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| 数(shu)据(ju)来源：东方财富Choice 谭楚丹/制表 |
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| 数(shu)据(ju)来源：东方财富Choice 谭楚丹/制表 |
证券时报记者 谭楚丹 孙翔峰
当前，越来越多(duo)的投资者倾向(xiang)通过以DeepSeek为代(dai)表的大模型来寻求关于股(gu)票(piao)与基金的投资建议，新的问题也(ye)随之而来——通用(yong)大模型荐股(gu)荐基是否应纳入证券投资咨询牌(pai)照监管？
这一(yi)问题之所以引发关注，一(yi)方面，是因(yin)为当前利用(yong)AI平台提供的投资建议来买卖股(gu)票(piao)或基金的投资者逐渐增(zeng)多(duo)，这种情形可能构成了证券投资咨询活动；另一(yi)方面，当前大模型为通用(yong)大模型，更多(duo)体现的是“工具”属性，技术中(zhong)立或又成为不纳入证券投顾牌(pai)照监管的理由(you)。
对(dui)此，证券时报记者采访多(duo)名券商人士了解到，其(qi)中(zhong)既有“应统一(yi)监管”的呼声，也(ye)有认为管理不宜“一(yi)刀切”的观(guan)点。
未来，监管部门将在AI投顾业态中(zhong)扮(ban)演怎样的监管角色，并探索出有效可行的治理路径，值得(de)持(chi)续关注。
1 是否纳入投顾牌(pai)照监管引争议
今年春节以来，陆续有投资者向(xiang)DeepSeek-R1、豆包等(deng)寻求关于股(gu)票(piao)与基金的投资建议。针对(dui)这一(yi)现象，有证券从业人员向(xiang)证券时报记者提出困惑——AI大模型在提供股(gu)票(piao)或基金的投资建议时，是否应该持(chi)有投顾牌(pai)照？
证券时报记者注意(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现显著的监管差异。比如，当记者向(xiang)豆包要求推(tui)荐股(gu)票(piao)时，豆包会给出多(duo)只股(gu)票(piao)的具体建议，包括仓(cang)位、买入价等(deng)。而当记者向(xiang)华泰证券在豆包APP上线的股(gu)票(piao)智(zhi)能体“华泰股(gu)市(shi)助手”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(deng)信息供投资者分析决策。
同一(yi)APP上出现截然不同的咨询结果，反映(ying)出不同入口背后的主体属性差异。华泰证券作为持(chi)牌(pai)金融机构受到监管规定(ding)的约(yue)束，而从用(yong)户需求的角度看，豆包的直接荐股(gu)建议可能更有吸引力。那么，以DeepSeek、豆包为代(dai)表的大模型，是否应该纳入证券投资咨询牌(pai)照监管呢？
部分受访的券商人士认为，通用(yong)大模型应纳入投顾牌(pai)照监管。华福(fu)证券有关负责人表示，尽管目前通用(yong)大模型荐股(gu)荐基的建议尚未商业化，但已对(dui)投资者的决策产生(sheng)了影响，纳入监管能够(gou)确保通用(yong)大模型提供的投资建议具备(bei)专业性和合规性，进而避免误导投资者。国信证券相关人士也(ye)认为，通用(yong)大模型的荐股(gu)荐基应该与现有监管保持(chi)一(yi)致，要对(dui)客户的适当性进行校验，所提供的投资建议可能会对(dui)市(shi)场交易价格产生(sheng)冲击，要进行统一(yi)监控。
不过，也(ye)有券商人士认为要多(duo)方面考虑问题，不应“一(yi)刀切”。银河证券财富管理首席投资官、产品中(zhong)心总经(jing)理张嘉(jia)为谈到，仅从AI技术本身来看，通用(yong)大模型更多(duo)具备(bei)的是“模型”和“工具”的属性。在未商业化的前提下，投资者在自主使用(yong)的过程中(zhong)，并无需要纳入投资咨询牌(pai)照监管的必要性。“不过，如果有机构依据(ju)其(qi)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(gu)行为实现商业化，本质上则属于投资咨询行为，理应纳入投资咨询牌(pai)照监管。”
国泰君安相关人士也(ye)有类似观(guan)点。他谈到，以DeepSeek为例的通用(yong)模型平台主要以数(shu)学、物理、常识等(deng)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(yong)能力是“模型泛化”的成果之一(yi)。“如果对(dui)这些平台做‘一(yi)刀切’管理，从某种角度上来说反而会限制模型能力的进一(yi)步发挥，对(dui)模型的进化提升存在潜在的负面影响。”
在上述国泰君安人士看来，金融服(fu)务(wu)的风险传导机制决定(ding)了监管应聚焦“行为实质”而非“技术形态”，比如以专业服(fu)务(wu)平台为代(dai)表的智(zhi)能投顾平台、以证券机构为主体在智(zhi)能体平台建立的对(dui)客智(zhi)能体（Agent）就需要纳入投顾牌(pai)照监管。因(yin)为这些平台达到输出投资建议的三个标准，即具有明确指向(xiang)性，比如提供个股(gu)或者基金代(dai)码；形成持(chi)续性服(fu)务(wu)，而非用(yong)户单次测试；产生(sheng)实质影响，用(yong)户会据(ju)此交易。上述三点，已触及监管边界。
2 券商建言加强(qiang)算法监管
