引言

在数字经济与金融科技深度融合的宏大叙事下，人工智能等技术的广泛应用极大降低了金融服务门槛，深刻践行了普惠金融的时代价值。然而，资本逐利性与技术不可解释性的交织，正悄然重塑金融市场的微观交易结构与参与者行为模式。在激烈的流量变现竞争中，部分数字化资产管理平台的运营重心从“优化资产配置”向“争夺用户注意力”偏移。为打破低频交互瓶颈，平台在客户端广泛引入积分奖励、收益排行榜、成就勋章等数字参与实践。这些表面上旨在优化体验的创新设计，在行为经济学视阈下，实质上已异化为利用投资者“有限理性”进行诱导交易的隐蔽工具。游戏化机制通过高频的视觉与心理刺激，诱发投资者多巴胺分泌，促使其在非理性状态下频繁调仓或涉足高风险衍生品。这种诱导交易行为被精巧地包装在“技术中立”与“用户自主决策”的外衣之下，不仅成功规避了传统证券法对“欺诈客户”的硬性规制，更在实质上架空了金融机构本应严格履行的投资者适当性义务与信义义务。

一、智能投顾游戏化运营的研究现状与问题缘起

（一）智能投顾发展与算法规制的理论脉络

当前国内学界对于智能投顾法律规制的研究，主要聚焦于其底层技术的复杂性以及由此引发的“算法黑箱”问题。人工智能算法本身具有不公开、不透明的固有属性，这种深不可测的“算法黑箱”构成了人工智能时代最为重大的新型法律挑战之一。在智能投顾的应用场景中，这种黑箱效应在算法设计者、运营平台与普通投资者之间制造了难以逾越的信息鸿沟。由于投资者无从知晓自动化决策的真实运算逻辑，不仅其知情权受到严重限缩，更有可能陷入无法对算法决策提出异议与救济的“算法暴政”之中。更为致命的是，算法黑箱为金融机构掩饰其利益掠夺提供了天然的保护伞。平台完全可以通过隐蔽的代码参数设定，将自身或利益关联方的金融产品置于优先推荐的顺位，这种披着客观计算外衣的“自我交易”使得传统的信义义务面临严重的适用危机。

为了对抗算法黑箱带来的风险，学界普遍发出了构建算法透明度原则的强烈呼吁。然而，彻底的算法透明不仅在技术上难以实现，更将导致算法控制者丧失商业秘密与市场技术优势，进而对金融科技创新产生逆向的贬抑效应。因此，面对算法透明与算法保密之间的利益冲突，不应采取非此即彼的绝对化立场，而应引入比例原则与利益衡量机制，构建一种有层次的算法透明体系。具体而言，对于金融监管部门，应实施“以模型为中心”的算法透明，通过合规审查与算法备案来防控系统性金融风险；而对于受算法直接影响的投资者，则应实施“以用户为中心”的算法透明，赋予其算法解释请求权，要求机构解释个人信息如何参与决策以及算法的基本运行逻辑，以此保障投资者的知情权与救济权。这种具有层次性的透明度建构，为智能投顾的底层技术治理提供了极具操作性的法理方案。

然而，审视上述国内理论脉络可以发现，现有研究呈现出明显的“重后端而轻前端”的倾向。学者们长于解剖后台隐蔽的算法机制与数据逻辑，却在很大程度上忽视了前端用户交互界面中融入的游戏化营销手段。事实上，在当前的金融商业实践中，后端不透明的算法往往需要借助前端极具诱导性的游戏化交互界面，才能最终完成对投资者交易行为的实质性操纵。这种算法黑箱与游戏化营销的深度合谋，恰恰是当前理论界尚未充分关注的新型风险高地。

（二）游戏化运营与数字参与实践的域外探讨

与国内主要聚焦于算法本体的研究进路不同，以美国为代表的域外金融法学界与监管机构，已经敏锐地将目光转向了智能投顾的前端交互设计，即所谓的“数字参与实践”与“游戏化”。美国证券交易委员会已充分认识到，券商与智能投顾平台利用预测性数据分析与数字参与实践，其根本目的在于优化平台参与度与增加创收，而这不可避免地会与投资者自身追求稳健回报的最佳利益产生深层次的利益冲突。

