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证券时(shi)报记者 谭楚(chu)丹 孙翔峰
当前，越(yue)来越(yue)多的投(tou)资(zi)者倾向通过以(yi)DeepSeek为代(dai)表的大模型来寻求关于股(gu)票与基金的投(tou)资(zi)建议(yi)，新(xin)的问题也随之而来——通用(yong)大模型荐股(gu)荐基是否应纳入证券投(tou)资(zi)咨询牌照(zhao)监管？
这一问题之所以(yi)引发(fa)关注，一方(fang)面，是因为当前利用(yong)AI平台(tai)提供的投(tou)资(zi)建议(yi)来买卖股(gu)票或(huo)基金的投(tou)资(zi)者逐渐增多，这种(zhong)情形可能构成了证券投(tou)资(zi)咨询活动；另一方(fang)面，当前大模型为通用(yong)大模型，更多体现(xian)的是“工具”属性，技术中立或(huo)又成为不纳入证券投(tou)顾牌照(zhao)监管的理由。
对(dui)此，证券时(shi)报记者采访多名人士了解到，其中既(ji)有“应统一监管”的呼声，也有认(ren)为管理不宜“一刀切”的观点。
未来，监管部门(men)将在AI投(tou)顾业态中扮演怎样的监管角色(se)，并探索(suo)出有效可行的治理路径，值得持续关注。
1 是否纳入投(tou)顾牌照(zhao)监管引争(zheng)议(yi)
今年春节以(yi)来，陆续有投(tou)资(zi)者向DeepSeek-R1、豆包等寻求关于股(gu)票与基金的投(tou)资(zi)建议(yi)。针(zhen)对(dui)这一现(xian)象，有证券从业人员向证券时(shi)报记者提出困惑——AI大模型在提供股(gu)票或(huo)基金的投(tou)资(zi)建议(yi)时(shi)，是否应该持有投(tou)顾牌照(zhao)？
证券时(shi)报记者注意到，在豆包APP平台(tai)上，不同入口获取的证券投(tou)资(zi)咨询结果呈现(xian)显著的监管差异。比如，当记者向豆包要求推荐股(gu)票时(shi)，豆包会(hui)给出多只股(gu)票的具体建议(yi)，包括仓位、买入价等。而当记者向在豆包APP上线的股(gu)票智能体“华泰股(gu)市(shi)助手”提出相同问题时(shi)却遭遇“碰壁”，并未提供直接的买卖建议(yi)，但会(hui)给出资(zi)金面、技术面等信息供投(tou)资(zi)者分析决策。
同一APP上出现(xian)截然(ran)不同的咨询结果，反映出不同入口背后的主体属性差异。华泰证券作为持牌金融机构受到监管规定的约束，而从用(yong)户需求的角度看，豆包的直接荐股(gu)建议(yi)可能更有吸引力。那么，以(yi)DeepSeek、豆包为代(dai)表的大模型，是否应该纳入证券投(tou)资(zi)咨询牌照(zhao)监管呢？
部分受访的券商人士认(ren)为，通用(yong)大模型应纳入投(tou)顾牌照(zhao)监管。华福证券有关负责人表示，尽管目前通用(yong)大模型荐股(gu)荐基的建议(yi)尚未商业化，但已对(dui)投(tou)资(zi)者的决策产生了影响，纳入监管能够确保通用(yong)大模型提供的投(tou)资(zi)建议(yi)具备专业性和合规性，进而避免误导投(tou)资(zi)者。相关人士也认(ren)为，通用(yong)大模型的荐股(gu)荐基应该与现(xian)有监管保持一致，要对(dui)客户的适当性进行校(xiao)验(yan)，所提供的投(tou)资(zi)建议(yi)可能会(hui)对(dui)市(shi)场(chang)交(jiao)易价格产生冲击，要进行统一监控。
