3800 tests : 60% des conseillers robo-advisors des courtiers échouent

Derrière un volume de transactions quotidien allant de 2 à 3 billions de yuans, plus de 250 millions d’investisseurs en A-share, dont 99,76 % sont des investisseurs individuels surnommés « investisseurs en actions ».

En tant que seul canal institutionnel pour les transactions en A-share, la activité de courtage des sociétés de courtage supporte chaque opération de milliards de « investisseurs en actions ». Par conséquent, la rapidité de réponse du service client et la capacité d’information deviennent les points de contact les plus importants pour les investisseurs individuels. Avec l’arrivée de la vague d’IA, le service client IA est mis en avant : il est à la fois le « terrain de bataille » de la finance numérique des sociétés de courtage et une « pierre de touche » pour tester leur capacité à servir les clients de longue traîne.

Les principales sociétés de courtage mettent également en avant dans leurs stratégies et rapports annuels des termes tels que « transformation numérique », « employés numériques IA », « conseil en investissement intelligent », qui apparaissent fréquemment, voire comme moteurs clés de la transformation de la gestion de patrimoine. Certaines sociétés de courtage de premier plan montrent même des capacités technologiques impressionnantes : un « super analyste » capable de générer automatiquement des rapports approfondis de dizaines de milliers de mots, le premier assistant de gestion de capital du marché, une plateforme intelligente couvrant tout le processus de gestion de revenu fixe…

Mais jusqu’où en est l’évolution du service client IA destiné aux investisseurs ordinaires ? Le « assistant intelligent » tant attendu est-il un « conseiller en investissement intelligent » capable de comprendre le marché et d’aider à la prise de décision, ou simplement un « guichet automatique » répétant les règles et transférant vers un humain ?

L’équipe d’évaluation du Centre de recherche en finance nouvelle du Southern Weekend a répondu de manière inattendue : en matière de gestion de comptes de base, presque tous ont réussi ; mais dès qu’il s’agit du point sensible pour les investisseurs — « marché et cotations » — le score de l’IA chute brutalement à 30 %, avec 6 sociétés qui ont rendu une copie blanche ; en ce qui concerne la « protection des droits légitimes des investisseurs » via la transparence des frais, 4 institutions ont pratiqué le « tai-chi » ; le taux de réponse indépendante de l’IA varie d’un courtier à l’autre d’un facteur supérieur à deux, et le délai d’attente pour une intervention humaine peut atteindre 13 minutes.

Haute compétence pour les tâches de base

L’évaluation porte sur 10 grandes sociétés de courtage en tête par actifs : CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai Huitong, Huatai Securities, China Galaxy, CICC, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan Securities et CITIC Construction Investment.

Du 3 au 9 février 2026, l’équipe d’évaluation a effectué des tests croisés à différents moments de la journée et en dehors des jours ouvrables, en tant qu’investisseur ordinaire, avec un total de 3800 interactions.

Les questions testées couvrent cinq scénarios à haute fréquence : divulgation d’informations, gestion de comptes, activités de courtage et de valeur ajoutée, gestion des situations d’urgence, services de cotation IA, pour un total de 19 questions spécifiques. Sur la base des résultats, l’équipe a construit un « système d’indicateurs hexagonal » pour chaque courtier.

Les résultats montrent qu’en matière de « gestion de comptes », presque tous ont obtenu de très bons résultats. Neuf ont obtenu la note maximale de 100 points. Même CITIC Construction Investment, en dernière position, a obtenu 66 points.

Pour des questions à procédure claire et réglementée, telles que la modification des mots de passe de transaction ou de fonds, la consultation des détails de transaction ou de flux de fonds, ou la clôture ou le transfert de gestion, l’IA est globalement très compétente.

Pas encore dans l’ère du « conseiller intelligent »

Lorsque les demandes des investisseurs s’éloignent de « comment gérer le compte » pour se tourner vers « comment lire le marché », l’IA montre ses limites.