在这一前沿领域，国外学者的实证分析为我们提供了极具警示意义的参考。深度剖析投资游戏化的研究表明，游戏化与应用程序设计能够直接干预人类的决策过程，从而鼓励甚至诱导投资者做出其原本不会选择的交易结果。以美国著名的零佣金交易平台Robinhood为例，该平台在其交互设计中大量植入了游戏化元素：当用户成功执行一笔交易时，智能手机屏幕上会降下“数字五彩纸屑”以示庆祝；同时，平台利用高频的“推送通知（Push Notifications）”不断促使用户进行交易操作，并为绑定银行账户或推荐新用户的行为提供“类似彩票的奖励”。这些机制精准地利用了人类大脑的奖励中枢机制，通过完成特定任务触发多巴胺与内啡肽的释放，迫使投资者在追求感官刺激的驱使下不断返回应用并沉溺于交易活动中。这种将严肃投资转化为娱乐消费的设计，直接导致了投资者产生适应不良的过度交易行为。

除此之外，平台通过算法生成“热门变动股”排行榜来操控投资者的注意力，这种高度显化的视觉设计极易诱发投资者的“注意力驱动型交易”，而实证数据显示，这种受排行榜诱导而产生的大规模跟风买入行为，往往在短期内即遭遇严重的负收益，使得盲目追高的散户投资者损失惨重。与此同时，Robinhood等平台虽然提供了大量通俗易懂的金融教育文章，但在这些文章的末尾，往往紧跟着“准备好开始投资了吗？注册并获取您的第一支免费股票”的强诱导性操作按钮。这种在知识科普与交易诱导之间刻意消除物理与心理缓冲空间的设计，实质上是利用心理学现象，使缺乏经验的投资者在短暂阅读后产生过度自信的错觉，进而草率地涉足高风险的期权或杠杆交易。域外文献的这些深度剖析充分表明，智能投顾与数字经纪平台的游戏化实践，已经彻底超越了中立的技术工具范畴，演变为一种极具侵略性的隐蔽销售与诱导机制。

三、智能投顾游戏化运营的异化表现与风险机理

（一）智能投顾游戏化运营的常见样态与演进

智能投顾游戏化运营，是指金融机构在智能投顾应用程序或网络平台的设计中，非功能性地嵌入游戏化元素，以刺激用户感官、增强用户黏性并促成特定交易行为的数字参与实践。纵观国内外智能投顾平台的商业实践，游戏化运营的样态已经从早期的单一视觉优化，演进为深度绑定交易逻辑的复合型诱导机制，其常见样态主要呈现为以下三种维度。

第一，基于随机奖赏的抽奖与积分反馈机制。这一机制通过在严肃的金融交易中引入带有博彩性质的随机奖励，彻底改变了投资行为的严肃性。例如，当投资者完成开户、首次入金或达成特定交易频次时，智能投顾平台会通过屏幕下起“数字五彩纸屑”、开启“盲盒”或转动“幸运转盘”等视觉特效，向投资者发放虚拟积分、免佣金券甚至随机派发具有真实财产价值的零碎股票。这种将金融交易行为与即时性、随机性物质奖励相挂钩的运营样态，极大地消解了投资者对金融市场风险的敬畏之心。

第二，基于同侪压力的预期收益排行榜机制。智能投顾平台利用社交属性，在系统中构建诸如“收益率排行榜”、“热门调仓风向标”或“战胜全网X%用户”的比较机制。通过将个体的投资行为置于群体凝视之下，平台刻意营造出一种竞技甚至PK的氛围。部分平台还会设置“一键跟投”功能，允许散户直接复制排行榜头部“明星用户”的资产配置。这种样态实质上剥离了投资决策应有的独立风险评估环节，利用社群压力与攀比心理，诱导投资者追求短期的账面浮盈而忽视长期的资产配置逻辑。