不过，也有券商人士认(ren)为要多方(fang)面考虑问题，不应“一刀切”。银河证券财富管理首席投(tou)资(zi)官、产品中心总经(jing)理张嘉(jia)为谈到，仅从AI技术本身(shen)来看，通用(yong)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(tou)资(zi)者在自主使用(yong)的过程中，并无需要纳入投(tou)资(zi)咨询牌照(zhao)监管的必要性。“不过，如果有机构依据其模型搭建商业化模式并给出具体的投(tou)资(zi)建议(yi)，或(huo)者未来荐股(gu)行为实现(xian)商业化，本质上则属于投(tou)资(zi)咨询行为，理应纳入投(tou)资(zi)咨询牌照(zhao)监管。”
国泰君安相关人士也有类似观点。他谈到，以(yi)DeepSeek为例(li)的通用(yong)模型平台(tai)主要以(yi)数学、物理、常识等问题进行训练(lian)，并非以(yi)金融投(tou)资(zi)问题训练(lian)，模型在证券行业中的应用(yong)能力是“模型泛(fan)化”的成果之一。“如果对(dui)这些平台(tai)做‘一刀切’管理，从某种(zhong)角度上来说反而会(hui)限制模型能力的进一步发(fa)挥，对(dui)模型的进化提升存在潜(qian)在的负面影响。”
在上述人士看来，金融服务的风险(xian)传导机制决定了监管应聚焦“行为实质”而非“技术形态”，比如以(yi)专业服务平台(tai)为代(dai)表的智能投(tou)顾平台(tai)、以(yi)证券机构为主体在智能体平台(tai)建立的对(dui)客智能体（Agent）就需要纳入投(tou)顾牌照(zhao)监管。因为这些平台(tai)达到输出投(tou)资(zi)建议(yi)的三个标准，即具有明确指向性，比如提供个股(gu)或(huo)者基金代(dai)码；形成持续性服务，而非用(yong)户单次测(ce)试；产生实质影响，用(yong)户会(hui)据此交(jiao)易。上述三点，已触及监管边界。
2 券商建言加强算法监管
除(chu)了主体属性存在争(zheng)议(yi)外，在合规性方(fang)面，通用(yong)大模型提供投(tou)资(zi)建议(yi)背后的底层数据、算法模型、生成的投(tou)资(zi)逻辑和相应结论等是否应该纳入监管，以(yi)及技术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”的消息屡屡出现(xian)。有用(yong)户反映，DeepSeek在推荐基金时(shi)，所抓取的信息来源包括某基金产品的广告投(tou)放。“AI幻觉”问题也多次被曝光，即模型生成与事实不符、逻辑断裂或(huo)脱离(li)上下文的内容(rong)。在Vectara HHEM人工智能幻觉测(ce)试中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，超过行业平均水平。
对(dui)此，有部分券商人士认(ren)为，对(dui)于用(yong)户而言，AI仅仅是多了一个参考信息的来源，并且用(yong)户输入不同的提示词(ci)后也会(hui)产生差异较大的分析结果。从这个角度看，AI技术是中性的，在其提供的最终(zhong)结论中，判断与选择(ze)仍取决于用(yong)户本人。
也有券商人士持有不同意见，他们认(ren)为AI输出内容(rong)的合规与可信非常重要。前述国信证券相关人士表示，思维链输出的交(jiao)互形态，潜(qian)意识引导了用(yong)户的认(ren)知，让用(yong)户更加容(rong)易认(ren)同分析的结果，但同时(shi)也让大模型的幻觉变得更加隐蔽。“深度使用(yong)DeepSeek就会(hui)发(fa)现(xian)，金融数据容(rong)易被错误引用(yong)，对(dui)于原始信息的真实性无法求证，生成内容(rong)容(rong)易被搜索(suo)结果误导，因此需要相关监管部门(men)加强对(dui)该领域的监管。”
中信建投(tou)证券相关人士也表示，目前，将AI直接用(yong)于投(tou)资(zi)咨询存在技术风险(xian)，算法模型和资(zi)产配置逻辑存在不稳定、不可靠等风险(xian)。
