智能投顾法律风险问题研究

李巍涛，刘 丹

（北京交通大学 法学院，北京 100044）

智能投顾（国外称Robo-Adviser，国内意译为“机器人投资顾问”）法律风险的规制问题，已成为数字经济时代实务界与理论界讨论的重要问题。2021 年《中国政府工作报告》指出，加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型[1]。2022 年1 月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，倡导合理推动大数据、人工智能、区块链等技术在银行、证券、保险等领域的深化应用，发展智能支付、智慧网点、智能投顾、数字化融资等新模式，稳妥推进数字人民币研发，有序开展可控试点[2]。智能投顾作为金融科技发展的重要组成部分，在加快金融数字化转型过程中具有重要的位置。

在金融科技领域，智能投顾是发展速度最快[3]、最具争议的金融服务之一[4]。研究表明，2020年，全球机器人投资顾问管理的资产超过1万亿美元，预估2025 年全球机器人投资顾问管理资产近2.9 万亿美元[5]。2021 年，多地证监部门出台的《关于规范基金投资建议活动的通知》在投资顾问主体、投资顾问标的、服务对象、业务流程、收费管理等方面提出了明确指导意见，并要求部分智能投顾平台立即整改[6]。虽然智能投顾发展的前景广阔，但是我国智能投顾实践发展仍然面临困境，智能投顾法律风险规制问题日益凸显。在我国具有划时代意义的《中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、国家外汇管理局关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（以下简称《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》）对智能投顾的规制不足。国内学者主要从智能投顾的本质[7]、市场准入、信义义务主体[8]、风险监管[9]、规制路径[10]等方面进行了探讨，借鉴了美国、欧盟、澳大利亚等域外智能投顾监管制度，为我国智能投顾法律规制的完善提供了重要参考依据。

美国的智能投顾监管制度比较健全，相关的实践案例也比较多，如，美国米歇尔·格林（以下简称格林）诉晨星公司和保诚公司案、美国证券交易委员会对机器人投资顾问索菲财富公司（SoFi Wealth Incorporated Company，以下简称SoFi Wealth）行政罚款案、美国证券交易委员会诉安盛罗森伯格案等。通过梳理美国智能投顾监管制度及其司法实践可知，智能投顾面临的法律风险问题主要在于如何确保智能投顾履行合规义务和信义义务，而国外智能投顾监管政策侧重于合规计划监管、能否保证履行信义义务、提供的建议是否符合每个客户的最佳利益等[11]方面。

我国与其他国家在诸如资本市场发展、智能投顾产生背景、法律规制等方面都存在较大的差异。智能投顾具有低成本、低门槛①、提供个性化投资咨询建议、规避情绪化交易[12]等特点，其管理的资产总量快速增长。我国智能投顾面临新型风险，如智能投顾存在合规不能的风险，智能投顾算法存在技术规制风险，智能投顾风险的复合性和交叉性致使智能投顾风险的不可预测性增强[13]。智能投顾本质是基于大数据和算法模型为投资者提供个性化投资咨询建议和资产管理的金融服务，应当遵守合规义务和信义义务，但我国相关法律监管滞后，合规义务和信义义务的履行难以保证[14]。随着2010 年第一批机器人投资顾问率先进入美国市场[15]，美国的智能投顾监管制度逐渐建立健全，之后欧盟和澳大利亚的智能投顾法律规制制度也逐步建立，并各具特色。下文将针对智能投顾在实践中面临的上述法律风险，借鉴国外比较成熟的立法理念和司法实践经验，探究我国智能投顾法律风险规制困境的解决对策，以期弥补现有法律规制的不足，对金融市场与人工智能深度融合和健康发展有所裨益。

传统的人工投资顾问面临合规风险、市场风险、道德风险、信义风险和规模风险等，随着智能投顾的快速发展，智能投顾面临的法律风险呈现出新形态和新特点，引发我国相关法律规制困境。

