江海证券有限公司 法律部 李青峰
摘要：AI（人工智能）目前在券商投研分析、投资者服务、算法交易、内部合规管控等核心环节被深入应用，在优化机构运营效率的同时，衍生出智能投顾、量化程序化交易、自主运行智能体、大模型内容产出等多业务板块的复合型隐患。本文梳理AI在证券公司各业务场景中的应用现状与风险特征，分层分析智能投顾权责不明、量化算法同质化、智能体合规漏洞、数据安全与第三方合作风险、大模型生成报告失真等五大维度风险成因，结合当前监管政策导向与实操经验，提出构建券商AI应用全场景风险防控的系统性路径。
关键词：证券公司；人工智能；应用场景；风险防范
一、引言
本文所探讨的证券公司领域人工智能，特指以大模型、机器学习算法、AI智能体为代表的新一代智能技术，区别于传统证券行业信息化系统、普通自动化交易脚本。该类技术具备自主学习、内容生成、自主任务执行能力，能够依托数据迭代优化输出结果；研究边界聚焦于该类新一代AI在券商业务中的落地实践，不包含传统IT系统、固定规则自动化程序。
人工智能正在从底层重塑证券行业的业务运营逻辑，立足“十五五”规划及证监会提出的“合规边界清晰、创新持续赋能、风险整体可控”行业发展要求，系统梳理券商AI各场景风险特征与防控路径，具备重要的现实指导意义。正如证监会科技监管司副司长刘铁斌所述，当前人工智能已覆盖投资研究、融资服务、投资者服务、内控管理、信息科技及监督管理等核心领域。从行业机构应用来看，呈现“证券行业引领、基金期货跟进、头部机构示范”的显著特征。多家券商已在智能投顾、智能投研、自动化合规风控、智能客服等多领域布局AI应用。但在AI技术持续向业务深处渗透的过程中，也对证券公司传统的合规风控体系提出了全新的系统性挑战。刘铁斌明确指出，从应用层面看，数据标准不统一、高质量数据源不足与大模型“幻觉”的问题较为突出；从风险隐患的角度来看，网络安全、数据安全等传统风险仍然不容忽视，“训练数据投毒”这类此前未被关注的新型风险点也正在逐步显现。证监会副主席李超亦强调，要建立覆盖模型开发、部署、迭代全过程的风控体系，充分评估模型安全风险，防范模型适用、数据使用等方面的风险，强化关键环节的“人类把关”机制。
结合前述证监会科技监管部门公开讲话、金融AI领域团体行业标准及行业典型实践案例，本文将证券公司人工智能业务风险归纳为五大核心维度：智能投顾业务项下合规与责任风险、程序化交易算法趋同市场风险、AI智能体全生命周期下的合规风险、第三方合作下的数据安全风险、AI研报内容生成质量合规风险，并依次展开剖析，进而提出全场景风险防控的体系化方案。
二、智能投顾场景下的合规与责任风险
（一）智能投顾的应用现状与制度缺口
智能投顾是当前AI技术在证券行业渗透率最高的应用场景之一。目前国内券商正从“算法运行逻辑可解释、全链路数据安全可控、全流程服务标准统一”三个方向搭建AI投顾专属的风险防控框架。但现行的监管规则体系和当前AI投顾业务的实际运行模式之间，仍然存在明显的规则衔接空白。
现有的《证券法》与《证券投资顾问业务暂行规定》，全部是以“持牌投资顾问本人提供服务”作为底层设计前提，所有制度设计都是围绕传统人工投顾的服务流程与责任划分链路搭建。当投资建议由算法自动生成时，券商应当承担的责任边界、第三方技术服务商需要承担的相关责任，现行法律条文当中尚未作出明确界定。有行业同仁提出，面向大众提供服务的通用大模型应当纳入投顾牌照的监管覆盖范围；也有观点认为AI输出内容的合规性与可信度才是风险管控的核心要点。投顾相关业务，尤其是数字化投顾、AI辅助投资决策这类新型服务模式，在收费规则、服务边界、责任判定标准等层面，仍然有待监管出台更明确的细则指导。
（二）算法“黑箱”与责任认定困境