前述华福证券有关负责人建议(yi)，监管可考虑要求平台(tai)披露算法逻辑和风险(xian)提示，能够让投(tou)资(zi)者更清楚(chu)地了解投(tou)资(zi)建议(yi)的依据和风险(xian)，从而维护金融市(shi)场(chang)的稳定和公平。
东莞证券相关人士表示，在智能投(tou)顾业务监管方(fang)面，建议(yi)加大智能投(tou)顾监管“沙盒”试点，加快(kuai)智能投(tou)顾业务属性与准入管理具体规范(fan)的制定。同时(shi)，鉴(jian)于我国资(zi)本市(shi)场(chang)个人投(tou)资(zi)者占比较高的情况，AI的发(fa)展应用(yong)应参考当下对(dui)高频量化交(jiao)易的监管策略，依据市(shi)场(chang)结构、流动性和价格发(fa)现(xian)产生方(fang)式等对(dui)智能投(tou)顾的相关监管策略进行分类研究，既(ji)不可“一概而论”也不能“听之任之”。
3 趋同性风险(xian)属多虑吗？
此外，有市(shi)场(chang)观点称(cheng)，伴随AI荐股(gu)未来得到广泛(fan)应用(yong)，可能会(hui)引发(fa)投(tou)资(zi)者群体性操作，导致市(shi)场(chang)波动加大。对(dui)此，多名受访人士认(ren)为，趋同性风险(xian)确有存在的可能，但发(fa)生的概率不大，市(shi)场(chang)不必多虑。
前述华福证券有关负责人认(ren)为，由于很多机构可能基于相似的市(shi)场(chang)数据、算法模型和理论基础来构建自己的AI投(tou)资(zi)系统，当市(shi)场(chang)出现(xian)某些特定信号时(shi)，大量基于相同算法的投(tou)资(zi)决策有可能同时(shi)发(fa)生。因此，需要谨慎看待AI在投(tou)研与投(tou)资(zi)咨询领域的运用(yong)。
“在防(fang)范(fan)方(fang)面，我们可以(yi)通过监管引导机构在算法设计上增加差异化，鼓励机构结合自身(shen)的研究优势、数据特色(se)来优化算法。同时(shi)，加强投(tou)资(zi)者教育也至关重要，要引导投(tou)资(zi)者理性看待AI投(tou)资(zi)建议(yi)，不能盲目跟风，从而降低因算法趋同带来的市(shi)场(chang)波动风险(xian)。”上述华福证券有关负责人称(cheng)。
张嘉(jia)为认(ren)为，趋同性的出现(xian)取决于三方(fang)面是否发(fa)生共振(zhen)，一是具体应用(yong)场(chang)景和应用(yong)模式，二是底层数据来源范(fan)围，三是客户提问的提示词(ci)。在实际展业中，三者共振(zhen)导致趋同性的概率不大，因为持牌金融机构通常多方(fang)面提升策略多样性、交(jiao)易分散(san)性、模型多样化协同、业务技术深度融合及风控预警等。同时(shi)，各家机构拥有不同的客户数据、投(tou)顾数据、资(zi)讯数据等，数据库一致性的概率不大。此外，客户千人千面，其提问的提示词(ci)高度重复的概率也不大。
平安证券经(jing)纪业务事业部相关负责人以(yi)量化交(jiao)易的策略发(fa)展为例(li)，称(cheng)这是类似一个循环的过程，即发(fa)现(xian)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(hui)出现(xian)‘羊群效应’，比如大家用(yong)的模型、数据源或(huo)者训练(lian)方(fang)法都差不多，短期内引发(fa)趋同交(jiao)易，但这也可能导致策略收益下降甚(shen)至亏损，进而推动市(shi)场(chang)从同质化走向差异化。”该负责人表示。
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