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user: 3. 金融监管与智能投顾 3.1. 金融监管模式、理由及目标 长期以来，我国金融监管采取“一行三会”模式。“一行三会”最早起源于2003年，是国内金融界对中国人民银行、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会和中国保险监督管理委员会这四家中国的金融监管部门的简称。2018年3月国家机构改革，全国人大第十三届一次会议通过《国务院机构改革方案》，将银监会、保监会合并为中国银行保险监督管理委员会，至此“一行三会”调整为“一行两会”。“一行两会”构成了我国“分业经营、分业监管”专业化分工的格局。 金融监管的主要理由如下：在金融产品安全方面为投资者提供某种程度的保护；保护社会免受金融产品提供商失败，如P2P暴雷，的负面影响；以及保护投资者免受剥削，因为他们相对缺乏对金融产品的了解并依赖产品提供者。 [ 2 ] 此外，一些金融服务监管旨在改善不平等，例如，限制保险公司根据风险收取价格或要求银行在少数族裔和低收入社区内提供服务的能力。最后，一些金融监管条例旨在推进更广泛的政治经济目标，如反垄断条约、反洗钱条例等。 金融监管有三套主要工具：许可证、教育要求和行为标准，前两者旨在确保中间商对中间商获许可销售的产品至少具有最低限度的能力；披露要求和要求中间人对其客户诚实的反欺诈规则；后者如信托标准，旨在鼓励中间人为其客户提供适当的金融服务 [ 3 ] 。这些监管工具已经间接适用于智能投顾，但重要的是监管机构要考虑是否能够而且应该将其中任何一种工具直接应用到智能投顾本身，而不仅仅是监管使用它们的实体，如开发智能投顾的券商。 3.2. 传统金融监管的局限性 3.2.1. 重复监管及法律不完善 我国“一行两会”监管模式的目的是保证三个行政机关能够在各自负责监管的领域内根据其行业特点，实现高水平的金融监督与管理。但是，由于我国经济的进一步发展，金融领域的混业经营趋势已经愈发明显，金融市场的广度和深度不断加强，金融产品和金融服务远比先前分业经营模式下的情形复杂，金融机构合并重组等活动频频发生。传统的以专业化分工为主的分业监管模式，己经不能很好地适应当今金融业的变化 [ 4 ] 。 比如智能投顾就是传统金融业与高新计算机技术产业的结合。智能投顾监管法规尚不完善。智能投顾行业刚刚兴起，尚没有明确的法律定位。我国《证券、期货投资咨询管理暂行办法》第二十四条规定，“证券、期货投资咨询机构及其投资咨询人员，不得从事下列活动：代理投资人从事证券、期货买卖。”这意味着部分智能投顾只能向客户提供咨询意见，而不能代理客户进行下单交易，即不能开展自动的资产管理业务 [ 5 ] [ 6 ] 。 3.2.2. 滞后性及缺乏创新 我国金融监管拥有滞后性的缺点，更多的是采取事后监管的手段，而对于预防性质的事前监管缺乏足够的重视，未建立有效的事前监管机制，风险控制机制仍不完善，金融监管模式相对单一，监管体制设计不够合理。在混业经营的大趋势下，金融监管机构往往不能从市场需求的角度调整其监管对象和产品，从而无法应对金融市场中的创新 [ 7 ] 。 3.3. 智能投顾在金融服务业的关键组成及监管建议 虽然智能投顾在匹配投资者与金融产品方面具有超越人类潜力的能力，但是他们也不能免受历史上影响金融机构的激励措施失调的影响 [ 8 ] 。一个智能投顾可以设计成无视这些激励措施，但许多开发或购买智能投顾的金融机构都受到这些激励措施的约束 [ 9 ] 。不能简单地假设金融机构总是选择最适合投资者的算法和选择架构，而不选择最适合金融机构的。 本文将智能投顾划分为四个核心组成：(1) 排序或匹配算法和流程；(2) 客户和金融产品数据；(3)提供咨询意见的选择架构；以及(4)信息技术基础设施。目前用于指导智能投顾监管的研究和分析很少，而且随着智能投顾规模的扩大，对监管的需求和相应回报将会增加。