第三，基于沉没成本的成就解锁与互动升级机制。此种机制借用电子游戏中的“技能树”与“成就系统”理念，根据投资者的资金规模、交易活跃度或在线时长，授予其不同的虚拟头衔、成就勋章或VIP等级。更为隐蔽的是，平台往往将更为高级的算法模型、更低费率的金融产品或杠杆交易权限，作为“通关奖励”与特定等级相绑定。这种高频互动与任务解锁机制，人为地在平台上制造了沉没成本，迫使投资者为了维持既有等级或获取新权限，不断进行并非出于真实财富管理需求的边缘交易或过度交易。

（二）游戏化运营向诱导交易异化的内在机理

智能投顾是金融创新和人工智能技术深度融合生成的新事物，但在我国本土化发展中，出现了明显的功能异化问题。智能投顾的应然功能本应是克服人类情感偏差、提供客观中立的个性化资产配置。然而，在资本逐利的现实语境下，智能投顾的运营者往往面临着盈利模式的压力。当传统的“收取固定管理费”模式难以在短时间内实现规模化盈利时，平台便倾向于通过前端的游戏化运营来刺激交易量，将智能投顾从“买方财富管理工具”异化为“卖方产品推销渠道”。游戏化元素在此过程中充当了催化剂，它将枯燥的风险提示隐藏在华丽的交互界面之后，用低门槛的娱乐化操作掩盖了金融衍生品的高风险本质，从而在实质上促成了诱导交易的发生。

游戏化运营的诱导性并非孤立存在，它必须与后端的推荐算法相配合才能完成对投资者的绝对控制。为了提升用户的留存率与“游戏体验”，智能投顾的底层算法会利用其数据优势，过滤掉与用户历史偏好不符的市场信息或风险警告，使得投资者长期被困于单一维度的投资认知中。这种“信息茧房”不仅限制了投资者的认知视野，更在心理层面加剧了其过度自信或损失厌恶等行为偏差。更为严峻的是，这种做法在投资者的自由选择中隐秘地添加了算法设计者的“主观偏好”或算法“塑造偏差”的影响，实质上损害了投资者自主选择金融产品的权利。在游戏化交互界面的包装下，投资者误以为自己是在海量信息中做出了自主的“通关选择”，却不知其接收到的排行榜数据、抽奖产品池以及资讯推送，早已被算法按照运营者的营利偏好进行了预先的“塑造”与“裁剪”。这种基于算法黑箱的认知操纵，使得投资者彻底沦为平台收割流量与佣金的工具。

（三）游戏化运营对投资者适当性原则的解构

相较于传统的人工投资顾问，智能投顾最大的短板在于缺乏人类的情感交流与同理心判断。智能投顾本身并不具有人的理性诉求和表达能力，不具有人类所拥有的情感交流、感性判断、心理推测等互动方式，这在某种程度上必然会存在投资者冲动投资的风险。在传统的人工投顾模式下，当客户受市场狂热情绪影响，试图进行明显超出其财务承受能力的高风险交易时，有经验、有职业操守的理财经理往往会通过当面的情感沟通与理性劝导，对客户的冲动行为进行物理与心理层面的“熔断”。然而，在充满游戏化设计的智能投顾平台上，这一关键的“情感干预真空”被无限放大。冰冷的代码不仅不会阻止投资者的非理性狂热，反而会根据算法设定，将投资者的冲动识别为“交易活跃度提升”，进而顺水推舟地为其推送更多的高风险产品以促成交易。这种缺乏人工干预断点的纯自动化游戏模式，实质上切断了适当性义务中最为核心的“动态风险阻断”功能。

