第一批搞“AI原生App”的券商，已經交卷了

文 | 山核桃

2026年，被行業視作AI Agent大規模落地元年。

從年初的龍蝦熱到Hermes熱，再到辦公協作、生活服務等各種場景里AI Agent的百花齊放，無論是包攬一切的通用型Agent，還是做精做深的專業型Agent，一個確定性的共識是，從百模大戰到Agent落地，今天的AI競賽已從“比拼對話能力”邁入“比拼落地做事”。

一個被顯著低估的Agent戰場是券商金融行業。

易觀千帆數據顯示，2026年5月，證券類App月活躍用戶規模達1.82億，環比增長1.57%，月活破億背后，是行業玩家掀起的原生金融Agent風暴。

第一批搞“AI原生App”的券商，已經靠AI交卷了——華泰證券推出行業首款AI原生交易APP“AI漲樂”，上線百日用戶突破240萬；國信證券“金太陽小信”、中金財富APP也紛紛完成智能化升級，萬得推出的Alice助手，將機構級金融AI能力向個人投資者全面開放......

券商AI原生應用熱下，是行業深刻的結構性變化。金融行業正經歷一場從數字化到智能原生的變革，在這個更垂直、更專業的領域里，AI正重寫金融行業的競爭準則、重新定義投資體驗。

1、智能原生能力，正成為券商標配

理解券商主動掀起AI原生App風暴，先要看清問題本身：

今天為什么券商需要用AI重做一遍App？

過去一年，從接入專業數據庫到上線深度財經分析等能力，一批通用大模型也集體殺入金融圈。但有金融行業人士向「財經無忌」分析，此類通用AI無法取代券商AI，原因主要有三點：

第一，分析廣度有，但深度不夠。

通用大模型只能調取互聯網數據、做基本的分析整合，無法做到券商垂類AI的專業金融分析與深度研究，這是因為通用AI缺少券商多年沉淀的核心數據資產和專業分析框架。

第二，基礎場景的適配有，但深度需求場景的適配性不足。

通用AI大多只能提供泛化的信息檢索、財報分析等功能，但券商垂類AI不僅未來可以實現從分析到交易的閉環，還可以緊密貼合核心業務和用戶畫像，提供如智能選股、實時盯盤、資產配置等個性化服務。

更關鍵的還有安全合規，通用AI無法保證研究結論的合規性，大多只是輸出分析師已經公開的結論。

顯然，這些通用AI無法替代的壁壘，正是券商們加碼AI原生應用的原因之一。

當然，發力AI原生AI應用，券商還有更大的野心，因為這是一場智能原生能力的重構。

以Agent為代表的智能原生能力，不僅能解決和滿足用戶所期待的投資需求，更能幫助券商建立差異化的體驗護城河，加速智能化轉型升級。

站在用戶需求上，從行業熱議的AI炒股大賽到用戶手搓投資助手，今天投資者對券商App的期待顯然已從行情查看、快速交易等基礎性需求，升級為智能化決策輔助與自動化交易執行。

站在行業轉型上，大模型和Agent時代的到來，也改變了券商的增長范式。當通用大模型給行業裝上“超級大腦”，Agent作為大腦的“手”和“腳”，AI幫助券商行業重塑了一個超級入口。

相較于傳統App單一的線上屬性，AI原生應用更像是一個覆蓋投資全流程、具備主動服務能力的一體化平臺，這個超級入口短期內將增加用戶粘性，長期來看，或成為券商服務用戶的中樞，調度數據、專業和服務能力，從流量競爭走向價值深耕。

2、實測多款券商AI原生應用：主動智能的投資時代已經到來

行業共識之下，我們也好奇一些關鍵問題：

不同券商的AI原生實踐是怎樣的？這些AI原生應用給出的投資建議真的靠譜嗎？

為此，我們選取了三個典型的投資者需求場景，實測了第一批交卷的部分券商AI原生產品。

實測中，我們發現不同券商的AI原生應用路徑確實有明顯分野，有的重在重構交互入口，有的在打通決策閉環，有的則在撮合人機協同，但它們的共同指向是一致的：

讓AI從“被動應答”進化為“主動智能”，從“信息提供者”升級為“決策參與者”。

智能盯盤：從自己盯盤到等AI消息

盯盤是投資者的基礎型需求，但上班族很容易錯失市場信號。

目前的券商AI已能幫你完成智能盯盤，我們在華泰證券AI漲樂的對話框丟下一句話：

“幫我盯寧德時代，漲幅超1%提醒我。”

