\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在日𶣈万亿-3万亿元的天量成交背后，A股投资者已񘜴.5亿，其中被戏称为“股民”的个人投资者占比高�.76%。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e作为A股交易唯一的机构通道，券商的经纪业务承载着亿万“股民”的每一笔操作。因此，客服的响应速度与信息供给能力，正成为个人投资者最在意的服务触点。在AI浪潮席卷而来，AI客服被推至前台，它既是券商数字金融的“必争之地”，更是检验其能否服务好\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003e长尾客户\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e的“试金石”。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e各大头部券商在战略发布与年度报告中亦争相为此高调宣传，“数字化转型”“AI数字员工”“智能投顾”等词汇高频出现，甚至被视作驱动财富管理转型的核心引擎。部分头部券商甚至向外界展示了令人目眩的技术实力：能够自动生成数万字深度研报的“超级研究员”、全市场首个市值管理助理、覆盖固收全流程的智能化平台……\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e面向普通股民的AI客服，究竟进化到了哪一步？被寄予厚望的“智能助手”，究竟是能读懂市场、辅助决策的“智能投顾”，还是只会复读规则、转接人工的“机器前台”？\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e南方周末新金融研究中心测评组对头部券商的实测给出了意外答案：在基础账户管理服务上，几乎全员通关；但一旦涉及股民核心痛点——“市场与行情”，AI客服的得分率骤降�%，更񀙠家交出白卷；在衡量“保护投资者合法权益”重要标尺的费率透明度一项，4家机构AI客服“打太极”；不同券商AI客服的独立解答率相差一倍以上，转接人工的等待时长最高�分钟。\u003c/p\u003e\u003ch4\u003e\u003cstrong\u003e基础项胜任度高\u003c/strong\u003e\u003c/h4\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e本次测评对象�家资产排名居前的头部券商，分别为\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e中信证券\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e广发证券\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_2--\u003e国信证券\u003c!--SECURE_LINK_END_2--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_3--\u003e国泰海通\u003c!--SECURE_LINK_END_3--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_4--\u003e华泰证券\u003c!--SECURE_LINK_END_4--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_5--\u003e中国银河\u003c!--SECURE_LINK_END_5--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_6--\u003e中金公司\u003c!--SECURE_LINK_END_6--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_7--\u003e招商证券\u003c!--SECURE_LINK_END_7--\u003e、申万宏源证券和\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_8--\u003e中信建投证券\u003c!--SECURE_LINK_END_8--\u003e。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e2026𻂊񀙓日񑎀񀙙日，测评组在工作日不同时段和非工作日的相应时段，以普通股民身份对其进行了多维度交叉测评，累计完�次交互。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e测试问题涵盖信息披露、账户管理、经纪及增值业务、突发情况处理、AI行情服务五大高频场景，合�个具体问题。基于测试结果，测评组围绕上述维度为各家券商构建了“六边形指标体系”。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c!--AIPOS_0--\u003e实测结果显示，在“账户管理服务”这一基础项下，几乎全员交出了高分答卷。九家机构均�分满分。即便是总分垫底的中信建投证券，此项也拿到�分。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e对于诸如修改交易密码和资金密码、查询成交明细和资金流水、办理销户或转托管等有明确标准程序和监管定式的问题，AI客服整体胜任度很高。\u003c/p\u003e\u003ch4\u003e尚未进化到“智顾”时代\u003c/h4\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e一旦股民的诉求脱离了“账户怎么弄”，进入到“行情怎么看”，AI客服便显现了参差。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e为了测试各券商的AI行情服务能力，测评组设计了七个细分维度对券商的行情类回复进行评分：整体业务简介（基本面分析）、商业模式或行业地位分析、估值分析（市盈率/市净率）、技术面分析、资金面分析、消息面分析以及风险提示（详见上图《AI客服测试问题汇总》）。