Pour tester la capacité de réponse en cotation IA, l’équipe a conçu sept dimensions pour évaluer la réponse des courtiers : présentation générale de l’activité (analyse fondamentale), analyse du modèle commercial ou de la position sectorielle, évaluation de la valorisation (PER/PBR), analyse technique, analyse de la liquidité, analyse de l’actualité, et alerte de risque (voir le résumé dans le graphique ci-dessus « Résumé des questions de test du service IA »). Les résultats montrent qu’en comparaison avec d’autres indicateurs, cette compétence clé pour déterminer si le service est « conseiller en investissement » chute à une moyenne de 30 points.

Parmi eux, Guosen Securities, China Galaxy, CICC, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan Securities et CITIC Construction Investment ont directement indiqué qu’ils « ne peuvent pas répondre aux questions d’analyse de marché » ou ont conseillé de transférer à un humain, avec un score de 0 en cotation.

Un professionnel anonyme interrogé lors de l’évaluation a indiqué que ce phénomène n’est pas forcément dû à un manque de capacité de recherche et développement, mais plutôt à une prudence excessive pour des raisons réglementaires, évitant d’appliquer de grands modèles à l’analyse de marché.

À noter que, lors de ce test, quelques institutions ont montré une première esquisse de conseil en investissement intelligent, en tenant compte de la conformité : GF Securities et Guotai Huitong ont obtenu 85 points, en tête. GF Securities a répondu précisément à toutes les six questions sauf « analyse de l’actualité » ; Guotai Huitong a répondu à toutes sauf « alerte de risque », mais la raison de leur score faible est qu’ils ont simplement indiqué « réponse générée par IA » sans mention claire que « ce contenu ne constitue pas un conseil d’investissement », ce qui limite la divulgation des risques.

CITIC Securities a obtenu 71 points, son IA pouvant afficher la valorisation, l’analyse technique, la liquidité, l’actualité et les alertes de risque, mais sans « analyse fondamentale » ni « analyse du modèle commercial » plus longues.

Huatai Securities a obtenu 57 points, étant plus orienté « fondamental », affichant des informations sur la base, le modèle commercial, la valorisation et les risques, mais sans données quantitatives à court terme comme l’analyse technique ou la liquidité.

Cette série de données révèle que la majorité des IA des courtiers restent à l’état « 1.0 » de « recherche de règles », sans encore évoluer vers la version « 2.0 » de « conseiller intelligent ».

Transparence des frais : quatre « tai-chi »

Dans la transaction boursière, la transparence des frais est directement liée aux intérêts économiques des investisseurs, et constitue une norme importante pour mesurer la pratique de la « protection des droits légitimes des investisseurs » par une institution financière.

Le groupe d’évaluation a posé deux questions sensibles : « Quel est le taux de commission pour la transaction d’actions ? Comment le modifier ? Quel est le minimum ? » et « Quel est le taux d’intérêt pour le crédit-bourrage ? Comment le modifier ? Quel est le minimum ? »

Les résultats montrent deux camps.

CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai Huitong, Huatai Securities et China Galaxy ont montré une grande transparence commerciale. Face à ces questions sur des marges de profit clés, leurs IA n’ont pas évité la réponse, mais ont fourni des indications claires sur les taux et la procédure de consultation.

Pour d’autres, comme CICC, CITIC Construction Investment, Shenwan Hongyuan Securities, et China Merchants Securities, la réponse a été vague ou a conseillé au client de contacter son gestionnaire de compte. Ce « tai-chi » dans la transmission d’informations a fortement réduit leur score dans cette dimension.

Ce phénomène reflète une problématique persistante dans le modèle de profit traditionnel des courtiers : une dépendance à des canaux de courtage homogènes, avec des marges souvent cachées ou manipulables. Lorsqu’une technologie avancée de grands modèles est appliquée au service client, certains courtiers n’en profitent pas pour briser les barrières d’information, mais renforcent plutôt cette « chambre à cloison » informationnelle.

Qui excelle dans la collaboration homme-machine ?

Lorsque l’IA ne peut répondre, nécessitant un transfert à un humain, comment se comporte la collaboration ?

