智能投顾的数字沙盒监管:计算实验金融方法

智能投顾低成本、低门槛、服务不受时空约束以及能减少投资决策中人为错误与行为偏差的特点,使其有潜力成为解决普通老百姓“投资难”问题的一种重要的普惠金融工具。然而,不透明、不受直接监管、黑箱式的人工智能算法所主导的智能投顾可能会侵害金融消费者权益并影响金融稳定。现有的监管沙盒(“监管试点”)对参与主体和测试规则有较为严格的限制,不适合用于事前预判智能投顾可能引发的消费者风险和系统性风险。而数字沙盒作为监管数字测试环境,使得监管部门能够在技术层面观察智能投顾产品的测试过程、运行和检验智能投顾商业模式、评估智能投顾风险,有助于破解智能投顾事前监管的难题。构建智能投顾数字沙盒的核心工作是建立智能投顾市场计算实验金融模型,通过“模仿”真实交易数据形成的潜在过程产生合成数据。本文提出了智能投顾市场计算实验金融模型的框架,讨论了模型中微观主体的行为和微观主体之间的交互过程,以及构建智能投顾市场计算实验金融模型需要解决的两大关键问题。基于计算实验建模的智能投顾数字沙盒能够让监管部门观察在不同的监管规则和经济环境下,智能投顾和投资者的决策互动演化过程,评估不同的监管规则对于保护金融消费者权益和维护金融稳定的效果,从而为制定和完善智能投顾的监管政策提供量化依据。