智能投顾算法决策的责任归属与法律规制路径

智能投顾算法决策的责任归属与法律规制路径 基金项目：2024 年度国家级大学生创新创业训练计划资助项目，智能投顾法律风险及其监管对策研究（202410341005） 魏星月 孔豪泽 作者简介：魏星月，女，山西太原人，浙江农林大学本科在读；孔豪泽，男，浙江杭州人，浙江农林大学本科在读     【摘要】智能投顾算法决策的法律规制路径亟待明确。其数据采集、风险评估等全流程存在风险，易引发信义义务、侵权及违约责任纠纷，且面临责任主体划分难、因果关系举证难、算法透明度不足及法规分散等困境。对此，应明确运营商主责与过错推定规则、科技公司补充责任，构建协同监督与自我规制机制；扩展信义义务内涵，建立全流程监管体系；同时设立统一分层监管框架与损失补偿标准，完善法律规制路径。     【关键词】智能投顾 责任归属 信义义务 算法披露     一、智能投顾算法决策的基本原理     智能投资顾问诞生于金融危机后的美国，近年来在全球范围内快速发展，尤其在金融科技领域成效显著。中国智能投资顾问行业起步虽晚，但发展势头迅猛，市场规模不断扩大。     智能投资顾问（以下简称“智能投顾”），是指运用大数据、云计算及人工智能等先进信息技术，依据投资者的风险偏好、财务状况及投资目标等要素，通过资产配置模型匹配出最优投资组合，供投资者选择决策的服务模式。智能投顾借助算法和自动化流程，为投资者提供高效便捷的资产管理与投资建议，其核心在于融合科技与资产管理，为投资者提供个性化投资服务。其算法决策包含四大核心流程：数据采集与分析、风险评估、资产配置与持续跟踪与调整。     随着投资顾问业务从自然人主导转向智能投顾驱动，法律关系发生显著转变。传统模式下，金融机构自然人顾问通过互动提供定制化服务；智能投顾则将顾问服务预先编码入算法，由程序直接服务投资者，算法替代自然人实时决策是其与传统模式的根本区别。目前，针对这类基于预设算法的服务关系，法律规制路径仍有待明确。     二、智能投顾算法决策中责任归属的困境分析     （一）算法决策中存在的风险与挑战     智能投顾算法决策的各阶段存在不同的风险与挑战。首先是数据风险，涵盖模型偏差与数据安全两方面。模型偏差源于历史资料局限、数据收集清洗不彻底及资料污染；数据安全则因用户信息收集边界模糊、使用授权不明、来源合法性存疑，易侵犯用户隐私。其次是算法风险，包括效率歧视、同质化推荐、算法错误及盲区风险。算法“效率逻辑”易引发歧视；同质化算法模型易加剧市场“羊群效应”；编程缺陷、策略失效等会引发算法错误；深度学习导致的决策不可预测性，则会使风险更隐蔽，加大监管难度。两类风险的交互作用还会加剧系统脆弱性。     （二）算法决策风险中可能引发的责任     算法决策可能引发信义义务责任。依据《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）第 929 条，智能投顾作为受托人需履行忠实、勤勉义务，以客户利益最大化为核心，规避利益冲突并保证决策透明。若智能投顾未能提供符合客户最大利益的建议，尤其存在算法人为操纵等行为，即构成对信义义务的违反，需承担相应责任。     违反信义义务的表现，一是信息披露义务履行不到位，存在“深度披露”与“算法黑箱”的矛盾，披露的可行性与实操性不足；二是现有法律框架与监管能力适配性欠缺，相关法律依据模糊，生成式AI 监管缺乏具体细则，且算法迭代速度远超法律修订进程，易形成“法律空窗期”，同时证券监管、网信等多部门监管协调难度大，易出现重复披露或监管空白。     此外，违反信义义务还集中体现为适当性义务未有效履行，具体包括风险评级失准、推送不适当建议两类情形。需要注意的是，若金融消费者因故意提供虚假信息、拒绝听取建议等自身原因导致投资不适当，或者机构能举证证明适当性义务违反未影响消费者自主决策，可免除部分责任。