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优秀征文选登丨李俪:智能投顾中的信义义务

2020-06-19 09:18:38 字体:

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优秀征文选登

上海市法学会积极服务国家AI战略大局,推动人类科技向善发展,根据2020世界人工智能大会组委会的安排,“2020世界人工智能大会法治论坛”由上海市法学会主承办,初定于7月10日在沪召开。

本着将“世界人工智能大会法治论坛”打造成汇聚全球智慧、推动人工智能未来法治体系建设策源地的美好愿景,2019年11月15日起,上海市法学会、中国知网、《上海法学研究》《东方法学》面向全球征文。截至2020年4月20日,共计收到原创性、学术性和思想性兼具的法学研究成果作品150余篇。

上海市法学会微信公众号将选登30篇作品,开展网上评选。征文活动结合网络投票,通过专家评选,遴选出一等奖、二等奖、三等奖以及优秀奖共30篇,另设一名“网络人气奖”作品。上海市法学会微信公众号上将对选登作品进行为期一周的网络投票,投票结果将作为评选重要参考。单篇文章阅读量加上网络投票数值最高的作品将获得“网络人气奖”!

《上海法学研究》集刊将专卷出版“2020世界人工智能大会法治论坛文集”,特别优秀的论文可推荐《东方法学》发表。上海市法学会将邀请部分获奖作者到沪参加2020世界人工智能大会法治论坛有关活动。

欢迎大家踊跃投票、点赞,为喜欢的作品加油助威!

内容摘要
智能投顾是技术在金融领域的具象投射,新兴事物与旧有体系的诸多摩擦预示着工具理性的扩张呼唤价值理性守则。我国现行立法对智能投顾采狭义概念,割裂了投资咨询与资产管理功能的全价值链。智能投顾信息不对称叠加技术不对称,固化了投资者与投顾平台间的信义关系。考虑到算法深度学习自主生成结果已然超出了侵权责任调整的范围,投资者与算法应用研发者之间信义关系得到确立,由此引发信义主体义务承担范围与次序问题。算法权力异化、投资者拟合失范和信息披露不足也进一步加剧了投资者、投顾平台与算法应用研发者间事实上的不对等,造成传统信义义务的困境。完善智能投顾信义义务的具体规则,于忠实义务上应提高程序合规与利益冲突披露要求,于注意义务上坚守投资者适当性原则并建立强制人工干预机制,于信息披露义务上加强商业行为披露。

关键词:金融科技  智能投顾  信义关系  信义义务  投资者保护

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一、引言

2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》要求发展智能金融,创新智能金融产品和服务,鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术装备。智能投顾正是人工智能在金融领域的具象表达,公众投资者得以较低的资金门槛和费率获得传统投顾模式下仅面向高净值人群的资产管理服务。近十年,全球智能投顾行业风起云涌。美国智能投顾机构,以Wealthfront、Betterment为代表,资产管理规模呈现爆发式增长。截止2015年底,Wealthfront的资产管理规模约29亿美元,Betterment已超30亿美元。国内智能投顾行业起步于2014年,经过2016-2017年的快速扩张,智能投顾平台已超30余家。艾瑞咨询联合陆金所发布的《智能理财4.0:2019全球智能理财服务分级白皮书》也指出我国智能理财服务增长潜力巨大,预计2022年中国智能理财服务市场规模将达到7370.5亿元。传统投顾通过联系客户、了解其投资需求,向客户提供咨询乃至全权委托账户管理服务,智能投顾则运用了人工智能技术基于资产组合相关理论来搭建数据模型和后台算法,将咨询行为前置于算法程序以替代传统模式下的客户交互环节。尽管智能投顾没有颠覆投顾机构与投资者间的信义关系,却架空了传统投顾的信义义务规范,对现有法律体系提出了新挑战。既有研究对比了智能投顾在域外与本土语境下的业务模式分歧,即是否认为资产管理是投资顾问的应有之义;肯定智能投顾具有个性设计、风险分散、理性决策、平衡调整的功能优势;进一步探讨了投顾算法能否成为信义义务主体,无论实务还是理论都支持现阶段投顾算法尚不具备主体资格;提出扩充忠实、注意、信息披露等信义义务具体内容。但既有研究未能深入智能投顾的信义关系模型,信义义务的主体规则尚有不足,更鲜少本土视角的规则分析。本文遵循“信义关系——信义义务”进路,由传统投顾既有规则体系切入,搭建智能投顾信义关系模型,提出智能投顾在传统信义义务体系下的困境。为化解上述法律困境,本文尝试提出智能投顾信义义务的完善路径,厘定信义义务主体并着手细化具体信义义务要求。