（一）智能投顾法律风险的类型

智能投顾面临的新型法律风险主要体现为合规风险、信义风险和技术风险。

第一，合规不能风险。我国智能投顾面临的合规风险与传统的合规风险不同，传统合规风险主要体现为违反现有的法律规章制度，而智能投顾面临的合规风险主要体现为合规不能，即相关法律规定不具体，且存在冲突之处和法律漏洞。如相关法律对智能投顾的性质界定模糊，对智能投顾的义务主体规定不明确，上位法《中华人民共和国证券法》（以下简称《证券法》）与下位法《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》的相关规定存在冲突等，导致我国智能投顾的发展愈发艰难，这也是智能投顾较传统人工投资顾问在我国市场占有率不高的重要原因。有部分机构和个人借智能投顾的名义进行违法犯罪活动。如，在杨春莲诉徐世海案[16]中，被告徐世海向原告杨春莲推荐了自行开发的智能投顾交易币（以下简称Cwios币） 和Cwios 智能投顾系统，被告承诺原告将“Cwios 币”转入被告账户，被告可以通过机器人自动进行交易，原告通过上述交易可赚取交易手续费分成及Cwios 币差价。2019 年10 月和11 月，原告多次向被告转入203 枚“Cwios 币”，委托被告进行投资操作，但此后被告并未按约投资返回收益，而该智能投顾系统已成乱码无法进入，导致原告投资利益受损严重。法院经审理认为，该案不属于民事经济纠纷案件而属于经济犯罪案件，裁定驳回起诉，将有关材料移送公安机关或检察机关。由于我国现行法律没有对智能投顾法律风险的责任承担主体作出具体规定，该案的原告难以向被告依法请求赔偿损失。又如，在2018 年美国证券交易委员会因财富前沿股份有限公司（Wealthfront Incorporated Company） 对投资者的税收策略虚假陈述和航志博股份有限公司（Hedgeable Incorporated Company） 发布误导性的投资业绩声明，违反了合规制度，分别对这两家公司罚款25万美元和8 万美元，这是美国证券交易委员会首次对机器人投资顾问进行行政处罚[17]。因此，合规风险是国内外智能投顾面临的共同风险。

第二，特有技术风险。不同于传统的人工投资顾问风险，智能投顾的核心技术体现在算法上，通过一系列的输入和输出代码，给出个性化投资建议。如在杨春莲诉徐世海案中，就是通过Cwios 智能投顾系统输入和输出代码，自动进行交易，只是最后代码混乱，无法继续交易。智能投顾的技术风险集中在为客户生成偏好画像、生成投资组合建议以及生成交易指令并执行这三个过程中[18]。对这三个过程中的技术风险逐一分析发现，基于客户信息全面和真实的算法生成的偏好画像才是有效的画像，其风险在于如何确保个人信息的全面与真实；
投资组合建议的风险主要体现在如何保证算法的准确性和投资标的比例的适配性；
交易指令生成与执行的风险主要体现在算法具有不可预测性并存在不透明问题。如2010 年美国“闪电崩盘”事件[19]体现了算法交易系统在非常短的时间内产生巨大的经济影响，因为智能投顾系统的算法以非常快的速度自动执行股票交易等命令，且算法具有不可预测性，算法代码存在不透明风险，而美国证券交易委员尚未制定专门针对智能投顾系统信息披露的相关政策，现有法律对信息披露的要求不足以解决算法不透明的问题，从而导致监管难的问题[20]，产生了监管费用高昂和监管效率低下的矛盾，进一步增加了金融市场风险隐患[21]。

第三，新型信义风险。智能投顾新型信义风险主要体现为如何确保智能投顾履行忠诚义务和注意义务。关于智能投顾的本质，有的学者认为属于投资顾问[10]，有的学者认为属于信托[7]，但是不管其本质如何，智能投顾都应当遵守信义义务。信义义务有两个核心特征，一是受托人代理委托人；
二是受托人从委托人或第三方获得授权[21]。智能投顾面临的信义风险主要源于受托人滥用权力，因此规制信义风险主要在于防止滥用委托权。信义义务的内容主要包括忠诚义务和注意义务。虽然相关法律对传统人工投资顾问的忠诚义务和注意义务进行了规定，但是在智能投顾信义风险中，相关法律对投资者的适当性和智能投顾的信义义务规定不明确，一旦出现各方主体的利益纠纷，暂无责任承担的详细法律规定和司法实践经验[22]，投资者的利益就很难得到法律保护。

（二）智能投顾法律风险的特性

第一，智能投顾风险具有双重复合性。智能投顾的传统风险和新型风险复合在一起，相互交叉，在一定程度上将风险复杂化，导致风险的可控性降低[13]。投资市场主体的合格与否对智能投顾风险的复合也有影响，不合格的投资者进入投资市场，不能分清传统风险和新型风险，或将两者混淆，在一定程度上加深了传统风险与新型风险的复合性。

第二，智能投顾风险具有学科交叉性。智能投顾风险部分源于多个学科的相互交叉，每个学科领域都存在风险，智能投顾属于金融学科和人工智能学科的交叉领域。在金融学科领域中，海曼·明斯基和查尔斯·金德尔伯格从经济周期视角解释了金融体系的不稳定理论。在人工智能学科领域，风险呈现了共生性、时代性、全球性的特点[23]。目前世界各国的智能投顾风险都集中体现为信义风险，这将影响智能投顾的健康发展。如何进一步保证智能投顾忠诚义务和注意义务的履行，亟需在实践中完善相关制度。目前智能投顾管理的资产总量虽然比传统人工投资顾问少，但因其具有成本低、个性化强的特点，未来将呈现资产总量增长的发展趋势。当然，也要预防因多学科交叉融合所引起的管理资产总量增加产生的规模风险[24]，这将进一步影响智能投顾的健康发展。

