中国智能投顾产业：现状、问题与对策

摘要：当前推动我国智能投顾产业发展有助于更好满足居民的财富管理需求和资本市场长期资金入市，具有现实必要性。本文分析推动我国智能投顾产业发展的现实必要性，指出当前制约我国智能投顾产业发展的主要障碍，并在此基础上提出相关政策建议。

文/中国财富管理50人论坛研究员李艺轩，上海寻梦信息技术有限公司产品经理廖依林

当前推动我国智能投顾产业发展有助于更好满足居民的财富管理需求和资本市场长期资金入市，具有现实必要性。本文分析推动我国智能投顾产业发展的现实必要性，指出当前制约我国智能投顾产业发展的主要障碍，并在此基础上提出相关政策建议。

近三年来，相关AI大模型技术已被大量应用于金融服务业并取得良好效果，2025年春节期间DeepSeek大模型的出圈进一步加快了金融机构和金融科技公司在更深层次、更多领域应用大模型的步伐，投顾服务场景成为重点发力方向。当前推动我国智能投顾产业发展有助于更好满足居民的财富管理需求和资本市场长期资金入市，具有现实必要性。从国际对比视角来看，我国智能投顾产业的起步时间并不晚，但长期受限于“投资工具”定位，主要原因是信义义务在实际落实上存在多方面障碍，因此法律和监管层面出于保护投资者考虑尚未放开全权委托服务。本文建议多措并举落实好信义义务，推动我国智能投顾产业行稳致远。

推动我国智能投顾产业发展的现实必要性

智能投顾基于量化金融理论和云计算、大数据、智能算法等技术，通过分析客户需求并结合市场策略提供资产优化建议，帮助客户（尤其是投资新手）构建定制化组合。从国际实践看，客户选择智能投顾服务不仅为了投资建议，更希望通过委托节省交易执行、调仓时间成本。近几年来全球智能投顾资产管理（AUM）规模、收入规模及客户群体数量呈快速增长态势（见表1）。

智能投顾产业在我国也具有广阔发展潜力。我国居民对于专业化财富管理服务的需求快速提升，智能投顾可作为专业化财富管理服务的重要载体。当前我国迈入新发展阶段，正面临经济增速下行、人口老龄化程度加深、城镇化进程放缓等经济发展现状，居民财富增长驱动力正逐渐由过去的房地产向金融资产转移。

在宏观层面，根据光大理财发布的《中国资产管理市场（2024-2025）》显示，2024年我国居民金融资产占比连续五年提升至47.6%，较2018年提升6.3个百分点，但近年来由于可投资金融产品种类的日益丰富和产品数量的快速增长，居民配置金融资产的难度也在持续提升。在此背景下，居民对财富管理专业化服务的需求变得更为迫切。

一方面，居民可配置的金融产品种类日益丰富，以居民较熟悉的银行理财和公募基金产品为例，银行理财产品种类在固定收益类和混合类的基础上拓展至权益类、商品类及金融衍生品类；公募基金种类则在股票型、混合型、债券型、货币型的基础上拓展至另类投资型、QDII型、FOF型等。另一方面，居民可配置的金融产品数量也在快速增长。从2016—2024年末，银行理财产品数量从22,328只增长到41,260只，公募基金的整体数量从3,821只增长到12,360只（见图1）。

随着时代的发展，财富管理的目标也不仅仅是实现资产的保值增值，满足客户的个性化需求也越发重要。根据《中国基金投顾蓝皮书》调查结果显示，客户的第一需求不是“帮我赚钱”，而是“理解我的需求”。在此背景下，不同客群由于自身禀赋不同，财富管理需求必然存在差异。这种差异既体现在不同资产净值规模客群的资产保值增值目标和配置方向风险和比例上，也体现在资产净值规模相近客群的资产流动性和风险偏好上。

高质量的财富管理服务应充分考虑客群的差异性，据此提供个性化服务。从财富管理服务的供给侧来看，我国金融机构在满足居民专业化和个性化需求方面存在较大差距，一方面我国财富管理从业人员数量不足，另一方面财富管理从业人员的专业度也有待提升。而目前学界已证实智能投顾能在居民投资决策中发挥重要作用，并与传统投顾形成较好的互补作用，助力客户实现更好的投资收益。

