7月1日，《证券期货投资者适当性管理办法》（下称“办法”）正式施行，该办法被称为“史上最严投资者保护办法”，将投资者分为专业投资者和普通投资者两类，普通投资者在信息告知、风险警示、适当性匹配等方面享有特别的保护。同时，办法要求金融机构对普通投资者的风险承受能力进行评估，对产品进行风险评级，并建立两者之间的匹配规则，减少投资者购买超出自身风险承受能力产品的机率。

　　该办法覆盖领域与范围比较宽广，不仅局限于投资者，还涉及到证券、基金、期货等经营机构，对整个资本市场的规范性发展或将起到积极性的影响，有望开启金融市场新的发展局面。

　　近年来，金融投资已成为大众理财的一个重要方式，但尴尬的是，90%以上的投资人群相对缺乏金融知识，他们大都只关注收益率多少和期限多长这两个维度，缺少风险意识。当前市场上理财产品众多，同质化严重，一些机构为了追求交易量和业务规模，可能会把高风险产品刻画成了低风险，然后卖给了低风险承受能力的普通投资者。

　　事实上，这种行为应该受到严格限制，毕竟金融市场的稳定与繁荣，离不开每位金融消费用户的支持，离不开政策的指引，规范的制度，以及健康的市场环境。金融机构及从业人员应该做好服务，替投资者识别风险，为金融消费者撑起“保护伞”，这是他们义不容辞的责任。

　　业界分析认为，通过投资者保护，建立适当性管理体系，包括“了解产品、了解客户、产品风险与投资者适配、信息披露、投资者教育”等多方面内容，实质上就是“卖者有责，买者自负”中卖者应承担的职责：一是要求卖者在产品风险等级与投资者风险承受能力之间做出精准匹配，避免不当销售；二是要求卖者在产品存续期内，持续、客观地披露产品信息和风险，使投资者在信息相对充分的条件下做出选择判断。

　　在互联网大数据、机器学习等新技术大行其道的当下，投资者保护被赋予了更丰富的内容。通过这些手段，可以实现对投资者的客观财务实力、风险偏好、风险认知水平、投资经验等因素进行深度剖析，能够更为精准地为投资者风险承受能力进行画像。同时，这些方式成本低廉，具备商业可行性。不但可以通过大数据技术实现对客户进行低成本的验证，还可以通过机器学习的模型对大量数据进行挖掘，去发现到底哪些因素跟投资者的风险承受力紧密相关。

　　此外，结合传统金融风险管理技术，新技术能够提高金融机构的风险管理精度，使金融资产的风险分类更为动态高效。在两者的基础上，按照量化模型对客户和产品进行匹配，辅之以清晰、完整、全流程的信息披露以及投资者教育，可实现“将合适的产品卖给合适的投资人”。

　　据介绍，国内金融科技先锋陆金所已经实现了KYP在产品端进行风险分类，让每个产品都有严格的信用评级，以展示产品的安全度，并据此针对不同的产品进行信息披露，将其内部评级、底层资产、主要风险、还款来源、保障措施都一一列明，并且用互联网化的语言传达给用户。同时，陆金所还对客户利用大数据、机器学习与调查问卷等多种方式进行风险测评并进行分级，即KYC。在此之后，根据产品与客户的评级进行相互匹配。

　　笔者认为，只有充分保障投资者权益，金融市场才能健康运行并获得可持续发展，金融企业也才能走得更稳健、更扎实。而在进行投资者保护、建立适当性管理体系的过程中，积极运用大数据、机器学习等新技术手段，有助于解决传统手段无法解决的痛点，在降低商业成本的基础上实现可复制性，具有较大的社会意义和市场价值，也应引起行业更多的关注与探索。