智能投顧發展文獻綜述

□文/秦 蓁

（上海大學經濟學院 上海）

［提要］智能投顧是近年面向普通大眾的一種金融科技創新，其服務模式與帶給監管的挑戰是學術界一直討論的熱點。本文通過國內主要研究文獻對智能投顧的定義、原理與服務模式和帶給監管的挑戰進行梳理，并提出日后亟于研究的相關問題。

隨著互聯網技術的發展與金融的創新，為滿足大眾的投資理財需求，投資顧問經歷了“人工投顧”——“在線投顧”——“智能投顧”三個發展階段。中國目前在智能投顧方面的發展仍處于較落后的狀態，尤其是在法律法規方面，而法律法規問題阻礙了智能投顧進一步的發展。因此，本文在綜述前人有關智能投顧的研究成果的基礎上，針對國內目前智能投顧發展的總體研究現狀進行了脈絡梳理與簡要評述，希望對后續的理論研究和實證分析有所裨益。

一、國內相關研究成果

（一）智能投顧的定義。對于智能投顧的定義，目前在學界仍存有大量不同看法。有學者認為智能投顧更偏向于資產管理服務。例如，蔚趙春、徐劍剛（2018）認為智能投顧是利用人工智能、行為金融和大數據等理論與技術，結合客戶的畫像，為客戶配置資產、輔助交易和調倉以實現投資組合再均衡的投資工具；而李苗苗和王亮亮（2017）的研究中界定智能投顧是一種基于算法程序提供投資建議或為客戶管理資產的工具；鄭毓棟（2019）、徐慧中（2016）的研究中提到智能投顧是一種較好的財富管理工具。也有的學者認為智能投顧集投資建議與資產配置于一體。

智能投顧的定義不僅在學界未得到一致定義，而且在國際間也未獲得一致認同。2016年8月30日澳大利亞ASIC公布的針對智能投顧的監管指南中提到，智能投顧是指沒有人類投資顧問參與，通過算法技術提供金融產品配置建議，也能夠提供全面的財務計劃的投資工具；而美國FINRA認為智能投顧更多是一種自動化投資工具，只依賴于對移動設備和電腦的點擊交互。

綜上所述，筆者認為智能投顧定義中有三點較為重要的因素，一是最大限度降低人的影響；二是結合客戶的個人畫像；三是要能夠提供自動化的資產配置，自動化體現在應對市場波動時主動調整資產頭寸。

（二）智能投顧的原理與服務模式。在李晴（2016）的研究中，智能投顧的核心在于馬科維茨所提出的投資組合理論，智能投顧應用計算機，結合均值—方差分析與有效投資組合邊界，進行資產的配置和調整，并且智能投顧采取被動策略的方法，獲取基準指數回報的收益。而姜海燕和吳長鳳（2016）的研究中認為智能投顧的核心在于其算法的設計，因為實行自動下單的交易方式便要求程序化的設計，而不是僅依賴于理論層面。

結合吳燁、葉林（2018），周正（2017），李晴（2016）研究觀點來看，智能投顧服務模式分成三步：第一步，智能投顧方需要通過大數據獲取客戶的各種有關風險偏好指標以及投資目標或者由用戶自行填寫如收入水平、投資期限和希望的收益等指標，最終形成對于客戶個人的風險畫像；第二步，智能投顧需要根據市場上各種產品的歷史收益和風險特征等因素，通過算法模型，與個人風險畫像相匹配，最終生成個性化的投資方案；第三步，智能投顧需要捕捉產品的動態變化以對客戶個性化的投資方案進行頭寸的調整來構建最優投資組合。

（三）智能投顧帶給監管的挑戰。智能投顧作為金融科技中的一種創新，對監管當局在創新與監管的平衡中造成諸多困難。郭金良（2019）對其的分析從和傳統監管對比角度總結出智能投顧的市場準入監管、從業行為監管、信義義務挑戰和責任承擔問題四種監管中的挑戰。李晴（2016）針對不同主體分成券商與投資者角度，從前者來看，智能投顧作為一種集合提供組合配置和建議難以適應我國的分業監管；從后者來看，智能投顧易引起區域性事件和受到違約風險與信用風險影響，難以適應現有監管體系。在蔚趙春和徐劍剛（2018）的研究中從宏觀角度提出我國目前對智能投顧仍處于審慎性宏觀監管階段，尤其是功能性監管、包容性監管和穿透式監管。張家林（2018）的研究中認為智能投顧帶給監管的挑戰從監管縱向角度來看，分成監管對象的改變和違規違法行為的認定。歐陽丹丹（2021）針對智能投顧法制的研究中指出智能投顧帶來最顯著的挑戰在于制度風險層面。

智能投顧的監管在我國滯后的期限較長，在2018年4月27日中國人民銀行等四部委聯合印發的《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》中，才首次對我國的智能投顧業務做出了監管要求，以下簡稱《資管新規》。《資管新規》中第23條，通過分類監管的思路將智能投顧的投資顧問和資產配置管理分成兩個方面看待，其中投資顧問仍需取得牌照，而后者仍須遵守投資者適當性和信息披露等規定。相比于英美法等國家針對性的指導文件，我國目前針對智能投顧的新規可以稱作是“中國智能投顧監管的起步”。但《資管新規》對智能投顧的規定存在邏輯矛盾的問題，如《資管新規》中第22條第1款規定：“金融機構運用人工智能技術、采用機器人投資顧問開展資產管理業務應當經金融監督管理部門許可，取得相應的投資顧問資質，充分披露信息，報備智能投顧模型的主要參數以及資產配置的主要邏輯”，條文的內容上雖將智能投顧服務認定為資產管理，但卻要求取得投資顧問資質。栗勝男（2021）的研究中認為智能投顧應統一牌照管理，而我國采取分別牌照管理模式，但同時禁止投顧接受全權委托和停發證券投資咨詢業務牌照阻礙我國智能投顧的進一步發展。侯東德和周莉欣（2021）研究中認為智能投顧中最重要的功能投資組合再平衡由于全權委托的禁止而無法實現，阻滯了智能投顧在未來的發展。

