第一批搞“AI原生App”的券商，已经交卷了

文 | 山核桃

2026年，被行业视作AI Agent大规模落地元年。

从年初的龙虾热到Hermes热，再到办公协作、生活服务等各种场景里AI Agent的百花齐放，无论是包揽一切的通用型Agent，还是做精做深的专业型Agent，一个确定性的共识是，从百模大战到Agent落地，今天的AI竞赛已从“比拼对话能力”迈入“比拼落地做事”。

一个被显著低估的Agent战场是券商金融行业。

易观千帆数据显示，2026年5月，证券类App月活跃用户规模达1.82亿，环比增长1.57%，月活破亿背后，是行业玩家掀起的原生金融Agent风暴。

第一批搞“AI原生App”的券商，已经靠AI交卷了——华泰证券推出行业首款AI原生交易APP“AI涨乐”，上线百日用户突破240万；国信证券“金太阳小信”、中金财富APP也纷纷完成智能化升级，万得推出的Alice助手，将机构级金融AI能力向个人投资者全面开放......

券商AI原生应用热下，是行业深刻的结构性变化。金融行业正经历一场从数字化到智能原生的变革，在这个更垂直、更专业的领域里，AI正重写金融行业的竞争准则、重新定义投资体验。

1、智能原生能力，正成为券商标配

理解券商主动掀起AI原生App风暴，先要看清问题本身：

今天为什么券商需要用AI重做一遍App？

过去一年，从接入专业数据库到上线深度财经分析等能力，一批通用大模型也集体杀入金融圈。但有金融行业人士向「财经无忌」分析，此类通用AI无法取代券商AI，原因主要有三点：

第一，分析广度有，但深度不够。

通用大模型只能调取互联网数据、做基本的分析整合，无法做到券商垂类AI的专业金融分析与深度研究，这是因为通用AI缺少券商多年沉淀的核心数据资产和专业分析框架。

第二，基础场景的适配有，但深度需求场景的适配性不足。

通用AI大多只能提供泛化的信息检索、财报分析等功能，但券商垂类AI不仅未来可以实现从分析到交易的闭环，还可以紧密贴合核心业务和用户画像，提供如智能选股、实时盯盘、资产配置等个性化服务。

更关键的还有安全合规，通用AI无法保证研究结论的合规性，大多只是输出分析师已经公开的结论。

显然，这些通用AI无法替代的壁垒，正是券商们加码AI原生应用的原因之一。

当然，发力AI原生AI应用，券商还有更大的野心，因为这是一场智能原生能力的重构。

以Agent为代表的智能原生能力，不仅能解决和满足用户所期待的投资需求，更能帮助券商建立差异化的体验护城河，加速智能化转型升级。

站在用户需求上，从行业热议的AI炒股大赛到用户手搓投资助手，今天投资者对券商App的期待显然已从行情查看、快速交易等基础性需求，升级为智能化决策辅助与自动化交易执行。

站在行业转型上，大模型和Agent时代的到来，也改变了券商的增长范式。当通用大模型给行业装上“超级大脑”，Agent作为大脑的“手”和“脚”，AI帮助券商行业重塑了一个超级入口。

相较于传统App单一的线上属性，AI原生应用更像是一个覆盖投资全流程、具备主动服务能力的一体化平台，这个超级入口短期内将增加用户粘性，长期来看，或成为券商服务用户的中枢，调度数据、专业和服务能力，从流量竞争走向价值深耕。

2、实测多款券商AI原生应用：主动智能的投资时代已经到来

行业共识之下，我们也好奇一些关键问题：

不同券商的AI原生实践是怎样的？这些AI原生应用给出的投资建议真的靠谱吗？

为此，我们选取了三个典型的投资者需求场景，实测了第一批交卷的部分券商AI原生产品。

实测中，我们发现不同券商的AI原生应用路径确实有明显分野，有的重在重构交互入口，有的在打通决策闭环，有的则在撮合人机协同，但它们的共同指向是一致的：

让AI从“被动应答”进化为“主动智能”，从“信息提供者”升级为“决策参与者”。

智能盯盘：从自己盯盘到等AI消息

盯盘是投资者的基础型需求，但上班族很容易错失市场信号。

目前的券商AI已能帮你完成智能盯盘，我们在华泰证券AI涨乐的对话框丢下一句话：

“帮我盯宁德时代，涨幅超1%提醒我。”