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二、智能投顾的界定与业务模式

目前,成熟的智能投顾产品已然能够依托智能算法与大数据技术分析海量的历史数据,熟练运用自然语言处理系统对特定事件进行快速实时的市场分析,呈现个性化的投资建议乃至于提供后续管理全权委托的账户。智能投顾的概念是暧昧乃至矛盾的,但法律界定与业务模式是厘清信义关系进而完善信义义务规则的逻辑起点。(一)智能投顾的法律界定“智能投顾”在各国法律中的含义有所差异。2017年美国证券交易委员会(SEC)在《智能投顾监管指南》中,将“智能投顾”定义为通过基于网络算法的程序、利用创新技术为用户提供全权委托的账户管理服务的注册投资顾问。此前,美国金融业管理局(FINRA)《数字化投资顾问报告》认为投资顾问的价值链包括:用户档案创建及用户分析、资产配置、投资组合选择、交易执行、投资组合再平衡、税收损失收割及投资组合分析等六项功能。能够支持前述六项功能的数字化投资工具被称为“智能投顾”。而国内尚无规范性文件对“智能投顾”作出界定,《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称“资管新规”)第23条区分为金融机构运用人工智能技术开展投资顾问和资管业务两种情形。国际证监会(IOSCO)《金融科技调查报告》则认为智能投顾是“根据现代投资组合理论,向公众投资者提供投资金融服务的平台”,将其纳入“零售交易与投资平台”项下。智能投顾本质上属于投资顾问。我国智能投顾业务范围的模糊根源于中美两国投资顾问法律规定上的分歧。美国《1940年投资顾问法》第202条a款第11项定义投资顾问为“为了报酬,直接从事或者通过出版物、写作等方式从事,就证券的价值和证券投资、买卖的机会向他人提供建议活动的任何人,或者为了报酬,作为日常业务的一部分,发行或者发布涉及证券的分析、报告的任何人”。美国通过《1940年投资顾问法》创设了兼具投资顾问与资产管理服务的广义“投资顾问”概念,并建立起统一的金融牌照管理制度。我国尚未制定统一的《投资顾问法》,关于投顾业务的法律规定散见于各规范文件中。《证券投资顾问业务暂行规定》第2条规定,“证券投资顾问”是证券投资咨询业务的一种基本形式,指证券公司、证券投资咨询机构接受客户委托,按照约定,向客户提供涉及证券及证券相关产品的投资建议服务,辅助客户作出投资决策,并直接或者间接获取经济利益的经营活动。投资建议服务内容包括投资的品种选择、投资组合以及理财规划建议等。《证券、期货投资咨询管理暂行办法》第2条对“证券、期货投资咨询”的定义与上文相似,第24条禁止证券、期货投资咨询机构及其投资咨询人员代理投资人从事证券、期货买卖。《证券法》第161条禁止投资咨询机构及其从业人员代理委托人从事证券投资。对比而言,我国现有法律中的“投资顾问”是一个狭义概念,仅提供投资咨询。根据国际证监会组织(IOSCO)2016年统计,15个国家和地区中仅有香港和印尼的智能投顾业务主要限于基金销售。必须看到,智能算法作为一种技术手段,虽然可以用于投资咨询,在实务中却主要用于资产管理。实践中,各国也多倾向于将智能投顾认定为综合性业务。即使是实行狭义智能投顾概念的国家,服务商也往往通过取得多个牌照向投资者提供综合性业务。为缓解实践与理论之间的紧张,本文对“智能投顾”采广义观点。即智能投顾不限于纯粹辅助性的投资咨询,而是囊括主动性资产管理在内的多种业务捆绑形成的一站式综合理财服务。(二)智能投顾的业务模式参考市场上比较成熟的产品,智能投顾的业务全流程如下(见图一):(1)客户画像绘制。智能投顾机构收集客户的个人信息、资产储备、投资预期和风险预防能力等情况,创建客户档案。(2)投资组合配置。智能投顾机构综合特定客户的画像和预设投资产品提供符合投预期的配置建议。(3)客户账户链接。一般而言,智能投顾机构接受投资者全权委托,对特定账户实施自动资产管理。由于我国禁止全权委托,这一环节在实务中往往略去或借助其他手段实现。比如,投米RA为规避上述禁令与第三方海外证券公司合作,由券商嘉维证券(Drive Wealth)自动代理理财,资金托管方和资金结算合作方是美国ETC公司。(4)交易执行。若智能投顾平台本身具有经纪商的牌照,如Betterment,由其本身执行;若智能投顾平台不持有经纪商牌照,如Wealthfront,则由第三方证券经纪公司执行交易指令。(5)投资组合再平衡。智能投顾平台须实时跟踪、持续监控,定期出具投资组合的业绩。获得全权委托的智能投顾机构还能根据用户需求和市场规律进行自动调仓。(6)其他服务,包括税收损失收割、绩效事后评价等。这些服务同样以投资者的全权委托账户为前提,税收损失收割是指卖出投资者亏损的资产,抵免一部分资本利得税同时买入其他类似资产。智能投顾还可以对资产管理绩效进行事后评价,如Schwab Intelligent Portfolios通过税收收割交易次数、组合调整次数、节税比率、跟踪误差四个指标评价投资建议得优劣。

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以是否有全权委托账户为标志,上述流程被划分为智能投顾(投资咨询)和智能投顾(资产管理)。两者并非并列关系,而是递进关系,后者涵盖了前者的咨询功能。参考智能投顾的业务层次划分,智能投顾(投资咨询)是第二层,智能投顾(资产管理)则是第三层乃至第四层。深交所对券商、基金公司的调研指出,国内智能投顾机构尚在起步阶段,处于上述第二层次,离全流程智能化尚远。而且,国内相当一部分平台并非真正意义上的智能。

相较非智能化投顾,智能投顾有如下特征:

1)智能投顾以大数据和人工技术为依托,利用内置金融逻辑的算法模型生成投资建议,理财方案清晰且方便操作。而非智能化投顾则往往依靠经验作出预测判断,对数据的处理通常是有限的搜集与简单的归类,且无法较好地分析数据之间的关联性。

2)智能投顾重视投资者的不同需求,能够根据投资者的财富情况、风险偏好、投资目标等因素绘制用户画像并据此调整投资建议。而非智能化投顾提供服务虽有从投资者适当性角度进行区分,实质仍是基于粗糙分析的一般化建议。

