一项 CFRC 最佳论文奖研究揭示：决定你风险等级的，可能是选项的“排列顺序”

——理财魔方与清华、德保罗等高校学者联手完成，叩问风险测评的“科学性”

日前，在国内规格最高的金融学术会议之一——2026中国金融学术年会（CFRC）上，一项研究摘得最佳行为金融论文奖。它由清华大学、美国德保罗大学等机构的学者，联合智能投顾平台理财魔方共同完成；通过一场覆盖八千多名真实用户的随机对照实验，研究给出了一个经得起学界严格检验的结论：仅仅调换风险测评问卷上选项的先后顺序，就足以系统性地改变投资者的风险等级，乃至他们真实的投资决策。

你填过的那张风险测评问卷——年龄、收入、能承受多大亏损——决定了你被归入哪个风险等级，进而决定了你“被允许”买什么。在大多数人眼里，它不过是开户时一个不得不走完的合规流程。而上述这项获奖研究证明：这个被普遍轻视的环节，其实藏着一个连专业人士都未曾设防的偏差。

值得一提的是，理财魔方并不是这项研究的旁观者。从理论研究、实验设计、数据分析，这家公司都深度参与其中，是论文的重要贡献者之一——其创始人兼 CEO 袁雨来本身即是清华大学计算机博士出身、深耕人工智能多年的技术专家。一家金融科技公司能与顶尖高校学者共同产出、并获得国际性学术会议最高奖项认可的研究，这在国内财富管理行业并不多见，也从侧面印证了其在数据与算法研究上的积累。

一个被忽视的盲区：选项顺序，也会“说话”

研究的起点，是行为科学里一个被反复验证的现象——“顺序效应”：面对一道没有标准答案的主观题，人们倾向于选择排在列表靠前的选项。心理学把它归因于经典的“锚定效应”：当人心里没底时，会不自觉地把第一眼看到的选项当成锚，再在它附近做不充分的微调。

为验证这一点是否适用于投资场景，研究团队先在美国面向三千多名有经验的富裕投资者做了一次全国性调查。同一份问卷做成两版，唯一的差别是选项顺序相反，受访者随机拿到其中一版。结果很清晰：当“最能扛风险”的那个答案被放在列表底部时，选它的人明显偏少；仅仅把同一个答案挪到顶部，选它的人就明显增多。

更关键的是它的规律性——这种偏差在年龄、性别这类客观题上几乎消失，却在“能承受多大亏损”“对市场怎么看”这类主观题上普遍存在。而风险测评，恰恰几乎全部由这类主观题构成。

这意味着，问题不在于某一道题出得好不好，而在于一个更隐蔽的层面：当人对自己的答案本就拿不准时，问卷的版式——选项怎么排、措辞怎么写——会在他毫无察觉的情况下，替他“轻轻地”做了一部分决定。这正是过去被当作“细节”、却几乎无人检验的地方。

方法之硬：八千名真实用户的随机对照实验

这项研究真正的分量，在于它的方法。研究团队没有停留在“问问看”的问卷层面，而是更进一步，在理财魔方真实的测评系统上，由学者与理财魔方团队共同设计、实施了一场覆盖八千多名真实用户的随机对照实验——这也是行为金融研究中难度与说服力都最高的一类方法。要在一个真实运行的金融平台上，把这样一场实验做得既严谨又合规，背后需要的不只是数据，更是把业务理解与科研方法打通的能力。

在惯于“报喜不报忧”的金融行业，把自家产品摆上实验台、接受最严苛检验，本身就是一个反常而可贵的举动。

“从纯商业角度，这件事并不划算。”理财魔方创始人兼 CEO 袁雨来在接受采访时坦言，“它耗时、烧脑，而且逼着我们公开承认自己产品仍有可以改进的地方。但做了这么多年AI财富管理，我越来越确信，这个行业最稀缺的不是更高的收益率，而是缺乏严谨的科学态度，这种科学态度将直接决定长期可交付的信任。”

为确保结论可靠，实验的随机分组仅由账户尾号的奇偶机械决定，全程使用匿名化数据。而最终让这套方法与结论站得住脚的，是它经受了 CFRC 由全球数十位金融学者组成的评审委员会的匿名评审——在学术界，这是对一项研究严谨性的严格检验之一。

它改变的，不只是一个分数

实验结果不容乐观。仅仅把选项顺序倒过来，用户的平均风险得分就被系统性地推高，足以把相当一批人从一档推进另一档，被划进最高风险等级的人数明显增加。一项“安慰剂测试”——用未被随机分组的用户跑同样的分析——结果偏差接近于零，反向印证了这一差异确实由“顺序”造成，而非偶然。

更重要的是，这种偏差没有停在问卷上，而是渗进了真金白银的决策：在选择投资的用户中，拿到反向问卷的人往激进策略里配置得明显更多；但耐人寻味的是，整体上他们参与投资的比例反而下降了——这是“轻推”用力过猛、反而把人推走的信号。有人因此多冒了险，有人因此干脆离场，而这两件事，本都不该由“选项排在第几行”来决定。