当游戏化机制诱导投资者做出冲动的高风险交易时，原有的匹配机制即宣告实质性违背。为应对这一困境，必须进一步细化和重塑智能投顾模式下适当性义务的内容，明确包括业务设计在内的研发机构的适当性义务履行主体地位。在游戏化运营的语境下，适当性义务不应仅仅停留在服务初始阶段的问卷调查，而必须穿透至前端交互界面的设计环节。如果智能投顾平台在明知投资者风险承受能力有限的情况下，依然利用“勋章解锁”、“预期收益PK”等行为学诱导工具，向其高频展示或暗示高风险金融产品的可获利性，这就构成了对适当性原则的实质性违反。因此，面对智能投顾游戏化运营所带来的降维打击，我国金融监管与司法裁判必须刺破技术中立的面纱，将平台对交互界面的克制义务、对非理性交易的动态追踪与阻断义务，全面纳入投资者适当性原则的法理内涵之中。只有实现适当性义务从“静态信息匹配”向“动态行为管控”的升级重塑，方能在数字经济时代构筑起抵御算法与游戏化诱导的坚实法律屏障。

四、智能投顾游戏化运营引发的规制困境

（一）算法黑箱掩盖下的利益冲突审查障碍

在传统的证券投资顾问业务中，利益冲突通常表现为理财经理为了追求销售提成而向客户进行明显不当的推介。这种基于“人与人”交互的违规行为，往往能够通过审查资金流水、推介话术录音以及机构内部的激励考核机制来进行穿透与认定。然而，在实际运营中，智能投顾平台往往通过编辑营销算法，加强对附加金融产品的广告营销，在投资咨询和产品销售的模糊地带游走，以此规避监管。游戏化界面（如积分抽奖、限时抢购、收益率排行榜）本质上正是平台附加的、具有强烈营销属性的金融服务外衣。平台利用这层华丽的外衣作为掩护，在底层的核心算法中隐蔽地植入利益偏好参数，将自身发行的、关联方的或是能够带来高额返佣和费率的金融产品，设定为游戏化任务的“通关奖励”或“盲盒奖品”。

这种隐蔽的“自我交易”与利益输送，在算法黑箱的加持下实现了完美的伪装。对于监管机构而言，由于算法模型本身涉及极其复杂的深度学习神经网络，且被平台以“商业秘密”为由拒绝公开，外部监管者很难从成千上万行的源代码中揪出那一两行旨在进行利益输送的偏好权重代码。对于投资者而言，其在前端界面上看到的是充满娱乐性与随机性的“游戏反馈”，误以为自己通过“签到打卡”或“参与PK”获得了某种客观中立的优质投资机会，却根本无从知晓这些机会是被算法预先裁剪和定向投喂的。当利益冲突的举证被算法的技术壁垒所阻断，传统的反欺诈与反自我交易审查机制便彻底失去了着力点。

（二）传统信义义务在游戏化语境下的适用困境

在传统的违约或侵权责任中，原告必须证明金融机构的违规推介与自身投资损失之间存在直接的法律因果关系。但在“人机交互+游戏化刺激”的精巧设计下，因果关系的链条被平台巧妙地切断了。一方面，平台通过游戏化元素（如勋章激励、同侪压力排名）持续在潜意识层面诱导和刺激投资者，激发其多巴胺分泌；另一方面，平台又在交易的最后环节，设置了看似合规的“投资者自主点击确认”按钮。

当投资损失实际发生并引发诉讼时，智能投顾运营者往往会利用“技术中立”和“投资者自主决策”进行双重抗辩。运营者可以声称，游戏化界面仅仅是提升用户体验的辅助中立功能，而最终高频调仓或买入高风险产品的指令，完全是投资者基于自身独立判断所做出的点击行为，从而主张切断智能投顾软件与损害结果之间的因果关系。在这种抗辩逻辑下，传统信义法中对“诱导”或“欺诈”的认定标准显得过于僵化和滞后，法官极难在现有的民事证据规则下，定量评估游戏化刺激对投资者最终决策的实质性影响程度。因果关系认定的极度困难，直接导致传统的违信责任、违约责任与侵权责任在应对游戏化算法诱导时难以直接、有效适用，投资者面临着极高的败诉风险。