第三，智能投顾风险具有不可预测性。人工智能中机器学习寻求最终解决的方法具有不可预测性，甚至超出了人类的理解能力，而产生不可预测行为的能力是系统设计者和操作者的本意[25]，如当智能投顾的算法投入运行时，它会自行具有学习人类编写算法的能力。然而目前智能投顾的算法不透明、不公开[26]，主体资格的认定和责任义务的承担等规定不明晰[8]，智能投顾的算法是否具有可解释性也未作出明确规定[27]。金融市场变幻莫测，和西方发达国家相比，我国的金融监管制度不够完善，使得智能投顾风险的不可预测性进一步加深。

（三）我国智能投顾法律风险的规制困境

如前所述，从智能投顾本身分析，智能投顾是舶来品[22]，发展快速，在国外实践应用中仍存在棘手的法律风险问题亟待解决[11]。从法律规制的角度分析，我国对智能投顾法律风险的规制具有滞后性，在国内应用时自然会削足适履，而且存在法律监管空白地带。具体来说，智能投顾法律风险的规制主要存在以下困境。

第一，智能投顾快速发展与现行法律监管滞后相冲突。智能投顾快速发展促进了金融市场与人工智能的深度融合，同时也对金融市场法律监管提出了挑战。根据数据统计股份有限公司（Statista Incorporated Company）的数据统计[3]，2019 年我国智能投顾市场管理总资产近4 430 亿元[28]。金融科技有四个层面的分类，智能投顾属于金融科技的第三个层面[29]，其面临的法律风险问题主要在于如何修订和解释现行法律规定以规范智能投顾服务。通过梳理我国智能投顾的相关法律、法规、规章和其他文件（以下简称相关法律及文件）可知，现行法律规定的监管对象主要针对传统人工投资顾问，针对智能投顾中“智能化”的规定较少（见表1）。如，虽然《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》和“智能化”相关，但是该指导意见对智能投顾的规制逻辑混乱且难以适用，亟需完善[10]。

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第二，智能投顾业务与现行法律规制相冲突。首先，智能投顾全权委托账户管理业务与现有的法律规制冲突。美国投资顾问业务包括提供投资咨询建议和全权委托账户管理业务，美国全权委托账户管理业务属于投资顾问业务[11]。美国投资咨询建议和全权委托账户管理业务只需要一个统一的牌照。然而，我国现有的法律禁止全权委托账户管理业务，如《证券法》《证券、期货投资咨询管理暂行办法》《证券投资顾问业务暂行规定》《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》都禁止代理客户执行账户投资或交易管理。从智能投顾牌照发放情况来看，2021 年12 月，数家银行智能投顾购买功能业务纷纷被叫停[30]，虽然市场上存在较多的第三方智能投顾平台，但是我国证监会已经减少甚至停止投资咨询业务的办理和资产管理业务牌照的发放，智能投顾牌照出现违规乱租、越限经营、无牌经营等混乱现象[31]。其次，智能投顾的下位法与上位法相冲突[10]。有学者建议尽快将《账户管理业务规则（征求意见稿）》落地[32]，但若不对其上位法《证券法》进行修改，盲目地落地《账户管理业务规则（征求意见稿）》，则必然导致上位法与下位法冲突，使《账户管理业务规则（征求意见稿）》出台后无效。例如，《账户管理业务规则（征求意见稿）》规定，符合本规则的机构可以接受客户委托，而《证券法》规定，在投资顾问业务中禁止全权委托[10]。

第三，智能投顾的信义义务、合规义务与现行法律规制相冲突[33]。智能投顾本质属于投资顾问业务，与人工投资顾问一样应当承担信义义务。智能投顾以信义义务为核心，以合规义务为基础。传统的人工投资顾问通过面对面地询问投资者的需求和风险偏好，对投资顾问从业资格具有严格的要求，如需要获得投资顾问资格证书。但是，智能投顾无法以自然人的身份获得资格证书，因而无法依现行法律规定履行合规义务。智能投顾通过在线调查问卷收集投资者的数据，运用算法模型计算投资者的风险偏好。然而，我国智能投顾信息收集总量较少，难以准确评估投资者的风险偏好。笔者通过实践调研发现，我国某智能投资顾问平台收集信息主要通过统计该平台投资者的收入情况，未考虑其他途径的收入和支出，直接给出风险偏好。而我国智能投顾相关法律对智能投顾的信义义务仅作出应当诚实守信、谨慎勤勉等原则性规定；
对留痕处理和个人责任的规定笼统抽象，未明确规定智能投顾本应尽到的信义义务，导致某智能投顾平台即使对投资者的统计不够周全及其风险偏好分析不够准确，也不能认定其未尽到投资者适当性管理义务。

美国对智能投顾的规制侧重于信息披露，欧盟侧重于规制算法，澳大利亚则侧重于对监管机构的设置[4][5]。然而，美国是智能投顾的滥觞，最具有代表性。由于美国是判例法国家，故可在剖析美国相关司法判例的经验教训的基础上，结合我国国情，理性借鉴美国智能投顾的规制经验。

