一、引言

金融资产管理行业正快速迈向智能化与自动化。随着机器学习、强化学习、深度模型与量化算法的成熟，越来越多资产管理机构将人工智能融入投研、风险管理与产品构建流程。例如，AQR Capital Management 已将机器学习策略纳入核心量化体系，相关模型在其部分策略中的占比约达 20%；Citadel 和 WorldQuant 则将 AI 嵌入分析师日常工作，通过内部聊天机器人帮助研究员检索公司公告、财报与新闻，以显著缩短信息处理时间。Aviva Investors 推出的 Opti-FI 工具则实现了组合构建流程的自动化，使分析师从大量重复性任务中解放出来。在中国，High-Flyer 通过旗下 DeepSeek 团队，将 AI 用于市场信号提取与交易决策支持。此外，业界也在持续探索深度强化学习在资产配置中的潜力，利用智能 agent 在动态市场环境中执行资产再平衡与风险调整。

尽管 AI 显著提升了资产管理行业的效率与竞争力，但相关法律与合规风险亦逐渐凸显。首先，模型训练依赖大量客户交易数据与行为数据，涉及隐私保护、数据利用边界与跨境传输限制；其次，算法可能延续或放大历史样本中的偏差，造成对特定群体的不平等对待；此外，深度模型的“黑箱”属性使金融机构难以解释模型逻辑，增加监管协调与责任认定难度；与此同时，随着生成式人工智能在产品营销中的使用增加，夸大宣传与误导性披露风险显著上升，可能损害投资者权益并扰乱市场信任。

基于上述背景，本论文旨在系统研究 AI 在资产管理中的典型应用场景、合规风险与治理：

第一，梳理并分类 AI 在资产管理领域的典型应用场景，如投研自动化、量化交易、智能投顾、风控与反洗钱监测、产品个性化推荐等业务场景，揭示不同场景下的技术特征与法律合规风险成因；

第二，深入分析数据保护、金融产品宣传与算法治理三大维度的主要法律问题，评估现行监管框架的适用性与不足之处；

第三，在比较国内外监管实践与趋势的基础上，提出可操作性的合规建议和治理方案，涵盖组织架构、模型治理流程、技术防护措施与监管沟通机制，以促进行业内在创新与外部风险控制的平衡。

二、人工智能在金融资产管理中的主要应用场景

1. 投资决策与投研分析（Research Automation）

1) NLP 在公告解读、研报生成与舆情识别中的运用

随着金融市场信息量呈指数级增长，NLP 技术被广泛用于处理结构化与非结构化文本，包括上市公司公告、宏观政策文本、券商研报与新闻舆情等。NLP 模型可自动读取上市公司公告、财务报表、监管文件，从中识别关键信息（如利润变化、重大事项、财务指标）并结构化输出。之后通过对历史研究报告、行业数据和市场消息训练模型，可自动生成研报草稿或辅助分析关键因子，提升研究覆盖效率；此外，NLP 对新闻、社交媒体和监管动态进行实时监测，识别重大负面事件（如财务造假、诉讼风险、重大资产重组），实现对组合持仓的实时预警。BlackRock、Vanguard、Bridgewater 等大型资产管理机构已将 NLP 用于公告分析与舆情监控，以辅助因子构建与风险控制。

多家中国基金公司公开披露已经在投研体系中应用 NLP 做公告标签化、因子提取和实时舆情监控。

合规风险分析：第一，信息来源合规性风险方面，NLP使用网络数据进行模型训练时，如数据涉及个人信息或未经授权的付费数据集，可能违反数据保护或版权要求（《个人信息保护法》《数据安全法》《欧盟 GDPR》），未经授权抓取券商研报、咨询报告可能构成著作权侵权；第二，大语言模型可能生成未经验证的财务结论或虚构数据，若被直接用于投资判断，可能导致误导性建议。如果金融机构错误依赖自动生成的研报或预测，可能构成《证券法》和《证券期货投资者适当性管理办法》信息不实、虚假陈述或信息误导等问题。第三，NLP 模型所基于的数据样本可能导致情绪倾向性判断失真，从而引发“情绪因子偏误”。生成性模型的内部参数难以解释，可能违反监管机构对“算法可解释性”的要求，。