除了主体属性存在争议外，在合规性方面，通用(yong)大模型提供投资建议背后的底层数(shu)据(ju)、算法模型、生(sheng)成的投资逻辑和相应结论等(deng)是否应该纳入监管，以及技术中(zhong)立能否豁免合规责任等(deng)话题，也(ye)存在讨论的空间。
近期，“数(shu)据(ju)污(wu)染”的消息屡(lu)屡(lu)出现。有用(yong)户反映(ying)，DeepSeek在推(tui)荐基金时，所抓取的信息来源包括某基金产品的广告投放。“AI幻觉”问题也(ye)多(duo)次被曝(pu)光，即模型生(sheng)成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文(wen)的内容。在Vectara HHEM人工智(zhi)能幻觉测试中(zhong)，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，超过行业平均(jun)水平。
对(dui)此，有部分券商人士认为，对(dui)于用(yong)户而言，AI仅仅是多(duo)了一(yi)个参考信息的来源，并且用(yong)户输入不同的提示词后也(ye)会产生(sheng)差异较大的分析结果。从这个角度看，AI技术是中(zhong)性的，在其(qi)提供的最(zui)终结论中(zhong)，判断与选择仍取决于用(yong)户本人。
也(ye)有券商人士持(chi)有不同意(yi)见，他们认为AI输出内容的合规与可信非常重(zhong)要。前述国信证券相关人士表示，思维链输出的交互形态，潜意(yi)识引导了用(yong)户的认知，让用(yong)户更加容易认同分析的结果，但同时也(ye)让大模型的幻觉变得(de)更加隐蔽(bi)。“深(shen)度使用(yong)DeepSeek就会发现，金融数(shu)据(ju)容易被错误引用(yong)，对(dui)于原(yuan)始信息的真实性无法求证，生(sheng)成内容容易被搜索结果误导，因(yin)此需要相关监管部门加强(qiang)对(dui)该领域的监管。”
中(zhong)信建投证券相关人士也(ye)表示，目前，将AI直接用(yong)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)、不可靠等(deng)风险。
前述华福(fu)证券有关负责人建议，监管可考虑要求平台披露算法逻辑和风险提示，能够(gou)让投资者更清楚地了解投资建议的依据(ju)和风险，从而维护金融市(shi)场的稳定(ding)和公平。
东莞(guan)证券相关人士表示，在智(zhi)能投顾业务(wu)监管方面，建议加大智(zhi)能投顾监管“沙盒”试点，加快智(zhi)能投顾业务(wu)属性与准入管理具体规范的制定(ding)。同时，鉴于我国资本市(shi)场个人投资者占比较高的情况，AI的发展应用(yong)应参考当下对(dui)高频量化交易的监管策略，依据(ju)市(shi)场结构、流动性和价格发现产生(sheng)方式等(deng)对(dui)智(zhi)能投顾的相关监管策略进行分类研究，既不可“一(yi)概而论”也(ye)不能“听之任之”。
3 趋同性风险属多(duo)虑吗(ma)？
此外，有市(shi)场观(guan)点称，伴随AI荐股(gu)未来得(de)到广泛应用(yong)，可能会引发投资者群体性操(cao)作，导致市(shi)场波动加大。对(dui)此，多(duo)名受访人士认为，趋同性风险确有存在的可能，但发生(sheng)的概率不大，市(shi)场不必多(duo)虑。
前述华福(fu)证券有关负责人认为，由(you)于很多(duo)机构可能基于相似的市(shi)场数(shu)据(ju)、算法模型和理论基础来构建自己的AI投资系统，当市(shi)场出现某些特(te)定(ding)信号时，大量基于相同算法的投资决策有可能同时发生(sheng)。因(yin)此，需要谨慎看待AI在投研与投资咨询领域的运用(yong)。
“在防范方面，我们可以通过监管引导机构在算法设(she)计上增(zeng)加差异化，鼓励机构结合自身的研究优势、数(shu)据(ju)特(te)色来优化算法。同时，加强(qiang)投资者教育也(ye)至关重(zhong)要，要引导投资者理性看待AI投资建议，不能盲目跟风，从而降低因(yin)算法趋同带来的市(shi)场波动风险。”上述华福(fu)证券有关负责人称。
张嘉(jia)为认为，趋同性的出现取决于三方面是否发生(sheng)共振，一(yi)是具体应用(yong)场景和应用(yong)模式，二是底层数(shu)据(ju)来源范围，三是客户提问的提示词。在实际展业中(zhong)，三者共振导致趋同性的概率不大，因(yin)为持(chi)牌(pai)金融机构通常多(duo)方面提升策略多(duo)样性、交易分散性、模型多(duo)样化协同、业务(wu)技术深(shen)度融合及风控预(yu)警等(deng)。同时，各家机构拥有不同的客户数(shu)据(ju)、投顾数(shu)据(ju)、资讯数(shu)据(ju)等(deng)，数(shu)据(ju)库一(yi)致性的概率不大。此外，客户千人千面，其(qi)提问的提示词高度重(zhong)复的概率也(ye)不大。
平安证券经(jing)纪业务(wu)事业部相关负责人以量化交易的策略发展为例，称这是类似一(yi)个循(xun)环的过程，即发现策略、获利、失效、再挖掘新的策略。“在技术升级的初期阶段，可能会出现‘羊群效应’，比如大家用(yong)的模型、数(shu)据(ju)源或者训练方法都差不多(duo)，短期内引发趋同交易，但这也(ye)可能导致策略收益下降甚至亏损，进而推(tui)动市(shi)场从同质化走向(xiang)差异化。”该负责人表示。