「機器人投顧」作用原理、應用前景和監管建議

文/張家林 中國金融四十人論壇理事、北京艾億新融資本管理有限公司董事長

投資顧問服務在西方發達國家已經非常成熟。大數據、人工智能技術的迅猛發展,機器智能取得了的發展,在西方發達國家,越來越多的資產管理機構采「機器人投顧」向其客戶提供服務。由於低廉的成本、效率的服務,應用越來越普及。

在大陸,人工投顧發展還不完善、不成熟的情況下,監管層面臨越來越緊迫的保護中小投資者的使命。本文主要從技術的度介紹「機器人投顧」的原理、應用實例,並分析機器人投顧監管的一些問題,旨在讓業界更多的了解這種新技術發展帶來的一些變化和機遇。

「機器人投顧」概念的形成

早期的「在線資產組合管理」服務的主要驅動是能夠提供基於互聯網的、低成本和資金門檻低的投資顧問服務。近2、3年以來,隨著數據、機器學習技術的突破,人們可以開發出更級的人工智能系統。

鑒於早期有過IBM」深藍「機器人戰勝人類象棋大師的先例,自然地,開發出能夠戰勝人類投資經理的「機器人」的挑戰就引起人們極大的興趣。可以預見,由於金融市場的複雜性遠遠超過國際象棋、圍棋,開發出能夠戰勝巴菲特、索羅斯這樣超級明星投資經理的「機器人」還需要相當長一段時間。但能夠戰勝普通投資者、大多數投資經理的「機器人」依然是具有闊市場發展前景和令人期待的。在這樣的背景下,能夠提供類似人工投資顧問服務的人工智能系統-「機器人投顧」的概念就應運而生。

美國、歐洲、日本等國家對於投資顧問的經營範圍的約定一般包括以下四個類別:

  1. 服務方和特定投資者訂服務協議,投資顧問以對、寄送、傳真或者郵件證券投資分析報告等形式,向特定投資者提供投資建議;
  2. 向不特定的投資者,通過報刊、雜誌、媒體或者報告會、講座等公共聚會的形式, 向不特定的投資者提供特定證券投資價值的判斷和建議;
  3. 服務方和特定投資者訂立服務協議,接受客戶的部分或全權委托,對客戶帳戶上的股票、債券等證券進行買賣活動;
  4. 為上市公司或者企業提供並購重組等財物顧問服務。

機器人投顧(Robo Advisor)的概念最早於 2012 年前後出現在美國,它主要是指為客戶提供基於算法的在線投資顧問和資產管理服務,包括的服務內容為上面的(A)、 (B)、(C) 三類。

機器人投顧(RoboAdvisor)的概念最早於2012年前後出現在美國,它主要是指為客戶提供基於算法的在線投資顧問和資產管理服務,包括的服務內容為上面的(A)、(B)、(C)三類。

區別於人工投顧模式,機器人投顧可以無需人工參與的情況下,就可以為客戶提供與人工投顧一樣的服務內容,包括:投資咨詢建議、投資分析報告、資產類別選擇、投資組合選擇、交易執行以及風險管理等。

機器人投顧按照其主要服務功能,可以分為「咨詢建議型「、「資產配置型」和「資產管理型」三個類別。

「咨詢建議型」主要以向客戶提供一些證券分析和投資咨詢建議,即上述(A)、(B)類服務內容的機器人投顧。這類機器人投顧主要是應用在投資範圍是非標類資產、以及包含諸如稅收優化、養老金規劃等的場景。它不能接受客戶委托進行交易執行以及具有實時特徵性質的估值定價、風險管理等服務。

「資產配置型」主要以標準類資產,即在交易所交易的股票、債券、ETF、基金以及期貨衍生產品為投資標的,接受客戶部分或全權委托,提供上面的(A)、(B)、(C)類服務內容的機器人。這種類型的機器人投顧的服務標準、要求都是最高的。這類機器人投顧主要是應用在投資範圍是標準類資產的場景。主要功能包括:資產類別選擇、投資組合選擇、交易執行以及風險管理。它不擁有獨立的客戶帳戶體系,客戶的帳戶體系都由第三方管理和資金托管。