算法决策可能引发两类法律责任，均有明确的法律依据支撑。     1. 侵权责任     《民法典》第1165 条一般侵权责任与第 1202 条产品责任，可作为智能投顾过错行为的追责依据。算法缺陷、错误与人为操纵，都可能导致投资者损失并构成侵权。无论是设计环节的主观故意损害行为，还是技术水平限制引发的客观缺陷，相关责任主体都需承担侵权责任，其中主观故意造成的损失更直接严重，侵权责任也更明确。     2. 违约责任     依据《民法典》第 577 条，智能投顾机构未按合同约定履行义务、提供服务，需承担违约责任；第 500 条缔约过失责任，则可规制缔约时的虚假陈述或隐瞒行为。算法操纵、通过信息茧房限制客户知情权与自主决策权等行为，均属于违约情形，机构需为此担责。     （三）算法决策责任认定中存在的困境     我国智能投顾行业面临多重法律与技术层面的风险挑战，主要体现在五大方面：     1. 主体多元致责任划分难。算法从业资质认定缺失，与《中华人民共和国证券法》（以下简称《证券法》）中禁止全权委托的规定存在矛盾。学界主流持“客体说”，认为智能投顾属于技术工具，无独立主体地位；少数“主体说”主张类比法人有限担责。同时，运营机构、第三方算法开发商等多方责任交叉，人工干预责任主体不明，加之不同法律关系对应不同归责原则，且企业常以商业秘密为由规避算法披露，进一步加剧责任追溯难度。     2. 因果关系举证困难。算法决策具有复杂性与隐蔽性，投资者难以证明损失与算法失误的关联性。算法痕迹易被消除，运营方可快速修复缺陷且不留证据，投资者很难举证自身损失的直接诱因。     3. 算法透明度与可解释性不足。算法运行过程复杂，普通投资者及司法人员难以判断其是否符合适当性标准。即便相关主体披露算法信息，其真实性与有效性也难以评估，给责任认定带来极大阻碍。     4. 立法体系分散且定位模糊。证券监管与网信部门分头立法，加剧监管割裂。智能投顾需适用《证券法》等传统投资顾问法规，同时遵循《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等新规，后者对金融领域设较高合规标准，强化算法透明度披露要求。此外，客户投资损失责任分配需依托《民法典》中的信义义务、侵权责任等多维度法律条款。     5. 法律规制滞后于技术发展。生成式AI 相关监管多为原则性规定，缺乏具体操作细则，产品质量标准空白导致监管效率低下、低质量产品泛滥。ChatGPT 等新技术的应用，带来了主体多样、行为智能、后果难测等新问题，进一步凸显现行法律体系在应对技术迭代时的局限性。     三、智能投顾算法决策责任归属的法律规制路径     （一）智能投顾算法决策的责任归属确认     1. 责任主体认定需明确主体与标准。智能投顾运营商应承担主要责任，算法决策本质是“金融行为技术化”，运营商作为算法设计、部署和运维的实际掌控者，与投资者存在委托合同关系，肩负合同义务和信义义务，应对算法决策造成的损害承担民事责任。归责原则适用过错推定责任，实行举证责任倒置，投资者只需证明存在非正常损失即可推定运营商存在过错，运营商需自证无过错；同时强制运营商披露算法风险和免责条款，禁止不当减责，避免格式合同显失公平。监管科技公司应承担补充责任，对评估失职导致的投资者损失承担连带责任；算法开发者不直接对外担责，但运营商需确保合作方资质合格并持续监督，技术开发人员需接受系统风险和职业伦理培训。行业协会与金稳会应协同监督，行业协会制定精细化操作标准、协调追责机制，消费者协会可下设“算法侵权应对小组”代表投资者集体维权。企业需加强自我规制，监管机构发布“算法合规指引”明确企业算法偏见审查义务，鼓励第三方监管科技公司评估算法合规性并发布报告以强化声誉约束。     2. 