AI漲樂的盯盤助手不僅主動觸發了提醒，同步附上了資金流向、技術面等信息參考，你還可以根據自身盯盤的偏好，增加盯風險、盯公告等，制定個性化的盯盤策略。

在盯盤這件事上，確實不用像過去一樣自己刷手機了，而是等AI消息就行。

智能選股：從條件勾選到意圖理解

過去投資者選股要么靠個人經驗和長期跟蹤；要么用軟件按條件勾選，兩種方式的問題是效率低、操作門檻高，那現在有了AI，選股這件事能變得更輕松嗎？

“中證中藥指數前十大成分股是多少？”我們用國金證券金太陽小信智慧助手來看中藥股的行情，AI小信很快給出了前十大成分股的基本面表現，股價和行情都一目了然。

針對熱點板塊的深度分析，AI也可以提供系統性的決策建議了。

“半導體板塊近期表現如何?”中金財富的對客智能體(目前尚在內測)能掃描板塊全景，給出階段走勢特征、分析資金面表現，并給出看點和風險提示。

除此以外，日常收盤復盤也是投資者很頭疼的場景——因為不僅要看全局，如指數漲跌、主力資金流向，還要看局部分析連帶異動原因。

那么，AI能一鍵復盤嗎？

“今日收盤哪些股票創近半年新高？”大部分券商AI都能解決這個問題，不僅能直接篩選出相關股票和所屬板塊，面對“股價創新高的原因是什么？”這一深度追問，AI也能給出專業解答。

我們觀察到，中金財富通過AI實現了ETF的解讀。

能看出來，從手動勾選到智能選股，AI通過理解用戶意圖完成個性化的專業投資分析，這一點讓我們很驚喜。

分析決策：從信息搬運到價值分析

投資離不開對公司和行業的深度分析，AI能像一個專業分析師幫我們穿透一家公司、一個行業的投資價值嗎？

我們給萬得AI提了一個難題：

“幫我分析泡泡瑪特過去一年股價上漲，到底是因為公司基本面的改善，還是受益于全球IP消費和潮玩板塊的修復？”

面對這個靈魂拷問，分析師通常的工作流是：扒財報數據——看行業趨勢——對比調研——完成報告。

但萬得AI通過自己拆解任務，協同多個Agent完成了數據分析和圖表繪制，并生成了一份包括股價走勢對比、基本面深度分析、估值變化等內容的報告。看完這份報告，你會對泡泡瑪特和全球潮玩行業的斷氣變化有更深入的理解。

實測這些券商AI原生應用后，我們能清晰看到兩個變化：

一是，使用門檻的大幅降低。不同于傳統券商應用的信息聚合類平臺形態，投資者現在只需向AI助手描述目標，AI調用多智能體規劃路徑并執行，這一自然語言的對話形式，大幅降低了使用門檻。