AI涨乐的盯盘助手不仅主动触发了提醒，同步附上了资金流向、技术面等信息参考，你还可以根据自身盯盘的偏好，增加盯风险、盯公告等，制定个性化的盯盘策略。

在盯盘这件事上，确实不用像过去一样自己刷手机了，而是等AI消息就行。

智能选股：从条件勾选到意图理解

过去投资者选股要么靠个人经验和长期跟踪；要么用软件按条件勾选，两种方式的问题是效率低、操作门槛高，那现在有了AI，选股这件事能变得更轻松吗？

“中证中药指数前十大成分股是多少？”我们用国金证券金太阳小信智慧助手来看中药股的行情，AI小信很快给出了前十大成分股的基本面表现，股价和行情都一目了然。

针对热点板块的深度分析，AI也可以提供系统性的决策建议了。

“半导体板块近期表现如何?”中金财富的对客智能体(目前尚在内测)能扫描板块全景，给出阶段走势特征、分析资金面表现，并给出看点和风险提示。

除此以外，日常收盘复盘也是投资者很头疼的场景——因为不仅要看全局，如指数涨跌、主力资金流向，还要看局部分析连带异动原因。

那么，AI能一键复盘吗？

“今日收盘哪些股票创近半年新高？”大部分券商AI都能解决这个问题，不仅能直接筛选出相关股票和所属板块，面对“股价创新高的原因是什么？”这一深度追问，AI也能给出专业解答。

我们观察到，中金财富通过AI实现了ETF的解读。

能看出来，从手动勾选到智能选股，AI通过理解用户意图完成个性化的专业投资分析，这一点让我们很惊喜。

分析决策：从信息搬运到价值分析

投资离不开对公司和行业的深度分析，AI能像一个专业分析师帮我们穿透一家公司、一个行业的投资价值吗？

我们给万得AI提了一个难题：

“帮我分析泡泡玛特过去一年股价上涨，到底是因为公司基本面的改善，还是受益于全球IP消费和潮玩板块的修复？”

面对这个灵魂拷问，分析师通常的工作流是：扒财报数据——看行业趋势——对比调研——完成报告。

但万得AI通过自己拆解任务，协同多个Agent完成了数据分析和图表绘制，并生成了一份包括股价走势对比、基本面深度分析、估值变化等内容的报告。看完这份报告，你会对泡泡玛特和全球潮玩行业的断气变化有更深入的理解。

实测这些券商AI原生应用后，我们能清晰看到两个变化：

一是，使用门槛的大幅降低。不同于传统券商应用的信息聚合类平台形态，投资者现在只需向AI助手描述目标，AI调用多智能体规划路径并执行，这一自然语言的对话形式，大幅降低了使用门槛。