测评结果显示，相较于其他指标，这项决定客服是否具备“投顾属性”的核心技能，行业平均得分骤降，仅�分。\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e其中，国信证券、中国银河、中金公司、招商证券、申万宏源证券和中信建投证𳘶家机构的AI客服直接提示“不能回答分析行情类的相关问题”或推荐跳转人工，在行情维度的测试中得分𰹄。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e一位不愿透露姓名的从业人士在接受测评组调研时表示，这一现象或并非机构投研能力不足，而是出于合规层面的过度谨慎，尚未敢将大模型应用于行情分析环节。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"cm_pic_caption\" style=\"text-align: center\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153)\"\u003e国信证券App的客服测试。（测试截图）\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e值得一提的是，在此次测试中，极少数机构在充分考量合规的基础上，初步展现出了智能投顾的雏形：广发证券与国泰海通�分并列第一。其中，广发证券能精准解答除“消息面分析”之外的所񀙠项行情问题；国泰海通则解答了除“风险提示”外的所񀙠项问题，该机构此项指标失分的原因是：其分析框内仅标识了“回答由AI生成”，但没有明确的大字标识“相关内容不作为投资建议”，风险揭示不充分。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"cm_pic_caption\" style=\"text-align: center\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153)\"\u003e国泰海通App的客服测试。（测试截图）\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e中信证券得分�分，其AI客服能够显示估值、技术面、资金面、消息面及风险提示，但没有“基本面分析”和“商业模式分析”等“偏长线”的内容。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_5--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"cm_pic_caption\" style=\"text-align: center\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153)\"\u003e中信证券App的客服测试。（测试截图）\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e华泰证券得分�分，它更偏向“基本面派”，能够显示基本面、商业模式、估值和风险提示等信息，但没有技术面、资金面和消息面等“偏短线”的定量信息。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_6--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"cm_pic_caption\" style=\"text-align: center\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153)\"\u003e华泰证券App（涨乐AI）的客服测试。（测试截图）\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这组数据揭示：绝大多数券商的AI客服依然停留在“查规则”񊄩.0时代，尚未进化𳗢.0“智顾”时代。\u003c/p\u003e\u003ch4\u003e\u003cstrong\u003e费率透明度：四家“打太极”\u003c/strong\u003e\u003c/h4\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e在证券交易中，费率透明度直接关系到投资者的经济利益，是衡量一家金融机构践行“保护投资者合法权益”的重要标尺。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e测试组设置了两道敏感问题：“股票交易的佣金费率是多少？如何调整佣金？最低是多少？”以及“融资融券的利率是多少？如何调整？最低是多少？”\u003c!--AI_MID_AD_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e测试结果呈现出两大阵营。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e中信证券、广发证券、国信证券、国泰海通、华泰证券、中国银河񙺀家券商表现出了较高的商业坦诚度。面对这两大触及核心利润率的费率拷问，它们的AI客服未闪烁其词，而是能够给出比较明确的指导费率标准与费率查询路径。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_7--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"cm_pic_caption\" style=\"text-align: center\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153)\"\u003e华泰证券App（涨乐财富通）的客服测试。（测试截图）\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e但中金公司、招商证券、申万宏源证券和中信建投证券的表现则不同。在这两项费率问询上，它们的AI客服要么含糊其辞，要么让客户自行联系所在营业部的客户经理查询。这一“推诿太极”导致񙹾家机构在信息披露维度的得分骤降。