3800 разів експериментально перевірено: у 60% брокерів "智能投顾" отримали нульовий результат

Або більш природний переклад:

3800 практичних тестів: 60% брокерів отримали нульовий результат від "розумного портфельного консультування"

Найприйнятніший варіант:

3800 реальних тестів показали: 60% брокерів "інтелектуального інвестиційного консультування" отримали нульовий результат

За масовими щоденними обсягами торгів на рівні 2-3 трильйонів юанів, інвесторів у А-акції вже понад 250 мільйонів, з яких особисті інвестори, що отримали неофіційну назву «акціонери», становлять до 99,76%.

Як єдиний канал для торгівлі А-акціями для інституцій, брокерські послуги несуть відповідальність за кожну операцію мільйонів «акціонерів». Тому швидкість реагування служби підтримки та здатність надавати інформацію стають найважливішими точками обслуговування для приватних інвесторів. На хвилі штучного інтелекту AI-обслуговування виходить на передній план: воно є не лише «обов’язковою зоною боротьби» для цифрових фінансів брокерських компаній, а й «міжнародним випробувальним майданчиком» для перевірки їх здатності обслуговувати довгий хвіст клієнтів.

Великі провідні брокери активно просувають цю тему у своїх стратегічних публікаціях та щорічних звітах, часто використовуючи слова «цифрова трансформація», «AI-цифровий співробітник», «розумний інвестиційний радник», які навіть вважаються ключовими двигунами трансформації управління багатством. Деякі з них демонструють вражаючі технічні можливості: «супер-дослідники», здатні автоматично генерувати глибокі аналітичні звіти на десятки тисяч слів, перший у ринку помічник з управління ринковою капіталізацією, платформи для автоматизації всього процесу з фіксованими доходами тощо.

Але наскільки досконалим є AI-обслуговування для звичайних акціонерів? Чи є воно «розумним помічником», здатним розуміти ринок і допомагати у прийнятті рішень, чи це лише «машина-ресепшн», що повторює правила і передає запити до людського оператора?

Команда оцінювання Центру нових фінансів South Weekend провела тестування провідних брокерів і отримала несподівані результати: у базовому обслуговуванні рахунків майже всі пройшли тест; але коли мова йде про ключові проблеми інвесторів — «ринкові дані та тенденції», показники AI-обслуговування різко знижуються до 30%, а у шести компаніях взагалі не було відповідей; у важливій для захисту прав інвесторів категорії «прозорість тарифів» лише чотири компанії показали «зміщення у бік балансу», решта — «грають у тайцзі»; рівень незалежних відповідей у різних AI-системах відрізняється більш ніж у два рази, а час очікування передачі до оператора може сягати до 13 хвилин.

Висока компетентність у базових питаннях

Об’єктами тестування були 10 провідних брокерів за активами: CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai Huitian, Huatai Securities, China Galaxy, CICC, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan Securities і CITIC Construction Investment.

З 3 по 9 лютого 2026 року команда проводила багатовимірне тестування у різні дні та часи, використовуючи звичайного інвестора, і здійснила 3800 взаємодій.

Питання охоплювали п’ять високочастотних сценаріїв: інформаційне розкриття, управління рахунками, брокерські та додаткові послуги, екстрені ситуації, ринкові дані та сервіс AI — всього 19 конкретних запитань. За результатами тестування було створено «шестиугольну систему показників» для оцінки кожного брокера.

Результати показали, що у сфері «обслуговування управління рахунками» майже всі компанії отримали високі бали. Дев’ять з них — по 100 балів. Навіть компанія, що посіла останнє місце за сумою балів — CITIC Construction — отримала 66.

Для питань із чіткими стандартами та регуляторними процедурами, таких як зміна пароля для торгівлі або доступу до коштів, перегляд деталей угод або зняття рахунку — AI-обслуговування демонструє високий рівень компетентності.

Ще не еволюціонували до «розумного радника»

Коли інвестор переходить від питання «як зробити рахунок» до «як дивитись на ринок», AI-обслуговування починає проявляти різницю.

Щоб оцінити можливості AI у ринкових даних, команда розробила сім критеріїв для оцінки відповідей: огляд бізнесу (фундаментальний аналіз), аналіз моделі або галузевої позиції, оцінка (P/E, P/B), технічний аналіз, аналіз фінансів, новинний фон і ризики (див. «Зведення тестових питань AI-обслуговування»). Результати показали, що у цій сфері, яка визначає здатність сервісу бути «інвестиційним радником», середній бал знизився до 30.

Шість компаній — Guosen Securities, China Galaxy, CICC, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan і CITIC Construction — прямо повідомили, що «не можуть відповідати на питання щодо аналізу ринку» або рекомендували перейти до людського оператора, отримавши 0 балів у цій категорії.

Один із співробітників, що побажав залишитися анонімним, зазначив, що причина не у недостатності аналітичних можливостей, а у надмірній обережності щодо дотримання регуляторних вимог: будь-які оцінки або прогнози щодо окремих акцій — дуже чутливі питання, і будь-яка помилка може спричинити порушення правил «незаконної рекомендації цінних паперів». Тому регулятори ретельно перевіряють логіку відповідей AI і застосовують обережний підхід, щоб уникнути ризику.

Варто зазначити, що у цьому тестуванні деякі компанії, враховуючи регуляторні обмеження, продемонстрували перші ознаки «розумного радника»: GF Securities і Guotai Huitian отримали по 85 балів і посіли перше місце. GF Securities точно відповідала на всі шість питань, окрім аналізу новин; Guotai Huitian — на всі, крім «ризиків», але їхній аналіз був позначений лише фразою «відповідь згенерована AI», без чіткого попередження, що ця інформація не є інвестиційною рекомендацією.