（三）现有法律规范对数字参与实践的监管盲区

我国现行《证券法》在投资者保护与市场欺诈防范方面，主要聚焦于内幕交易、操纵市场以及虚假陈述等传统违法行为。这些规则的预设前提是，违法者通过物理性的资金优势、信息优势或者直接捏造虚假事实来扭曲市场价格或欺骗投资者。然而，智能投顾的游戏化运营并不依赖于传统的“虚假陈述”。平台在进行游戏化设计时，提供的排行榜数据可能是真实的，披露的收益率可能也是基于历史数据演算的，其并不在表面上直接捏造金融事实。相反，它利用的是行为金融学中的认知偏差与人性弱点，通过界面布局、色彩心理暗示、高频的消息弹窗以及极具成瘾性的任务反馈机制，实施一种隐蔽的“软性操纵”。这种利用心理学工具改变投资者决策环境的数字参与实践，根本无法被现行《证券法》中关于“虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏”的传统欺诈构成要件所涵摄。

进一步审视我国最高金融监管部门发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（即“资管新规”）。该意见第23条虽然作为“智能投顾专条”，首次将人工智能技术开展资产管理业务纳入监管视野，并原则性地规定了金融机构应当充分提示人工智能算法的固有缺陷和使用风险，但在规范密度与可操作性上存在严重不足。该条款主要关注的是因算法同质化、编程设计错误导致的“羊群效应”等宏观系统性金融风险，却完全没有触及智能投顾在前端交互界面上利用游戏化营销对个体投资者进行微观行为诱导的问题。这种宏观与微观监管焦点的错位，导致日常的行政监管与合规稽查在面对平台上泛滥的积分抽奖、诱导性调仓提示等游戏化模块时，缺乏明确的禁止性法律条文作为处罚依据。

五、智能投顾游戏化运营的本土化规制路径构建

（一）确立基于实质公平的有层次算法透明度原则

在智能投顾游戏化运营的规制语境中，算法透明度原则构成了破除技术黑箱、防范隐蔽诱导的首要制度基石。然而，追求彻底的代码公开既在技术上缺乏可行性，也会构成对金融科技企业商业秘密的不当侵害。面对算法透明与算法保密的价值冲突，彻底的算法透明和绝对的算法保密都失之偏颇，应根据规制算法的不同目的，以不同方式对不同主体实现不同程度、不同层次的算法透明。

在事前防范维度，我国监管部门应全面实施“以模型为中心”的事前算法备案审查机制。智能投顾运营机构在将其带有游戏化营销模块的产品推向市场前，必须向金融监管部门或指定的第三方审计机构提交核心算法参数与业务逻辑的实质性备案。审查的重点不在于破译底层源代码，而在于审查其输入变量与权重设置是否存在明显的利益输送倾向，以及游戏化前端界面与后端推荐逻辑之间是否存在诱导高风险交易的隐蔽关联。通过这种结构化的事前备案，监管机构得以在系统性金融风险爆发前确立坚实的防线。

在事中与事后救济维度，必须在私法层面赋予投资者“以用户为中心”的算法解释请求权。当投资者在游戏化机制的反复刺激下做出了异常交易决策并遭受重大损失时，其有权要求智能投顾平台以清晰、易懂的自然语言，就该特定推荐或交互刺激的算法逻辑进行实质性解释。平台必须证明其生成“预期收益排行榜”或触发“抽奖盲盒”的机制是基于客观的金融数据演算，而非刻意针对该投资者“有限理性”的诱导性设计。这种解释请求权的赋予，在根本上弥补了投资者在人机交互中的信息弱势地位，为后续的违约或侵权归责奠定了实体法基础。

（二）重塑智能投顾营运者的信义义务与责任边界

信义义务作为财富管理行业的法理核心，在应对游戏化运营的异化风险时必须实现内涵的扩张与责任机制的重塑。游戏化界面设计本质上构成了平台对投资者决策环境的主动干预，因此，必须将“对游戏化界面设计的克制义务”以及“动态风险阻断义务”正式纳入智能投顾营运者的信义义务体系之中。