（一）美国智能投顾的监管制度

美国智能投顾业务最初服务于无保障且缺乏基本金融知识和投资知识的退休人员[3]。美国证券交易委员会报告指出，自2001 年起，美国民意调查显示，大多数人担心难以负担退休费用。2015年美国相关研究显示，52%的55 岁及以上退休人员的家庭没有固定存款计划和个人退休储蓄金[33]，退休人员的生活质量难以保障。

1940 年美国《投资顾问法》规定投资顾问对客户负有信义义务。2008 年金融危机后，美国监管机构加大对投资咨询业务的监管。2010 年《多德-弗兰克华尔街改革和消费者保护法》要求美国证券交易委员会研究经纪交易商和投资顾问对其客户不同信托的责任，找出监管漏洞，以便更好地保护投资者[34]。2016 年4 月6 日，美国劳工部发布了《信托责任规则》的最终版本，要求所有向合格退休账户提供投资建议的人都要遵守信托标准[33]。2017 年特朗普总统发布了一份总统备忘录，要求劳工部审查《信托责任规则》，以核查其是否对美国人退休后的财务产生不利影响，但该备忘录已被搁置[35]。美国智能投顾法律规制的形式主要表现为投资者警报、公告、报告、监管指南、审查意见等，其主要内容包括信义义务、合规制度、问卷调查等（见表2）。例如，智能投顾应当履行信义义务，而信义义务中的忠诚义务和注意义务交互影响。如果未履行注意义务中的适当性义务和最佳执行义务，那么就没有以投资者的最大利益为核心，也就没有履行忠诚义务。

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（二）智能投顾的忠诚义务及其司法实践

美国是判例法国家，探讨美国智能投顾法律风险的规制问题，除了从上述相关法律及文件了解智能投顾法律规制制度之外，还可从司法判例中分析智能投顾忠诚义务的规制情况及其经验教训。

1.智能投顾忠诚义务的含义。美国证券交易委员会严格要求智能投顾履行忠诚义务。忠诚义务要求投资顾问将投资者的利益置于自身利益之上，充分披露信息或消除重大利益冲突。根据美国《投资顾问法》第206 条，投资顾问负有对客户最大诚信义务和向客户充分披露所有重要事实的义务，以防止误导其客户[11]。例如，当客户和投资顾问发生利益冲突时，投资顾问应放弃自己的利益，将客户的利益放在第一位。在美国证券交易委员会注册后，投资顾问必须提交一份ADV 表格②，如果发生重大变化应及时更新表格以保证投资顾问充分披露信息。总之，美国法律要求智能投顾应当履行忠诚义务，当客户和智能投顾服务提供者或第三方发生利益冲突时，应以客户的利益为首。

2.智能投顾忠诚义务的判例。关于智能投顾忠诚义务的典型案例是美国证券交易委员会诉安盛罗森伯格案。根据1933 年美国《证券法》第8a条、1940 年美国《投资公司法》第9b 条、1940 年美国《投资顾问法》第203e、f、k 条的相关规定，美国证券交易委员会对安盛罗森伯格集团有限公司（Axa Rosenberg Group Company，以下简称ARG）、安盛罗森伯格投资管理有限责任公司（Axa Rosenberg Investment Managent Company of Limited Liability，以下简称ARIM）、巴尔罗森伯格研究中心（Barr Rosenberg Research Center，以下简称BRRC）提起行政诉讼，起诉的主要理由是被告隐瞒模型的算法代码重大错误。ARG 在美国证券交易委员会注册，BRRC 开发了投资模型，ARIM使用该模型管理客户的投资组合。2007 年，该计算机模型的算法代码发生错误。2009 年6 月基层员工发现错误代码并上报高级管理层，但是ARG和BRRC 的高级管理层不修复且漠视错误代码，这一错误代码导致ARG 管理的1 421 个客户投资组合中608 个发生错误，造成了2.17 亿美元损失。2009 年9 月，基层员工修复了该错误代码。2009 年11 月，ARG 内部披露错误代码。政府相关部门对ARG 进行审查，并征求外部法律顾问意见，审查于2010 年3 月中旬结束。2010 年3 月下旬，政府部门要求ARG 对ARIM 和BRRC 进行检查，ARG 向政府相关部门披露该错误代码。2010年4 月15 日，ARG 向客户披露该错误代码。

该模型由三个部分组成：阿尔法模型、风险模型和优化器。2007 年4 月BRRC 推出了新风险模型。BRRC 公司将新风险模型和优化器联系起来的算法代码编写工作交给两名程序员。BRRC 公司测试了新风险模型，但是没有对程序员编写的代码进行单独审查，在测试的过程中未发现错误代码。发现错误代码的员工要求立即修复该错误，但是高级管理层不同意，并要求员工保持沉默。2009 年年初，ARG 伦敦分公司因客户对投资组合表现不佳向ARG 报告，要求检测该模型。同年9月初，该员工向伦敦分公司披露了该代码错误。

