易观千帆基于对四家代表性机构的AI对话产品进行的用户体验评测发现，证券行业的智能化转型已越过初期功能扩张阶段，进入以“专业深度”为核心的价值竞争时期。评测显示，行业在基础交互体验趋同的背景下，在复杂金融逻辑输出、合规信任构建等深层能力上出现显著断层。技术的外衣之下，决定未来格局的将是机构对金融内核的智能化重构能力。

人工智能技术，特别是大语言模型，正从底层重塑证券服务的逻辑与界面。当前，证券AI对话应用已从早期的概念验证和零星功能，发展为覆盖“投前-投中-投后”投资全流程体系，正驱动服务模式从“人找服务”的菜单式交互，向“服务找人”的智能陪伴范式深刻变革。

行业实践显示，AI应用已全面渗透至客户服务、投资研究、风险管理与运营管理等核心领域。推出独立的AI炒股软件已成为头部机构重构服务模式、抢占用户体验高地的关键举措。

为评估证券行业AI转型的深度与成效，易观千帆引入了一套针对性的AI对话用户体验评测框架。该体验评测框架旨在系统评估与衡量AI对话在金融场景下的核心能力与综合表现，其核心维度包括：技术可靠度（语义理解、逻辑推理、内容时效）、专业价值度（投研支持、决策相关性、投教能力）、交互感知度（多轮对话、响应体验）及合规信任度（内容安全、风险提示、数据隐私）等。

基于此框架的持续观测显示，当前证券AI对话已完成从概念验证到规模化部署的初步跨越。头部产品在基础用户体验（如多终端覆盖、响应速度）和交互流畅性（如多轮对话、文本通顺）上已建立较高基准，相关技术已成为客户服务的标准配置。然而，更深层的评估揭示了行业整体面临的一个结构性挑战：技术应用的广度与金融服务所要求的专业深度及安全可控性之间存在显著差距。

易观千帆证券AI对话用户体验评测框架

案例分析一：封闭题“今日市场成交额是多少？”

以封闭题“今日市场成交额是多少？”为例，通过一个答案明确、易于验证的基础事实性问题，检验证券AI对话产品在多个核心维度的基础能力，能够清晰地区分出各家产品在表层体验与底层严谨性上的不同侧重。

证券AI封闭题回答案例

从评估的结果来看，四家AI对话均成功完成了基础的事实查询任务：准确提供了当日的市场成交额核心数据，并指明了数据对应的日期，证明它们在处理标准客观问题、对接基础市场数据源方面均已具备基本可靠性与功能性。而在数据呈现的深度、附加价值、交互体验及合规严谨性上则展现出截然不同的产品能力侧重。

封闭题具体评测评估

具体而言，AI证券APP A追求交互效率与吸引力，以实时图表和简洁表述提供了最直观快速的应答；AI证券APP B致力于提供标准化、可分析的完整资讯，通过提供精确时点、历史对比、成因分析及标准免责声明，构建了信息全面、结构清晰且合规稳健的完整答案；AI证券APP C在数据、图表与基础结论间（如“交投趋于谨慎”）取得了高效平衡，满足多数场景下的速查需求；而AI证券APP D放弃直观分析与图表，转而深度阐述实时数据的局限性与使用规范，致力于从认知源头杜绝误读。

案例分析二：开放题“行情不好怎么办？”

以开放题“行情不好怎么办？”为例，检验AI在投教与情感陪伴复合场景下的核心能力，包括复杂意图理解、专业知识整合与结构化输出，以及合规框架下的情感交互。

证券AI开放题回答案例

评测结果显示，AI证券APP A和AI证券APP B聚焦基础服务覆盖与合规响应（AI证券APP A强调用户互动与粘性，AI证券APP B确保合规响应）；AI证券APP C侧重时效性市场观点与策略工具，服务有投资基础的用户；AI证券APP D则致力于深度投教与决策支持，提升用户认知并建立专业信任壁垒。

开放题具体评测评估

整体而言，AI证券APP A、B、C的回答共同暴露了当前多数证券AI对话产品仍困于“基础响应阶段”的普遍现状，它们的共性问题在于基础功能达标但核心价值缺失。主要体现在逻辑结构薄弱、专业内容空洞及输出稳定性不足三个方面，回答多由若干条离散的建议组成，条目间缺乏因果、递进等逻辑关联，未能构建完整的分析框架。

而AI证券APP D的回答通过构建“理解波动本质→坚守交易纪律→利用科学工具→构建适配策略”的四层逻辑闭环，形成了一份结构完整、论证深入的小型投顾报告，表明AI证券APP D的AI系统背后深度整合了一个结构化的金融知识图谱和投顾分析框架。

综合多道封闭题和开放题的反复测试，证券AI对话领域已告别同质化竞争，进入依据不同价值主张进行差异化发展的阶段，具体体现在优化交互体验、保障标准合规、提供实用工具及构建认知信任等路径的深入。其中，以深度投教和决策支持为导向的路径，对金融专业知识的结构化、数字化与产品化能力提出了较高要求，也正在构建更高的竞争壁垒。

当前，证券行业的智能化转型已进入一个关键阶段：规模化部署的基础功能（如多轮对话与事实响应）日益成熟，但不同机构的能力分化开始显现。而行业的核心挑战在于技术的应用广度与金融服务的专业深度、安全可控性之间存在显著脱节。这一矛盾在评测中表现为：AI在处理主观分析性问题时，往往存在分析表面化、逻辑结构松散的问题；而在应对客观数据查询时，不同产品在用户体验、信息深度与合规严谨性之间，做出了差异化的策略选择。

其次能力分化揭示了行业演进的两条清晰脉络。第一，技术路径正从早期的通用模型微调，转向构建深度融合领域知识的复合型专业架构。未来的竞争力将不再取决于对话的流畅程度，而在于产品是否内化了结构化的金融知识图谱与严谨的分析框架，从而能够稳定输出逻辑自洽、专业可靠且可解释的内容。第二，监管预期与行业标准正在推动发展重心从功能创新向可信体系建设迁移。评测中所暴露的内容不可控、风险提示缺失等问题表明，构建覆盖数据、算法与内容全流程的可审计、可追溯、合规内嵌的可信交付体系的战略重要性已超越对交互形式的单一优化。