此外，智能投顾有助于推动被动化投资发展，助力中长期资金入市。从海外实践看，智能投顾出于降低交易成本和缩短换仓时间的动机，在产品配置上主要以ETF等被动型产品为主。中国证监会在《促进资本市场指数化投资高质量发展行动方案》中明确提出，指数和指数化投资作为连接资本市场投融资两端的重要载体与工具，在优化市场资源配置、提高上市公司质量、满足居民财富管理需求、吸引中长期资金入市及维护市场稳定等方面发挥着重要作用。相较主动型投资产品，ETF等被动型产品的配置属性更强，更适合作为中长期资金入市渠道。智能投顾在引导居民进行ETF等被动化投资方面具有内生动力和优势，是构建资本市场“长钱长投”生态、壮大理性成熟的中长期投资力量的重要渠道。

智能投顾的海外起源和国内现状

智能投顾起源于美国，20世纪90年代美国互联网技术取得突破，其人工投顾开始借助互联网为客户提供在线服务，部分投顾机构也开始尝试通过算法和自动化技术来提供投资建议，陆续推出直接面向客户使用的在线资产配置工具，用于执行一些简单任务，如描绘用户画像、准备销售材料、为投资者提供投资组合创建及投资组合再平衡等方面的建议，但这一阶段的线上化服务并不能脱离人工投顾的操作。而几乎在同一时期，我国智能投顾也以“工具”形态诞生。伴随沪深交易所成立，早期以同花顺（1995）、大智慧（2000）为代表的企业推出支持行情查看与技术分析的“荐股软件”，满足证券市场初兴阶段的交易需求。

然而随着相关技术的日趋成熟，以美国为代表的发达市场开放了智能投顾全权委托服务资质，但我国相关上位法《中华人民共和国证券法》明确禁止投资咨询机构代理客户证券投资，将业务范围限定为建议服务，导致我国智能投顾服务功能和定位局限于“提供金融信息和软件工具来辅助客户进行投资决策”，并且较晚才得到监管认可。

2012年12月，中国证监会发布《关于加强对利用“荐股软件”从事证券投资咨询业务监管的暂行规定》，明确了“荐股软件”的定义及范围，规定向投资者销售或者提供“荐股软件”，并直接或者间接获取经济利益的，属于从事证券投资咨询业务，应当经中国证监会许可，取得证券投资咨询业务资格。该暂行规定将“荐股软件”定义为具备证券投资咨询服务功能的软件产品、软件工具或终端设备。这一暂行规定或为中国智能投顾相关制度规范的开端，至此才代表监管机构在实践上认可了具有“工具”属性的智能投顾产品。2015年互联网金融浪潮期间虽有部分机构做过类全权委托智能投顾产品尝试，但都以监管整改下架收场。

我国智能投顾产业发展的障碍和挑战

我国上位法尚未放开全权委托模式主要是为保护投资者利益，反映出国家层面对于信义义务能否真正落实的担忧。投资咨询中的信义义务，是指投资者因自身能力、时间和精力有限，授权投资顾问为自己管理财产及其他事务，投资顾问应尽忠实和勤勉义务，运用自身知识、经验和能力实现投资者利益最大化。在我国现实环境中，智能投顾产业由于以下问题的存在，导致信义义务较难得到落实：

一是责任主体不明确。当前《中华人民共和国证券法》规定投顾机构和具有投顾咨询牌照的从业人员承担信义义务责任，但智能投顾的核心服务主体——机构内部的金融从业者（负责设定市场参数与资产配置模型）和算法研发者（将模型转化为可执行程序）未被明确纳入责任体系。金融从业者的专业假设（如过度优化短期收益参数）或算法研发者的代码缺陷（如隐含利益导向偏差）均可能损害客户利益。

由于法律未规定上述两方是否担责、如何担责，导致信义义务主体链条断裂，投资者权益保障存在制度漏洞。现实中，投顾机构因成本管控与技术能力不足而多将研发外包给第三方科技公司，这又让责任的划分更为复杂和困难。

二是投顾机构在算法设计上的保密要求和能力局限。算法设计的主观性（如过度优化短期收益）和透明度的缺乏成为投资者选择智能投顾时的主要顾虑。尽管算法透明化有助于解决信任问题，但在数字经济时代，完全透明既不可行也不必要。算法作为投顾机构和金融科技公司核心竞争力的保护对象，具有极强的商业秘密属性。

同时，算法处理数据的能力远超人类，深度学习技术的迭代使得算法完全透明难以实现。例如某平台权益配置模型因训练数据偏差导致策略趋同，年化波动率高达20%以上，尽管风险评级显示“中低风险”，用户实际承担波动远超预期，投顾机构在算法上的能力局限使投资者面临决策盲区......

蚂蚁集团曹刚、纪寒对本文亦有贡献。