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创新驱动(dong)发展，监管如何与时俱进。
伴随近期陆(lu)续有投资(zi)者向(xiang)以DeepSeek为代表(biao)的大模型寻求股票基金投资(zi)建(jian)议，新的问题(ti)衍生出现：通用大模型是否应纳入证(zheng)券投资(zi)咨询(xun)牌照监管。
该话题(ti)具有讨论空间，是因为一方面当(dang)前已有不少投资(zi)者开始利用DeepSeek等通用大模型提供的投资(zi)建(jian)议来买(mai)卖股票或基金，可能构成证(zheng)券投资(zi)咨询(xun)活动(dong)；另一方面，当(dang)前大模型为通用大模型，并非金融领域的专用模型，主要具备“工具”属(shu)性，技术中立或可成为不纳入证(zheng)券投顾牌照监管的理由。
券商中国记者采访多名(ming)券商人(ren)士(shi)发现，既有观点称“应统一监管”，也有的认为不宜“一刀切”管理。
展望未来，监管部门在AI投顾业(ye)态中扮演(yan)怎样的角色，如何探索出新的治理路径，值得持续关注。
争议是否纳入投顾牌照监管
今年春节以来，陆(lu)续有年轻投资(zi)者向(xiang)DeepSeek-R1、豆包请求推荐股票、基金等证(zheng)券投资(zi)建(jian)议。对此，有证(zheng)券从业(ye)人(ren)员向(xiang)券商中国记者提出困惑，AI大模型在提供股票投资(zi)建(jian)议时，是否应该持有投顾牌照。
券商中国记者注意到(dao)，在豆包APP平台上，不同入口获取(qu)的证(zheng)券投资(zi)咨询(xun)结果呈现出显著的监管差异(yi)。当(dang)券商中国记者向(xiang)豆包要求推荐股票，豆包会给出多个(ge)具体(ti)的股票建(jian)议，包括(kuo)仓位和买(mai)入价位。当(dang)券商中国记者向(xiang)华泰证(zheng)券在豆包APP上线的股票智能体(ti)“华泰股市助手”提出相(xiang)同问题(ti)后，遭遇“碰壁”，其表(biao)示不能给出直接的买(mai)卖建(jian)议，但会提供资(zi)金面、技术面等信息(xi)供分(fen)析决策。
同一APP上出现截然不同的咨询(xun)结果反映出不同入口背后主体(ti)的属(shu)性差异(yi)。华泰证(zheng)券作为持牌金融机(ji)构，受到(dao)监管规定约束。但在用户需求角度看，豆包的直接荐股建(jian)议可能更有吸引力。
那么(me)，以DeepSeek、豆包为代表(biao)的大模型是否应该纳入证(zheng)券投资(zi)咨询(xun)牌照监管，受到(dao)业(ye)内关注。
部分(fen)受访的券商人(ren)士(shi)认为应纳入投顾牌照监管。华福证(zheng)券有关负(fu)责(ze)人(ren)认为，尽管目前AI大模型荐股荐基建(jian)议尚未商业(ye)化，但这些建(jian)议已对投资(zi)者决策产生影响，纳入监管能够确保AI大模型提供的投资(zi)建(jian)议具备专业(ye)性和合规性，有效避免误导投资(zi)者。国信证(zheng)券相(xiang)关人(ren)士(shi)也认为应该与现有监管保持一致，要对客户的适当(dang)性进行校(xiao)验，给予投资(zi)建(jian)议对市场交易价格(ge)产生的冲击要进行统一监控。
不过，也有券商人(ren)士(shi)认为要多方面考(kao)虑该问题(ti)，不应“一刀切”。银河证(zheng)券财(cai)富管理首席投资(zi)官、产品中心总经理张嘉为表(biao)示，仅从AI技术本身来看，这些AI工具更多具备的是“模型”和“工具”的属(shu)性，在不商业(ye)化的前提下，投资(zi)者在自主使(shi)用的过程中，无需纳入投资(zi)咨询(xun)牌照监管的必要性。“但是，如果有机(ji)构依据这类模型搭建(jian)商业(ye)化模式并给出具体(ti)的投资(zi)建(jian)议，或者未来荐股行为实现商业(ye)化，就属(shu)于投资(zi)咨询(xun)行为，理应纳入投资(zi)咨询(xun)牌照监管。”
国泰君安(an)相(xiang)关人(ren)士(shi)也有相(xiang)似观点。他表(biao)示，以DeepSeek为例的通用模型平台主要以数学、物理、常识(shi)等问题(ti)进行训练，并非以金融投资(zi)问题(ti)训练，模型在证(zheng)券行业(ye)中的应用能力是“模型泛化”的成果之一。“如果对这些平台做‘一刀切’管理，从某(mou)种角度上来说反而会限制模型能力的进一步发挥，对模型的进化提升存在潜在的负(fu)面影响。”
在该人(ren)士(shi)看来，金融服务的风险传导机(ji)制决定监管应聚焦“行为实质”而非“技术形(xing)态”，比如以专业(ye)服务平台为代表(biao)的智能投顾平台、以证(zheng)券机(ji)构为主体(ti)在智能体(ti)平台建(jian)立的对客Agent智能体(ti)就需要纳入投顾牌照监管，因为这些平台达到(dao)输出投资(zi)建(jian)议的三个(ge)标准(zhun)：具有明确指向(xiang)性，比如提供个(ge)股或者基金代码；形(xing)成持续性服务，而非用户单(dan)次测试；产生实质影响，用户会据此交易。
技术中立能否豁免合规责(ze)任
