3800 testes: Seis em cada dez corretoras de "consultoria de investimento inteligente" ficam sem resultados

Por trás de volumes diários de transações que variam entre 2 e 3 trilhões de yuan, mais de 250 milhões de investidores na A股, dos quais 99,76% são investidores individuais apelidados de “investidores de ações”.

Como o único canal institucional de negociação na A股, os serviços de corretagem das corretoras suportam cada operação de milhões de “investidores de ações”. Assim, a velocidade de resposta do atendimento ao cliente e a capacidade de fornecimento de informações tornaram-se os pontos de contato mais importantes para os investidores individuais. Com a onda de inteligência artificial (IA), os atendentes de IA foram colocados na linha de frente, tornando-se não só o “campo de batalha” da transformação digital das corretoras, mas também uma pedra de toque para testar sua capacidade de atender clientes de cauda longa.

Grandes corretoras líderes têm promovido ativamente essa transformação em seus anúncios estratégicos e relatórios anuais, com termos como “transformação digital”, “funcionários digitais de IA” e “consultores de investimento inteligentes” frequentemente utilizados, sendo até considerados motores centrais para a mudança na gestão de patrimônio. Algumas corretoras exibiram ao público uma impressionante força tecnológica: “super analistas” capazes de gerar relatórios aprofundados de dezenas de milhares de palavras, o primeiro assistente de gestão de valor de mercado do mercado, plataformas inteligentes que cobrem todo o processo de renda fixa…

Mas até que ponto os atendentes de IA voltados ao investidor comum evoluíram? O “assistente inteligente” que tanto se espera será realmente um “consultor de investimento inteligente” capaz de entender o mercado e auxiliar na tomada de decisão, ou apenas um “atendente de máquina” que repete regras e transfere para humanos?

A equipe de avaliação do Centro de Pesquisa em Novas Finanças do Southern Weekend deu uma resposta surpreendente: na gestão básica de contas, quase todos passaram; mas, ao abordar o ponto mais sensível para os investidores — “mercado e cotações” — a pontuação dos atendentes de IA caiu para 30%, com seis corretoras entregando respostas em branco; na métrica de “proteção dos direitos legítimos dos investidores”, relacionada à transparência das taxas, quatro instituições tiveram seus atendentes de IA praticando “tai chi” (evitando respostas diretas); a taxa de respostas independentes variou mais de uma vez entre as corretoras, com tempos de espera para transferência para humanos chegando a 13 minutos.

Alta competência em itens básicos

O teste envolveu 10 das maiores corretoras por ativos: CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai-Huatai Securities, Huatai Securities, China Galaxy Securities, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan Securities, CITIC Construction Investment Securities.

De 3 a 9 de fevereiro de 2026, a equipe de avaliação realizou avaliações cruzadas em diferentes horários de dias úteis e fins de semana, assumindo a identidade de investidores comuns, totalizando 3.800 interações.

As questões abordaram cinco cenários de alta frequência: divulgação de informações, gestão de contas, serviços de corretagem e valor agregado, manejo de situações emergenciais e serviços de cotações de IA, totalizando 19 perguntas específicas. Com base nos resultados, a equipe construiu um “sistema de indicadores hexagonal” para cada corretora.

Os resultados mostraram que, na gestão de contas, quase todas obtiveram notas altas, com nove instituições atingindo a pontuação máxima de 100 pontos. Mesmo a CITIC Construction, que ficou na última posição geral, conseguiu 66 pontos.

Para questões com procedimentos claros, como alteração de senha de transação, consulta de detalhes de operações e fluxo de fundos, ou encerramento de contas, os atendentes de IA demonstraram alta competência.

Ainda não evoluíram para a era “consultor inteligente”

Quando as demandas dos investidores deixam de ser “como gerenciar a conta” e entram em “como interpretar o mercado”, a performance dos atendentes de IA varia.