智能投顾的核心风险点，来源于算法本身的“黑箱属性”。深度学习类模型的内部决策逻辑极其复杂，运行过程完全不对外透明，算法最终的决策形成机制无法用通俗语言解释清楚，投资标的筛选的全流程构成了普通客户乃至一线从业者都无法解析的“技术黑箱”。同时AI模型的训练高度依赖历史存量数据，很难对突发市场事件、非标准化公开信息作出准确响应，本身就存在逻辑层面的天然局限，既可能出现隐藏的黑箱违规操作风险，甚至也有可能生成完全不符合市场实际的误导性投资建议。
这类技术特性催生了三类实操层面的风险：第一类是当AI投顾输出的不当投资建议给客户造成实际损失时，很难直接判定责任归属——问题到底出在算法本身的设计缺陷、输入数据的质量瑕疵，还是市场本身的正常波动，没有统一的判定标准；第二类是合规留痕要求落地、保障投资者知情权的实现存在明显的实操障碍，券商很难向监管部门和普通客户完整说明AI作出相关投资决策的全部依据；第三类是算法的不可感知特性，令监管、第三方审计甚至开发团队都难以对决策过程完成全链路追溯与责任判定。
（三）适当性管理的操作困境
自动投资推荐场景下的客户画像标签设置、信息更新频率、产品匹配校验规则，目前行业尚未形成统一合规参考标准，适当性管理实操尺度仍缺乏明确指引。AI投顾为了给客户生成更精准的适配建议，需要收集大量客户相关信息来搭建完整画像，但数据收集的覆盖范围、信息采集的深度如何把控，“最小必要原则”在算法自动推荐的场景下的尺度如何界定，目前均缺乏实操指引。此外，通用大模型输出投资建议背后依托的底层数据、算法运行逻辑、生成投资建议的推导过程和最终结论是否需纳入全流程监管，以及“技术中立”的原则能否豁免相关主体的合规责任等话题，仍有进一步研究的必要。
三、程序化交易与量化投资场景下的市场风险
（一）算法趋同引发的系统性风险
算法高度趋同是AI程序化交易面临的突出风险。当前国内多数券商和量化投资机构使用的AI交易算法，底层逻辑都围绕市场主流的量化因子搭建，不同机构的算法运行逻辑相似度非常高。一旦市场出现极端行情，大量不同机构的算法会在同一时间发出方向完全一致的交易指令，直接将市场波动的幅度放大。算法交易的同质化很容易在极短时间内引发市场的异常波动，加剧整个市场的过度投机氛围，甚至催生新型的隐匿性市场操纵行为。
2026年7月，国内A股市场出现短期大幅震荡，区间累计下跌幅度超过7.2%，市场上关于“量化资金集中砸盘”“算法收割普通投资者”的质疑声再度升温。证监会随即组织多场座谈会，参会的投资者代表多次提出“要对量化交易和AI相关应用进行规范”的建议。中国政法大学教授刘纪鹏表示，高频量化交易依托技术优势和机房前置部署的特权，和普通个人投资者形成了“热兵器对抗冷兵器”的不公平竞争格局，量化交易在市场出现异动的关键节点扮演了“行情加速器”的角色，直接放大了市场的波动幅度。
更值得关注的是，当市场里大量投资主体都依托逻辑相近的大模型作出交易决策时，市场的价格发现功能很可能被扭曲。目前行业风控系统，大多聚焦单一产品和客户风险，对于全行业算法的集中程度、不同机构调仓行为的同步性这类关系到全市场稳定的指标，几乎还没有纳入监测范围。
（二）程序化交易的监管框架与执行挑战
国内目前已初步建立程序化交易的制度框架。新“国九条”当中明确提出要出台专门的程序化交易监管规则，强化对高频量化交易的监管力度。中国证券业协会也发布了《程序化交易委托协议（示范文本）》，清晰列明了客户不能开展的各类违规交易行为，要求券商严格按照监管规定对程序化交易客户的全量交易行为实施有效管控，针对高频交易采取区别化、从严管理的监管策略。2025年7月正式实施的《程序化交易管理实施细则》，进一步细化了异常交易识别监控、高频交易差异化监管等具体操作规则。
但当前监管规则落地仍存难点，AI算法迭代速度远超规则更新节奏，程序化交易报告的填报细则、权责划分、民商事规则衔接等仍待优化，AI受系统故障、极端行情干扰输出错误交易指令时，极易放大市场波动、诱发流动性风险
四、AI智能体应用的合规风险
（一）应用现状与主要风险类型