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三、传统投顾中的信义义务

美国证券交易委员会(SEC)在《智能投顾监管指南》中指出,智能投顾与传统投顾同样受到《1940年投资顾问法》中信义义务的约束。对传统投顾信义关系与信义义务的回溯看似冗余,实则是立足于智能投顾与传统投顾的共性,证成传统投顾的信义关系、抽取信义义务框架搭建智能投顾的信义义务体系。(一)信义义务的基础:信义关系信义关系起源于财产法中的信托制度。英国封建社会中,地产的直接所有者是国王。遗产继承人必须向国王交纳高额的税费,律师由此构思出信托制度。将地产合法转让给受托人,受托人“为另一人之用益而受托”名义下持有并依据与委托人的契约管理该地产。但在当时的英国,约定的义务不受法律保护。为保障受益人的权利,双层所有权理论应运而生,即受托人对财产享有“普通法上的所有权”,类似于他物权;受益人享有“衡平法上的所有权”,就是真正的所有权。由于外延模糊,信义关系逐渐泛化到具有信托关系类似特征的领域,比如委托代理关系等。合伙企业和公司制度形成后,合伙人、控股股东、公司董事和高级管理人员成为信义义务人。甚至有学者提出信义政治理论将信义义务扩张适用至公法领域。根据该理论,政治职务属于一种公共信托,行政人员在社会管理过程中对民众负有信义义务。信义义务已然成为超越行为法与组织法分野,辐射所有基于信赖关系形成的法律关系,涵盖私人领域与社会公共领域的规范体系。Tamar Frankel指出信义关系满足如下特征:(1)受托人替代委托人执行事务;(2)受托人籍委托行为获得前文所述的“普通法上的所有权”,该权利允许受托人对影响受益人利益的行为进行自由裁量;(3)委托人无法通过其他途径获得受托人滥用权利的救济。由此可见,信义关系本质上是当事人之间的一种不对等关系。委托人因其与受托人在专业知识、技能经验和信息搜集等关键资源上的不对等产生依赖,授权受托人代行受益人的权利。其中,受托人处于优势地位,而委托人处于劣势地位,因而受托人的道德风险频发,信义义务的创设正是为了填补双方地位上的优劣差异。传统英美法系中的信义义务包括忠实义务与注意义务。信义理论从二十世纪中期开始扩展到各类金融机构与投资者之间的法律关系。美国商品期货委员会(CFTC)在成立之初即大力引入信义义务解决期货从业者与客户之间的纠纷。传统金融消费关系与信义关系的基础特征相契合。信义义务在解决金融领域的代理机会主义行为等问题上具有针对性和灵活,对金融监管也能起到极大补足作用。在金融综合化和技术化趋势下,传统的忠实义务和注意义务演化成更高的职业信义义务施加于金融机构与金融从业人员,忠实、注意、信息披露、适当性等具体义务不断丰富信义义务的内涵。(二)传统投顾中的信义关系传统投顾机构与投资者间法律关系属性存在着一定程度上的割裂。(见表一)在传统投顾(投资咨询)模式下,投资顾问与投资者间表面是平等自愿的委托合同关系,但投资顾问的专业知识、信息和谈判等能力远优于投资者,投资者基于对投资顾问专业水平与职业道德的信赖而订立投顾合约。由于投顾合约的不完备性以及人的有限理性,投资者容易被动接受顾问行为的后果,两者之间构成信义关系。这一点国内外理论界及实务界几无争议。传统投顾(资产管理)模式下,投资者为委托人将资金托付投顾平台形成资金池,由投顾平台作出投资决策并负责管理资金池内的资金,投资者承受投顾平台的管理资产的损益,这些要素与信托性质完全吻合。由于我国禁止投资顾问全权代理的规定,国内传统投顾(资产管理)实质上被分割为投资咨询、资产管理两项服务。本文在不考虑上述禁止性规定的情况下,探讨国内传统投顾(资产管理)模式下投顾机构与投资者间法律关系的性质。考虑到我国金融分业格局下信托、资管业务的牌照制管理,“信托”更多作为组织类型存在而非业务类型。交易模式和法律构造上并无差别的资管业务仅因为金融机构类别差异而有“信托”与“委托”之分并不合理 。更何况,即便投顾机构与投资者间法律关系既不符合信托关系,委托关系在行为效果归属、合同当事人、受托人权限以及受托财产独立性等方面并不能达到传统投顾(资产管理)交易设计的预期。投顾机构与投资者间法律关系在具体类型上几乎无解,但无论是投资咨询还是资产管理本质上都是符合信义关系的特征的,可以整体定调为信义关系。综上,传统投顾机构与投资者之间的法律关系已然在信义关系的范畴内和谐统一。

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值得注意的是,投资顾问往往兼有多重身份,利益冲突在所难免,其与投资者之间的信义关系更为复杂且脆弱。投资顾问作为公司员工,受到投顾机构的业绩指标和考核激励等影响;作为受托人,实施职务代理行为被职业道德所约束;作为理性人,受到实现自身利益最大化的驱动。比如,投资者利益与投顾机构经纪业务间存在利益冲突,投资顾问可能为获取高额佣金建议投资者增加交易量。即使投资者因此获得了更多的收益,由于投资顾问没有考虑到投资者的风险偏好和承受能力,存在利益冲突之嫌。又比如,投顾机构的自营或者承销业务可能有所影响,投资顾问可能倾向于正面评价,给以买入或持有评级。(三)传统投顾中的信义义务美国业界普遍认为投资顾问对投资者负有信义义务,兼有普通法与联邦制制定法法源。其中,普通法法源是法官依据代理法或信托法原则做出的判例,联邦制定法法源主要是《1940年投资顾问法》第206条以及相关释令。在SEC v. Captical Gains案中,美国联邦最高法院认为《1940年投资顾问法》第206条为投资顾问设置了信义义务,要求其“依善意行事”,向客户“完整、公平地披露重要信息”,注意“合理谨慎避免误导客户”。SEC在《1940年投资顾问法》释令No.3052和No.3060中指出,“根据投资顾问法设定的信义义务规则,投资顾问应当为投资者的最大利益服务;这就要求投资顾问必须将客户利益置于自己利益之前;投资顾问必须进行合理的调查,从而基于准确、完整的信息向客户给出投资建议。”我国投资顾问信义义务规则始见于证监会1997年《证券、期货投资咨询管理暂行办法》第四章证券、期货投资咨询业务管理,2010年《证券投资顾问业务暂行规定》进一步细化了相关条款。(见表二)

