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证券时报记者 谭(tan)楚丹 孙翔(xiang)峰(feng)
当(dang)前，越来(lai)越多的投资者倾向通过以DeepSeek为代表的大模型来(lai)寻求关于股票(piao)与基金的投资建议，新的问题也随之而来(lai)——通用大模型荐股荐基是否应纳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(yin)为当(dang)前利用AI平台(tai)提(ti)供(gong)的投资建议来(lai)买卖股票(piao)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；另一方面，当(dang)前大模型为通用大模型，更多体(ti)现的是“工具”属性，技术中(zhong)立或又成为不纳入证券投顾牌照监管的理由。
对(dui)此，证券时报记者采访多名人士了解到，其中(zhong)既有“应统一监管”的呼声，也有认为管理不宜“一刀切”的观点。
未来(lai)，监管部门将在AI投顾业态中(zhong)扮演怎样(yang)的监管角色，并探索出有效可行的治理路径(jing)，值得持续关注。
1 是否纳入投顾牌照监管引争议
今年(nian)春节以来(lai)，陆续有投资者向DeepSeek-R1、豆包(bao)等寻求关于股票(piao)与基金的投资建议。针对(dui)这一现象，有证券从业人员向证券时报记者提(ti)出困惑——AI大模型在提(ti)供(gong)股票(piao)或基金的投资建议时，是否应该持有投顾牌照？
证券时报记者注意到，在豆包(bao)APP平台(tai)上，不同入口(kou)获(huo)取的证券投资咨询结果(guo)呈现显著的监管差异。比如，当(dang)记者向豆包(bao)要求推荐股票(piao)时，豆包(bao)会给出多只(zhi)股票(piao)的具体(ti)建议，包(bao)括仓(cang)位(wei)、买入价等。而当(dang)记者向在豆包(bao)APP上线(xian)的股票(piao)智能体(ti)“华泰股市助手”提(ti)出相(xiang)同问题时却遭遇“碰壁”，并未提(ti)供(gong)直(zhi)接的买卖建议，但会给出资金面、技术面等信息供(gong)投资者分析(xi)决策(ce)。
同一APP上出现截然不同的咨询结果(guo)，反映出不同入口(kou)背后的主体(ti)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，而从用户需求的角度看，豆包(bao)的直(zhi)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咨询牌照监管呢？
部分受访的券商人士认为，通用大模型应纳入投顾牌照监管。华福(fu)证券有关负责人表示，尽管目前通用大模型荐股荐基的建议尚未商业化，但已对(dui)投资者的决策(ce)产生了影(ying)响，纳入监管能够确保通用大模型提(ti)供(gong)的投资建议具备专业性和合规性，进而避免误导投资者。相(xiang)关人士也认为，通用大模型的荐股荐基应该与现有监管保持一致，要对(dui)客户的适当(dang)性进行校(xiao)验，所提(ti)供(gong)的投资建议可能会对(dui)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(kao)虑问题，不应“一刀切”。银河证券财富管理首席投资官、产品中(zhong)心总经理张嘉为谈到，仅(jin)从AI技术本身来(lai)看，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(ti)下，投资者在自主使用的过程中(zhong)，并无需要纳入投资咨询牌照监管的必要性。“不过，如果(guo)有机构依(yi)据其模型搭建商业化模式并给出具体(ti)的投资建议，或者未来(lai)荐股行为实现商业化，本质上则(ze)属于投资咨询行为，理应纳入投资咨询牌照监管。”
国泰君安相(xiang)关人士也有类(lei)似观点。他谈到，以DeepSeek为例的通用模型平台(tai)主要以数(shu)学(xue)、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(zhong)的应用能力是“模型泛化”的成果(guo)之一。“如果(guo)对(dui)这些(xie)平台(tai)做‘一刀切’管理，从某(mou)种角度上来(lai)说反而会限制模型能力的进一步发(fa)挥，对(dui)模型的进化提(ti)升存在潜在的负面影(ying)响。”
在上述人士看来(lai)，金融服务的风险(xian)传(chuan)导机制决定了监管应聚焦“行为实质”而非“技术形态”，比如以专业服务平台(tai)为代表的智能投顾平台(tai)、以证券机构为主体(ti)在智能体(ti)平台(tai)建立的对(dui)客智能体(ti)（Agent）就需要纳入投顾牌照监管。因(yin)为这些(xie)平台(tai)达到输出投资建议的三个标准，即具有明确指向性，比如提(ti)供(gong)个股或者基金代码；形成持续性服务，而非用户单次测试；产生实质影(ying)响，用户会据此交易。上述三点，已触及监管边(bian)界。
2 券商建言加(jia)强算法监管