2) 强化学习模型在资产配置中的应用

强化学习作为资产管理领域的前沿应用，通过模拟投资环境与策略反馈的持续互动，逐步优化资产配置方案，展现出多方面的实践价值。在具体功能上，它能够实现多周期动态资产配置，在多市场、多资产、多因子条件下，通过“试错—奖励—再试错”机制，形成比传统均值-方差模型更灵活的风险收益权衡；同时，它可结合蒙特卡洛模拟构建大量极端压力情境，增强组合应对黑天鹅事件的韧性，并依据市场波动、流动性变化与风险偏好实现实时再平衡，有效提升调仓效率。行业实践方面，J.P. Morgan AI Research的研究表明，其深度强化学习配置策略在不确定环境中较传统Markowitz方法展现更优鲁棒性；同时，中国部分量化基金（如专注于CTA与市场中性策略的机构）也已开始探索将强化学习应用于期货组合的自动优化，推动投资决策向自适应、智能化方向演进。

尽管强化学习在资产配置中展现出巨大潜力，其实际应用仍面临多重风险，亟需行业与监管机构共同关注。首先，模型高度依赖历史数据的质量与完整性，数据不足或存在偏差可能导致策略在回测中“过拟合”，而在真实市场遭遇“领域迁移失败”，尤其对数据稀缺的黑天鹅事件应对失当。其次，强化学习的决策过程如同黑箱，策略调整逻辑难以清晰解释，这与金融监管对算法透明度和关键业务决策可审计性的要求存在潜在冲突。此外，当自动生成的策略引发重大损失时，责任界定变得复杂，若策略由强化学习（RL）智能体自动调整并导致重大损失，可能引发问责争议：责任在开发者？运营机构？还是投研人员？美国 SEC 在 2023年多次提示投资机构：AI 驱动决策不得导致“conflicts of interest”或误导客户。 

2. 风险管理与反洗钱（AML）监测

AI 技术在风控与合规监测中应用广泛，涵盖市场风险预测、信用风险评估以及反洗钱与异常交易监测。其核心功能主要体现在三个方面：市场与信用风险预测，通过时间序列模型、深度学习及情绪分析，精准预测市场波动与信用违约概率；反洗钱监测，借助图神经网络、聚类与异常检测算法，有效识别复杂交易路径中的可疑洗钱行为；以及自动化合规监控，系统性地检测违规交易、员工异常操作及宣传材料合规问题。实践中，摩根大通已部署AI系统对其全球交易网络进行实时监控，以识别潜在洗钱风险；中国工商银行亦在反洗钱系统中引入机器学习模型，显著提升了可疑交易的识别准确率。

然而，此类AI技术应用亦伴随不容忽视的风险。其一，误报与漏报问题：算法可能将合法交易误判为可疑行为，干扰正常业务，或未能识别真正的违规操作，导致监管漏洞。其二，模型透明度不足：黑箱决策机制难以向监管机构清晰解释其判定逻辑，不仅影响审查效率，也可能引发合规质疑。其三，数据合规性挑战：尤其在跨境交易场景中，对客户敏感信息的处理若未严格遵守数据隐私与跨境传输法规，将面临重大的法律与声誉风险。

3. 客户销售与财富管理服务：智能投顾（Robo-advisory）。

智能投顾系统通过算法为客户提供自动化的个性化投资建议与组合管理服务，其核心功能主要体现在三个方面：首先，进行个性化风险评估，系统利用用户画像、行为数据、财务状况及风险偏好分析，为客户生成专属的投资风险等级与目标资产配置建议；其次，提供自动组合管理，依据市场动态与客户投资目标，自动执行投资组合的动态调整、资产再平衡与风险优化；最后，实现实时监控与调仓，通过持续追踪市场变化与组合表现，系统能够自动触发调仓操作或发出风险预警。在行业实践方面，美国的Wealthfront和Betterment等平台率先利用AI模型完成上述全流程自动化管理；在国内，蚂蚁金服推出的“智能理财顾问”同样基于机器学习技术，为用户提供个性化的投资组合与调仓策略。

智能投顾系统在带来效率与便捷的同时，也伴随若干关键风险，亟需在应用中被审慎管理。其一，算法偏见风险：若模型训练数据存在历史性样本偏差，可能导致系统对特定性别、年龄或收入群体产生不公正的投资建议，从而引发公平性质疑。其二，投资者适当性问题：自动生成的推荐可能无法充分、动态地考量客户的真实需求、财务状况与认知水平，存在简化评估流程甚至产生误导的风险，违背“卖者尽责”原则。其三，模型黑箱与责任认定困境：系统若采用复杂的深度学习模型，其决策逻辑往往难以解释，这不仅可能不符合监管对算法透明度的要求，更会在投资发生重大损失时，导致开发者、运营机构与持牌顾问之间的责任界定模糊，增加合规与法律风险。