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忠实义务是信义义务中最为核心与基础的内容,要求投资顾问仅得为特定投资者利益行事。在面对利益冲突时,未得到投资者同意或是未向投资者充分披露相关信息之前,优先投资者利益并不得损害其他投资者利益。投资顾问与投资者利益冲突主要表现为:自我交易、双方代理以及关联方交易。美国《1940年投资顾问法》第206条禁止投资顾问以本人身份与该顾问客户进行自我交易以及投资顾问同时担任其他客户和该顾问客户的经纪人进行的对盘交易。我国《证券投资顾问业务暂行规定》规定投资顾问不得为公司及关联方利益损害客户利益,不得为证券投资顾问人员及其利益相关者的利益损害客户利益,并不得为特定客户利益损害其他客户利益。一个典型的例子是SEC v. Captical Gains案,投资者向被告每月支付18美元以获取顾问建议。1960年3月至11月间,被告多次提前买入向投资者推荐的股票,套取股价上浮的利润。被告从未向投资者披露利益冲突,没有做到提供合理、公正的投资建议。为确保投资顾问的独立地位,《证券、期货投资咨询管理暂行办法》还禁止投资顾问与投资人约定分享投资收益、分担投资损失,为自己买卖股票及股票性质、功能的证券以及期货,或利用咨询服务与他人合谋操纵市场或者进行内幕交易。美国《1940年投资公司法》第80a-56节也限制了证券投资顾问可能从事的三种利益冲突行为:(1)投资顾问不得向投资公司出售、购买证券或者其他财产,除非满足特定条件;(2)投资顾问不得从投资公司获取贷款或者向投资公司贷款;(3)投资顾问不得与投资公司共同参加任何交易。
注意义务要求在执行投资决策时,投资顾问机构以与管理自己事务同等的谨慎、勤勉和技能履行其职责,注意义务包括但不限于:(1)提供符合客户最佳利益的投资建议。投资区别于一般商品交易具有高度专业性、技术性和市场风险性,为提供符合客户最佳利益的投资建议,投顾从业人员必须取得相应从业资格,落实各项业务规定,做好尽职调查并基于对客户投资目标的理解而提出相应的投资建议。2017年上海证券之星因业务违规被处罚,其中包括:未有效落实业务环节留痕管理要求以及个别无证券投资咨询执业资格的营销人员提供证券投资分析预测建议,违反了投资顾问的注意义务。证监会广东监管局《关于对上海证券之星综合研究有限公司广东分公司采取责令暂停新增客户措施的决定》指出,上海证券之星在2017年8月21日前未对客户的风险承受能力进行评估,且未依据客户特征及其投资目标向其提供匹配的适当建议。对于散户投资者来说,通常包括了解其投资画像,包括财务状况、投资经验与财务目标等等;对机构投资者来说,须了解其投资使命。(2)在投资顾问有责任选择经纪交易商执行客户交易的情况下,争取客户交易的最佳执行。最佳执行是指投资顾问应当考虑经纪服务的整体范围和质量,包括所提供研究的价值、执行能力、佣金率、财务责任和对投资顾问的回应等指标,使客户每笔交易中总的成本或者收益在当时的情况下最有利,仅提供账户全权委托管理服务的投资顾问负担此项义务。(3)投资顾问还应当定期和系统地评估特定客户交易的执行情况,持续监督防止潜在风险。

信息披露义务不同于普通法的反欺诈条款。反欺诈条款仅禁止错误和不实的披露,但不禁止完全不披露,除非证明一方故意阻止另一方获取重大信息。信义关系中投资顾问对投资者的信息披露标准,取决于特定事实的重大性以及特定客户对投资顾问的信任和依赖程度。信息披露义务与忠实义务内容存在些许重合,忠实义务仅要求充分、完整地披露潜在利益冲突相关的信息或资料,使得特定客户知情并同意;信息披露义务还要求如实披露对于投资建议全过程有实质意义的全部信息资料,比如投资建议本身的风险。两者之间的差异在传统投顾中表现并不明显,及至智能投顾兴起,信息披露义务才逐渐发展成为一项独立的义务。

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四、智能投顾对传统信义义务的挑战

信义理论在智能投顾业务中的扩张一方面印证了信义义务的自身张力和适应性品格,另一方面是公平原则对投资者、投顾平台和算法应用研发者之间权利义务分配的矫正,背后是对金融发展与社会公平之间关系的省思。长期以来,金融发展理论陷于效率与安全的窠臼,逐渐显现出左支右绌。金融公平理念在实践需与理论深化中迎来勃兴,金融可以且应当维护和实现公平成为共识。智能投顾对传统信义义务的挑战是依托智能算法、大数据技术获得极大发展的工具理性倒逼固有的价值理性的结果;而智能投顾信义义务体系的完善则是价值理性获得相应提升进而引导工具理性的产物。(一)智能投顾的信义关系模型不同于传统投顾,智能投顾的信义关系模型涉及到投顾算法主体地位认定、义务承担次序与范围。传统投顾模式下仅投顾机构与投资者间形成单一线性的信义关系;而智能投顾模式下由于算法程序设计者与金融逻辑架构者的介入,信义关系体系呈现多维化和立体化。投顾算法的主体地位是人工智能的发展无法回避的争点,更是检视智能投顾信义关系的前提。学界主流认为人工智能的发展分为三个阶段:(1)弱人工智能阶段。在此阶段,人工智能主要为单个人工方面事务的机器人,其运行原理根据预设的算法对大数据进行分析和处理。(2)强人工智能阶段。该阶段的人工智能主要为人类级别的人工智能,可以进行所有人类能进行的思维活动,包括但不限于学习理解、抽象思维、总结经验、解决问题等。(3)超人工智能阶段。该阶段的人工智能几乎在所有领域都能超越人类大脑。从法律主体地位角度审视,大陆法系认为独立的法律人格需要符合社会存在与法律确认这两个必要条件,即需要独立自主地做出意思表示并得到法律明确确认,而行为能力则要求满足法律人格的条件的基础上拥有现实自主的财产。尽管学界对人工智能的主体价值争论不休,现阶段的智能投顾仍属于弱人工智能,不具有人的理性诉求、表达能力、自我认知能力以及情感、意念的产生与输出机制,也没有独立财产。根据奥康剃刀原理(“如无必要,勿增实体”),现阶段的智能投顾止步于法律客体地位,不能获得法律人格与行为能力。美国《统一电子交易法》将其统称为“Electronic Agent”,当合同当事人采用电子代理人进行交易时,应当由合同当事人承担交易结果和责任。司法实践也不支持智能投顾的主体地位。在Micheal D. GREEN v. MORNINGSTAR,INC.案中,原告是接受智能投顾服务的投资者,认为被告所经营的智能投顾在运营中有建议投资者选择昂贵的投资项目倾向,即投资者遭受了被告公司的不公平对待。在该案件中,应诉主体就是智能投顾平台的运营者。不同于传统投顾的人工支持度高,智能投顾将咨询行为变成一个人机混合的过程,既有背后设计者与运营者的设计和介入,也有台前依托算法程序的决策。参考既有研究,本文对智能投顾的法律关系进行梳理。(参见图二)传统投顾关系中信义义务人仅是自然人或者法人,而智能投顾法律关系中新增了设计研发者的第三方,在应用研发阶段即将关于投资者和市场的基本假设、重要参数、资产配置逻辑和盈利目标的设定置于算法模块。厘清三者之间的基本法律关系有助于界定信义义务的主体、内容与边界。