很多大型資產管理公司、商業銀行由於不僅具備獨立的客戶帳戶體系,同時也有很強的資產配置手段和工具,因此通常能夠同時為客戶提供上述兩種類型的投顧服務,我們稱為「資產管理型」的機器人投顧。

機器人投顧的工作原理

一個標準的人工智能系統模型如下圖所示:

具備人工智能特徵的機器人投顧大都參考這種標準模型進行設計開發和做到。「機器人投顧」是一個複雜的大型人工智能系統。由於保密的原因,無法詳細了解國外類似公司的技術細節。

筆者以北京資配易投資顧問有限公司(以下簡稱「資配易」)推出的國內首家機器人投顧為實證,詳細說明機器人投顧的工作原理。

資配易的機器人投顧主要為客戶提供標準類資產的投資顧問服務,屬於「資產配置型」機器人投顧。它在不改變客戶現有帳戶體系、不對客戶資金進行任何操作、在客戶現有證券投資帳戶基礎上提供如下服務內容:

  1. 投資規劃:根據用戶的擬投資金額、期限、預期收益以及風險偏好進行單期和跨期的投資計劃的擬定;
  2. 投資組合:根據投資計劃為客戶構建投資組合和投資組合的調整;也可以對用戶自定義的投資組合進行診斷、看護(盯市、預警和風險提示等)服務。
  3. 交易執行:由於採用更好的算法,大數據分析系統能夠比普通投資人更好的擇時(在交易時間段內選擇最優的價格進行買或賣的操作)。資配易可以為客戶定制一個完全屬於客戶自己所擁有的智能交易代理(AI),這個智能交易代理完全在客戶的授權範圍內執行交易7。交易需要的買賣信號,由客戶向資配易系統訂閱。
  4. 風險管理:採取不間斷盯市的策略,能夠依據預先與客戶商定(或資配易公司推薦)的風險管理規則對客戶的投資組合進行各種風險管理操作,包括調倉、平倉、補倉。

除了語言溝通外,用戶對於資配易的機器人投顧業務的感受與人工模式是幾乎分辨不出來的。為做到上述工作任務,資配易開發了完全具備自主知識產權的證券投資人工智能系統(「SIAI」)。SIAI的示意圖如下:

SIAI是按照人工智能系統標準架構與證券投資任務環境要求開發的一個可以獨立運行在雲端的系統。每個SIAI都包括如下幾個個子系統:

  1. 數據&信號采集:獲取外部環境的元數據、信號采集。包括證券的行情數據、基本面數據以及其他數據集。
  2. 機器學習系統:包括投資規劃、投資組合選擇以及風險管理的模型選擇、參數尋優等。
  3. 知識庫:由以往機器學習系統學習到的一些可重用的規則庫、模型以及事件。
  4. 決策系統:對於證券買賣、投資組合選擇和風險管理規則運用的決策。
  5. 交易執行系統:按照決策系統的輸出,生成交易指令或交易建議的系統。
  6. 業績評價系統:對每個決策的事後分析、行為評價系統。
  7. 激勵機制:由用戶自定義的一些懲罰、激勵函數指標,指導機器學習系統的「方向」的一種負反饋機制。

「機器人投顧」:一個SIAI的定制智能體

當一個新用戶發出請求需要資配易的機器人投顧時,資配易在雲端的「SIAI裝配生產線」就會根據該用戶的需求,立刻「生產裝配」一個SIAI,並把這個SIAI的所有權限交給該用戶。當這個SIAI加載了用戶的一些參數後,就成為這個用戶的「機器人投顧」,用戶可以為它起個名字。

每個SIAI都用共同的地方、但也有不同的地方。共同的地方包括SIAI系統的所有基本的功能,不同的地方主要包括:參數不同、訂閱的數據集不同、知識庫選擇不同(比如風險管理規則差異)、激勵機制不同(比如預期收益目標要求、風險偏好的不同)等。

