夜雨聆风
上期我们聊了行业大势——AI 正在重写证券 App 的竞争规则。行业整体水位还在 Level-2，谁先跃迁到 Level-3，谁就能建立起差异化的体验护城河。
但“跃迁”两个字，说出来容易，做起来难。
不同体量、不同客群、不同技术底子的券商，路到底该怎么走？是推翻重来，还是模块化部署？是 All in 对话入口，还是死磕交易闭环？
这期我们不下判断，直接拆解三家已经跑出成果的头部券商——中金财富、广发证券、东吴证券。三种路径、三种打法，各有各的逻辑，也各有各的边界。
拆解三家之前，我们先来看看行业全貌。
AI 在券商 App 交易环节里的渗透并不均匀——选股端走得最快，决策辅助加速中，交易执行刚起步，投后管理还是洼地。
智能选股是 AI 应用最成熟的场景之一。过去用户选股要靠条件勾选，现在直接对着 AI 说一句“帮我找现阶段估值较低的 AI 硬件股”，AI 就能理解语义、完成思考、筛选标的。交互层从勾选变成对话，逻辑层能结合研报做深度分析，价值层则从免费工具延伸到付费增值——选股正在从一个单点功能，变成承接获客、留存与变现的综合入口。
决策辅助落地进度也很快，但形态分散。情绪层面，AI 量化市场短线温度；异动层面，AI 信号集合成独立专区；事件层面，AI 按事件逻辑推荐标的。这些能力大多散落在个股页、行情页和各路 AI 专区里，靠 AI 对话做统一收口。值得注意的是，这类工具普遍以付费形式提供，已成为券商现阶段重要的商业化试验场。
交易执行与投后管理则呈现明显的“前热后冷”——智能下单在头部券商已普及，自然语言解析意图、跳转预填下单页基本成标配；但策略回测能做到回测+推参数的只有极少数。投后管理更是最明显的机会洼地，多数能力还依附在 AI 对话里，没有形成独立工具。
行业共性说完了，接下来看差异化。
中金的策略很清晰：不光让客户用上 AI，还要让投顾也用上 AI，两边拉通、协同作战。
客户侧，中金上线了五大 AI 工具——个股信息分析、诊股类服务、炒股竞技秀、Skills 中心、账户诊断。“AI 个股信息分析”重构了基本面/技术面/资金面/估值面/资讯面五维模型；“AI 诊股类服务”融合投顾经验，给出多周期评级建议；“AI 炒股竞技秀”模拟大师策略、拆解投资逻辑；Skills 中心把专业投研技能封装成可调用模块，已接入小艺、Coze 等平台；账户诊断则依托 RITAS 的 5A 配置能力与 AIGC，输出“有观点、有价值”的个性化配置方案。
投顾侧，中金部署了投顾助手智能体，覆盖三个场景：服务准备阶段，基于 AI 与联邦学习提炼客户画像、辅助生成个性化方案；服务触达阶段，实时识别客户意图、调取产品数据与合规提示；服务复盘阶段，自动生成沟通摘要和待办事项。中金还依托专业知识库、买方投顾数字化平台来收敛生成边界，全面降低通用 AI 的幻觉风险。
这套“多端 AI 体系”的核心价值在于协同——客户侧的自助工具与投顾侧的展业能力立在同一个专业底座上（大模型+专业投研知识库+RITAS 平台）。投顾给的专业建议，AI 能辅助生成。这个闭环跑通了，财富管理服务就从“信息展示”真正升级为“智能决策支持”。
据披露，中金财富买方投顾资产规模已突破 1300 亿，创新交易服务累计签约超 45 万人次。
中金这条路的启示：如果有较强的投顾团队和财富管理基因，不妨把 AI 同时部署到客户侧和投顾侧，让两边互相赋能，而不是各自为战。
广发走的是另一条路。核心逻辑很干脆：不再让用户在密密麻麻的功能菜单里翻找，而是用 AI 对话把所有能力“收”到一个入口里。
打开广发易淘金 App，你会发现一个明显变化——不再是密密麻麻的功能按钮和多层菜单，取而代之的是一个叫“易小淘 Plus”的 AI 助理。你可以像跟朋友聊天一样问它：“帮我看看最近龙虎榜上哪些营业部最活跃”“对比一下这两家公司的核心财务指标”“筛选近期涨幅靠前的 ETF 产品”。
这不是简单的聊天机器人。广发的 AI 改造本质上是交互入口的收敛与重构——把原本分散在选股、盯盘、决策各环节的能力，统一归集到对话式交互之下，交互方式从被动应答转向主动推理。
更值得关注的是广发的“智能工具集”。这个工具集把券商自营与研究所沉淀的量化研判逻辑，封装成可视化工具。普通投资者不需要懂公式、不需要会编程，就能直接复用机构级别的量化筛选、盘面解析、策略规划能力。广发易淘金已围绕投资全旅程打造了十余项 AI 智能体模块，形成了覆盖“感知—分析—决策—执行—复盘”的闭环生态。
广发这条路的启示：如果有较强的自研能力和投研积淀，可以考虑用 AI 对话作为统一入口，把原本服务于高净值客户的专业能力规模化下沉到普通投资者——这不仅是体验优化，更是直接重构财富管理的服务供给结构。
东吴的打法更聚焦，也更锋利。核心逻辑是：把过去只有机构基金经理才能用的量化信号，以标准化、可复用的形式直接嵌入散户的交易动线里。
东吴秀财 App 为用户构建了一个分工明确的专家级助手矩阵。旗舰工具叫“AI 信号交易大师”，贯穿自选、行情、持仓、交易等核心用户旅程，沿交易动线打通了从信号识别到一键下单的完整闭环。东吴以自研秀财大模型为引擎，落地了 AI 盯盘、AI 信号、AI 对话三大核心场景。同时依托自研的 A5 核心交易系统和数字化中台，围绕秀财 App 构建数字化财富管理服务矩阵，打造“嵌入式 App+AI”的陪伴式服务模式。
这套打法的本质是服务逻辑的转变——从人力驱动转向模型驱动。当量化信号以标准化、可复用的形式嵌入交易动线，零售客群就能以极低门槛获得过去专属机构的决策辅助。
东吴这条路的启示：如果在量化交易、衍生品工具有积累，不妨把量化能力“产品化”——做成标准化的信号工具，直接嵌入用户的交易路径，而不是让用户自己去学量化。
三家的打法各有侧重，没有谁对谁错。关键看禀赋。
选择路径时，建议从两个维度做判断：
技术自研能力：强自研→可走全链路重构；中等自研→可走模块化部署；轻量依赖→可走工具化嵌入。
客群结构：长尾用户多→适合对话式降低门槛；高净值客户多→适合投顾协同；交易型用户多→适合信号驱动。
中金、广发、东吴三家券商，代表了三套不同的 AI 落地逻辑。没有哪条路是“标准答案”，关键看你手里有什么牌、想打什么局。
但有一条是确定的——AI 在券商 App 里的角色，正在从“辅助功能”升级为 “核心交易入口与黏性引擎” 。谁先跑通适合自己的路径，谁就能把用户牢牢锁在自己的生态里。
下期预告
Agent如何成为统一调度中枢？Skill生态如何把竞争边界从App内延伸到App外？以及，你现在该布什么局？