当前证券行业内的AI智能体产品，已经在财富管理、投行、合规风控等多条业务线落地，在企业微信、扣子（Coze）等外部开放平台以及机构自建数字化平台均有上线运行的实践。与此同时，OpenClaw等可以自主完成操作指令的“主动执行型AI”，也成为金融投研领域备受关注的前沿探索方向。中国软件行业协会发布的《智能体行为安全要求》（T/SIA 065-2025）、广东省标准化协会发布的《智能体任务执行安全要求》（T/GDBX 107-2025）等行业标准，明确了告知同意、最小必要、用户可控、双重授权、行为可追溯等核心原则。智能体应用的合规风险，贯穿底层开发、渠道上架、日常运营到后续迭代的全生命周期。
1.面向外部客户平台上架的智能体产品
提供计算服务、生成投教内容、行情分析等AI工具的四类重点风险：（1）数据处理环节若未落实脱敏加密和权限最小化管理，或未为用户提供便捷的权限撤回路径，可能存在违反个人信息保护相关规定的风险；（2）生成式内容若未按规定添加显式或隐式标识，具有舆论属性的应用未及时完成算法备案和安全评估，可能直接触发监管处罚；（3）计算器、市场分析类工具若未在界面设置清晰的风险提示，或在用户协议中缺乏合理的责任界定条款，可能引发客户理解偏差；（4）智能体的名称、功能设计等若未提前开展知识产权检索，可能与他人在先权利产生冲突。
2.面向内部员工使用的智能体产品
合规问答助手、审计报告生成工具等智能体的三类重点风险：（1）传播第三方大模型资料时若未注明出处、擅自篡改，或未获授权将机构标识与第三方商标结合使用，可能产生知识产权侵权风险；（2）若未实现数据本地化部署，或权限隔离、分级管控机制缺位，可能存在内部业务数据和客户信息泄露的安全隐患；（3）若未对指令接收、数据处理、任务执行全流程进行完整记录，或与第三方APP协作时未落实“双重授权”原则，可能存在操作流程不合规的问题。
3.生成内容标识与算法备案方面的风险
《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》均明确要求，提供生成式人工智能服务的主体需依法承担网络信息内容生产者责任，对生成内容进行规范标识。聚焦证券行业，面向客户开放的AI智能体需在服务界面醒目位置添加规范提示标识（如“本内容由AI生成，仅供参考，不构成任何投资建议”），支持下载导出的文件需在元数据中嵌入隐式标识；具有舆论属性的应用需在正式上线前完成算法备案和安全评估，并在界面标注备案编号。参考备案平台统计数据，截至2026年5月，金融领域通过算法备案的模型共96个，但完成大模型备案的产品仅3个，大量已上线运行的AI应用仍未纳入备案管理，合规缺口不容忽视。
（二）主动执行式AI的特有风险
监管层对于Open Claw一类可自主操作本地系统的主动执行AI，已明确要求实施物理隔离部署、权限白名单管控、高危操作人工复核等多层防护措施。其突出风险分为三点：权限边界设置宽松带来越范围操作风险；测试环境隔离不到位诱发内部敏感数据泄露；审批机制缺失、未建立应急预案产生合规漏洞。
五、数据安全与第三方合作场景下的合规风险
（一）数据分类分级是合规管理的前提
2026年6月，国家互联网信息办公室、中国人民银行、证监会等六个部门联合印发的《金融信息服务数据分类分级指南》，把金融信息服务相关数据从高到低划分成核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四个级别。
金融信息服务数据的一级分类，包含了业务运行数据、用户相关数据、机构内部数据三大类，业务运行数据项下覆盖了股票、债券、基金等各类金融品类的相关数据，用户相关数据项下覆盖了个人基础信息、历史交易记录、生物特征识别信息等内容。券商在开展AI应用开发、和第三方机构合作的过程中，向合作方提供相关数据之前，首先要完成所有数据的分类分级识别判定，确保数据向外提供的行为完全符合对应级别数据的保护要求。