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e这一现象折射出传统券商盈利模式的顽疾：由于长期高度依赖同质化的经纪通道业务，费率往往存在着隐秘的“操作空间”。当先进的大模型技术被应用到客服系统时，部分券商没有借机打破信息壁垒，反而进一步固化了这种“信息茧房”。\u003c/p\u003e\u003ch4\u003e\u003cstrong\u003e人机协同哪家强？\u003c/strong\u003e\u003c/h4\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c!--AIPOS_3--\u003e当AI客服解答不了，需要转人工时，人机协同效果如何？\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e本次测试统计了各家券商转人工的平均等待时长和等待极值（最长等待时间），呈现出“人机协同”效果的不同组合。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e广发证券拥有全场最高的AI解答率（94.4%）、较好的行情服务能力（85分，能解񍅎项行情指标）。但它的软肋在于“不近人情”——转人工颇困难。某次夜间测试等待长�分钟，且周六日无人工服务。这可能让遇到“疑难杂症”的客户感到崩溃。中金公司同样在工作日晚上出现了长񙵳分钟的等待。这表明，部分券商在股民晚间复盘的高峰期，可能存在人工承接能力不足问题。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e中国银河笨拙但勤奋（解答�.5%，行情服𳩊分），经常需要呼叫人工支援。但它足够真诚且迅速，其转人工平均时长仅𰹄.19分钟。周六日雷打不动的人工值守，证明了它宁可用更高的人力成本，也不愿让客户多等一秒。中信证券（平𶣆.47分钟）和国泰海通（平𶣆.38分钟）也表现出了较高的人工接起效率。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e招商证券AI解答率�.5%，不少问题需转接人工。其人工转接平均等待时长𰹈.24分钟，�家券商中相对偏长；在工作日交易时段，还出现过长�分钟的等待情况。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e中信建投证券同样面临严峻考验。作为�年AI大会上高调展示“八爪鱼”固收一体化智能平台的技术先锋，其面向C端普通投资者的AI解答率全场垫底，�.89%。这意味着当一位股民满怀焦急地打开对话框，提�个问题时，有超񙷌个问题回答不了。但值得一提的是，其转人工服务的平均等待时长较短，平均𶞐.5分钟左右，最长不超񙷋分钟，且周六日有人工兜底。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003ch4\u003e\u003cstrong\u003e能力掉队，还是思维掉队？\u003c/strong\u003e\u003c/h4\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c!--AIPOS_4--\u003e10家头部券商的实测数据，如同一面镜子，照出了券商在AI客服领域的参差百态：既有基础账户运营能力的相对成熟，也有投研赋能前台效果的分化，有周六日无休的坚守，也有交易时段让客户等�分钟的漠然。\u003c!--AI_AD_1001--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在底层算力和千亿参数大模型逐渐实现开源化、商品化供给的今天，这种巨大落差的深层原因，大概率不是算力或模型的代差。那么，究竟是什么导致了C端体验的天壤之别？\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e测试组调研部分券商发现，一种原因是谨慎考量合规踩线的风险。任何关于个股走势的评价、预测都属于极其敏感的合规雷区，稍有不慎便可能触碰“违规荐股”的监管红线。因此，合规条线审核AI客服的回复逻辑时，采取了相对保守的策略，把诸如“走势”“预测”、买入”等敏感词汇强制设定成回避项。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e另一原因是业务数据治理层面依然相对粗放。一个能够流畅回答复杂行情问题的AI，势必需要具备“高质量语料库的投喂密度”与“业务知识图谱的动态闭环构建能力”。测试组调研发现，部分排名靠前的券商，有团队持续进行数据清洗、语料标注和模型微调，其知识库建设和场景打通程度也相对更高。得分较低的机构，其客服系统仍以文本问答小模型为主，缺乏深度领域知识的微调，容易答非所问。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e还存在一种调研中未能落实确切答案的可能，即，将大模型能力包装成面向机构端的“智能投研”或者“运营提效”故事，更容易在资本市场上讲出估值逻辑；而优化面向普通投资者的智能客服，既无法贡献显性的商业回报，又需要持续投入人力和算力。这导致了部分券商战略上的“重B端宣发、轻C端体验”。功利导向下，AI客服系统将沦为技术“炫技”的摆设，而非真正解决用户痛点的工具。\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e无论如何，3800次实测验证了，券商在B端发布会上的技术雄心与C端股民对话框里的真实体验之间，仍隔着不短的距离。技术持续迭代，模型不断升级，然而最终真正拉开差距的，或许是一家机构对“金融为民”这四个字究竟理解得多深、践行得多真。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp class=\"author\"\u003e南方周末新金融研究中心测评组\u003c/p\u003e\u003cp class=\"author\"\u003e责编 丰雨\u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content 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