通常資配易給一般用戶配置一個標準的SIAI,然後按照客戶的主要個性化要求,幫助客戶選擇好定制的參數,用戶會很容易獲得一個專屬的SIAI。這樣的用戶體驗,可以滿足在線服務的品質要求。對於專業用戶,資配易讓用戶可以進行更多的個性化定制化選擇。資配易的雲端數據中心可以根據用戶的數量,承載數量達到千萬級別的「機器人投顧」同時運行。

當用戶完成「機器人投顧」的定制後,它就開始按照用戶設定的投資目標開始7X24小時不間斷的工作了。下面我們以資配易機器人投顧一天的工作詳細流程進行說明。

機器人投顧的一天:工作流程說明

時間:15:00~23:59(系統進入非交易時間模式)

  • 數據&信號采集系統

采集事先設定好的數據源的數據,重新更新今天
的全部最新數據集。

  • 機器學習系統

開始針對最新的數據,進行機器學習。它按照用戶設定的激勵機制(一種約束機器學習努力方向的懲罰、激勵函數參數指標),尋找下一個交易日的可選的投資組合,以及對目前持有的投資組合的預測。

資配易採用自主研發的機器學習模型(ISM模型12)來進行投資組合的選擇:每天從大約10的33次方的投資組合空間中,選擇滿足用戶收益風險要求的投資組合。根據不同的預期收益風險要求,每天可選的投資組合數量也不一樣。資配易從2015年2月到2016年1月20日的實證數據看,每天可選的投資組合數量多的超過千萬數量級,少的情況是持續幾天都沒有。

為了避免趨同交易、操作市場,資配易採用了每天一個合格的投資組合只能由不超過3個用戶同時使用的技術限制措施來保障。機器學習系統與知識庫的交互式非常頻繁的。通常,總有一些新的模式被發現,機器學習系統就會更新知識庫,以便以後可以記憶下來。這個部分的工作時間,通常都會是十幾個小時。

  • 業績評價系統

通常是對當前投資收益與預期投資收益進行比較,並對之前的交易進行分析、評價的工作。它通常包括估值、帳戶資產分析等工作。這個系統的輸出數據會反饋給機器學習系統和決策系統。

時間:00:00~9:30

  • 決策系統

匯集機器學習系統、知識庫、業績評價系統輸出的所有數據,按照一定的規則進行諸如如下行動的決策:下一個交易日選擇哪些投資組合、每個投資組合的資金分配、目前持倉在下一個交易日如何處置、剩餘資金如何配置等。這些行動最終會被生成若干「有條件」的交易建議。

決策系統會按照協議,把相關的建議發給用戶,等待用戶的確認後由交易執行系統執行。

時間:9:30-15:00(系統進入交易時間模式)

  • 交易執行系統

從決策系統發出的投資建議,按照用戶確認或授權後,準備生成交易指令。

  • 數據&信號采集系統

交易執行系統要不間斷的從數據&信號采集系統中獲取最新數據,並根據「日內信號&事件系統」生成每個證券的買賣價格指令。

  • 由用戶確認帳戶向PB發出交易執行指令
  • 在交易時間段內,決策系統、機器學習系統需要不間斷的讀取當前最新數據,並實時在線對目前持有投資組合、擬投資的投資組合的每個證券進行監控,當觸發風險管理事件後,就立刻向用戶發出風險管理投資建議(減倉、加倉和平倉)。目前資配易可以在每隔10分鐘對市場情況重新學習一遍,並做出適當的反應。
  • 交易執行系統:時刻聽取決策系統和用戶的授權進行操作。

–循環進行下一個周期–

資配易「機器人投顧」的一天就是這樣工作的。

在大陸的應用前景展望

機器人投顧最廣泛和最有價值的應用是服務中小投資者。主要的原因是它解決了投資顧問行業多年的難題和困境。區別於發達國家,大陸A股的投資者結構以中小投資者即散戶為主,但在大陸,具備投顧服務資格的從業人員少(2-3萬人左右),真正服務中小投資者投顧就更少。但中小投資者數量又龐大(1億以上),增長也非常迅速,供需矛盾非常突出。