一个更根本的追问：“风险偏好”是客观存在吗？

顺着这条线索，研究触及了一个更深的问题。被金融业长期视为“原生变量”的“风险偏好”，可能并不像教科书假设的那样客观、稳定——它会被测量方式本身所塑造。一个人愿意承担多大风险，听上去是件很本质的事；可研究表明，连这么本质的东西，测出来的结果都会随问卷排版而漂移。

研究者还提出了一层伦理警示：既然测评结果可以被问卷顺序悄悄左右，那么在机构与客户存在利益冲突时，理论上就存在“把用户‘调’到某个风险等级、再顺势推荐特定产品”的空间——而整个过程，看上去仍然像是用户“自己的选择”。这正是金融科技把服务搬上屏幕之后，一个被普遍低估的隐患：偏差可以悄无声息地藏在版式里，被规模化地复制到千万人的手机上。

为何此刻：与适当性新规同向

这项研究出现的时点颇为微妙。就在不久前，监管发布基金销售适当性管理新规，明确限制风险评估频次、引入量化指标评定风险等级、强化老年投资者保护，核心指向正是推动行业从“销售导向”转向“投资者利益优先”，把“卖者尽责”落到实处。

在业内看来，“了解你的客户、把合适的产品卖给合适的人”要真正落地，前提是这种“了解”本身足够科学、足够可靠、不被无关因素污染。如果连风险评级这个最底层的输入都会因选项排列而系统性地偏掉，那么后续所有关于适当性匹配的努力，地基都是松动的。这项研究恰好为“适当性管理科学化”这一命题，提供了少见的、来自真实市场的因果证据。

更深一层看，这也与监管力推的“买方投顾”转型一脉相承。当机构的利益从“卖出更多产品”转向“客户真正赚到钱”，信义义务就要求它不仅不主动误导客户，还要主动消除那些连客户自己都未必察觉的偏差——哪怕这种偏差，源自机构自己设计的一张问卷。从这个角度，这项研究与其说是揭短，不如说是为行业指出了一处此前无人设防、却又必须补上的缺口。

奖项的分量：CFRC 与它背后的评审

这项研究所获奖项的来历，也为它增添了分量。中国金融学术年会（CFRC）由清华大学五道口金融学院于 2016 年发起，已连续举办多届，是国内专注中国金融问题、规格最高的国际性学术会议之一，参会论文须经由全球数十位金融学者组成的评审委员会评审。其设立的最佳行为金融论文奖，颁给的正是这类在严谨方法之上、又对现实有直接观照的研究。

把一个“心理学实验室里的偏差”，与一个管理规模已超过两万亿美元的全球智能投顾市场联系起来——这是该研究英文标题的由来，也呼应了近年来国际学界对智能投顾“决策环境如何塑造投资者行为”这一议题的持续关注。在“立足中国、面向世界”的 CFRC 上获奖，某种程度上也说明：来自中国市场的真实样本，正在为这个全球性的前沿问题提供一手证据。

把问题摆上台面之后

发现偏差只是第一步。据了解，理财魔方正在把研究给出的纠偏方法落进自己的测评系统——例如将选项顺序随机化，或在问卷中设置两道指向相同、但顺序相反的题目，让一正一反的偏差相互抵消。

但袁雨来更希望把这件事推向整个行业。“风险测评不是哪一家的私事，它是几乎每一家基金销售、每一家投顾机构每天都在做的事。一个行业级的偏差，需要的是一个行业级的共识和标准。”他表示，理财魔方愿意把这次实验的设计、方法和结论开放给同行，“你们可以质疑它，可以复现它，可以在它上面做得更好”。

一个值得玩味的细节是：在这项研究里，越是被动、越依赖系统替自己做决定的用户，越容易被这只“看不见的手”推动；而越主动、越亲自决策的用户，受影响越小。对于一个正加速由 AI 驱动、自动化程度越来越高的财富管理行业而言，这更像是一记提前响起的提醒。袁雨来曾把 AI 大模型形容为这个时代的“基础能源”，他对此的态度是：“能源越强大，越要敬畏它的两面性——一项技术能多大程度地帮到人，往往就意味着它被误用时能多大程度地影响人。”正因笃信 AI 会重塑财富管理，把这些藏在屏幕设计里的偏差趁早一一揪出来，才更显紧迫。

把这些藏在屏幕设计里的偏差一一摆上台面，或许正是行业走向“投资者利益优先”绕不开的一课。而愿不愿意第一个把自己摆上台面，往往也最能说明，一家机构究竟站在谁那一边。

（备注：本文基于公开学术研究《FinTech Brings a Bias from Psychology Labs to a Two-trillion-dollar Market》及对理财魔方的采访整理。该研究由清华大学、美国德保罗大学等机构学者与理财魔方共同完成，获 2026 中国金融学术年会最佳行为金融论文奖；研究中的随机对照实验全程使用匿名化数据。文中观点与数据仅供参考，不构成任何投资建议。）

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本文来源：财经报道网