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智能投顾平台与特定投资者之间的关系信义义务根源于智能投顾平台与特定投资者间的事实上不对等的信义关系,而非两者间的投顾合约。智能投顾平台与特定投资者之间的关系没有因为算法的应用而发生实质性变化。值得注意的是,传统投顾门槛至少都在百万以上,所针对的受众往往是高净值人群;而智能投顾通过算法配置投资建议极大降低了人工成本,资产组合多样但所针对的受众资产净值门槛大幅降低。也即资管新规所称的“不特定社会公众”,《证券、期货投资者适当性管理措施》称为“普通投资者”。比如建行“龙智投”投资门槛低至2000元,提供36种投资组合,而招行“摩羯智投”起投金额为2万元,其提供30种投资组合供选择。低净值投资者的信息获取和专业能力较高净值投资者更差。高净值投资者与提供顾问服务的金融机构间已然不对等,低净值投资者差距尤甚。无论是投顾算法深度学习的过程不可监测和结果不可预知,抑或全流程智能投顾链条的复杂化所导致的信息不对称,都进一步加深了投资者对投资顾问的依赖。去人工化的业务模式导致,因此,智能投顾在低净值投资者适当性匹配、风险警示以及信息告知等方面须施加更为严苛的信义义务。

2.算法应用研发者与智能投顾平台之间的关系由于算法应用研发对专业技术和资金实力的要求,目前的智能投顾平台所依托的算法金融应用主要是由金融机构服务者外包于第三方机构设计研发而成的,仅有少部分智能投顾平台是自行研发并投入使用的。算法应用研发者与智能投顾平台之间形成承揽合同法律关系。算法应用研发者包括算法程序设计者与金融逻辑架构者。其中,金融逻辑架构者依据Markowitz均值—方差模型、Black-Litter-man模型、Augmented Black-Litterman模型等现代投资组合模型,以及资本定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT)等理论建立投资组合、实现风险分散。算法程序设计者按照智能投顾平台的要求研发设计出符合其金融业务要求的智能算法应用,并根据社会发展和实践变化对该算法应用进行维护和更新,以保证和维护算法的有效性。因此,算法应用将智能投顾平台与应用研发者长期紧密地关联起来,应用研发者长期牵涉于算法应用法律关系之中。这意味着与传统模式下投资者仅与投顾平台形成信义关系,现阶段智能投顾模式下投资者信义关系的另一方是投顾平台与算法应用的络合体。

3.算法应用研发者与特定投资者之间的关系如前所述,大部分智能投顾服务都涉及算法应用研发的第三方。智能算法在智能投顾中的主导地位不成比例地强化了算法应用研发者的地位。既有文献未能明确特定投资者与应用研发第三方之间的法律关系,参考产品缺陷侵权责任,特定投资者在接受智能投顾服务时因算法缺陷受到损害,算法应用研发者应当承担损害赔偿责任。侵权法律关系属于从法律关系、保护性法律关系,本文旨在探求主法律关系、调整性法律关系。  算法应用研发者与特定投资者符信义关系特征。算法应用研发者与特定投资者虽没有基础契约关系,但是算法应用开发者实质上替代了特定投资者选定算法,对特定投资者权益享有自由裁量权且投资者难以救济损害,算法应用开发者与特定投资者间构成信义关系。信义关系路径旨在穿透金融科技的面纱、弥补侵权法路径对算法黑箱的规制缺漏。在侵权法的现有框架下,无论是过失责任还是严格责任,可预见性都是损害责任的基本依据。而算法语境下的可预见性除潜在受害者群体的可预见损害外,还包括对算法结果的预期。从机器学习模式的角度来看,只有处于监督学习状态的算法才符合可预期性,其余情况下算法的结果是不可预测的,因而算法应用研发者的直接责任只能适用于前者。算法运行的不透明性和技术壁垒使得算法缺陷的发现与认定十分困难,侵权路径不足对算法应用研发者形成有效规制。(二)智能投顾的信义义务困境智能投顾同时为大量投资者提供并执行投资策略,相较传统投顾提高了效率、降低了成本,避免了投资人情绪影响和道德风险。但智能算法与大数据技术的应用也使得投顾服务链条被拉长、更多交易主体参与其中,算法黑箱与暴政、金融产品的多层嵌套造成了利益冲突更为隐蔽和复杂。投顾平台、算法应用研发者与投资者在信息不对称的基础上更添技术不对称,加剧了不平衡状态。1.信义义务主体模糊根据上述智能投顾信义关系模型可知,智能投顾平台与算法应用开发者均与投资者间形成信义关系,然而投顾平台与算法应用开发者的义务承担范围与次序仍有待明确。首先是信义义务在智能投顾平台与算法应用开发者间的分配。毋庸置疑的是智能投顾造成特定投资者损害,无论责任如何划分,都没有免除智能投顾平台责任的理由。以产品缺陷责任为例,销售者对消费者负有质量担保义务,消费者就产品缺陷既可以向销售者也可向生产者索赔,由销售者承担直接责任、生产者承担最终责任。将投顾平台、算法应用研发者与投资者之间关系模型与产品缺陷责任中的销售者、生产者和消费者相类比,投顾平台与算法应用开发者间是承揽关系,生产者与销售者之间是买卖合同关系,投顾平台对程序开发的主导远胜于销售者对生产者的控制,又由于算法深度学习过程与结果的不可控,算法应用开发者的控制力低于生产者。销售者就生产者的产品对消费者负有质量担保义务,智能投顾平台就投顾算法是否对投资者负有同样义务?值得注意的是,两类关系模型虽有相似之处,智能投顾法律问题的解决依赖信义关系模型以及由此衍生的信义义务,不能完全适用侵权法路径。然而,目前尚无规范性文件对应用开发者的信义义务作出具体规定。资管新规第23条规定了智能投顾平台的信义义务,也不涉及算法应用开发者的信义义务。其次是算法应用开发者之间信义义务的具体划分。算法应用开发者分为金融逻辑架构者和算法程序设计者两类。前者设定投资者和市场特征的基本假设、重要参数、资产配置逻辑和盈利目标等算法应用等核心模块;而后者根据前述模型设计设计算法程序。考虑到算法金融的信息不对称与技术不对称,两类群体角色极易发生混同从而使义务划分更为复杂。

