随着人工智能、大数据、云计算及区块链等技术的快速发展，智能投顾作为金融科技创新应用的重要成果，凭借高效、低成本、个性化、普惠化优势，正深刻改变传统投资顾问的服务模式与财富管理生态。目前，我国智能投顾市场发展势头强劲，多家金融机构已推出具有代表性的智能投顾平台。然而，智能投顾兼具人工智能和金融服务的复杂性特征，其广泛应用也引发诸多技术、法律、监管、伦理等问题与挑战。智能投顾如何赋能居民提升财富管理能力与体验？如何平衡智能投顾的创新发展与有效规制？智能投顾参与各方应如何进行权责划分？如何坚持“金融为本、科技为器”，打造人机协同财富管理新生态？亟待政产学研各界共同探讨。

在此背景下，数字金融合作论坛与深圳香蜜湖国际金融科技研究院于近日联合举办“智能投顾：应用与合规”闭门研讨会。与会专家深入探讨智能时代投顾业务的新特点、新趋势，不同类型金融机构代表积极分享财富管理数字化转型及智能投顾业务发展的实践与经验，全面分析智能投顾业务发展面临的困难与挑战，并就如何推动智能投顾业务健康规范发展、打造人机协同财富管理新生态提出相关对策建议。

会议分为主题演讲、专家点评、圆桌讨论等环节。

主题演讲

中国工商银行高级业务总监宋建华，中信银行信息技术管理部总经理刘良俊，中金公司首席信息官、中金财富首席信息官程龙，南方基金网络金融部总经理何佳娜受邀发表主题演讲。

宋建华

刘良俊

程龙

何佳娜

专家点评

中国银行原行长、我院学术顾问李礼辉，全国政协委员、科学技术部原副部长李萌，国家金融监督管理总局原首席检查官王朝弟，中国证监会科技监管司副司长刘铁斌等领导在专家点评环节发言。

李礼辉

李萌

王朝弟

刘铁斌

圆桌讨论

中国证监会原主席、我院学术委员会主任肖钢，全国政协委员、中国进出口银行原党委书记、董事长吴富林，中国证监会市场监管二司原司长王建平，中国证监会信息中心原主任张野，中国金融传媒集团特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官、我院学术委员会委员高峰，腾讯公司副总裁韩开创，河北源达信息技术股份有限公司董事长郝旭，恒生电子股份有限公司高级副总裁、银行信托事业群总裁王锋，北京股权交易中心副总经理（主持工作）张航，北京银行投资管理部总经理、北银理财有限责任公司原董事长步艳红等领导和专家先后在圆桌交流环节发言。

政策技术协同赋能，智能投顾蓬勃发展

2024年，中央金融办与中国证监会联合印发《关于推动中长期资金入市的指导意见》，强调引导更多长期资金入市，推动金融资源更好地服务实体经济和金融财富积累。 2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出要推动金融等服务业务“智能驱动”转型，广泛应用新一代智能终端与智能体，提升服务效率与质量。在此背景下，更多智能技术应用于投顾业务中，推动投顾业务从“以产品销售（规模）为导向”转向“以客户利益为导向”，智能投顾开始与传统投顾形成互补甚至部分替代。

会议认为，智能投顾是财富管理行业数字化转型的关键抓手。今年以来，DeepSeek的突破大幅提升模型分析推理、语义理解等能力，并通过技术平权使得更多中小金融机构有机会实现投顾业务智能化可能。同时，智能体正推动投顾业务深刻变革，投顾智能体正在通过技术破局，使得投顾业务不再局限于问答，而是深入服务有各种需求的客户，建立多种服务方式，重整智能投顾信息流，重新定义工作流，重塑智能投顾业务关系和服务流程，打通银、证、保等传统金融边界，显著提升数字普惠财富管理能力。

会议认为，智能投顾是“智能+金融”的有机组成，既要遵守金融发展的一般规律，也要遵守智能科技发展的一般规律。从实践来看，智能投顾发展迅速，在客户洞察、行业分析、产品匹配和决策陪伴等环节均有体现。不同类型金融机构已基于各自禀赋，初步探索形成各具特色的投顾业务模式。商业银行正在构建储蓄产品和资本市场产品等多元金融产品桥梁。中国工商银行开发智慧大脑辅助客户经理进行客户分析、产品判断，并根据客户特点进行匹配，形成完整金融服务方案，提高客户经理服务及时性和准确性；中信银行推出基于智能对话系统和智能化投顾服务体系的数字人财务顾问“小信”，通过知识引擎加智能体全链路调优工具、全环节优化机制，为不同场景提供高效支撑。证券机构借智能投顾大力推行财富管理业务数字化转型。中金公司结合中金财富CIO Office和研究报告、市场分析和投资策略文档，形成“AI超级投顾”，根据不同客户的需求提供千人千面服务。公募基金专注发挥资产端优势进行投顾策略输出。南方基金围绕基金投顾业务长期规划，坚持投顾业务精品化、资产全球多元化、投顾服务品牌化、数智投顾普惠化、高客维护私域化等“五位一体”思路发展公司基金投顾业务。

