人工智能投资顾问法律问题研究

图书标准信息

• 作者 钟维 著
• 出版社 法律出版社
• 出版时间 2021-05
• 版次 1
• ISBN 9787519755959
• 定价 86.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 206页
• 字数 216.000千字

【内容简介】

　　人工智能与投资顾问相结合，产生了智能投顾。智能投顾是当今世界金融科技发展的重要方向之一，具有低成本、低门槛的优势，较好地解决了大量个人投资的理财需求与人类投资顾问数量有限的矛盾，有助于引导我国长期资金入市，促进投融资功能健全的资本市场健康发展。本书通过正本清源式的研究，指出了智能投顾的可选规制路径与应然规范方案，以及由卖方投顾向买方投顾转变的发展方向，并主张建立适于规制智能投顾的信义规则体系。

【作者简介】

　　钟维，法学博士，中国人民大学法学院助理教授，中国人民大学民商事法律科学研究中心、营商环境法治研究中心、未来法治研究院研究员。兼任中国法学会证券法学研究会理事。研究领域为公司法、证券法和期货法。在《法学家》《清华法学》《中国人民大学学报》《社会科学》《东方法学》《法学杂志》《月旦民商法杂志》等期刊发表学术论文多篇，出版著作《期货期权市场法律制度研究》，主持国家社会科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助项目等多项。

【目录】

第一章　人工智能与投资顾问的结合

　第一节　智能投顾行业概述

　　一、智能投顾行业的兴起

　　二、智能投顾行业的特点

　　三、智能投顾的优势与潜在风险

　第二节　智能投顾的概念及性质

　　一、对智能投顾及类似金融工具概念的考察

　　二、我国对智能投顾业务性质的认识发展

　第三节　智能投顾的功能类型及运作模式

　　一、智能投顾的功能类型

　　二、智能投顾的运作模式

　第四节　智能投顾的人工介入

　　一、对智能投顾人工介入情况的考察

　　二、智能投顾需要人工介入的原因

　　三、人工介入对智能投顾达到信义标准的影响

第二章　智能投顾的规制路径与规范方案

　第一节　智能投顾规制的主要问题

　　一、智能投顾的规制方法

　　二、作为规制重点的全权委托型智能投顾

　第二节　规制全权委托型智能投顾的可选路径

　　一、投资顾问与全权委托相区分的立法模式

　　二、允许投资顾问接受全权委托的立法模式

　　三、小结：两条可选路径

　第三节　投资顾问路径下的规范方案

　　一、法律法规

　　二、行业规则

　　三、业务牌照

　　四、信义规则

　第四节　资产管理路径下的规范方案

　　一、全权委托账户管理规范方案

　　二、全权委托账户管理与信托型资管产品的区别

　第五节　我国对智能投顾的规制框架

　　一、“资管意见”征求意见稿及评论

　　二、“资管意见”正式发布稿及评论

第三章　智能投顾的业务模式及其重塑

　第一节　面向客户与面向机构的工具

　　一、广义的智能投顾

　　二、买方工具与卖方工具的区别

　第二节　作为买方投顾的智能投顾

　　一、智能投顾是面向客户的工具

　　二、智能投顾的应然形态：买方投顾

　第三节　作为卖方投顾的智能投顾

　　一、智能投顾形态的异化：卖方投顾与利益冲突问题

　　二、我国实践中智能投顾异化的原因

　第四节　智能投顾业务模式的重塑

　　一、现有突围尝试存在的问题

　　二、对全权委托型投资顾问的需求

第四章　智能投顾承担信义义务的一般规则

　第一节　智能投顾业务中的信义关系

　　一、认为智能投顾无法履行信义义务的观点

　　二、认为智能投顾能够履行信义义务的观点

　　三、智能投顾与客户之间信义关系的确立

　第二节　我国针对智能投顾的规定及问题

　　一、“资管意见”的规定及问题

　　二、智能投顾信义规则的性质

　第三节　投资顾问背景下的信义义务

　　一、我国规则

　　二、投资顾问信义义务的内涵

　　三、基础框架、特殊问题及监管回应

　第四节　投资顾问的注意义务

　　一、适当建议

　　二、合理建议

　　三、最佳执行

　　四、全程监督

　第五节　投资顾问的忠实义务

　　一、重要事实披露

　　二、自营交易规则

　　三、交叉交易规则

第五章　智能投顾承担信义义务的特殊问题

　第一节　智能投顾的适当性义务

　　一、对智能投顾适当性义务的理论探讨

　　二、对适当性义务的履行应达到个性化标准

　　三、落实智能投顾适当性义务的经验

　第二节　智能投顾的信息披露

　　一、对商业模式的披露

　　二、对利益冲突的披露

　　三、信息披露方式的改进

　　四、落实智能投顾信息披露义务的经验

　第三节　智能投顾的算法规制

　　一、智能投顾的算法风险

　　二、智能投顾算法的开发与利用

　　三、智能投顾算法的报备与披露

　　四、落实智能投顾算法规制的经验

　　五、基于深度学习的智能投顾的特殊问题

参考文献