Para testar a capacidade de resposta em cotações, a equipe avaliou sete dimensões: visão geral do negócio (análise fundamental), análise de modelo de negócio ou posição no setor, avaliação de valor (P/E ou P/B), análise técnica, análise de fluxo de fundos, análise de notícias e alertas de risco (ver resumo na figura “Sumário das questões de teste de IA”). Os resultados mostraram que, em comparação com outros aspectos, essa habilidade central que determina se o atendente de IA possui atributos de “consultor de investimento” caiu para uma média de apenas 30 pontos.

Seis corretoras — Guosen Securities, China Galaxy, China Merchants Securities, Shenwan Hongyuan, CITIC Construction Investment e Guotai-Huatai — indicaram que não podem responder a perguntas relacionadas à análise de mercado ou recomendaram transferência para humanos, obtendo pontuação zero nesse aspecto.

Um profissional que preferiu não se identificar afirmou que essa limitação não se deve à insuficiência de capacidade de pesquisa e análise das instituições, mas a uma cautela excessiva por motivos regulatórios, que impede o uso de grandes modelos para análise de mercado.

No teste do aplicativo da Guosen Securities, o atendimento de IA mostrou-se competente em questões básicas, mas não avançou para análises mais complexas de mercado.

Vale destacar que, em alguns poucos casos, as instituições demonstraram uma prévia de consultores inteligentes, considerando a conformidade regulatória: GF Securities e Guotai-Huatai obtiveram 85 pontos, empatando na liderança. GF Securities respondeu com precisão a todas as seis perguntas de análise de mercado, exceto “análise de notícias”; Guotai-Huatai respondeu a cinco, apenas deixando de responder a “alertas de risco”, devido à ausência de aviso explícito de que as respostas não constituem recomendações de investimento.

Na avaliação do aplicativo da Guotai-Huatai, a pontuação foi 71, com o atendente exibindo avaliações de valor, técnica, fluxo de fundos, notícias e riscos, mas sem análises de fundamentos ou modelos de negócio de longo prazo.

O aplicativo da Huatai Securities (ZhangLe AI) obteve 57 pontos, focando mais em análises de fundamentos, modelos de negócio, avaliação e riscos, mas sem informações quantitativas de análise técnica, fluxo de fundos ou notícias de curto prazo.

Esses dados revelam que a maioria dos atendentes de IA ainda está na fase “consulta de regras” (versão 1.0), sem evoluir para a fase “consultor inteligente” (versão 2.0).

Transparência nas taxas: quatro “tai chi”

Na negociação de ações, a transparência das taxas é fundamental para os interesses econômicos dos investidores e serve como um importante critério de avaliação do compromisso de uma instituição financeira com a “proteção dos direitos legítimos dos investidores”.

O grupo de avaliação fez duas perguntas sensíveis: “Qual é a comissão de corretagem na negociação de ações? Como ajustá-la? Qual é o mínimo?” e “Qual é a taxa de juros de financiamento e empréstimo de ações? Como ajustá-la? Qual é o mínimo?”

Os resultados mostraram duas tendências principais.

Seis corretoras — CITIC Securities, GF Securities, Guosen Securities, Guotai-Huatai, Huatai Securities e China Galaxy — demonstraram alta transparência, fornecendo respostas claras e orientações específicas sobre taxas e caminhos de consulta.

Por outro lado, CITIC Construction, China Merchants, Shenwan Hongyuan e CICC apresentaram respostas vagas ou transferiram a consulta para o gerente de conta, evidenciando uma prática de “puxar o tapete” que prejudica a avaliação de transparência.

Essa situação reflete um problema antigo do modelo de negócios das corretoras tradicionais: a dependência excessiva de canais de corretagem homogêneos, que muitas vezes permite margens ocultas e manipulação de taxas. Quando tecnologias avançadas de grandes modelos são aplicadas ao atendimento, algumas corretoras não aproveitam a oportunidade para romper barreiras de informação, reforçando o “casulo de informação”.

Quem lidera na colaboração homem-máquina?