该高级管理层向投资者做出重大虚假陈述，主要包括：第一，未披露错误代码以及错误代码对投资者的业绩影响；
第二，将模型中投资组合不佳表现归因于市场波动而非该代码错误；
第三，虚假陈述该模型的风险控制能力。

法院判决，ARG 公司停止实施任何违反美国《证券法》第17（a）（2）条和第17（a）（3）条的行为，ARIM 公司停止实施任何违反美国《投资顾问法》第206（2）条的行为，BRRC 公司停止实施任何违反美国《投资顾问法》第206（2）条、第206（4）条和第206（4）-7 条的行为，罚款被告2 500 万美元。

根据上述案例分析可知，第一，公司未履行新风险模型投入市场运行前的合理审慎义务。公司在推出新风险模型时，对该模型的审核和批准出现纰漏，仅对该新风险模型进行测试，但并未对其算法代码进行单独审核，以致该模型存在漏洞并且进入了市场，给投资者带来巨大的财产风险隐患。第二，公司未履行及时披露错误代码的义务。当基层员工第一时间发现该模型中的错误代码时，及时上报至高级管理层，但是高级管理层对错误代码既不修改，也不及时披露。而该基层员工无足够的权限修改且披露错误代码，高级管理层故意隐瞒该错误代码，违反对投资者的充分披露义务和信义义务。第三，模型中的错误代码很难被发现，普通投资者只能通过该错误代码产生的投资组合业绩表现来要求反向审查该模型的算法代码，但大部分投资者已经受到了损失，因此智能投顾在发生问题时采取的主要措施是事后防范。

3.对我国的借鉴意义。不仅国外智能投顾面临忠诚义务履行的困境，我国国内智能投顾也面临同样的问题。以国内某投资咨询有限公司提供的智能投顾服务“某你投”[6]为例，该公司的投顾平台在转入金额的界面中显示：“本公司承诺以诚实守信、谨慎勤勉的原则提供投顾服务”。该公司提供的《投资顾问服务协议》第三项第十条规定，在关联交易中，投资涉及关联方主体所管理的基金，投资顾问应遵守用户利益优先原则，防范利益冲突，符合法律的规定，并履行相关信息披露义务。我国相关法律对智能投顾忠诚义务的规定大多是原则性的，且没有要求披露重大利益冲突。若相关法律对具体涉及的关联方主体、可能存在利益冲突的主体和可能存在的利益冲突不要求披露，则投资者很难发现投资模型中存在的潜在利益冲突。

美国智能投顾忠诚义务的相关规定及其判例对我国的借鉴之处主要有：第一，我国智能投顾规制不仅应要求披露智能投顾的风险模型，而且应要求对智能投顾的算法进行严格的单独审核，并责任到人；
第二，应扩大算法代码披露义务主体的范围，赋予基层员工一定的权限，将基层员工和高级管理层的利益分开，成立信息披露专门委员会，该专门委员会成员的组成应要求直接接触算法代码工作的基层员工占一定比例；
第三，应将事后处置转化为主动审查，建立定期审查算法代码制度，主要审查算法代码安全运行的情况，并撰写代码审查专题报告，由专门负责人签字确认，按时披露该报告。

（三）智能投顾的注意义务及其司法实践

美国相关法律规定了智能投顾的注意义务，相关判例也体现了法律对智能投顾注意义务的规制情况及其经验教训。

1.智能投顾注意义务的内涵。智能投顾注意义务属于信义义务的一种，注意义务在美国《投资顾问法》第206 条中作出了规定，其包含两项具体义务，即适当性义务和最佳执行义务。第一，适当性义务是指作为受托人的投资顾问有义务向客户提供合适的投资建议，投资顾问需要考虑客户的财务状况、投资经验和投资目标，保证向客户提供的投资建议适当[36]。第二，最佳执行义务是指投资顾问负有最佳执行客户交易的义务。例如，在提供证券投资顾问服务时，为保障履行最佳执行义务，投资顾问在提供投资建议之前应考虑证券经纪人服务的内容、范围和质量，如执行能力、佣金率、对投资建议的后续跟踪等[37]，保证在每笔交易中以总成本最低或收益最大为客户进行证券交易。因此，根据美国《投资顾问法》的上述规定，智能投顾应该为每个投资者提供合适的投资建议，即投资建议与投资者的财务状况、投资目标应相适应。智能投顾运用算法为投资者提供个性化投资建议时应考虑以下内容：第一，智能投顾算法能否全面获取投资者的数据信息，其获得的数据信息是否真实、有效；
第二，智能投顾算法提供的投资建议是否符合最佳执行义务。