智能投顾运营者作为智能投顾服务的提供方和游戏化界面的设计方，必须对诱导投资者偏离最佳利益的交易承担首要责任。在现阶段弱人工智能时代，智能投顾本身不具备成为民事责任主体的资格，其因算法缺陷或诱导设计所引发的法律后果，必须穿透技术面纱，由背后的运营平台承担直接的法定责任。若平台将算法研发或游戏化界面的设计外包给第三方科技公司，且第三方公司明知或应知该设计存在诱导交易的违法目的仍予以配合的，运营者与第三方科技公司应当对投资者的损失承担不真正连带责任或共同侵权责任，以此在源头上切断资本与技术的恶意合谋。

更为关键的是，在追究游戏化诱导交易的民事责任时，必须在程序法上确立举证责任倒置规则。在传统的“谁主张谁举证”框架下，要求处于技术与信息双重弱势的普通投资者证明“算法代码存在恶意”或“游戏化刺激与其投资损失存在必然因果关系”，无异于剥夺了其诉权。因此，一旦投资者能够初步证明智能投顾平台存在高频的数字参与实践且自身账户出现了异常的高换手率及财产损失，法院即应推定因果关系成立，并将举证责任转移至智能投顾运营者。运营者必须提供完整的算法运行日志、风险匹配测试记录及中立性审计报告，以自证其游戏化运营不存在主观诱导恶意，且完全履行了信义义务中的忠实与勤勉要求。这种举证责任的倒置分配，是对算法时代缔约双方结构性失衡的强力法律矫正。

（三）引入穿透式监管与科技监管双重机制

面对具有高度隐蔽性与极速演进特征的智能投顾游戏化风险，传统的牌照发放审核、信息强制披露等金融监管方式存在信息滞后、手段贫乏和理念僵化等缺陷，无法实现对智能投顾的有效监管。新兴的科技监管立足于数据治理理念和科技监管手段的综合运用，能够为智能投顾的有效应用提供科技监管和法律保障。我国必须完成监管理念的代际跃升，将“用技术监管技术”作为核心治理进路，全面引入穿透式监管与科技监管的双重协同机制。

在具体制度构造上，监管部门应当强制要求智能投顾平台开放底层应用程序接口，构建连接监管大脑与市场主体的实时数据网络。通过这种数据接口，监管部门能够动态、穿透式地抓取智能投顾底层的真实交易指令、资产配置变动频率以及客户风险分层数据。以此为基础，监管部门应利用自身构建的机器学习模型与自然语言处理系统，对海量交易数据进行实时比对与模式识别。

一旦监管科技系统监测到某一智能投顾平台上的特定客户群体在短时间内出现了显著偏离行业平均水平的异常高频交易，且该交易行为的激增在时间节点上与平台推出的特定游戏化营销活动高度吻合，系统将自动触发红色预警。此时，监管机构可立即启动事中干预程序，要求该平台暂停特定的交互功能并提交合规说明。这种基于底层指令抓取的自动化预警机制，能够彻底刺破游戏化运营与算法黑箱伪造的“合规外衣”，使得监管触角直接深入到代码运行的微观层面，实现对诱导交易风险的“打早打小”与精准拆弹。

（四）探索本土化监管沙盒机制的应用

金融科技的本质是创新，规制的最终目的绝非扼杀创新，而是在可控的范围内引导创新向善。引入“监管沙盒”的制度要素，不仅是为金融科技的发展设置了“保护区”，也为监管机构的政策拟定、风险测评创建了“观察区”。对于智能投顾在交互界面上的游戏化尝试，部分机制确实能够有效降低投资者的学习门槛，提升普惠金融的触达率。面对这种兼具潜在风险与创新价值的混合体，我国应当借鉴域外经验，研究设立中国版的“监管沙盒”，实现金融创新与监管的兼顾平衡。

在我国的本土化实践中，对于那些拟采用新型预测性数据分析及深度数字参与实践的智能投顾产品，金融监管部门应不予直接颁发全面展业牌照，而是将其首先纳入特定区域的监管沙盒中进行封闭测试。在沙盒环境内，监管机构应组织行为经济学专家、法学家与计算机审计专家，共同对该产品的游戏化交互界面进行极端的“恶意诱导”压力测试。重点观测在模拟的剧烈市场波动环境中，平台所设置的积分、排行榜及弹窗机制是否会加剧投资者的恐慌性抛售或非理性追高，测试其是否存在利用人性弱点进行频繁洗单牟利的暗黑模式。

