今(jin)年春节(jie)以(yi)来，陆续有投资者(zhe)向DeepSeek-R1、豆包等寻求关于股票(piao)与基金的投资建议。针对这一现象(xiang)，有证券(quan)从业人员向证券(quan)时报记者(zhe)提出困惑——AI大模(mo)型在提供股票(piao)或基金的投资建议时，是(shi)否应该持有投顾牌(pai)照？

证券(quan)时报记者(zhe)注意到，在豆包APP平台上，不同入(ru)口获取的证券(quan)投资咨询结(jie)果呈现显著的监管差异。比(bi)如，当记者(zhe)向豆包要求推荐股票(piao)时，豆包会给出多只股票(piao)的具体建议，包括仓位、买入(ru)价等。而当记者(zhe)向在豆包APP上线的股票(piao)智能体“华泰股市助手”提出相同问题时却遭遇“碰(peng)壁”，并未提供直接的买卖建议，但会给出资金面(mian)、技术面(mian)等信息供投资者(zhe)分析决策。

同一APP上出现截(jie)然不同的咨询结(jie)果，反映出不同入(ru)口背后的主体属性差异。华泰证券(quan)作(zuo)为持牌(pai)金融机构受到监管规定的约束，而从用户需求的角度(du)看，豆包的直接荐股建议可能更有吸(xi)引(yin)力。那(na)么，以(yi)DeepSeek、豆包为代(dai)表的大模(mo)型，是(shi)否应该纳入(ru)证券(quan)投资咨询牌(pai)照监管呢？

部分受访(fang)的券(quan)商人士认为，通用大模(mo)型应纳入(ru)投顾牌(pai)照监管。华福证券(quan)有关负责人表示，尽管目前通用大模(mo)型荐股荐基的建议尚未商业化，但已对投资者(zhe)的决策产生了影响，纳入(ru)监管能够(gou)确保(bao)通用大模(mo)型提供的投资建议具备专业性和合规性，进(jin)而避免误导投资者(zhe)。相关人士也认为，通用大模(mo)型的荐股荐基应该与现有监管保(bao)持一致，要对客户的适当性进(jin)行校验，所提供的投资建议可能会对市场交易价格产生冲击，要进(jin)行统一监控。

不过，也有券(quan)商人士认为要多方面(mian)考虑问题，不应“一刀切(qie)”。银河证券(quan)财富管理首席投资官、产品(pin)中心总经理张嘉(jia)为谈到，仅从AI技术本身(shen)来看，通用大模(mo)型更多具备的是(shi)“模(mo)型”和“工具”的属性。在未商业化的前提下，投资者(zhe)在自(zi)主使用的过程中，并无需要纳入(ru)投资咨询牌(pai)照监管的必要性。“不过，如果有机构依据其模(mo)型搭建商业化模(mo)式并给出具体的投资建议，或者(zhe)未来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(ru)投资咨询牌(pai)照监管。”

国泰君安相关人士也有类似(si)观(guan)点(dian)。他(ta)谈到，以(yi)DeepSeek为例的通用模(mo)型平台主要以(yi)数学、物理、常识等问题进(jin)行训(xun)练，并非以(yi)金融投资问题训(xun)练，模(mo)型在证券(quan)行业中的应用能力是(shi)“模(mo)型泛化”的成果之一。“如果对这些平台做‘一刀切(qie)’管理，从某种角度(du)上来说反而会限制模(mo)型能力的进(jin)一步发挥，对模(mo)型的进(jin)化提升(sheng)存在潜在的负面(mian)影响。”

在上述人士看来，金融服务的风险传导机制决定了监管应聚焦(jiao)“行为实质”而非“技术形态”，比(bi)如以(yi)专业服务平台为代(dai)表的智能投顾平台、以(yi)证券(quan)机构为主体在智能体平台建立的对客智能体（Agent）就需要纳入(ru)投顾牌(pai)照监管。因为这些平台达到输出投资建议的三个标准(zhun)，即具有明确指向性，比(bi)如提供个股或者(zhe)基金代(dai)码；形成持续性服务，而非用户单次测试；产生实质影响，用户会据此(ci)交易。上述三点(dian)，已触及(ji)监管边界。

2 券(quan)商建言加强算法监管

除(chu)了主体属性存在争议外，在合规性方面(mian)，通用大模(mo)型提供投资建议背后的底层(ceng)数据、算法模(mo)型、生成的投资逻辑和相应结(jie)论等是(shi)否应该纳入(ru)监管，以(yi)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(ran)”的消(xiao)息屡屡出现。有用户反映，DeepSeek在推荐基金时，所抓取的信息来源包括某基金产品(pin)的广告投放(fang)。“AI幻觉”问题也多次被曝光，即模(mo)型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容(rong)。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率，超过行业平均(jun)水(shui)平。