二是，智能能力的大幅進化。今天AI顯然已從“回答問題的助手”進化為“推動決策流程的建議者”，部分券商AI應用還進一步用AI語音打通了委托、條件單等核心下單功能。

這意味著隨著未來能力進化，Agent能賦能投資交易前、中、后全鏈路，形成端到端的自動化閉環。

3、智能原生技術底座，需闖三道關

但體驗的升級、智能原生能力的重構，并非一蹴而就。

金融行業的AI落地從來不是簡單的模型調用、單點技術突破，而是需要構建一個涉及專業信源、分析框架、合規邊界、工程能力等系統化技術底座。

作為頭部券商的智能體應用“搭子”，字節跳動旗下云和AI服務平臺火山引擎這一過程中提供了關鍵技術支撐。

公開資料顯示，國內Top10的券商里，有9家正在和火山引擎一起深入開發和應用智能體，火山引擎的證券APP智能助手解決方案也已服務超4000萬月活股民。

拆解頭部券商和火山引擎的實踐后，我們看到構建智能原生技術底座，還需闖過三道關：

第一道關：專業信源關。

券商擁有研報、公告、實時行情、交易數據等最稀缺的結構化數據資源，但缺乏對來自互聯網、市場動態的實時捕捉與整合。

如何確保投資信源既快又準？來自華泰證券的內部專業數據庫協同豆包大模型、火山引擎聯網問答Agent有效構建了外部信息源，AI漲樂由此既能實時感知市場變化，又能對變化做出深度歸因。

第二道關：專業分析框架關。

通用大模型博學見長，但卻缺少框架思維和方法論，這恰恰是券商沉淀下的行業knowhow。一位券商分析師告訴「財經無忌」，金融分析是一個技術深度與業務廣度相結合的領域。

“真正有價值的是沉淀下的研究經驗，以實地行業調研和工具函數形成的一套可復用的分析研究框架，這是通用大模型沒辦法實現的。”

萬得、華泰、中金等券商敢端出AI原生應用的背后，也正是因為他們和火山引擎一起將內生專業能力與AI技術完成了深度融合。

萬得本地精調模型和豆包大模型2.0的協同配合下，實現了30年對各項金融業務流程的深度理解；華泰自研金融大模型管專業決策，豆包大模型負責捕捉熱點事件、行業變化和輿情政策。

中金則和火山引擎一起訓出了一個定制金融專屬大模型，沉淀下了300余名分析師的研究成果與方法論、數千名投顧的服務經驗。

第三道關：合規安全關。

金融是高合規行業，不僅審計監管層層從嚴，數據安全更是絕對紅線，但凡模型出現幻覺、代碼暗藏疏漏，微小隱患都足以造成數億規模的損失。

為了安全可靠穩定，火山引擎一方面為券商行業構建了私有化的算力底座，滿足金融數據安全和合規要求，另一方面配合火山引擎大模型防火墻與金融專屬安全策略，從底層避免數據泄露與模型濫用的風險。

不能看出，闖過三道關，讓智能體在金融行業核心業務力真辦事，這套智能原生技術底座靠的絕不僅僅是模型強不強或一個產品打天下，而是需要模型、入口、場景、工程能力的高效配合，以及深入金融行業場景去理解共性和個性需求。

火山引擎推出的，以“1+N+X”企業HiAgent智能體工作站為核心支撐的金融大模型應用解決方案也印證了這一點。

“1”是AgentSphere，是Agent的統一協作入口，實現高效統籌；“N”個是能開箱即用、覆蓋金融企業共性需求的通用Agent助手；“X”則是定制的智能體，來精準匹配金融行業個性化場景，三者相互協同，才能加速Agent在金融行業的落地。

4、結語：抓住金融智能化的船票

從大模型狂飆到Agent落地，這一次，券商在做的，不再是卷模型，而是用AI重做入口，將分散的信息、渠道和服務，重新連成一個為需求和體驗而生的整體。

券商AI所帶來的改變，遠不止是做出一個真正好用的AI炒股應用，而是讓這套智能原生能力從過去單一環節的試點走向交易全鏈路的標配。

當然實現這一點，未來還需時間兌現和技術進化，但這批和火山引擎一起率先完成“AI原生”躍遷的券商，不僅已手握Agent規模化落地的路線圖，也已在改寫這個行業的競爭規則。

傳統券商的智能化經歷了三大階段，最早的信息化階段解決的是“能不能線上交易”的基礎問題，隨后的數字化階段，開始疊加行情、資訊、研報等內容，成為信息聚合平臺。

今天，面向下一個十年，當這批搞“AI原生App”的券商，開始構建以Agent為代表的智能原生能力，它們不僅靠AI提前交卷，也已抓住了金融智能化的未來船票。

注：本文提及的相關上市公司僅為應用實測和研究分析案例參考，不構成任何投資建議。市場有風險，投資須謹慎。