2.智能投顾注意义务的判例。关于智能投顾注意义务的典型案例之一是格林诉晨星公司和保诚公司案。格林参加了罗林斯公司的一项退休投资计划，晨星投资管理有限责任公司（以下简称晨星公司）开发了目标制造（Goal Maker）自动化投资工具（以下简称Goal Maker 工具），保诚投资管理有限责任公司（以下简称保诚公司）购买了Goal Maker 工具，并向罗林斯公司退休投资计划出售了Goal Maker 工具。2017 年8 月，格林指控晨星公司、保诚公司和保诚退休保险公司违反了《反诈骗腐败组织集团犯罪法》（Racketeer Influenced and Corrupt Organizations Act，简称RICO），因为这三家公司操纵了Goal Maker 工具，自动引导格林在投资方案中选择分散投资。投资方案的可选范围为十七个基金，而Goal Maker 工具仅涵盖了七个基金，且排除了费率最低的领航者（Vanguard）指数基金，限制了投资者的投资选择并且产生了收入分成费用（收入分成费用属于附加非投资费用），从而降低了投资者的净回报率。晨星公司和保诚公司未以最低的投资成本为投资者提供投资建议，违背了注意义务中的最佳执行义务。

该案保诚公司收取收入分成费的行为是否构成非法行为，需从以下三个方面进行分析：第一，被告保诚公司获得收入分成费，实现企业的财务利润目标，在退休投资计划自动化投资工具市场中获得领先地位是正常的商业行为。保诚公司向晨星公司支付Goal Maker 工具的费用为普通的商业交易费用；
第二，保诚公司充分披露收入分成费用，收取收入分成费用是在双方同意的情况下收取的，属于合法的行为；
第三，保诚公司操纵Goal Maker 工具以收取较高的收入分成费用与格林在基金投资中支付更高费用没有直接的因果关系。因此，保诚公司收取收入分成费不构成非法行为。

该案一审和二审法院均驳回原告诉求，理由有二：一方面，原告必须确定其财产有损害，且原告的损害与被告的行为之间具有因果关系，即被告具有敲诈勒索行为；
另一方面，原告的主张违反《反诈骗腐败组织集团犯罪法》，该法规定民事索赔必须在原告发现或应当发现之日起四年内提出，但该案已过诉讼时效。

该案中，如果格林有证据证实其财产确有损失，其损失与保诚公司收取收入分成费用存在因果关系，那么这些指控将直接引发人们对自动化投资工具的担忧。虽然法院驳回了原告诉求，但是在应用Goal Maker 工具提供投资建议时，并非选择最低成本的投资建议，这与选取佣金率最有利于投资者的要求是相冲突的。该案涉及智能投顾注意义务的问题焦点主要有：一是格林与保诚公司的利益发生冲突时，以谁的利益为先。Goal Maker 工具选择的是较高成本的基金，因而该工具并未以格林的利益为首，并未履行最佳执行义务。二是投资者理解自动化投资工具披露内容的程度是否应纳入信息披露的考量。格林以保诚公司未充分披露收取的收入分成费用为由提起诉讼，虽然之后格林承认了保诚公司对此内容进行了披露，但是说明格林对Goal Maker 工具披露的内容并未充分理解。因此，投资者对披露内容的理解程度应该纳入信息披露的考量，在投资者对披露的信息不理解或者认知模糊等必要情况下可采取人工介入沟通的方式。三是智能投顾大公司拥有控制大规模资本的能力，当公司面临与投资者的利益冲突时，如何披露信息才能保证投资者的权益，如何确保算法公平分配利益等问题值得关注。

关于智能投顾注意义务的典型案例之二是美国证券交易委员会对SoFi Wealth 行政罚款案。2021 年8 月19 日，美国证券交易委员会对SoFi Wealth 罚款30 万美元[36]。2019 年4 月，SoFi Wealth将客户投资在20 000 个SoFi Wealth 账户中的资产投向其母公司索菲金融股份有限公司（Social Finance Incorporated Company）的两只新交易所交易基金，违反了信托义务。根据美国证券交易委员会的要求，SoFi Wealth 出售其投资者持有的第三方交易基金，并用其投资者的资产购买了SoFi Wealth 交易基金的头寸，给其投资者带来交税的后果。美国证券交易委员会指控SoFi Wealth 未向其投资者披露此交易的两个利益冲突：第一，SoFi Wealth 未披露自己更倾向投资自己专有的交易基金，而非第三方的交易基金，增加了投资者的交税成本，给投资者带来利益损失；
第二，SoFi Wealth 将其投资者的资产投资于其专有交易基金获得的收益用于推广自己的服务和产品。因此，美国证券交易委员会认为SoFi Wealth 违反了美国《投资顾问法》第206（2）条和第206（4）条的规定。SoFi Wealth 否认了美国证券交易委员会的调查结果，但是同意缴纳30 万美元的罚款。