在测试期间，对于因算法缺陷或未经预期的游戏化诱导效应而给测试投资者造成的财产损失，可通过建立行业赔偿基金或强制引入职业责任保险制度予以先行赔付兜底，以此打消创新者的后顾之忧。只有当智能投顾产品在沙盒测试中被证明其游戏化元素能够始终受到信义义务与适当性原则的有效克制，且具备完善的强制人工干预机制后，监管部门方可准许其正式“出盒”并面向公众推广。通过沙盒机制的过滤，我国能够以最小的社会成本完成对新型游戏化诱导风险的早期识别与制度规训。

六、结语

智能投顾作为人工智能时代财富管理的先锋，其以算力替代人力的初衷，本是为了实现更为客观、普惠的金融服务。然而，技术的演进从未能够脱离资本的重力。当资本的逐利性与行为经济学的“数字参与实践”相遇，智能投顾的前端交互不可避免地走向了游戏化。在“代码即法律”的数字经济语境下，我国必须以重塑实质公平为价值内核，全面革新金融法治生态。

参考文献：

1. [1] 徐凤.人工智能算法黑箱的法律规制——以智能投顾为例展开[J].东方法学,2019(06):78-86.
2. [2] 张凌寒.商业自动化决策的算法解释权研究[J].法律科学(西北政法大学学报),2018,36(03):65-74.
3. [3] 刘元兴.智能金融的“算法可解释性”问题[J].金融科技观察,2018(13):1.
4. [4] 刘博涵.智能投顾算法透明的价值辩证、规制导向与实现路径[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2024,41(01):103-113.
5. [5] 刘琳.算法解释权与商业秘密保护的冲突化解[J].行政法学研究,2023(20):168-176.
6. [6] U.S. Securities and Exchange Commission. Request for information and comments on broker-dealer and investment adviser digital engagement practices[EB/OL].(2021-08-27)[2025-12-06].https://www.sec.gov/files/rules/other/2021/34-92766.pdf.
7. [7] Langvardt K, Tierney J F. On “Confetti Regulation”: The wrong way to regulate gamified investing[J]. Yale law journal forum, 2022(131):717-725.
8. [8] Wendt J. Regulation Fix? Recommendations for the SEC regarding digital engagement practices & PDA[J]. Review of banking and financial law, 2023(02):1010-1029.
9. [9] Chaffee E C. Regulation by survey[J]. Boston college law review, 2024(02):601-623.
10. [10] Tierney J F. Investment games[J]. Duke law journal, 2022(72):345-367.
11. [11] Studdard T C. Riling up as recommendation: How commission-free brokerages recommend active investing to the public[EB/OL].(2022-12-01)[2025-12-06].https://www.sec.gov/comments/s7-10-21/s71021-9218141-250190.pdf.
12. [13] Ehrler M. What Is Gamification and how does it work?[EB/OL].(2022-06-27)[2025-12-06].https://elearningindustry.com/what-is-gamification-and-how-does-it-work.
13. [14] 谭艺渊.智能投顾功能异化与司法治理[J].中国外资,2021(01):102-104.
14. [15] 吴烨.证券业数字化服务中算法歧视的法律规制[J].湖北社会科学,2026(02):131-143.
15. [16] 杨东,武雨佳.智能投顾中投资者适当性制度研究[J].国家检察官学院学报,2019,27(02):3-18.
16. [17] 崔若雨.智能投顾模式下适当性义务的内容重塑与更新适用[J].政法学刊,2024,41(05):85-94.
17. [18] Zetzsche D A et al. Artificial intelligence in finance: Putting the human in the loop[J]. University of Hong Kong faculty of law research paper, 2020(06): 48.
18. [19] 汪世虎,马瑞乾.金融数据安全背景下的智能投顾算法黑箱监管体系构建[J].社会科学辑刊,2022(02):86-95.
19. [20] 宋姝.智能投顾中的违信责任研究[J].重庆社会科学,2022(09):129-139.