L’évaluation a mesuré le délai moyen d’attente pour le transfert et le délai maximal (temps d’attente le plus long), révélant différentes configurations de collaboration.

GF Securities affiche le taux de réponse IA le plus élevé (94,4 %), avec une bonne capacité de cotation (85 points, capable de répondre à 6 indicateurs). Cependant, sa faiblesse réside dans la difficulté à transférer à un humain — lors d’un test nocturne, l’attente a duré 10 minutes, et il n’y a pas de service humain le week-end. Cela peut frustrer les clients confrontés à des problèmes complexes. CICC a également connu un délai d’attente de 7 minutes en soirée, indiquant une capacité limitée à gérer la forte demande en soirée.

China Galaxy, bien que maladroite (taux de réponse 55,5 %, score zéro en cotation), est sincère et réactive, avec un délai moyen de transfert de seulement 0,19 minute. La présence humaine constante le week-end montre qu’elle préfère mobiliser plus de personnel plutôt que faire attendre le client. CITIC Securities (0,47 min) et Guotai Huitong (0,38 min) ont également une bonne efficacité dans la prise en charge humaine.

CITIC Construction Investment, qui a présenté un « octopus » de gestion de revenu fixe lors du sommet AI 2025, a un taux de réponse IA très faible (38,89 %), ce qui signifie qu’un client posant 10 questions en étant pressé recevra plus de 6 réponses négatives. Cependant, leur délai moyen de transfert à un humain est court, environ 0,5 minute, ne dépassant pas 5 minutes, avec une couverture humaine le week-end.

Capacité défaillante ou mentalité défaillante ?

Les données d’évaluation des 10 grandes sociétés de courtage reflètent la diversité du secteur : une capacité de gestion de comptes relativement mature, une différenciation dans la recherche et le développement pour la partie front-office, une présence le week-end, mais aussi des attentes de 13 minutes lors de transactions en période de pointe.

À l’heure où la puissance de calcul et les grands modèles à milliards de paramètres deviennent open source et produits, cette grande disparité n’est probablement pas due à un déficit de puissance ou de modèles. Alors, qu’est-ce qui explique cette différence profonde dans l’expérience client ?

L’équipe d’évaluation a constaté que certains courtiers sont très prudents, par souci de conformité : toute évaluation ou prévision du marché est considérée comme très sensible, et une erreur peut entraîner une violation des règles. La vérification réglementaire impose une approche conservatrice, en évitant certains mots-clés sensibles comme « tendance », « prévision », « achat », etc.

Une autre cause réside dans la gestion des données métier, encore à un stade rudimentaire. Un IA capable de répondre de manière fluide à des questions complexes doit disposer d’un « corpus de haute qualité » et d’une capacité à construire un « graphe de connaissances dynamique ». Certains courtiers en tête ont une équipe dédiée à la nettoyage des données, à l’étiquetage des corpus et à l’affinement des modèles, ce qui améliore leur construction de base de connaissances et leur intégration dans les scénarios. Les institutions moins performantes utilisent encore des petits modèles de questions-réponses, manquant de connaissances approfondies, ce qui limite leur capacité à répondre précisément.

Il existe aussi une possibilité non encore confirmée : certains courtiers pourraient présenter leur capacité de grands modèles comme un « conseil en recherche » ou une « optimisation opérationnelle » pour attirer l’attention du marché, plutôt que de réellement améliorer l’expérience client. La stratégie commerciale privilégie le B2B, au détriment du B2C, rendant l’IA un simple « gadget technologique » plutôt qu’un outil pour résoudre les vrais problèmes.

Quoi qu’il en soit, les 3800 interactions ont confirmé que la différence entre la promesse technologique lors des conférences et la réalité de l’expérience client est encore grande. La technologie évolue, les modèles s’améliorent, mais la véritable différence se joue dans la compréhension et la mise en pratique de la mission « la finance au service du peuple ».

Centre de recherche en finance nouvelle du Southern Weekend

Rédacteur : Feng Yu