本文针对以上四个组件，结合上文中所提到的智能投顾的三个评价维度，讨论智能投顾给金融监管带来的新的问题和挑战。 3.3.1. 排序或匹配算法和流程 算法是指导流程的公式或规则正式声明。对于智能投顾来说，关键算法是将投资者与产品相匹配，对金融产品进行排名，供投资者选择。每种算法都体现在软件代码中，该代码基于如何优化可选的金融产品与使用智能投顾的投资者之间的属性拟合模型。 监管机构需要评价智能投顾算法的能力，只有合格的算法才是提供合格服务的基础。为此，监管机构可能需要从智能投顾服务提供机构获得一些信息，包括以下几种 [ 10 ] ： (1) 模型解释和模型所依据的数据； (2) 关于用于创建模型的数据是否恰当的证据，包括如下所述与客户和产品数据有关的数据相关问题的种类； (3) 解释算法所寻求的结果； (4) 证明算法以设计方式执行的证据； (5) 智能投顾的创建者如何衡量算法是否成功以及他们正在做什么的证据； (6) 解释智能投顾创作者考虑和拒绝的其他替代方案； (7) 具有更具体领域知识的人可以提出的其他种类的证据和解释。 收集这些信息后，监管机构必须基于这些数据，结合特定领域的专业知识，作出良好的判断。这就需要监管机构对应吸纳拥有复合能力的专业人才以及开发一套能够合理评价的监管体系，能够按重要性划分权重对以上数据加以利用。 监管机构还需要评价智能投顾算法的透明性，需要审查提供给投资者的算法描述与提供给监管机构的算法信息相比的准确性。此外，监管机构将需要要求演示这些算法没有考虑直接或间接的因素，这些因素会对结果产生偏差，从而损害投资者。例如，匹配算法不考虑支付给金融机构或代理人的佣金或费用是不恰当的。 3.3.2. 客户和金融产品数据 只有结合足够的数据，排名或匹配算法才能引导投资者做出高质量的决策。而数据透明度是监管机构所需要关注的。 监管机构应该关注三个与访问数据有关的问题。首先，智能投顾是否获得了合理的数据来源，是否有人担心无法获得数据，特别是有关产品的数据，会偏向排名和配对，使投资者与中间商和销售商相比处于不利地位？第二，如果数据存在缺口，智能投顾会考虑哪些策略来解决这些缺口，为什么智能投顾会选择它所采用的策略，这种选择是否合理？第三，无论是正式还是非正式的监管机构是否有权增加获取数据的途径，从而提高智能投顾意见的质量？ 同时监管机构要考虑数据的质量，即数据的完整性和准确性。在监管机构缺乏经验的情况下，他们可能过度信任智能投顾的保证，因此要求较少证据证明智能投顾已充分测试数据的准确性和完整性，以及他们已制定合理的策略来处理缺失或明显不正确的问题。因此，监管机构应该提出有关数据质量的具体监管策略。 3.3.3. 选择架构 智能投顾通常使用自动化流程来提出他们的建议，无论是直接传达给投资者，还是结合传统人工投顾间接传达。在所有情况下，智能投顾的建议都体现在一组有排名的替代品和关于这些替代品的信息中。行为科学研究表明，选择架构(人们做出决策所在的背景)可以对决策产生很大的影响。呈现选择的顺序、数量、属性(及属性的排列顺序)、框架结构(例如增益亏损对比)都具有重大影响。这意味着智能投顾建议的提出方式会对投资者是否以及如何使用该建议产生深远的影响。选择架构可能隐藏着信息不对称及诱导因素，其透明度需要监管机构关注并进行规范。 为了评估这些风险，监管机构可要求智能投顾服务提供商跟踪每个案例中提供的智能投顾方案以及投资者购买的产品，以便监管机构评估投资者没有遵循智能投顾的情况是否符合一定规律，如果有，则要求金融机构解释这种规律并证明此规律符合投资者的最大利益。事实上，智能投顾服务提供商应该已经为自己的目的收集和分析这些信息。因此，要求提供信息不会造成不合理的负担。 3.3.4. 信息技术基础设施 评估信息技术基础设施的安全性和稳定性是金融服务监管的一个日益重要的方面，远远超出了智能投顾的范围。金融监管机构在评价硬件方面的能力和适用性上的能力亟待加强。但是过于苛刻的信息技术基础设施要求可能成为创新型新企业进入市场的障碍。监管机构可以通过为新市场进入者制定一项战略，提高企业规模的审查水平，从而解决这一问题。