损失计算与补偿机制方面，损失计算优先依据双方约定赔偿，无约定时由法院裁量。补偿机制可实行强制责任保险和先行赔付义务，借鉴澳大利亚经验，运营商应购买专业责任保险，覆盖算法错误、系统故障等导致的损失；算法测试阶段因失误造成损失的，运营商需利用赔偿基金立即补偿客户。     （二）法律规制核心——信义义务的扩展     在传统投资顾问规制基础上，需聚焦投资顾问服务机构对投资者的信义义务，重点落实智能投顾的忠实义务，其核心在于算法利益冲突披露。传统“人员－投资者”冲突虽消解，但“运营商－投资者”冲突依然存在，运营商可能借算法设计谋私，需从三方面强化管控。     1. 管控算法风险源头。实行投资限额分级管理，按投资者收入或净资产设投资上限，合格投资者可申请豁免；推行金融数据分级保护，落实敏感数据脱敏、存储销毁要求，遵循数据最小化原则，规范数据授权与退出机制，严守《中华人民共和国个人信息保护法》；隔离自营与投顾业务，防范利益输送。     2. 构建算法测试与披露机制。实施 “快捷沙盒” 测试，在可控环境下测试创新算法并关联规制评级；建立穿透式功能披露机制，向投资者同时披露算法信息、利益冲突等，监管侧实行加密披露与有限备案；构建全周期动态披露体系，强化费用透明度与资产托管披露。     3. 加强动态追踪与风险控制。运营商需对算法变更留痕审查，搭建内部合规程序；监管系统直连后台，实时监控数据流向与决策逻辑，及时识别市场波动风险。     智能投顾的勤勉义务核心是算法全流程管控，需构建多维度合规体系。信息采集环节，应优化电子问卷设计、建立答案矛盾处理机制，摒弃一次性测评，定期更新风险测评以保障产品与客户需求适配。人员与操作管理上，配备专业技术人员保障产品合法，专人监控算法风险，强化开发人员监管与数据保护；针对操作失误，加强投资者教育并建立二次确认机制。算法有效性方面，以投资者利益最大化为目标优化模型，引入第三方机构审查数据合规性与决策公正性。系统运维需搭建网络安全防护体系，升级监管科技实现后台直连与风险实时监控披露。此外，构建全流程监管机制，覆盖设计阶段测试、运行阶段风险监测、更新阶段动态回检适配。     智能投顾算法决策中信义义务责任属特殊法定独立责任，既非侵权也非违约。非侵权体现为投资者损失多为纯粹经济利益，不属于侵权赔偿范围；非违约体现为信义义务系法定义务，不可约定免除。该责任基于法律对忠实与勤勉义务的强制性规定产生，构成要件包括：存在投顾法律关系、存在利益冲突未披露等违反信义义务行为、损失与违约行为存在直接因果关系，且需排除投资者自身失误等情形。     （三）建立统一的分层监管规制框架     可以由金稳会统一制定算法公平、透明、稳健、合伦理四大目标；借鉴新加坡《FEAT 原则》将智能投顾纳入统一监管，整合分散规则明确算法责任条款；建立以资金管理规模为主、地域与跨界属性为辅的分层监管机制，量化重点监管标准；针对同质化系统性风险制定应急预案与人工干预机制，以功能披露替代代码公开规避市场共振。 参考文献 [1] 高丝敏：《智能投资顾问模式中的主体识别和义务设定》，载《法学研究》2018 第5 期。 [2] 郑佳宁：《论智能投顾运营者的民事责任-- 以信义义务为中心的展开》，载《法学杂志》2018 年第10 期。 [3] 郭雳：《智能投顾开展的制度保障与法律助推》，载《政法论坛》2019 年第3 期。 [4] 郭金良：《我国智能投资顾问发展的法律挑战及其监管应对》，载《江海学刊》2019 年第6 期。 [5] 汪庆华：《人工智能的法律规制路径: 一个框架性讨论》，载《现代法学》2019 年第2 期。 [6] 邢会强、银丹妮：《智能投顾信息披露法律制度的构建》，载《西北工业大学学报( 社会科学版)》2019 年第1 期。 [7] 王怀勇：《金融科技的算法风险及其法律规制》，载《政法论丛》2021 年第1 期。