除(chu)了(le)主体(ti)属(shu)性存在争议外，在合规性方面，DeepSeek等通用大模型平台提供投资(zi)建(jian)议背后的底(di)层(ceng)数据、算法模型、生成的投资(zi)逻辑和相(xiang)应结论等是否应该纳入监管、技术中立能否豁免合规责(ze)任等话题(ti)，也存在讨论空间。
比如，近期屡有出现“数据污染”的消息(xi)。有用户反应，DeepSeek在推荐基金时，抓取(qu)的信息(xi)来源包括(kuo)某(mou)基金产品的广告投放。又如，“AI幻觉”问题(ti)，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(ren)工智能幻觉测试中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，远超行业(ye)平均(jun)水平。
对此，有部分(fen)券商人(ren)士(shi)认为，AI大模型对用户而言，仅仅是多了(le)一个(ge)参考(kao)信息(xi)的来源；并且用户输入不同的提示词后也会产生差异(yi)较大的分(fen)析结果。从此角度看，AI技术是中性的，提供最终结论的选(xuan)择与判(pan)断仍取(qu)决于用户本人(ren)。
也有券商人(ren)士(shi)持不同意见，认为AI输出的内容合规可信非常重要。前述国信证(zheng)券相(xiang)关人(ren)士(shi)表(biao)示，思维链输出的交互形(xing)态，潜意识(shi)引导了(le)用户的认知，让用户更加容易认同分(fen)析的结果，但同时也让大模型的幻觉变(bian)得更加隐蔽。“深度使(shi)用DeepSeek就会发现，金融数据容易被错误引用，对于原始信息(xi)的真实性无法求证(zheng)，生成的内容容易被搜索结果误导等问题(ti)，因此需要相(xiang)关监管部门加强该领域的监管。”
中信建(jian)投证(zheng)券人(ren)士(shi)表(biao)示，目前AI直接用于投资(zi)咨询(xun)存在技术风险，算法模型和资(zi)产配置逻辑存在不稳定、不可靠等风险。
华福证(zheng)券负(fu)责(ze)人(ren)建(jian)议，监管可考(kao)虑要求平台披露算法逻辑和风险提示，能够让投资(zi)者更清楚地了(le)解投资(zi)建(jian)议的依据和风险，从而维护金融市场的稳定和公平。
东莞证(zheng)券相(xiang)关人(ren)士(shi)表(biao)示，在智能投顾业(ye)务监管方面，一是建(jian)议加大智能投顾监管沙盒试点，加快智能投顾业(ye)务属(shu)性与准(zhun)入管理具体(ti)规范制定；二是鉴于我国资(zi)本市场个(ge)人(ren)投资(zi)者占比较大的情况，AI的发展应用应参考(kao)当(dang)下的高频量化交易的监管策略，将智能投顾相(xiang)关策略依据市场结构、流动(dong)性和价格(ge)发现产生方式进行分(fen)类研究，既不可“一概而论”也不能“听之任之”。
不必忧虑趋(qu)同性风险
此外，有市场观点称，伴随AI荐股未来的广泛应用，可能会引发投资(zi)者的群体(ti)性操作，导致市场波动(dong)。多名(ming)受访人(ren)士(shi)认为，“趋(qu)同性”风险确有可能存在，但概率不大。
上述华福证(zheng)券人(ren)士(shi)认为，由于很多机(ji)构可能基于相(xiang)似的市场数据、算法模型和理论基础来构建(jian)自己的AI投资(zi)系(xi)统，当(dang)市场出现某(mou)些特定信号时，大量基于相(xiang)同算法的投资(zi)决策有可能同时发生。因此需要谨慎看到(dao)AI在投研与投资(zi)咨询(xun)领域的运用。
“防范上，我们可以通过监管引导机(ji)构在算法设计上增加差异(yi)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(zi)者教育也至关重要，引导投资(zi)者理性看待AI投资(zi)建(jian)议，不盲目跟风，从而降低因算法趋(qu)同带来的市场波动(dong)风险。”该名(ming)华福证(zheng)券人(ren)士(shi)表(biao)示。
张嘉为称，趋(qu)同性的出现取(qu)决于三方面是否发生共振：一是具体(ti)应用场景和应用模式，二是底(di)层(ceng)数据来源范围，三是客户提问的提示词。但实际展业(ye)中，三者共振导致“趋(qu)同性”的概率不大。因为持牌金融机(ji)构通常多方面提升策略多样性、交易分(fen)散性、模型多样化协同、业(ye)务技术深度融合及风控预(yu)警。同时，各家机(ji)构拥有不同的客户数据、投顾数据、资(zi)讯数据等，数据库一致性的概率不大，再者，客户千(qian)人(ren)千(qian)面，提问的提示词高度重复(fu)的概率也不大。
平安(an)证(zheng)券经纪业(ye)务事业(ye)部相(xiang)关负(fu)责(ze)人(ren)以量化交易的策略发展为例，称这是类似一个(ge)循环的过程：发现策略、获利、失效、再挖(wa)掘新的策略。“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、数据源或者训练方法都差不多，短期内引发趋(qu)同交易，但这也可能导致策略收(shou)益下降甚至亏损，进而推动(dong)市场从同质化走向(xiang)差异(yi)化。”