对此(ci)，有部分券(quan)商人士认为，对于用户而言，AI仅仅是(shi)多了一个参考信息的来源，并且用户输入(ru)不同的提示词后也会产生差异较大的分析结(jie)果。从这个角度(du)看，AI技术是(shi)中性的，在其提供的最(zui)终结(jie)论中，判断与选择仍取决于用户本人。

也有券(quan)商人士持有不同意见，他(ta)们认为AI输出内容(rong)的合规与可信非常重要。前述国信证券(quan)相关人士表示，思维链输出的交互形态，潜意识引(yin)导了用户的认知，让用户更加容(rong)易认同分析的结(jie)果，但同时也让大模(mo)型的幻觉变得更加隐蔽。“深度(du)使用DeepSeek就会发现，金融数据容(rong)易被错误引(yin)用，对于原始信息的真实性无法求证，生成内容(rong)容(rong)易被搜索结(jie)果误导，因此(ci)需要相关监管部门加强对该领域的监管。”

中信建投证券(quan)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(mo)型和资产配置逻辑存在不稳定、不可靠等风险。

前述华福证券(quan)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(zhe)更清楚地了解投资建议的依据和风险，从而维护金融市场的稳定和公(gong)平。

东莞证券(quan)相关人士表示，在智能投顾业务监管方面(mian)，建议加大智能投顾监管“沙盒”试点(dian)，加快智能投顾业务属性与准(zhun)入(ru)管理具体规范的制定。同时，鉴于我国资本市场个人投资者(zhe)占比(bi)较高的情况，AI的发展应用应参考当下对高频量化交易的监管策略，依据市场结(jie)构、流动(dong)性和价格发现产生方式等对智能投顾的相关监管策略进(jin)行分类研究，既不可“一概而论”也不能“听之任之”。

3 趋同性风险属多虑吗？

此(ci)外，有市场观(guan)点(dian)称，伴(ban)随AI荐股未来得到广泛应用，可能会引(yin)发投资者(zhe)群体性操作(zuo)，导致市场波动(dong)加大。对此(ci)，多名受访(fang)人士认为，趋同性风险确有存在的可能，但发生的概率不大，市场不必多虑。

前述华福证券(quan)有关负责人认为，由于很多机构可能基于相似(si)的市场数据、算法模(mo)型和理论基础来构建自(zi)己的AI投资系统，当市场出现某些特定信号时，大量基于相同算法的投资决策有可能同时发生。因此(ci)，需要谨慎看待AI在投研与投资咨询领域的运用。

“在防范方面(mian)，我们可以(yi)通过监管引(yin)导机构在算法设计上增(zeng)加差异化，鼓励机构结(jie)合自(zi)身(shen)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(yin)导投资者(zhe)理性看待AI投资建议，不能盲目跟风，从而降低因算法趋同带来的市场波动(dong)风险。”上述华福证券(quan)有关负责人称。

张嘉(jia)为认为，趋同性的出现取决于三方面(mian)是(shi)否发生共振，一是(shi)具体应用场景(jing)和应用模(mo)式，二是(shi)底层(ceng)数据来源范围，三是(shi)客户提问的提示词。在实际(ji)展业中，三者(zhe)共振导致趋同性的概率不大，因为持牌(pai)金融机构通常多方面(mian)提升(sheng)策略多样性、交易分散性、模(mo)型多样化协同、业务技术深度(du)融合及(ji)风控预警等。同时，各家机构拥有不同的客户数据、投顾数据、资讯数据等，数据库一致性的概率不大。此(ci)外，客户千人千面(mian)，其提问的提示词高度(du)重复的概率也不大。

平安证券(quan)经纪业务事业部相关负责人以(yi)量化交易的策略发展为例，称这是(shi)类似(si)一个循环的过程，即发现策略、获利、失效、再挖掘新的策略。“在技术升(sheng)级(ji)的初期阶段，可能会出现‘羊群效应’，比(bi)如大家用的模(mo)型、数据源或者(zhe)训(xun)练方法都差不多，短期内引(yin)发趋同交易，但这也可能导致策略收益(yi)下降甚至亏损，进(jin)而推动(dong)市场从同质化走向差异化。”该负责人表示。

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