4. 产品销售与个性化推荐（Distribution & Marketing）

AI技术已深度融入财富管理领域，在客户服务与产品分销环节发挥着核心作用。系统通过分析客户的资产状况、历史交易行为与风险偏好，能够精准推荐与之匹配的基金、理财产品或投资策略，并自动生成个性化的营销材料，如定制化的投资建议、组合表现报告与市场洞察，实现高效触达。行业实践中，高盛的 Marcus Wealth Management 使用推荐算法向不同客户推送量身定制的投资组合；Aviva Investors 的 Opti-FI 工具也将 AI 嵌入到投资组合推荐流程，实现自动化个性化服务。

在利用AI进行产品营销与客户服务时，金融机构需警惕多重风险。首先，是虚假宣传与“AI-washing”风险：生成式AI在制作营销材料时，可能刻意夸大产品收益或选择性忽略风险，对投资者形成误导，并引发监管对“AI-washing”行为的关注。其次，数据隐私问题突出：算法依赖大量客户行为数据进行训练与推荐，其收集、使用及可能的跨境传输环节均须严格遵守《个人信息保护法》《数据安全法》《数据出境安全评估办法》等法规，否则将面临合规挑战。最为关键的是适当性合规风险：若推荐算法的优化目标偏向于机构利润最大化，而非客户利益最优，则极易导致产品推荐与客户实际风险承受能力不匹配，从根本上违反投资者适当性原则，引发严重的信义责任与法律后果。

综上所述，智能投顾、个性化产品推荐以及风控与反洗钱监测构成了人工智能在资产管理行业中最具代表性的三大应用板块。智能投顾通过算法化的风险测评和组合管理显著提升了投研与客户服务效率，但同时也因算法偏见、适当性不足以及模型不可解释性带来新的监管挑战；个性化产品推荐在提升营销精准度与客户体验的同时，可能伴随虚假宣传、过度定向营销、敏感数据滥用等合规风险；而 AI 在风控与 AML 场景中的深度应用有效增强了对市场风险、信用风险与可疑交易的识别能力，却也引发误报/漏报、模型透明度不足、数据跨境与隐私保护等方面的疑虑。

整体来看，AI 对资产管理行业的业务流程重塑是系统性的，但其带来的风险同样具有结构性和复合性。如何在效率与安全、创新与监管之间实现动态平衡，将成为未来资产管理机构构建 AI 能力、完善模型治理、强化数据合规与提升投资者保护水平的关键命题。本节的分析也为下文关于数据保护义务、算法治理框架以及监管趋势的讨论奠定基础。

三、金融资产管理中人工智能应用合规问题

(一) 数据来源合法性

在金融资产管理中，人工智能模型高度依赖数据进行训练与决策，包括客户交易数据、行为数据以及第三方数据产品。数据合规管理成为 AI 应用的核心问题。首先，数据来源的合法性是基础要求。金融机构在收集和使用数据时必须遵守《个人信息保护法》（PIPL），确保数据合法获取并取得用户授权，同时坚持数据最小化原则，仅收集完成特定分析或模型训练所必需的数据。此外，金融机构在使用第三方数据时，应对数据供应链进行审查，确保数据来源合法且不侵犯个人隐私或知识产权。

其次，敏感个人信息处理是监管重点。金融机构处理的数据中可能包含金融账户信息、交易记录、身份证明信息以及生物识别数据。AI 应用场景如客户画像建模、智能投顾、风险评估和生物识别登录等，均涉及敏感信息。合规要求包括：向用户清晰告知数据收集与使用目的，并在处理敏感信息时获取单独同意；同时，涉及跨境传输的，应进行数据出境评估，确保遵守国内法律及监管要求。

最后，数据安全与生命周期管理是风险防控的重要环节。机构需对敏感信息在存储、传输和使用全过程进行加密与权限控制，建立完整的数据使用留痕和审计机制，并在模型训练和推理结束后对个人数据进行删除或匿名化处理，以降低隐私泄露和监管风险。

(二) 自动化决策与解释权

在金融资产管理中，人工智能不仅应用于投研和产品推荐，还广泛用于自动化决策，如信用评分、风险评级和投资适配性评估。这类 AI 决策直接影响用户的金融权益，因此监管机构对决策透明度、可解释性以及用户权利提出了明确要求。