因此，我國的目前文獻在智能投顧監管方面多注重與其他域外監管進行對比，形成對我國有針對性的建議和措施。美國目前的主要監管措施有兩種，一是牌照的頒發（美國的投資顧問監管牌照包含投資建議和資產管理兩個方面）；二是對投資顧問人行為的要求，美國的FINRA監管更強調功能監管與過程監管，尤其是對平臺底層算法的監管與投資組合結構的監管。李晴（2016）的研究中認為英國對智能投顧的監管不是針對性的，而是通過監管沙箱的形式，既能促進創新，又能降低管理成本。歐盟目前認為處在發展階段初期的智能投顧不需要受到跨行業監管。澳大利亞的監管要求智能投顧遵守傳統投顧領域要求，也要滿足如算法監督測試等特殊要求。

二、當前研究現狀評述

（一）針對智能投顧的分析停留在理論層面，缺少定量分析。目前，國內大部分學者的分析都是定性分析，對政策要素、算法設計等要素的量化研究難題仍未突破，在一定程度上限制了我國對于智能投顧的研究視角和研究深度，可能是由于缺少公開數據從而缺少對智能投顧采取的算法與投資組合理論的定量研究，比如可以對使用不同算法的智能投顧對個人畫像與資產組合的匹配產生的影響進行研究或者對于采用不同監管政策是否對投資者的整體收益產生影響進行研究。葛如一、胡蓉（2021）通過固定效應模型和雙重差分模型的研究發現使用智能投顧在減少投資者的單筆投資金額的同時會增加投資者的總投資金額，并使投資者趨于保守。但這也從側面反映智能投顧的服務應披露更多信息和下一步研究的方向。

（二）對智能投顧的分析大多進行域內外對比，缺少結合我國國情的分析研究。我國目前的智能投顧起步晚于英國、法國和美國等國家，在法律監管層面，我國在2018年才正式提出對智能投顧行業的監管，針對性也不如域外國家。國內目前的文獻研究集中在分析不同國家間監管措施的橫向比較，并未對外國監管措施移植到中國的可行性進行具體的深入研究分析。同時，在橫向比較的過程中得出對于我國智能投顧行業的監管建議并未很好地結合我國的國情。例如，針對我國2018年新發布的《資管新規》進行域內外比較，加之缺乏系統性的考察，導致政策缺乏一定的實踐性和合理性。

三、智能投顧的進一步討論

（一）智能投顧的披露信息強化。目前，智能投顧的風險畫像評價體系的算法是不公開的，存在義務“黑箱”和算法“殺熟”的問題。潘振野（2020）的研究中指出投資者因無法知悉智能投顧機構的算法設計，從而不得不被動地接受智能投顧提供的資產配置建議，更進一步，算法“殺熟”會導致投資者被差異定價，最終合法權益受損。除此之外，趙吟（2020）的研究中提出運營商應在智能投顧服務交易前以合理的方式披露收費明細與潛在合作第三方金融機構便于追究責任。筆者認為，該做法同時還能防止多方間的利益沖突。因此，如何增加風險畫像評價體系的透明度以及如何通過法律規范和引導各智能投顧機構合理公正使用大數據是未來研究所需要探索的方向，同時算法透明的內容不是針對代碼，而是對算法的說明。

（二）智能投顧的市場細分研究。目前，我國多家智能投顧機構存在同質化競爭的現象，并未發展核心競爭力。智能投顧與普惠金融的緊密關系表明其重點服務對象應是“長尾市場”中的普通大眾，而非高凈值客戶。在周正（2017）的研究統計中，美國的多家智能投顧公司各自側重點不同，例如Mint（敏特）通過客戶授權能夠綜合分析客戶的所有賬戶以此來提供更好的投資組合建議和配置，而Future Advisor（福特咨詢）則是分析客戶投資行為來減少客戶因頻繁投資引致的高額費用。除了整體從客戶的行為來分類，美國的Ellevest公司主打為女性設計的智能投顧服務，考慮到了女性與男性在理財理念上的區別，如對投資風險的更加厭惡。因此，未來對于智能投顧的市場細分的研究是很有必要的。

（三）智能投顧的“人機互動”研究。傳統投顧通常是“人人互動”的模式，客戶能夠在與投資顧問咨詢期間獲得與向機器咨詢不同的感受。因此，在設計服務平臺的UI界面時應更關注在“人機互動”時盡量給予客戶與“人人互動”接近的服務感受，例如李經緯（2020）研究中所提到的附上一些祝福以增加對客戶的關心。同時，在未來的研究當中，考慮模擬“人人互動”是否會成為客戶選擇智能投顧的重要原因以及影響選擇智能投顧的程度是需要進一步探索的方向。