上述两个案例的共同点在于投资者与智能投顾服务提供者之间存在的利益冲突需要进行信息披露，否则未履行智能投顾的注意义务。格林诉晨星公司和保诚公司案中，保诚公司及时披露了利益冲突，但未进一步考虑投资者对其披露内容的理解程度；
而美国证券交易委员对SoFi Wealth 行政处罚案中SoFi Wealth 未及时披露自己与投资者的利益冲突。

3.对我国的借鉴意义。我国智能投顾的注意义务集中体现在《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》第23 条，即金融机构运用人工智能技术开展资产管理业务应当严格遵守本意见有关投资者适当性的一般性规定。目前我国对智能投顾注意义务的规制主要以原则性的规定为主。以我国国内某投资咨询公司提供的智能投顾平台“某你投”为例，为达到提供的投资建议的适当性和最低成本的要求，该平台利用风险测试和全球资本市场模型对我国各类资产的实际预测结果进行检验。风险测试共有13 道题，相关内容主要为投资目标、风险承受度、投资经验、可支配收入、工作等，风险测试的题量较少，测评出投资者风险偏好的源数据仍然不够充足。全球资本市场模型对A 股和国债收益率的测算结果显示，实际收益率基本落在模型测算的区间之内，这说明了该模型对各类资产测算的可靠性，但并未公开该模型可能存在的问题和潜在的利益冲突，也未公开智能投顾平台和投资者之间可能存在的利益冲突。因此，我国应借鉴美国上述两个案例的经验教训，完善智能投顾利益冲突的披露内容、范围和次数的相关法律规定，以期提高投资者对披露信息的理解程度，确保智能投顾服务提供者履行注意义务。

拉伦茨在《法学方法论》中指出，制定法的解释无法纵览概观多样性以及变动的生活关系使得规范适用者不得不一再面对新的问题[38]。智能投顾较传统的人工投资顾问而言面临着新的风险，虽然借助了人工智能的外壳，但其实质仍然是投资顾问。我国智能投顾的发展经历了曲折过程，在借鉴域外法律规制经验时，必须立足我国现实情况，反思需要规制的内容，进一步细化完善现有法律制度，对原则性的规定重新释义。

（一）明析合规监管内容，解决合规不能困境

如前所述，我国智能投顾发展仍处于初步阶段，法律规制具有滞后性，且存在规制缺位和监管空白的问题，从而导致智能投顾平台合规不能。目前我国智能投顾法律规制仍以传统的人工投资顾问为基础，《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》是我国第一部规制智能投顾的文件，但存在不完善之处[10]。因此，智能投顾亟需采取以下措施构建健全合规监管制度。第一，建立健全智能投顾业务监管制度。在智能投顾牌照发放方面，无论是智能投顾投资咨询业务的办理和资产管理业务牌照的发放，还是根据各主体对金融业务的介入程度构建的分级牌照体系[39]，都缺少具体法律规定，需要完善相关法律或出台新的智能投顾监管制度，以填补法律空白，解决全权委托资产管理业务违规和智能投顾合规不能的问题。第二，建立健全智能投顾审查制度。规定负责人定期或不定期开展智能投顾审查，审查内容不限于智能投顾平台运营制度、智能投顾算法代码、高级管理层任职资格、广告宣传等内容[40]，审查方式应以灵活的线上方式为主固定的线下方式为辅，线下审查采取跨部门合作的审查方式，集合金融领域和人工智能领域的专家进行审查，以实现有效监管[4]。第三，建立定期单独测算算法制度。该制度的建立应确保算法按预期运行，要求技术人员撰写算法测算报告，未经授权严格限制修改算法关键代码[41]。第四，加强对投资者的教育宣传活动，强化投资者对合规监管内容的理解。对投资者进行教育与保护是监管机构与智能投顾服务提供者的共同责任。在使用智能投顾时，应向投资者宣传智能投顾的所有内容和存在的局限性（尤其是核心假设条件），帮助投资者理解智能投顾提供的个性化投资建议的效果取决于投资者提供信息的真实性与全面性，知悉智能投顾提供个性化投资建议的有限性，同时注重保护投资者个人信息[42]。

（二）强化个人责任制度，预防技术风险问题

针对人工智能带来的信息不对称、大数据过度依赖等问题，外部监管并不能有效保证智能投顾业务合规以及预防技术风险。最有效方法是严格落实和强化个人责任制[43]，加强内部治理。如在美国证券交易委员会诉安盛罗森伯格案中，技术人员最先发现了算法代码错误并上报至高级管理层，但是高级管理层要求其不理睬亦不修复该错误代码。如果规定发现代码错误的技术人员承担立即修复代码的义务，那么投资者的损失就会减少。因此，我国应吸取该案的经验教训，构建以全面的尽职调查为关键、以算法模型的可解释性为基础、以跨学科多部门审查委员会的组建为保障的个人责任制度。具体可从以下三个方面构建个人责任制度：第一，应做好全面的尽职调查，这是构建个人责任制度的关键一步。尽职调查应当包括算法模型、算法参数、算法假设、技术人员、金融服务工作人员、第三方合作公司等内容。第二，确保智能投顾算法模型的可解释性，将算法模型的解释纳入个人责任制度的考核内容，明确算法模型的解释主体和解释对象，定期审查算法解释性要求的遵守情况。一般情况下，高级经理必须能够向监管者和投资者解释与其技术直接或间接的决策。第三，组建跨学科多部门的智能投顾审查委员会，由人工智能技术专家、投资顾问、金融专家提供专业知识，重点发挥各专业领域的沟通协调和互相制约的作用，重点审查智能投顾平台运行的前、中、后各阶段合规与技术问题，明确个人在各阶段承担的义务和责任，确保智能投顾健康发展。

