同时，加强投资者(zhe)教育也至关重要，要引导投资者(zhe)理性看(kan)待AI投资建议，不能盲目跟(gen)风，从而降(jiang)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(fu)责人称。
张嘉为认为，趋同性的出现(xian)取决于三方面是否发(fa)生共振，一是具体应用场景和应用模式，二是底层数据来源范围，三是客户(hu)提(ti)问的提(ti)示词。在实际展业中，三者(zhe)共振导致趋同性的概(gai)率不大(da)，因为持牌金融机(ji)构通常多方面提(ti)升策(ce)略多样性、交易分散性、模型多样化协同、业务技术深度融合及(ji)风控预警等。同时，各家机(ji)构拥有不同的客户(hu)数据、投顾数据、资讯数据等，数据库一致性的概(gai)率不大(da)。此外，客户(hu)千人千面，其提(ti)问的提(ti)示词高度重复的概(gai)率也不大(da)。
平安证券经纪业务事业部相关负(fu)责人以量化交易的策(ce)略发(fa)展为例，称这是类似一个循环的过程，即发(fa)现(xian)策(ce)略、获利、失效、再挖掘新的策(ce)略。“在技术升级的初期阶段，可(ke)能会(hui)出现(xian)‘羊群效应’，比如大(da)家用的模型、数据源或者(zhe)训练方法都差不多，短期内引发(fa)趋同交易，但(dan)这也可(ke)能导致策(ce)略收益下降(jiang)甚至亏损，进而推动市场从同质化走向差异化。”该负(fu)责人表示。
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