二是，智能能力的大幅进化。今天AI显然已从“回答问题的助手”进化为“推动决策流程的建议者”，部分券商AI应用还进一步用AI语音打通了委托、条件单等核心下单功能。

这意味着随着未来能力进化，Agent能赋能投资交易前、中、后全链路，形成端到端的自动化闭环。

3、智能原生技术底座，需闯三道关

但体验的升级、智能原生能力的重构，并非一蹴而就。

金融行业的AI落地从来不是简单的模型调用、单点技术突破，而是需要构建一个涉及专业信源、分析框架、合规边界、工程能力等系统化技术底座。

作为头部券商的智能体应用“搭子”，字节跳动旗下云和AI服务平台火山引擎这一过程中提供了关键技术支撑。

公开资料显示，国内Top10的券商里，有9家正在和火山引擎一起深入开发和应用智能体，火山引擎的证券APP智能助手解决方案也已服务超4000万月活股民。

拆解头部券商和火山引擎的实践后，我们看到构建智能原生技术底座，还需闯过三道关：

第一道关：专业信源关。

券商拥有研报、公告、实时行情、交易数据等最稀缺的结构化数据资源，但缺乏对来自互联网、市场动态的实时捕捉与整合。

如何确保投资信源既快又准？来自华泰证券的内部专业数据库协同豆包大模型、火山引擎联网问答Agent有效构建了外部信息源，AI涨乐由此既能实时感知市场变化，又能对变化做出深度归因。

第二道关：专业分析框架关。

通用大模型博学见长，但却缺少框架思维和方法论，这恰恰是券商沉淀下的行业knowhow。一位券商分析师告诉「财经无忌」，金融分析是一个技术深度与业务广度相结合的领域。

“真正有价值的是沉淀下的研究经验，以实地行业调研和工具函数形成的一套可复用的分析研究框架，这是通用大模型没办法实现的。”

万得、华泰、中金等券商敢端出AI原生应用的背后，也正是因为他们和火山引擎一起将内生专业能力与AI技术完成了深度融合。

万得本地精调模型和豆包大模型2.0的协同配合下，实现了30年对各项金融业务流程的深度理解；华泰自研金融大模型管专业决策，豆包大模型负责捕捉热点事件、行业变化和舆情政策。

中金则和火山引擎一起训出了一个定制金融专属大模型，沉淀下了300余名分析师的研究成果与方法论、数千名投顾的服务经验。

第三道关：合规安全关。

金融是高合规行业，不仅审计监管层层从严，数据安全更是绝对红线，但凡模型出现幻觉、代码暗藏疏漏，微小隐患都足以造成数亿规模的损失。

为了安全可靠稳定，火山引擎一方面为券商行业构建了私有化的算力底座，满足金融数据安全和合规要求，另一方面配合火山引擎大模型防火墙与金融专属安全策略，从底层避免数据泄露与模型滥用的风险。

不能看出，闯过三道关，让智能体在金融行业核心业务力真办事，这套智能原生技术底座靠的绝不仅仅是模型强不强或一个产品打天下，而是需要模型、入口、场景、工程能力的高效配合，以及深入金融行业场景去理解共性和个性需求。

火山引擎推出的，以“1+N+X”企业HiAgent智能体工作站为核心支撑的金融大模型应用解决方案也印证了这一点。

“1”是AgentSphere，是Agent的统一协作入口，实现高效统筹；“N”个是能开箱即用、覆盖金融企业共性需求的通用Agent助手；“X”则是定制的智能体，来精准匹配金融行业个性化场景，三者相互协同，才能加速Agent在金融行业的落地。

4、结语：抓住金融智能化的船票

从大模型狂飙到Agent落地，这一次，券商在做的，不再是卷模型，而是用AI重做入口，将分散的信息、渠道和服务，重新连成一个为需求和体验而生的整体。

券商AI所带来的改变，远不止是做出一个真正好用的AI炒股应用，而是让这套智能原生能力从过去单一环节的试点走向交易全链路的标配。

当然实现这一点，未来还需时间兑现和技术进化，但这批和火山引擎一起率先完成“AI原生”跃迁的券商，不仅已手握Agent规模化落地的路线图，也已在改写这个行业的竞争规则。

传统券商的智能化经历了三大阶段，最早的信息化阶段解决的是“能不能线上交易”的基础问题，随后的数字化阶段，开始叠加行情、资讯、研报等内容，成为信息聚合平台。

今天，面向下一个十年，当这批搞“AI原生App”的券商，开始构建以Agent为代表的智能原生能力，它们不仅靠AI提前交卷，也已抓住了金融智能化的未来船票。

注：本文提及的相关上市公司仅为应用实测和研究分析案例参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资须谨慎。