（二）第三方合作中数据安全的责任边界
《证券期货业网络和信息安全管理法》规定，核心机构和经营机构应当依法履行网络和信息安全保护义务，对本机构网络和信息安全负责，对应的法定责任不会因为第三方机构提供了相关产品或者服务就发生转移或者被减轻。
行业实践中，部分合作协议虽约定由第三方承担数据合规责任，但券商的法定责任不会因第三方提供服务而转移或减轻。一旦发生数据泄露或者数据违规使用的问题，监管部门仍然会直接追究持牌券商的主体责任。如果使用的相关工具涉及客户持仓数据、历史交易记录等敏感信息的对外提供，却没有设置用户单独知情同意的机制和敏感个人信息的专项处理规则，则存在违反《个人信息保护法》的潜在风险。
（三）AI训练场景下第三方数据使用的“红线”风险
《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定，生成式人工智能服务提供者应当使用具有合法来源的数据和基础模型。在行业实际运行当中，部分第三方数据服务商提供的标准格式协议里，已经明确禁止客户将购买的数据用于AI模型训练，同时设置了额度很高的违约赔偿条款，一旦违反相关约定，使用者会同时面临服务被直接中断、需要支付高额违约赔偿金的双重不利后果。
这就意味着，券商如果在无法确保数据来源明细或取得厂商授权的前提下，擅自使用第三方提供的数据训练自有AI模型，将直接面临数据源不合法的合规风险。针对这类问题，券商在使用任何第三方提供的数据开展AI模型训练之前，首先要核查对应的数服务协议是否允许将相关数据用于AI训练场景；如果协议里作出了禁止约定，则要探索合规的替代方案，比如和数据服务商另行签署AI训练使用的授权补充协议，或者直接使用公开可获取的数据或机构自有存量数据完成模型训练。
六、AI研报与内容生成场景下的质量与合规风险
（一）“模型幻觉”对研报质量的侵蚀
大模型内容失真的“幻觉”问题，是证券行业AI应用无法回避的技术短板。在投研分析、研究报告辅助撰写这类场景当中，大模型很容易输出内容看起来逻辑通顺、但和实际事实完全不符的错误内容。
2026年6月，某券商发布的一份房地产行业研报将2024年6月7日国务院常务会议的官方内容“移植”至2026年6月7日。行业普遍认为，这类“内容本身表述完全成立，但对应的时间节点完全错误”的失误，和AI大模型的“幻觉”技术特征高度吻合。这一典型事件直接暴露了AI幻觉对投研领域的实际风险冲击：互联网上存在的大量不实信息通过AI工具反向渗透到了专业研究领域，而券商的内容审核机制，并不能对这类明显错误实现完全有效拦截。
（二）AI研报的合规管控要求
证监会明确要求“确保内容合规，建立内容围栏与输出核查机制；高风险应用场景通过人工核验与小模型校验，确保输出内容合规”。同时还要求“强化信息披露的充分性和投资者权益保护，清晰标注AI生成的相关内容，充分保障投资者的知情权和自主选择权”。
针对券商内部的AI投研辅助工具，有学者提出了三条不能突破的制度红线：第一是强制要求所有信息来源可回溯，研报里用到的所有政策条文、统计数据，都必须标注可以直接访问核验的原始来源链接；第二是实施风险分层管控，政策发布时间、核心财务数据这类关键字段，禁止由AI直接输出，全部需要安排专人完成人工复核确认；第三是全流程留痕可追溯，完整保留AI的所有修改痕迹，所有操作都可以对应追溯到具体的执行人员。当前行业尚未出台AI研报专项监管细则，不同机构投研大模型质量参差不齐，部分机构片面追求产出效率而忽视核验，极易出现内容失真、数据错漏等问题。
七、构建证券公司AI应用全场景风险防控制度
（一）健全AI治理架构与内部制度体系
证监会明确要求“搭建完善的治理架构和中长期战略规划，统筹协调业务、技术、合规、风控等条线”。券商应将AI治理纳入公司整体治理框架：董事会层面明确AI战略方向与风险容忍边界；管理层设置分管负责人或跨部门委员会统筹推进；在执行层面搭建业务、技术、合规、风控等多个条线的常态化协同工作机制。