2.算法异化风险算法基于重复模式的假设,通过对过去数据进行智能化分析给出对策,影响乃至构建受众认知。社会学家William Isaac Thomas指出,如果人们把某种情境定义为真实的,那么这种情境就会造成真实的影响。算法在某种程度上决定了我们可以看见什么、我们以为什么是真实,从而改变我们的行为模式、交往方式、商业模式乃至社会秩序的生成。大数据基础上的智能算法逐渐成为调配社会资源的新兴法则,从而呈现出权力属性。 投顾算法既是智能投顾的核心,也是算法权力的外在表征之一。投资者只要选定智能投顾服务,就必须接受背后预设的智能算法。算法通过各种金融模型和假设,将数据输入转化为咨询价值链每个步骤。这一过程如果没有伦理守则注入,算法毫不遮掩地服务于设计者植入其中地目的,算法应用研发者在设定算法时掺杂利益倾向,生成的投资组合将偏离投资预期、损害投资者利益。尽管现阶段弱人工智能的算法并无自主意识,实质上却在实施暴政。典型的例子是算法歧视,投顾算法以个人数据为基础对特定投资者的支付意愿进行建模与预测,平台可能会根据用户画像,就同一产品面向不同层级的投资者制定不同的价格,或对优质资源进行选择性分配。即便对智能算法注入伦理守则,也不意味着我们可以高枕无忧。只有监督学习状态下的智能算法才在设计者的掌控之下。对于无监督学习与强化学习状态下的算法是不可控的。因为后者不遵循数据输入、特征提取、特征选择、逻辑推理、预测的过程,而是由计算机直接从事物的原始特征出发,自动学习和生成高级的认知结果。投顾算法基于何种假设,存在何种内生限制、数据输入与输出之间逻辑是否成立等都陷于不可知、不可控境地而形成算法黑箱。FINRA在《数字化投资顾问报告》中强调算法监督与治理,投顾平台有义务评估数字投资咨询工具,出具异常报告识别工具输出偏离预期值的情况,并向监管机构提供触发这种报告的参数。在算法决策异常时,赋予金融专业人员酌处权,并由投顾平台审查与工具输出不一致的金融专业人士的建议。尽管如此,我国智能投顾信义义务相关规则改进空间颇大,下文将有所回应。

3.投资者拟合失范算法统治时代下,个体面临全方位的深度观察,身份、行为、偏好等特征被提取和量化成可供处理、分析和利用的数据。数据取代个体成为社会层面流动的基本要素。投顾算法拟合投资者也体现了这一转变。资管新规要求投资者严格遵守投资者适当性的一般规定,即在“了解产品”与“了解客户”的基础上加强投资者适当性管理,向投资者销售与其风险识别和风险承担能力相适应的资产管理产品,禁止欺诈或者误导投资者购买与其风险承担能力不匹配的资管产品。投顾平台通过绘制投资者画像来“了解客户”,分为初始画像与持续画像。不同投顾平台的数据获取初始画像的路径不同,但大部分智能平台投资顾问都是通过用户注册和问卷调查收集投资者数据。智能投顾的风险测评问卷问题十分有限,信息查证手段薄弱,无法全面涵盖投资者的客观财务状况。以工行、中行、建行和招行旗下智能投顾产品为例,工行与建行均采取后台大数据匹配投资者风险偏好,建行还对投资者消费习惯进行标签匹配。中行通过10道题的回答问卷匹配五级风险偏好,招行提供了十级风险偏好供投资者手动选择。工行和建行都没有披露其参考分析依据,比如是否参考投资者的年龄、工资收入、交易消费情况等数据。而中行和招行对投资者风险偏好的分析则存在比较大的不确定性,比如中行的在线调查问卷可以反复填写,无法保证投资者正确理解并填写问卷。招行令客户自己选择风险偏好,而投资者自行选择风险偏好往往可能高估自身的风险承受能力。在持续画像阶段,智能投顾面临同样的信息问题。相比人工投资顾问建立持续性评估制度,现有智能投顾的实际表现更多的为静态保持,而非动态追踪,未能很好地根据投资者客观情况的变化定期调整各类资产的权重。关于“了解产品”,资管新规还规定投顾平台应当依据不同产品投资策略研发对应的人工智能算法或者程序化交易,避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性。智能投顾改变了传统资管产品发行产品募集资金的思路,智能投顾不发行产品而是基于投资者账户内资产的投资组合管理。最终投顾建议由多个算法协作呈现,如果其中一个算法设计不合理或者编程不正确,均可能导致偏差超出合理范围进而造成投资者的财产损失。智能投顾投资者适当性要求由“了解产品”转向“了解算法”。在算法应用研发者提供算法的情况下,不仅算法应用开发者了解算法模型,投顾平台也有义务穿透承揽关系对于算法建立掌控。以理财魔方APP为例,其智能算法的投资思路如下:(1)找到合适的品种做组合投资。组合的目标在于为特定风险偏好的投资者定制特定风险的产品。组合核心是风险对冲与互补。(2)筛选出更优质稳定的基金。从直观的业绩表现、投资行为、基金经理的投资逻辑与投资理念。(3)事中对风险进行调整。(4)对极端下跌进行风险控制。然而,理财魔方APP没有对智能算法拟合投资策略更为细致的说明。除此之外,国内多个智能投顾产品网站,比如摩羯智投、投米RA等也并未说明其投顾算法路径。

4.信息披露不足义务主体向投资者就如下内容进行信息披露:其一,基于忠实义务,要求充分、完整地披露潜在利益冲突相关信息,使特定客户知情并同意;其二,基于信息披露义务,要求如实披露投资建议生成全过程有实质意义的信息。SEC在《智能投顾监管指南》中即要求智能投顾平台披露商业行为和利益冲突两类信息。  信息披露不足一方面掩盖智能投顾与投资者的利益冲突,埋下智能投顾的信义危机的种子;另一方面,低净值投资者于专业能力上本身弱于投顾平台,陷于信息不对称更难对投顾平台以及算法应用开发者起到有效监督。资管新第23条明确投顾平台应当严格遵守资管产品信息披露一般性规定,不得借助人工智能业务夸大宣传资产管理产品或者误导投资者,但对于应该披露什么、如何披露却没有进一步规定。资管新规还规定投顾平台向金融监督管理部门报备人工智能模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑,充分提示算法的固有缺陷与使用风险,也未提及投顾平台有义务向投资者披露上述信息。国内智能投顾产品多不披露利益冲突以及商业行为信息。本文检索摩羯智投、投米RA等多个智能投顾产品网站都未对外披露算法函数、算法假设条件、算法源代码、利益冲突等关键信息,遑论披露的信息披露的充分性、准确性、完整性以及易读性。