CITIC Securities набрала 71 бал, її AI-обслуговування показало оцінки за оцінкою, технічним аналізом, фінансами, новинами та ризиками, але не включало «фундаментальний аналіз» і «аналіз моделі».

Huatai Securities отримала 57 балів і більше орієнтована на «фундаментальний аналіз»: вона показує базові дані, модель бізнесу, оцінки та ризики, але не має технічних або новинних даних.

Ця група даних показує, що більшість AI-обслуговувань ще залишаються у «версії 1.0» — «перевірка правил», і ще не перейшли до «версії 2.0» — «розумного радника».

Прозорість тарифів: чотири компанії «грають у тайцзі»

У торгівлі цінними паперами прозорість тарифів безпосередньо впливає на інтереси інвесторів і є важливим показником дотримання «захисту прав інвесторів».

Команда протестувала два делікатних питання: «Яка комісія за торгівлю акціями? Як її змінити? Мінімальна сума?» і «Яка ставка за кредитування та позики цінних паперів? Як її змінити? Мінімальна?»

Результати розділилися на два табори.

Шість компаній — CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai Huitian, Huatai Securities і China Galaxy — продемонстрували високий рівень прозорості, чітко відповідаючи на питання і надаючи рекомендації щодо тарифів і шляхів їх перевірки.

Але інші — CICC, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan і CITIC Construction — у відповідь або були нечіткими, або радили звертатися до менеджерів у відділеннях. Це спричинило значне зниження їхнього балу за цим показником.

Ця ситуація відображає глибоку проблему традиційної моделі прибутку брокерів: через довгострокову залежність від однакових каналів, тарифи часто мають приховані «операційні можливості». Коли сучасні великі моделі застосовуються до систем обслуговування, деякі брокери не використовують цю можливість для розкриття інформації, а навпаки — закріплюють її у «інформаційних коконах».

Хто кращий у співпраці людина-штучний інтелект?

Коли AI-обслуговування не може відповісти і потрібно передати запит людині, наскільки ефективна ця співпраця?

Команда підрахувала середній час очікування і максимальний час очікування передачі до оператора. Виявлено різницю у «комбінаціях» роботи систем.

GF Securities має найвищий рівень відповіді AI (94,4%) і хорошу якість ринкових сервісів (85 балів, здатність відповідати на 6 показників). Але її слабке місце — «відсутність людяності»: у нічний час очікування передачі до оператора сягало 10 хвилин, а у вихідні — взагалі без людської підтримки. Це може викликати розчарування у клієнтів із складними питаннями. CICC також у вечірній час мав очікування до 7 хвилин, що свідчить про недостатню людську підтримку у пікові години.

China Galaxy — повільна, але наполеглива (відповідь з 55,5%, нуль у ринковому аналізі), часто потребує допомоги оператора, але швидка: середній час очікування — 0,19 хвилини, у вихідні — безперервно. Вона готова платити більше людських ресурсів, щоб клієнт не чекав. CITIC Securities (0,47 хвилини) і Guotai Huitian (0,38 хвилини) також показують високий рівень швидкості підключення.

招商证券 має 55,5% відповіді AI, багато питань передаються оператору, середній час очікування — 4,24 хвилини, що є доволі довгим у порівнянні з іншими. У робочий час очікування іноді сягало 13 хвилин.

CITIC Construction — ще один виклик: у 2025 році вона презентувала «восьминога» — інтегровану платформу для фіксованого доходу, але для звичайних інвесторів її AI-обслуговування — найгірше, з результатом лише 38,89%. Це означає, що при запиті з 10 питань понад 6 залишилися без відповіді. Водночас, час передачі до оператора — короткий, у середньому близько 0,5 хвилин, максимум — до 5 хвилин, і у вихідні є цілодобова підтримка.

Відставання у можливостях чи у мисленні?

Дані тестування 10 провідних брокерів — це дзеркало, що відображає різноманіття стану AI-обслуговування: від зрілих базових систем до розвинених інструментів для аналітики, від безперервної роботи у вихідні до затримок до 13 хвилин у робочий час.

Глибока причина такої різниці, ймовірно, не у обчислювальній потужності або моделях, а у підходах до регуляторних ризиків. Вся справа у тому, що будь-які оцінки або прогнози щодо окремих акцій — дуже чутливі питання, і будь-яка помилка може спричинити порушення правил «незаконної рекомендації». Тому регулятори застосовують обережний підхід, щоб уникнути ризику.

Ще одна причина — слабке управління даними. Щоб AI міг відповідати складним ринковим питанням, потрібен високий рівень «якісного наповнення» та «динамічного оновлення знань». Деякі провідні брокери мають команди, що постійно очищують дані, маркують їх і налаштовують моделі, тому їх знання більш глибокі та актуальні. У тих, хто отримує нижчі бали, системи залишаються на рівні простих текстових моделей без глибокого знання галузі.

Ще один можливий фактор — приховування реальних можливостей великих моделей під виглядом «інтелектуальних досліджень» або «підвищення операційної ефективності», що легше продається на ринку. Однак для звичайних інвесторів таке рішення не приносить очевидної комерційної вигоди і вимагає постійних людських і обчислювальних ресурсів. Це сприяє тому, що деякі брокери зосереджуються на «B-стороні» — просуванні технологій, а не на реальному покращенні користувацького досвіду. В результаті AI-обслуговування перетворюється на «технічний шоу-елемент», а не на інструмент для вирішення реальних проблем користувачів.

Загалом, 3800 тестових взаємодій підтвердили, що між технологічними амбіціями брокерів і реальним досвідом клієнтів — ще є значна відстань. Технології постійно удосконалюються, моделі оновлюються, але справжній різницю, ймовірно, визначає глибина розуміння і щирість у реалізації принципу «фінанси для народу».