優質的投顧服務無法覆蓋廣大中小投資者

證監會一直將投資者保護作為其監管工作的重中之重,每年兩會的報告都會提到保護中小投資者。最近肖主席的講話更強調了這項工作的必要性、緊迫性。

目前設有專門的投資者保護局,定期舉辦各類保護投資者尤其是中小投資者的活動,維護投資者尤其是中小投資者的合法權益。而且,對於風險較高的市場,證監會都制定了準入門檻,如創業板、股指期貨、新三板等,都有準入門檻,為的就是保護風險承受能力較弱的中小投資者。

在監管理念和監管政策都已經十分重視保護中小投資者的情況下,依然沒有顯著改觀,主要是行業生態本身並不能支持服務數量龐大的中小投資者。中小投資者之所以弱小,可以說主要來自於三方面的能力比較弱,一是生產投資策略的能力弱,二是擇時買賣的交易能力弱,三是處理風險管理能力弱。

在分工這麼發達的今天,要求每個散戶投資者都是上述三方面的專家能手顯然並不科學也沒有必要。專業的事還是專業的人來做,國外都是聘請投資顧問,但在國內,這個服務無法覆蓋廣大的中小投資者。

根據現有政策法規,能做投資顧問業務的只有證券公司和投資咨詢公司。先說證券公司,除了經紀業務,目前大多數證券公司都沒有向散戶提供投顧服務的能力。很簡單,服務散戶不僅不賺錢還賠錢。投資咨詢公司,他們也是人工服務,也同樣面臨人工投入需要多大投資資金規模才能覆蓋持續經營的問題。經濟上不可持續,導致投資咨詢業這幾年的發展緩慢,覆蓋的用戶群體極為有限。

於此同時,投資顧問服務還面臨服務內容同質化、形式單一化;沒有穩定的盈利模式;投資顧問隊伍建設有待加強、投資顧問角色定位不清晰等問題。這些問題最終導致大陸優質的證券投資顧問服務無法覆蓋中小投資者。

造成今天這種證券營業部對散戶指導完全為零的局面,也是有歷史原因的。在證券業資金三方存管之前,證券公司普遍挪用客戶資金炒股,為了抵禦這個巨大風險,監管政策一直都非常重視帳戶不能代為操作。多年下來,投資顧問業務的發展非常落後。隨著行業發展,監管政策也開始鼓勵證券投資顧問業務的發展,因為這確實是保護中小投資者的必經之路。

機器人投顧使低成本、高水平的投顧服務成為可能

那麼問題又回來了,如何利用技術給中小投資者提供高品質的、負擔得起的投資顧問業務呢?高品質的投顧服務,無非是要解決前述三個弱項。

首先是投資策略的生產。散戶投資者幾乎沒有生產優質投資策略的能力,而機構投資者生產投資策略的投入都非常大,可以說散戶那點投資資金無法覆蓋購買投資策略的成本。

「機器人投顧」採用機器學習來做到投資組合的選擇:A股的證券數量大概2700多只,理論上可以構建的投資組合數量大約是10的500次方。無論是頂尖的投資經理,還是普通投資者,無論用什麼方式,他的投資組合都是這其中的一個。

投資組合選擇的過程就是從這10的500次方的可能性裡選擇好的組合。一方面,這說明潛在的投資組合是很多的,完全可以滿足每個投資者的需求(目前股民數量是10的8次方左右)。

如果每個投資者都有能力選擇差異化的投資組合,自然就不會產生趨同交易、操縱市場、市場劇烈波動等現象。困難就出在如何從這個巨大的可能性裡面選擇好的。

在沒有機器學習和大數據技術之前,人們都採用人工的方式,僅僅有能力和時間對很小的投資組合空間(一般是幾十個到幾百個不等)進行篩選。

一個勤奮的基金經理,一年的投資組合選擇能力也就是幾百個。對於一個集合性質的基金或服務數量有限的大客戶,這樣的生產方式當然可以勝任。但對於要同時服務幾十萬、百萬、甚至千萬級別的中小投資者,這樣的投資組合選擇方式就顯然無法勝任。