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六、智能投顾信义义务体系的完善

当代信义义务的具体内容来自于实践,而非精密完备的理论建构。智能投顾作为金融与科技的融合产品的代表,未来必将极大程度地取代传统投顾。我国智能投顾已然走出野蛮生长的原始阶段,亟待信义义务立法规范维护投资者利益。
(一)信义义务的完善路径由于智能投顾没有改变咨询业务的本质,智能投顾的信义义务体系往往是在智能投顾业务的一般性规定的基础上另行制定特别规则。这一路径参考了美国经验,美国证券交易委员会在《智能投顾监管指南》指出智能投顾遵守《1940年投资顾问法》的一般性规定,另有《智能投顾监管指南》就如何处理智能投顾的特殊性给出了建议。我国证监会在《关于政协十三届全国委员会第一次会议第3961号(政治法律类416号)提案答复的函》中也指出证券智能投顾可以沿用原有投顾业务框架,同时为防范可能的具体风险进行特别规范。我国投顾业务缺少统一的投资顾问高阶立法。1997年国务院证券委员会颁布《证券、期货投资咨询管理暂行办法》;2010年中国证券监督管理委员会颁布《证券投资顾问业务暂行规定》;2018年中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、国家外汇管理局等机构颁布资管新规。上述规范性文件都属于部门规章。《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》对投顾业务作出一般规定,资管新规第23条结束了我国智能投顾信义义务规范层面的失语状态。(见表三)资管新规对信义义务的规定涉及忠实义务、注意义务和信息披露义务且多是粗略的原则性规定,信义义务主体仅限于智能投顾平台而未考虑算法应用研发者,在具体义务上又缺乏明确的操作标准。目前为止,智能投顾的信义义务在立法层面上还存在相当空白,有待完善。

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信义义务主体的明确明确信义义务主体是重构信义义务的首要步骤。首先,智能投顾平台对特定投资者负有直接首要的信义义务,范围是投顾服务全过程。与之相对的算法应用开发者信义义务的范围仅限于自身。投顾平台与投资者、算法应用开发者均直接接触,无论从现实可行角度还是从经济成本维度而言,投顾平台都承担较之于算法应用开发者更重的信义义务现实可行。再者,既有研究认同算法应用研发者中的金融逻辑架构师应当被视为受托人承担信义义务,范围止于算法金融逻辑。因为金融逻辑架构者的专业判断和对不同分级投资者偏好的资产比例的设置会直接影响到软件给出的投资建议,将架构师纳入到信义义务的规制主体是合理的。更有甚者,以金融机构为主体的智能投顾平台本身提供了金融逻辑架构。此时,智能投顾平台作为平台经营者与金融逻辑架构师的身份发生混同。而算法程序设计者的信义义务观点则众说纷纭,有研究认为算法程序设计者所做的工作更多是将架构者的设想和要求变为能够自行运算的算法,这一过程中立且没有偏向性。然而算法运行无法排除技术人员自身过失,算法本身也可能掺杂利益倾向,须对算法程序设计者施加忠实、注意等义务,更何况,基于算法运行的专业性与复杂性,算法程序设计者负有披露义务。因而将算法程序设计者置于金融逻辑架构师相同的法律地位比较合适。(三)信义义务内容的更新投顾算法智能化导致法律规则日益技术化,呈现出以工具理性取代价值理性的趋势,犹如乘坐无人驾驶汽车被引向不可知的未来,而这个未来很可能是万劫不复的深渊。智能投顾迫切需要价值理性注入。FINRA在《数字化投资顾问报告》中指出投资顾问的监督和治理集中于两个向度:(1)驱动智能投顾的算法;(2)客户投资组合的构建,包括投资组合中的潜在利益冲突。本文围绕上述两点,在投顾行业信义义务的一般性规定的基础上着重从忠实义务、注意义务、信息披露义务更新具体规则。

1.忠实义务:程序合规要求与利益冲突披露要求关于投顾业务的程序合规,美国《1940年投资顾问法》第206(4)-7条集中于书面政策与程序适用,我国《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》仅限于业务留痕要求,资管新规进一步要求明晰交易流程、强化账户监管,本文认为智能投顾还需要考虑其他环节和问题。程序合规涉及智能投顾全流程,包括算法代码的开发、测试和实际性能的监测,预防、监测和应对网络安全威胁,客户账户和咨询系统保护等等,重点放在算法监测上。智能投顾的程序合规应至少包含以下内容:(1)设置算法监测程序。根据美国金融业监管局的观察,有些投顾平台内设投资政策委员会对第三方算法应用开发者作尽职调查或对监督自主研发算法的实施与开发,并评估后续智能算法的应用情况。理论而言,任何算法在投入运营之前应当经过合规人员和技术人员测试是否符合运行要求。事实上,《数字化投资顾问报告》指出仅有一部分投顾平台禁止注册投资顾问使用未经测试审查的算法,相当数量的投顾平台允许注册投资顾问使用未经测试审查的算法。具体测试程序分为初步测试与进一步测试。初步测试用于评估稳定条件下的算法,包括预设前提、数据输入与测试输出。进一步测试侧重评估算法模型是否随着市场波动、地缘政治危机等条件变化而保证稳定适当地输出投资策略,对异常值设置触发异常报告的参数。(2)组建合规部门。设置合规管理人员对经营管理和执业情况进行审查监督,出具书面合规审查意见,并配合监管机关的检查和调查,跟踪和评估监管意见和监管要求的落实情况。尤其强调对算法应用开发者以及第三方金融机构潜在利益冲突的审查。编制上述情况的合规报告,以年度为单位向监管机关报送合规报告。参考《证券公司和证券投资基金管理公司合规管理办法》,合规部门中具备一定年限的证券、金融、法律、会计、信息技术等有关领域工作经历的合规管理人员数量不得低于公司总部人数一定比例。(3)遵守业务留痕要求。对账户信息、交易记录、算法算法检测、更新、终止等重要信息作记录留存,如存储能力有限的可作一定期限内的留存要求。智能投顾以智能算法取代传统人工,虽然消除了投资顾问个人与客户之间的利益冲突,却将这一矛盾转移到了算法应用开发者以及投顾平台与客户之间。投顾平台及算法应用研发者有义务向投资者全面公正地披露涉及利益冲突的材料与事实,避免对投资者可能产生的误导。投顾平台应当披露与算法应用研发者之间的关系,尤其是智能算法是否偏向某些金融产品。如果智能算法偏向某些金融产品,智能投顾平台与算法应用开发者都负有解释义务。存在与第三方金融机构的合作的情况也应当披露相应关系,重点在于可能影响算法功效及金融产品优先推荐的合作交易关系。在投顾平台独立提供一站式服务的情况下,更需要对销售自营产品和他营产品的比例及优先推荐情况加以说明。利益冲突披露应力求准确、全面和具体,并以投资者易于获取与理解的方式作出。具体披露规则参考下文的信息披露义务,此处不赘。