Quando o atendimento de IA não consegue responder e é necessário transferir para humanos, como é a eficiência dessa colaboração?

O teste avaliou o tempo médio de espera e o tempo máximo de espera para transferência para atendimento humano, revelando diferentes combinações de eficiência.

GF Securities apresentou a maior taxa de respostas de IA (94,4%) e bom desempenho em cotações (85 pontos, respondendo a seis indicadores). Contudo, sua fraqueza é a dificuldade de transferência — em um teste noturno, a espera chegou a 10 minutos, e não há atendimento humano nos fins de semana, o que pode frustrar clientes com problemas complexos. CICC também apresentou uma espera de até 7 minutos em horário noturno, indicando possível limitação na capacidade de atendimento humano à noite.

China Galaxy, embora com uma taxa de resposta de 55,5%, responde rapidamente às solicitações humanas, com média de 0,19 minutos para transferência, e mantém atendimento humano ininterrupto aos fins de semana. CITIC Securities (0,47 minutos) e Guotai-Huatai (0,38 minutos) também demonstraram alta eficiência na transferência.

A CITIC Construction, que promoveu uma plataforma de análise de renda fixa “Octopus” na conferência de IA de 2025, apresentou a menor taxa de resposta de IA entre as avaliadas, com apenas 38,89%. Quando um investidor faz várias perguntas, muitas não são respondidas, mas o tempo de transferência para humanos é curto, cerca de 0,5 minutos, com atendimento garantido também nos fins de semana.

Capacidade em declínio ou pensamento defasado?

Os dados de avaliação das 10 principais corretoras refletem a diversidade do setor: há instituições com operações de contas básicas maduras, outras com forte potencial de pesquisa e análise na frente de atendimento, algumas com atendimento 24/7, e outras com clientes esperando até 13 minutos durante negociações.

Hoje, com o avanço de recursos computacionais e modelos de grande escala de bilhões de parâmetros se tornando de código aberto e comercializáveis, a causa dessa disparidade profunda provavelmente não está na capacidade de processamento ou nos modelos em si. Então, o que explica as diferenças na experiência do usuário final?

A equipe de avaliação descobriu que uma razão é a cautela regulatória: avaliações e previsões de ações são áreas altamente sensíveis, sujeitas a riscos de violações regulatórias, levando as instituições a adotarem respostas conservadoras, evitando palavras-chave relacionadas a “previsões”, “recomendações” ou “compra”. Assim, a lógica de resposta do IA é muitas vezes limitada por regras de conformidade.

Outra razão é a gestão de dados de negócios, que ainda é relativamente rudimentar. Para responder a perguntas complexas de mercado, o IA precisa de um “alto volume de dados de alta qualidade” e de uma capacidade de construir dinamicamente um “mapa de conhecimento” atualizado. Algumas corretoras de destaque continuam investindo na limpeza de dados, marcação de corpus e ajuste de modelos, construindo bancos de dados mais profundos e integrados. Instituições com pontuações mais baixas ainda usam pequenos modelos de perguntas e respostas, sem conhecimento especializado aprofundado, levando a respostas desconexas.

Há também a possibilidade de que algumas instituições estejam mascarando suas capacidades de grande modelo sob a narrativa de “pesquisa inteligente” ou “eficiência operacional”, que é mais fácil de vender no mercado de capitais, enquanto a otimização do atendimento ao investidor comum exige investimentos contínuos de recursos humanos e computacionais. Assim, algumas corretoras priorizam a comunicação B2B e deixam o lado B (atendimento ao cliente) em segundo plano, transformando o sistema de IA em uma ferramenta de “ostentação tecnológica” e não de resolução real de problemas.

De qualquer forma, os 3.800 testes confirmam que há uma grande distância entre a ambição tecnológica das corretoras em eventos de lançamento e a experiência real dos investidores na caixa de diálogo. A tecnologia evolui, os modelos são atualizados, mas o que realmente diferencia uma instituição da outra é o quanto ela compreende e pratica o princípio de “finanças ao povo”.