（三）转变信息披露形式，避免新型信义风险

智能投顾借助算法提供投资建议的同时应注意避免新型信义风险，保证履行信义义务。智能投顾的人工智能化对信息披露提出了特殊性要求，即披露内容应全面，披露的方式应反复主动。信息披露是揭开智能投顾人工智能神秘面纱的重要途径，无论是人工投资顾问还是智能投顾都应充分披露信息，以避免利益冲突，保证客户利益的最大化，切实履行信义义务。然而，人工智能时代，智能投顾信息披露面临着更多、更复杂的冲突和矛盾，亟需将单一性、一次性、被动性的披露方式进一步转变为全面性、反复性、主动性的新型披露方式。第一，从单一到全面披露智能投顾信息。当人工投资顾问一对一披露信息时，投资者不理解披露的信息可以通过面对面咨询，而智能投顾对不同的投资者提供个性化投资建议，披露的信息不仅应包括传统人工投资顾问披露的信息，还应包括人工智能算法模型、解决利益冲突的方法、算法测试结果、可能产生的风险和交易费用[41]等信息。第二，从一次到反复披露智能投顾信息和算法模型。传统人工投资顾问的一次性披露不能达到智能投顾披露义务的要求，当算法模型升级、关键代码变更时需立即更新披露内容，信息披露贯穿于投资顾问的全过程。第三，从被动到主动披露智能投顾信息[44]。智能投顾的披露是由投资者主动了解披露的信息，并将自己理解披露信息的情况反馈给智能投顾平台，智能投顾平台根据投资者理解的情况再次披露。在主动与反复的披露过程中，通过投资者的参与互动，智能投顾平台记录投资者理解披露信息的情况，针对投资者不理解的情况，应以标准化的格式披露，而标准化披露格式需要在多次问卷的反馈中形成。当披露信息与智能投顾平台、客户利益发生冲突时，智能投顾应以保障客户利益的最大化为原则，有效避免冲突，切实履行信义义务。

随着智能投顾的快速发展，智能投顾法律规制体系出现了功能性的缺失。缺失的根本原因在于：智能投顾自身引发了多方面、多维度的法律和金融风险，智能投顾面临的各种新型法律风险具有双重复合性、学科交叉性和不可预测性，现行法律规制存在滞后性和监管空白的问题，难以规制智能投顾面临的各种法律风险；
同时，以算法代码为代表的人工智能技术很难保证履行智能投顾对投资者的信义义务。结合实践案例分析可知，有效规制智能投顾的法律风险，建立健全智能投顾的合规制度、个人责任制度、信息披露制度是必要的和紧迫的。学界已经对智能投顾的本质、责任主体、法律规制等方面进行研究和探讨，本文在此基础上借鉴国外先进的立法与司法实践经验，结合我国国情，提出我国智能投顾法律规制制度的完善措施，对保证智能投顾的健康发展具有重要意义。智能投顾合规制度的完善，需在保证智能投顾的上位法与下位法相一致的基础上进行。个人责任制度的构建，需要兼顾智能投顾公司高管社会责任和个人诚信两者的平衡，若过度强调个人责任制度，会抑制公司高管的工作热情。智能投顾信息披露模式的转变，需要结合我国国内的现状，不可一蹴而就，需在实践中分阶段逐步推进。总之，有效应对智能投顾的新型法律风险，需要持续关注我国智能投顾发展状况、相关理论研究和立法动态，为智能投顾法律规制制度的完善积极建言献策，以促进我国智能投顾服务和智能时代金融市场的健康和快速发展。

注 释：

①如Titan 机器人投资顾问公司规定智能投顾服务费最低限额为100 美元；
Sigfig 机器人投资顾问公司年费为0.25%，智能投顾服务费最低限额为1 美元；
Axos 机器人投资顾问公司年费为0.24%（以上三家公司数据来自2020 年机器人投资顾问十大公司)。参见10 Best Robo Advisors of 2020 [EB/OL].（2020-12-14）[2022-04-18].https://money.usnews.com/i.

②ADV 表格分为两部分，第一部分内容由美国证券交易委员会审核，格式为选择和填空，内容主要包括投资顾问的业务、权限、客户、人员、业务惯例和规则。第二部分包括手册和附录，在这个手册中共有十九项内容。

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