2.注意义务:投资者适当性原则与强制人工干预机制为“了解客户”,美国金融业监管局要求投顾平台在开设账户后合理理解客户的基本事实。金融监管局定义了投顾平台需要收集必要的最低的客户投资概况。客户投资概况包括但不限于客户的年龄,其他投资、财务状况和需求,税务状况,投资目标,投资经验,投资时间范围,流动性范围,风险承受能力等等。参考SEC《智能投顾监管指南》的要求,运营商在设计风险测评问卷时应当着重考虑:问卷是否涵盖充分的计算指标,是否清晰易于理解,以及是否具有纠错功能。系统调查问卷依赖于一组离散问题来拟合客户画像,应当考虑以下因素:(1)通过这些问题能否获得足够的信息,以便智能投顾能根据客户的财务状况和投资目标,确保其最初的建议和正在作出的投资建议适合于该客户。(2)设定不一致问答措施,保证投资者对问题的回答,当出现前后不一致或者内部矛盾情形时,提醒用户并建议其重新答题。(3)建立定期回访制度,保证信息程序性更新与跟进。避免智能投顾软件对投资者的资产情况和投资需求不更新而始终依据初始数据作出建议的情况。为“了解算法”,投顾平台须理解产品内嵌算法,以下标准有助于判断算法输出是否满足适当性义务:(1)该智能算法如何理解上述客户投资概况因素;(2)智能算法是否建立了一个合理基础确定特定因素是不必要的;(3)智能算法如何处理对客户档案的不一致问答;(4)投资策略适合客户的标准、假设和限制是什么;(5)算法是否偏爱某种特定金融产品及其背后逻辑;(6)投资策略在特定领域的集中程度,比如特定证券类别、行业部门等。基于算法的有限理性,智能投顾有必要建立强制人工介入机制。资管新规第23条规定因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等人工智能算法模型缺陷或者系统异常导致羊群效应、影响金融市场稳定运行的,金融机构应当及时采取人工措施强制调整或者终止人工智能业务。算法存在失控风险,但从传统投顾到智能投顾无论从业务模式还是服务质量都应当更为完善。强制人工介入机制应当由具有投顾从业从业资格的投资顾问进行。特殊情况下以人力取代算法明确了人是投顾的尺度而非工具,同时弥补了智能投顾人际交互的缺失。对于过大投资风险与大额高风险交易智能算法应当设定参数进行识别对接强制人工介入机制。澳大利亚G255法案要求数字技术和算法的金融技术人员进行后台监控,确保投资者权益在可控范围内被保障。目前为止包括摩羯智投、投米RA在内的投顾平台也未查到有关强制人工介入机制的信息,有待后续关注和进一步研究。

3.信息披露义务:商业行为信息披露要求在利益冲突的信息之外,智能投顾的其他商业行为信息被纳入信息披露义务的范围,包括业务模式、业务范围、相关风险、算法模型的主要参数、资产配置逻辑及其内生限制以及投顾平台与第三方金融机构对个人账户的管理权限等等。这些信息必须以客户理解的方式呈现出来,遵守充分披露、准确披露以及持续性披露三大原则,尤其是对于关键信息。美国证券委员会关于智能投顾的行为指引更新提供了如下衡量标准:(1)关键信息是否在注册环节之前完成,以便客户在参与并通过智能投顾进行任何投资之前就知晓投资决策所需信息;(2)关键信息是否特别突出。例如,通过设计类似弹出框一样的东西来显示。智能投顾与客户的互动较少,一般仅仅通过邮件、网站等电子媒介方式向客户进行披露。在客户需要了解更多时,可以考虑对某些披露附有交互式文本或通过其他方式向客户提供更多的细节。在信息披露的形式上,我国可以借鉴美国证券委员会关于智能投顾的投资者公告,美国投资者适用地址为Innvestor.gov的投资顾问公开披露(IAPD)数据库查询到任何提供投资建议的个人或者公司的背景,包括注册或执业状态和曾受纪律处分的记录。美国证券委员会还建议投资者定期浏览智能投顾的网站,关注其是否有更新信息。上文提及国内多数投顾平台的网站和APP更新频率不高,网站内容多是营销宣传,纵有分析文章也往往是转载于其他网站,少涉平台本身信息披露,对于算法模型、具体参数、第三方合作金融机构等关键内容表述含糊甚至根本不披露。我国智能投顾实现全面、准确的信息披露还有很长一段路要走。

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六、结语

Facebook创始人Mark Elliot Zuckerberg指出:“我们正进入算法而非法律统治人的时代。”其中,算法所表征的是高度繁荣的工具理性,与投顾行业“传统投顾—在线投顾—智能投顾”的迭代升级路径相契合。而法律所预示的是价值理性,人类社会的价值理性并不是停滞不前的,而是随着工具实践一同发展的。正如信义关系的泛化背后是社会主导关系从身份到契约再到信义关系的非线性演进。智能投顾的信义义务体系的构建正是两条线路的交叉点。换言之,Zuckerberg的预言至少在可见的将来不成立,以智能算法为代表的工具理性在某个时间段可能超出价值理性,但其终究将回归价值理性的尺度。本文回应智能投顾对传统信义义务的挑战、试图完善现有规范,旨在使价值理性的脚步不被金融创新落下太远。

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来源:《上海法学研究》集刊2020年第5卷(世界人工智能法治论坛卷)。转引转载请注明出处。