首先，决策逻辑的可解释性（Explainability）是自动化决策的核心要求。金融机构在使用机器学习、深度学习或强化学习模型进行信用评分或风险评级时，必须确保决策过程和结果可以被理解和追踪。可解释性不仅有助于监管部门进行审查，也保障用户在出现争议时能够获得合理解释。例如，如美国信用评分公司 Upstart 在贷款审批中使用 AI 模型进行信用评分，当贷款申请被拒时，公司提供详细的拒绝原因，包括申请人教育背景、收入、债务比例等因素对评分的具体影响，从而避免“黑箱决策”导致的不公平或歧视性结果。

其次，用户拒绝自动化决策的权利（Right to Opt-Out）是个人信息保护的重要体现。用户应被告知其有权拒绝 AI 决策，并选择人工干预或其他替代方案，以保障自主选择和公平待遇。这一要求在欧盟《人工智能法案（AI Act）》中明确规定，高风险系统（High-Risk AI Systems），包括金融信用评分与市场风险模型，必须向用户提供拒绝自动化决策或要求人工复核的渠道。

第三，允许用户要求人工复核（Human-in-the-Loop, HITL）是对自动化决策潜在风险的补救机制。即便算法模型经过充分训练和验证，也可能因数据偏差或模型误差产生不准确判断。监管机构要求金融机构在关键节点保留人工复核权，确保决策的准确性、公平性和可追溯性。例如，当自动化信用评分拒绝用户贷款申请时，用户可申请人工复核，由信贷分析师结合模型结果和其他补充信息进行最终判断。这不仅提高了决策的公正性，也降低了模型偏差引发的法律责任风险。

综上所述，自动化决策在金融资产管理中的应用必须兼顾效率与合规，以上要求在欧盟 AI Act、GDPR 以及我国征信业务管理规定中均有体现，为金融机构构建高风险 AI 系统提供了清晰的法律合规框架，同时也为保护投资者和借款人的基本权益提供制度保障。

(三) 金融产品宣传与销售环节的合规风险

随着生成式人工智能在金融资产管理中的应用越来越广泛，金融机构尝试利用 AI 自动生成投资分析报告、市场评论和产品宣传内容。然而，AIGC 模型存在“幻觉”现象（hallucination），即生成不符合事实或虚构的信息，这在金融产品宣传中可能误导投资者，带来合规风险。

我国的《广告法》《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》《证券法》《商业银行理财业务监督管理办法》《互联网广告管理办法》《基金销售管理办法》等法律法规从行业监管角度原则性规定金融机构在营销活动中不得进行虚假陈述、误导消费者（或投资者）的广告或实施欺诈。例如《基金销售管理办法》要求基金销售宣传材料不得含有虚假或误导性陈述的内容。这些法规同样适用于由 AI 自动生成的内容，金融机构必须严格遵守现行法规对产品宣传的约束，建立人工审核机制，确保生成材料的合法性和真实性。

(四) 风险提示义务

在金融资产管理中，人工智能的应用不仅提高了业务效率，也带来了潜在风险。金融机构在使用 AI 系统（如智能投顾、信用评分或投资组合推荐）时，不能以技术中介角色为由免除法律责任。即便算法自动生成投资建议，机构仍需履行信息披露、风险提示和合规审查义务，以保护投资者权益。

首先，在智能投顾场景中，金融机构必须说明模型逻辑，包括算法类型、输入数据特征、核心决策变量及其权重等，使客户和监管机构能够理解 AI 建议的形成过程。透明的模型逻辑有助于投资者判断建议的可靠性，也便于后续审计与问责。

其次，机构应提示可能出现的预测偏差或模型局限。由于 AI 模型训练依赖历史数据，市场环境变化或极端事件可能导致预测失准。金融机构应在用户界面、报告或合同中明确披露模型的不确定性、潜在误差和风险偏差，防止客户对 AI 预测产生过度依赖。

第三，机构应对投资档案进行留痕。所有 AI 生成的建议、用户交互和投资决策记录应完整保存，包括模型版本、输入数据和输出结果，以便在事后分析、争议解决和监管检查中提供可追溯证据。

最后，金融机构应定期更新算法匹配性评估，确保模型持续符合投资者风险偏好和法律法规要求。算法更新不仅涉及模型参数优化，还包括对潜在偏差、数据漂移和预测性能的验证。监管机构通常要求高风险 AI 系统进行周期性风险评估和复核。

综上，金融机构在 AI 应用中承担风险提示义务，既是投资者保护的基本要求，也是防范法律责任的重要手段。通过模型透明、偏差提示、档案留痕和算法定期复核，机构能够在利用 AI 提升服务效率的同时，兼顾合规和投资者利益保护。