券商要制定覆盖AI应用全部落地场景的内部管理规则，明确AI工具的自主开发、外部采购、上线部署、日常使用、持续监测、下线清退等各个环节的合规要求。重点覆盖的内容包括：AI训练数据源的合规性前置审核机制、算法备案和安全评估的标准化操作流程、AI生成内容的标识和审核统一标准、AI相关应用的知识产权保护规则等。
（二）建立覆盖AI全生命周期的风控体系
券商要把AI模型的风险评估环节，嵌入到项目立项、迭代开发、上线测试、正式运行、最终下线的全流程当中：在开发阶段，就要完成数据源合法性核验、算法偏见专项评估、模型可解释性相关设计；在部署上线阶段，要走完算法备案或者安全评估流程（符合要求的场景），搭建内容安全围栏和输出结果自动核验机制；在日常运行阶段，对模型的性能表现做持续监测和定期风险复评；在下线退役阶段，妥善完成关联数据的清理工作和模型的退役管理。
（三）强化关键环节的“人类把关”机制
证监会明确要求“在关键业务、关键环节建立'人类监督+模型辅助'的协同机制，防范风险外溢和传导”。这套机制要具体落地到三个核心层面：在经营决策层面，AI生成的投研结论、投资建议必须经过持牌专业人员复核确认之后才能对外使用，绝对不允许AI在没有人工确认的前提下自行触发重大交易操作；在风控审核层面，高风险的应用场景必须通过人工伦理逐项核验和模型交叉校验，保证最终输出的内容符合要求；在责任划分层面，明确AI工具辅助场景下的人类主体责任，避免因为算法自动决策出现责任空白地带。正如行业共识：AI可高效处理重复性工作并挖掘多元信息，但不可逆的交易风险、法律责任及核心投资判断必须由人类把控。
（四）探索差异化分类监管的内部落地机制
券商要结合AI应用的风险扩散速度、错误发生后的修正成本、人工参与协同的比例、所在业务板块的监管严格程度这几个维度，分别给高、中、低不同风险等级的场景设置差异化的管控规则。
针对程序化交易、智能投顾这类直接和交易决策挂钩的高风险场景，要执行更加严格的准入审批规则、实施监测机制和全流程“人工把关”要求；针对内部辅助办公、普通公开信息检索这类低风险场景，可以给一线业务人员留相对灵活的创新探索空间。同时还要搭建AI应用的动态风险评估和应急处置体系，对所有中高风险的业务场景做持续跟踪监测，全面提升突发风险事件的处置响应速度。
（五）加强数据安全与个人信息保护
证券公司应严格落实数据分类分级制度，建立从数据采集、存储、使用、加工、传输、提供、公开到删除的全流程安全管理机制。在与第三方合作中涉及数据提供时，应完成数据分类分级评估，明确数据使用目的和范围，签订书面协议约定双方权利义务。
防范数据安全风险，加强数据安全管理，防范违规采集、数据滥用、信息泄露、违规跨境流动、“数据投毒”等风险隐患的具体措施包括：对客户敏感信息进行脱敏加密处理；落实最小必要原则，仅收集完成任务所必需的数据；建立分级访问权限控制机制；定期开展数据安全审计与应急演练。
八、结语
人工智能技术在国内证券行业的应用，已从早期的试点探索阶段进入到全面渗透的成熟阶段，覆盖了智能投顾、程序化交易、智能体运行、专业数据服务、AI辅助研报生成等各类业务场景。但AI在资本市场的深度落地，仍然面临应用落地、监管适配、风险防控三个层面的待解难题。
立足“十五五”规划，证监会已明确构建“合规有序、创新赋能、风险可控”发展新格局的战略方向。券商需要从搭建完善的治理架构、覆盖全生命周期的风控体系、筑牢“人工把关”核心底线、差异化分类管控机制、强化全链路数据安全保护等多个方向发力，搭建覆盖AI应用全场景的风险防控体系，最终实现人工智能赋能行业高质量发展。
参考文献
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附：论文查重报告/AIGC报告