機器學習可以解決這個難題:每天先將全部上市公司的股票按照一定的標準篩選一下,形成一個基礎股票池;然後挑選股票池裡的多只股票,形成備選投資組合。區別於傳統的人工選擇方式,機器學習是將全部可能的投資組合都進行逐一計算。每天全部可能的投資組合的數量級一般在10的33次方,資配易的雲計算中心就從這10的33次方的投資組合中,按照一定的算法進行篩選,最終選出滿足一定收益和風險指標的投資組合呈現給客戶。

這個量每天是不固定的,多的時候有上千萬,少的時候沒有,但系統都是每天連續的生產。自2015年2月開始,資配易累積生產了合格的投資組合超過3000萬個。這些數量很大的投資組合完全做到投資者的投資組合的差異化和獨立性,從根本上,杜絕了操縱市場、趨同交易的可能性。

目前機器人投顧的服務費一般分為包月制、按次收費和按業績報酬收費等幾種模式。包月制的價格平均為每月5~10元左右,很多基本服務通常都是免費的。按次收費一般為幾百元到千元之間。按業績報酬收費是按約定的固定時間(6個月或1年)收取客戶的超額收益的10%-20%之間,而且一般約定如果客戶收益為負,就不收取服務費。

機器人投顧自律性更強、違法違規現象會減少

投資組合選擇後,「機器人投顧」還可以輔助進行交易執行和風險管理。交易執行最關鍵的是選擇好的價格買或賣,以及如何在投資組合持有期進行風險管理。這兩點可以通過智能交易代理(AI)做到。

智能交易代理類似人一樣,每天盯盤,分析,並採用基於規則而非程序化的人工智能技術來進行買賣價格的選擇,風險應對措施的決策和實施。由於採用了人工智能技術,它是完全自主進行決策和行動的。目前從實證數據和實踐看,它比人工操盤更有效率、更精確、也更有紀律。應對風險事件的及時性和針對性也更科學。

從上文的描述可以看出,機器人投顧完全是由用戶自己擁有和控制的。用戶根據懲罰函數和激勵函數指標來約束它的行為,它的自律性是由一定的規則、標準嚴格約束的,因此相比人而言,自律性更強。機器人投顧服務的系統的設計,不會像人工投顧出現類似「老鼠倉」、「操作價格」等人為的操作,違法違規現象會大幅度的減少。

我們可以設想,當大量中小投資者都有自己的獨立投資策略後,那種聽消息、被誘導、誤導的現象就會大大減少,這對於整個市場的建設、發展都是具有非常重大意義的。

普惠金融,人人都負擔的起的專業投顧服務
大陸的中小投資者中,很大一部分人都不是「職業股民」。他們只能在工作的閒暇時間「炒股」。不同行業的投資者,如空姐、公務員、飛機駕駛員、老師、司機、軍人、醫生、產業工人等都面臨相同的問題:1)交易時間與工作時間重合,不能經常看盤;2)沒有持續的研究市場的時間和能力;3)雇不起專業的投顧服務。

機器人投顧就可以很好的解決這些投資者的「應用場景」。只要一次性設置好投資目標,機器人投顧就可以在得到授權的情況下,完成全部的投資任務,得到透明、專業的資產配置服務。機器人投顧使得人人都可以享受到負擔的起的投顧服務,吸引更廣大的投資者樹立更好的資產配置理念和方式,積極的通過中國資本市場的投資產生收益,享受經濟紅利,避免發生類似「e租寶」這些造成損失的投資。

筆者認為,億萬非專業中小投資者花在看盤、了解各種資訊的時間,消耗了大量的社會勞力,而沒有產生與之匹配的經濟效益。無論對個人,還是社會都是巨大的浪費。以往由於技術的缺陷,沒有辦法解決這個問題。但人工智能技術的進步,讓更多的非專業中小投資者從「低效」的社會勞力中解脫出來,進行其他更有效益的社會勞力成為可能。從這個角度看,積極培育機器人投顧行業的發展就顯得更有意義。