四、监管实践与趋势

伴随应用的迅速扩张，各国监管机构正从投资者保护、数据安全、算法透明度与市场稳定的角度完善规则体系，以应对模型偏差、数据滥用、误导性宣传与系统性风险等新型挑战。 

  我国监管部门强调“审慎创新”与“算法可控性”。证监会近日进一步强调完善风险防范措施，夯实安全防护体系，强化关键环节的“人类把关”机制，避免引发系统性风险。监管机构还将数据与网络安全作为重点，要求机构建立敏感数据分级管理、加密保护、使用留痕与访问控制机制。中国人民银行从金融基础设施与宏观政策层面推动“AI+金融”战略，强调在支付清算、风险定价与反洗钱等关键领域推广AI，同时要求强化模型可解释性、算法审计能力与系统安全，推动监管科技（RegTech）与金融科技协同发展。

相比之下，欧盟的路径可称为“高强度前置式合规”，欧盟通过《人工智能法案》（EU AI Act）构建严格的分类监管体系，将信用评分、客户风险评估、市场风险模型等纳入“高风险 AI 系统”，要求金融机构满足严格的数据治理、透明度、可解释性、技术文档和人类监督义务。ESMA、EBA 与 EIOPA 均在制定行业指南，对自动化决策、模型偏差、AI 对市场稳定的影响、对消费者形成的信息不对称进行持续监管与年度评估。违规成本可高达 3500 万欧元或全球营业额的 7%，显著提高了 AI 应用的合规门槛。

美国的监管重点则侧重在投资者保护与防范误导性宣传。美国监管模式较少依赖统一 AI 法规，而强调通过现有证券监管体系进行执法。SEC 针对 Delphia 和 Global Predictions 的处罚标志着“AI-washing”成为监管重点之一。案件确立了投资顾问不得夸大或虚构其 AI 能力；不得导致投资者误以为模型具有更高预测能力或风险控制效果。这一执法趋势表明，AI 在营销、投顾和模型描述中的不实陈述将成为监管重点。SEC 多次强调算法偏见、自动化推荐的潜在利益冲突、数据滥用以及算法透明度的重要性，并考虑要求投资顾问披露其 AI 模型的应用范围、局限性与监控机制。SEC 在多场 FinTech 圆桌会议中关注：自动化推荐可能放大平台的商业利益冲突（例如推荐更高费用产品）、算法偏见导致对某类投资者的系统性不利影响、数据滥用与第三方数据的质量与来源问题。因此 SEC正考虑要求投资顾问披露AI 模型的用途、限制、风险、监控机制与人工干预点，整体呈现一种“以投资者保护为核心的执法驱动式监管”。

五、结论

AI 为资产管理行业带来效率提升与商业模式创新，但也伴生重大监管风险。数据保护、算法公平性、产品宣传合规是最核心的三类风险。

第一，数据保护风险。金融机构在模型训练和服务提供过程中依赖大量用户交易数据、行为数据及第三方数据，涉及个人隐私、敏感信息处理和跨境数据传输。若数据来源不合规或缺乏授权，将引发法律责任和监管处罚。

第二，算法公平性与透明性风险。自动化决策模型可能放大历史偏见，产生性别、年龄或收入歧视；模型的黑箱特性也阻碍了监管审查与投资者理解。可解释性、人工复核及模型治理成为监管关注的核心要求。Apple Card 性别歧视事件（NYDFS, 2019）即说明了算法偏差可能造成的法律与声誉风险。

第三，金融产品宣传合规风险。生成式 AI 在投资报告、市场评论或营销材料中的应用，可能产生虚假或误导性内容，如夸大收益、隐瞒风险或引用虚假数据。SEC对 Delphia 和 Global Predictions 的处罚，均强调了AI在金融宣传中的潜在风险。

针对这些风险，国际监管正向以下方向演进：一是穿透式监管，要求金融机构能够对 AI 系统全流程留痕、可追溯；二是可解释 AI，要求算法逻辑透明、投资者可理解；三是模型治理标准化，推动金融机构建立统一的算法开发、验证、复核及更新流程（European Commission, 2024; PBOC, 2023）。

因此，金融机构应提前布局 AI 治理框架，在数据保护、算法治理和宣传合规等方面建立制度化机制，包括风险评估、内部审查、人工复核、模型可解释性报告及定期合规审计。只有在有效控制风险的前提下，AI 才能为资产管理行业提供可持续的创新空间和竞争优势。

文/李燕 北京天驰君泰律师事务所 

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