除了主体(ti)属性存在争议外，在合规性方面，通用大模型提(ti)供(gong)投资建议背后的底层数(shu)据、算法模型、生成的投资逻辑和相(xiang)应结论等是否应该纳入监管，以及技术中(zhong)立能否豁(huo)免合规责任等话题，也存在讨论的空间。
近期，“数(shu)据污染”的消(xiao)息屡(lu)屡(lu)出现。有用户反映，DeepSeek在推荐基金时，所抓取的信息来(lai)源包(bao)括某(mou)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人工智能幻觉测试中(zhong)，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率(lu)，超过行业平均水平。
对(dui)此，有部分券商人士认为，对(dui)于用户而言，AI仅(jin)仅(jin)是多了一个参考(kao)信息的来(lai)源，并且用户输入不同的提(ti)示词后也会产生差异较大的分析(xi)结果(guo)。从这个角度看，AI技术是中(zhong)性的，在其提(ti)供(gong)的最终结论中(zhong)，判(pan)断与选择仍取决于用户本人。
也有券商人士持有不同意见，他们认为AI输出内容的合规与可信非常重要。前述国信证券相(xiang)关人士表示，思维链输出的交互形态，潜意识引导了用户的认知，让用户更加(jia)容易认同分析(xi)的结果(guo)，但同时也让大模型的幻觉变得更加(jia)隐蔽。“深度使用DeepSeek就会发(fa)现，金融数(shu)据容易被错误引用，对(dui)于原始信息的真实性无法求证，生成内容容易被搜索结果(guo)误导，因(yin)此需要相(xiang)关监管部门加(jia)强对(dui)该领域(yu)的监管。”
中(zhong)信建投证券相(xiang)关人士也表示，目前，将AI直(zhi)接用于投资咨询存在技术风险(xian)，算法模型和资产配置逻辑存在不稳(wen)定、不可靠等风险(xian)。
前述华福(fu)证券有关负责人建议，监管可考(kao)虑要求平台(tai)披露算法逻辑和风险(xian)提(ti)示，能够让投资者更清楚地了解投资建议的依(yi)据和风险(xian)，从而维护金融市场的稳(wen)定和公平。
东莞证券相(xiang)关人士表示，在智能投顾业务监管方面，建议加(jia)大智能投顾监管“沙盒”试点，加(jia)快智能投顾业务属性与准入管理具体(ti)规范的制定。同时，鉴于我国资本市场个人投资者占比较高的情况，AI的发(fa)展应用应参考(kao)当(dang)下对(dui)高频量(liang)化交易的监管策(ce)略，依(yi)据市场结构、流动性和价格发(fa)现产生方式等对(dui)智能投顾的相(xiang)关监管策(ce)略进行分类(lei)研究，既不可“一概而论”也不能“听之任之”。
3 趋同性风险(xian)属多虑吗？
此外，有市场观点称，伴随AI荐股未来(lai)得到广泛应用，可能会引发(fa)投资者群体(ti)性操作，导致市场波动加(jia)大。对(dui)此，多名受访人士认为，趋同性风险(xian)确有存在的可能，但发(fa)生的概率(lu)不大，市场不必多虑。
前述华福(fu)证券有关负责人认为，由于很多机构可能基于相(xiang)似的市场数(shu)据、算法模型和理论基础来(lai)构建自己的AI投资系统，当(dang)市场出现某(mou)些(xie)特定信号时，大量(liang)基于相(xiang)同算法的投资决策(ce)有可能同时发(fa)生。因(yin)此，需要谨慎看待AI在投研与投资咨询领域(yu)的运用。
“在防范方面，我们可以通过监管引导机构在算法设计上增加(jia)差异化，鼓励机构结合自身的研究优势、数(shu)据特色来(lai)优化算法。同时，加(jia)强投资者教育也至关重要，要引导投资者理性看待AI投资建议，不能盲目跟(gen)风，从而降低因(yin)算法趋同带来(lai)的市场波动风险(xian)。”上述华福(fu)证券有关负责人称。
张嘉为认为，趋同性的出现取决于三方面是否发(fa)生共振，一是具体(ti)应用场景和应用模式，二是底层数(shu)据来(lai)源范围，三是客户提(ti)问的提(ti)示词。在实际展业中(zhong)，三者共振导致趋同性的概率(lu)不大，因(yin)为持牌金融机构通常多方面提(ti)升策(ce)略多样(yang)性、交易分散性、模型多样(yang)化协同、业务技术深度融合及风控预警等。同时，各家机构拥有不同的客户数(shu)据、投顾数(shu)据、资讯数(shu)据等，数(shu)据库一致性的概率(lu)不大。此外，客户千人千面，其提(ti)问的提(ti)示词高度重复的概率(lu)也不大。
平安证券经纪业务事业部相(xiang)关负责人以量(liang)化交易的策(ce)略发(fa)展为例，称这是类(lei)似一个循环的过程，即发(fa)现策(ce)略、获(huo)利、失效、再挖掘新的策(ce)略。“在技术升级的初期阶段，可能会出现‘羊群效应’，比如大家用的模型、数(shu)据源或者训练方法都(dou)差不多，短期内引发(fa)趋同交易，但这也可能导致策(ce)略收益下降甚至亏(kui)损，进而推动市场从同质化走向差异化。”该负责人表示。
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