監管建議

機器人投顧的法律定位

大陸的投資顧問法律制度與國外存在較大差異。最核心的差異主要體現在投資顧問業務與資產管理業務的關係上。國外的投資顧問業務與資產管理業務是可以混合的。大陸目前法律制度是分別規定的。

《證券投資顧問業務暫定規定》對投資顧問業務下了如下定義,即首先雙方要有協議,投資者要授權,服務方要受委托;其次是服務行為僅限於提高投資建議和輔助決策,不包括接受全權委托管理;最後是該服務是有償的,無論該服務是直接獲得收益還是間接獲得收益。提供服務的主體主要是證券公司和證券投資咨詢公司。

《證券投資基金法》、《證券公司客戶資產管理業務管理辦法》、《私募投資基金監督管理暫行辦法》、《關於規範證券公司、基金管理公司及其子公司從事特定客戶資產管理業務有關事項的通知》、《證券期貨經營機構落實資產管理業務「八條底線」禁止行為細則》這幾部法規對資管業務進行了相應的約定。

證券公司、基金管理公司、期貨公司及其子公司,三類機構在市場準入、投資範圍、業務規範、監督管理等方面的要求存在較大差異,且普遍管制較多,不同程度上抑制了資管業務的創新發展,也不利於對三類機構實施統一的功能監管。

此前,該三類機構開展資管業務,分別適用《證券公司客戶資產管理業務管理辦法》、《基金管理公司特定客戶資產管理業務試點辦法》、《期貨公司資產管理業務試點辦法》等規章及配套規則。《證券期貨經營機構資產管理業務管理辦法(征求意見稿)》的發布,證監會旨在各類證券期貨經營機構開展資管業務均可適用統一的業務規則,而現行分散的相關業務規則可以同時廢止。

在美國、英國等G7國家,獲得金融顧問牌照的公司就可以開展包括投資顧問和資產管理服務。目前機器人投顧的典型代表公司,比如wealthfront、futureadvisor等都是具有金融顧問服務的註冊公司。德銀、嘉信理財、橋水基金等機構也提供機器人投顧服務,他們都是具有資產管理類資質的公司。

《證券投資顧問業務暫定規定》第二十七條規定,「以軟體工具、終端設備等為載體,向客戶提供投資建議或者類似功能服務的,應當執行本規定,並符合下列要求:

  1. 客觀說明軟體工具、終端設備的功能,不得對其功能進行虛假、不實、誤導性宣傳;
  2. 揭示軟體工具、終端設備的固有缺陷和使用風險,不得隱瞞或者有重大遺漏;
  3. 說明軟體工具、終端設備所使用的數據信息來源;
  4. 表示軟體工具、終端設備具有選擇證券投資品種或者提示買賣時機功能的,應當說明其方法和局限。」

《證券帳戶管理業務規則(意見稿)》的第二條規定,「本規則所稱帳戶管理業務,是指取得證券投資咨詢業務資格並符合本規則條件的機構(以下簡稱持牌機構)接受客戶委托,就證券、基金、期貨及相關金融產品的投資或交易做出價值分析或投資判斷,代理客戶執行帳戶投資或交易管理。法律法規另有禁止性規定的,從其規定。」

在現有法律制度框架下,大陸的機器人投顧的法律定位應該是具有證券投資顧問、資產管理資質的公司,向合格客戶提供在線投資顧問服務、在線資產管理服務和信息技術服務的統稱。

尚未正式實施的《證券帳戶管理業務規則》,實質上是融合了之前的投資顧問業務與資產管理業務。這個法規筆者認為對於機器人投顧的法律定位更明確和清晰。

主要合規性要求

《證券帳戶管理業務規則》(意見稿)中,提出的很多監管措施對於機器人投顧業
務都是非常適用的。筆者以資配易的機器人投顧業務為例,說明機器人投顧應該如何滿足
主要的合規性要求:

  • 客戶適當性要求

每一個新用戶要想使用資配易的服務,首先需要進行問券調查以及從專業機構提供的測試題。了解客戶,並對客戶的各個方面進行評估後,系統進行風險承擔能力的評價。滿足條件的客戶才會被接受使用相應的服務。

客戶使用服務後,適應性跟蹤系統會不斷記錄用戶的行為、盈虧情況,並基於用戶的行為數據持續評價客戶。並以此作為提高服務的參考依據。

  • 投資策略必須符合客戶風險特徵

機器學習系統是根據客戶的投資目標、風險偏好以及風險承擔能力,來制定相應的投資策略的。每一個投資策略包括具體的投資方案以及投資組合、風險管理規則、投資限制等,在客戶確認並同意後形式存檔儲存。

  • 帳戶規範與安全

資配易通常建議客戶單獨開設一個帳戶,用於使用機器人投顧服務。並提示客戶應當將交易密碼與轉帳、取款密碼分開設置和管理,不得將轉帳、取款等可能產生財產轉移的密碼委托給資配易。與此同時,會採用通過了CFCA中國金融認證中心信息安全認證的技術、SSL加密傳輸以及多重信息安全空間來保護用戶的數據。

  • 止損與再授權制度

作為風險管理的重要手段,平倉止損線及再授權制度都以非常明確的文字向客戶說明。並詳細約定了在什麼情況下,執行平倉止損操作以及再授權的投資權限。客戶同意設置止損線後,智能交易代理會不間斷的擇時,保證止損操作得到切實執行。

經客戶同意設置再授權制度的,客戶帳戶資產累計虧損(含浮虧)占委托資產的比例超過一定數額的,應當最遲於當日收市結算後半小時內通知客戶,並再次獲得客戶授權方可繼續進行帳戶代理操作。系統設置的上述比例不超過15%。

  • 信息披露

按與客戶協議約定,不定期和定期向客戶發送帳戶信息,包括配置狀況、淨值變動、交易記錄等情況。客戶可以通過手機APP,web以及郵件隨時獲取信息。做到操作透明、數據透明、信息透明和可追溯的三位一體的信息披露體系。

  • 防火牆和隔離制度

每一個客戶的機器人投顧都是獨立的。機器人之間沒有任何的信息、數據交換。同時,每個客戶的數據都是採用公鑰、私鑰加密方式進行加密。只有在得到客戶授權的情況下,才能獲得數據。

  • 交易執行

交易執行主要由智能交易代理負責。每個客戶的智能交易代理都會根據各自獨立的帳戶資產狀態、證券組合、擇時信號,選擇最佳買賣執行價格,滿足對客戶有利原則。

所有的智能交易代理都是並發、同步運行,以確保公平對待不同客戶的交易。智能交易代理嚴格執行各自獨立的投資策略、風險管理規則,因此,只有在觸發某些風險管理操作時,才執行交易,不會盲目的過度交易。

  • 留痕管理

資配易建立了一個存儲設施,並採用分布式存儲技術、三重備份機制來確保所有的數據都會記錄下來。

除此之外,筆者認為還應該補充一些措施來加強對機器人投顧業務的監管,具體包括:

  1. 建立證券投資智能代理註冊備案制度。對於在實際使用過程中,完全不需要人工幹預的智能代理,其設計開發者和使用者都需要註冊備案,被監管主體確定為使用者。對於集合性質的投資主體使用此類智能代理,可考慮約定至少一個自然人或法人作為被監管主體,對其行為承擔責任。
  2. 建立證券投資智能代理源代碼公證制度。為了有效防范惡意智能代理擾亂市場、破壞正常的市場秩序,對證券投資智能代理源代碼建立公證制度。通過第三方的公證機構的審核,確保智能代理不存在惡意和蓄意破壞市場的情況發生,依靠第三方的合法合規性審核,建立對智能代理行為的預防機制。

原創聲明:本文為作者向中國金融四十人論壇提供的交流文章,轉載請註明出處。

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