智能投顾健康规范发展面临四方面挑战

会议认为，人工智能技术在投顾行业的广泛应用，极大地提高了投顾业务的服务效率，给行业的运行模式、组织架构、市场形态等带来深刻变化，同时也面临一系列亟待解决的问题与挑战。

一是产品体系待完善。智能投顾产品方面，商业银行、基金公司、证券公司、第三方等机构存在产品同质化、分工不清晰、“打乱战”等情况，部分产品投资范围和比例受到较为严格的限制，策略类型较为单一，无法满足市场多样化需求。投资者适当性管理方面，智能投顾可能难以全面了解投资者风险承受能力和投资目标，尚难实现“把适合的产品销售给恰当的人”。

二是模型算法存隐患。模型公平方面，算法可能会推荐佣金更高的产品，而不是给客户带来更高回报的产品，其可解释性、透明性有待提升；模型幻觉方面，算法提供的建议通常存在滞后性和不准确性，难以满足投顾业务对信息可靠性、可信性的高要求；算法共振方面，市场上不同的智能投顾可能基于相似的算法和数据给出同质化建议，从而加剧市场波动；模型价值观方面，模型的复杂性可能生成违背金融道德或者法律法规的内容。

三是数据利用有困难。智能投顾高度依赖高质量的数据集，但目前数据的充分利用和隐私保护存在矛盾关系：一方面，外部公共数据没有打通，个人、企业等非公共数据共享程度较低，金融行业内部数据利用亦不充分；另一方面，数据安全与隐私保护面临争议，从客户信息收集到投资决策生成涉及大量数据处理和使用，给个人信息保护带来挑战，智能投顾收集客户敏感信息可能存在合法性风险。

四是监管框架不健全。一方面，目前缺乏专门针对智能投顾的法律法规，传统以人类行为为核心的监管模式面临挑战。比如，智能体的法律地位不明确，与客户之间的法律关系不清晰，智能投顾出现投资决策纠纷时，责任归属较难界定。另一方面，智能技术的广泛应用使得投顾业务牌照价值下降，大量非持牌机构正开展相似业务，如何监管非持牌机构智能投顾业务亟待研究。

四维发力，助力智能投顾健康规范发展

纵观全球投顾业务发展，我国智能投顾业务发展仍处初期阶段。未来，策略化智能投顾与人工投顾的混合投顾模式可能成为行业主流。为推动我国智能投顾业务健康规范发展，会议提出以下建议。

一是丰富智能投顾产品体系。智能投顾持牌机构要进一步提升产品分析与标识策略能力，更多维地对客户需求和风险偏好做进一步细分，寻求资产配置与投资需求的双向匹配。不同类型机构要根据自身禀赋形成不同市场定位，构建立体的、多元的投顾业务格局，突出自身市场特点，满足不同层次市场需求。

二是多措并举化解模型隐患。通过改变评测机制、提高训练数据质量（向量数据库、RAG检索增强、知识图谱等）或上下文工程和提示词工程等技术，提高信息输入质量，规范生成行为，降低模型幻觉。同时，建立健全算法监管体系，建立算法备案审查制度，提高算法透明度和可解释性，加强算法的风险管理。搭建金融投顾智能体也要始终高度重视安全问题，配置更高级别的安全技术、搭建完善的保障系统，确保客户需求、投资意向、项目安排等不被泄露。

三是加强数据治理与隐私保护。鼓励和支持有关部门和头部数据厂商加速建立高质量金融数据库和金融数据集，为金融机构提供可信、可靠的数据底座。强化数据安全管理，比如，数据收集阶段采用去标识化技术等消除敏感信息，模型训练阶段运用差分隐私技术模糊敏感信息，降低隐私泄露的风险。

四是完善智能投顾监管框架。监管应突出引导作用，围绕智能投顾生态建设，智能投顾能力及文化建设，智能投顾治理机制建设。创建监管沙盒，推动智能投顾业务健康规范发展。针对自动化、算法驱动等特点，制定差异化监管要求。要完善责任认定规则，引入穿透式监管相关的原则，建立相关的备案和责任追溯机制。