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　　來源：中國基金報

　　【導讀】券商集體入駐第三方AI平台，Agent時代卡位戰打響

　　中國基金報記者 孫越

　　從接入DeepSeek，到上線Skills，再到近期密集入駐第三方AI平台，證券行業擁抱外部AI生態的速度，比大多數人預想的要快。

　　據記者不完全統計，目前已有超過10家券商接入第三方AI平台，覆蓋Kimi、WorkBuddy、千問、火山引擎等。有意思的是，多家大型券商不是「二選一」，而是同時接入多個平台。「不同平台各有能力側重，我們會按場景擇優選用。」中信證券信息技術相關人士說。

　　一年前還在比拼自研大模型，如今為何紛紛把自家AI能力「搬進」第三方平台？

　　在業內人士看來，拓展新用戶觸點是首要考量——通過Skills或智能體輸出投研、行情等能力，券商可以觸達更多潛在客戶。對金融機構而言，流量競爭已是一個繞不開的戰場，而接入頭部平台的成熟生態，是最簡單直接的路徑之一。

　　券商AI Agent佈局「卡位戰」打響

　　券商對外部大模型及Agent生態的擁抱正在加速。9月初，騰訊WorkBuddy開放平台正式上線，廣發證券成為首家入駐該生態專區的券商機構；雙方聯合發布「廣發證券」Buddy應用專區，首批上線12項自研Skills與9項專家能力。9月下旬，中信建投證券自研的蜻蜓Skill六大AI技能，上線WorkBuddy技能廣場。

　　9月7日，阿里千問開放平台上線十餘款金融智能體，一個入口就能調用不同金融機構提供的專業Al服務。國泰海通「靈犀」、興業證券智能投資助手、東吳「秀財」、中金財富等4款券商智能體首批入駐。國泰海通表示，此次合作標誌着券商專業投資服務正式融入大衆AI日常場景。

　　9月中旬，月之暗面發布Kimi金融行業AI解決方案，以「權威數據源+專業技能+安全合規」的體系化架構切入金融機構核心業務流程，中信建投、中金公司等券商已在業務中落地或共建。更早些時候，百度、阿里、火山引擎也都已向金融行業開放智能體能力。

　　券商入駐第三方AI平台，目前主要形成了兩種路徑：一類偏向於專業投研能力和工具輸出，即入駐騰訊WorkBuddy等AI辦公工作台，以Skills形式上架為主；另一類則側重面向更廣泛投資者的服務觸達，即入駐阿里千問等通用AI助手平台，券商AI能力以獨立對話智能體Bot的形態存在，主打大衆理財對話服務。

　　在業內人士看來，券商入駐第三方AI平台是證券金融服務模式的革新。中信建投證券表示，以入駐WorkBuddy為例，公司的專業金融投研能力轉變為人人可及的「大衆對話流」，徹底打破專業金孖展源的壁壘，用戶可以在通用Agent平台，調用機構級的專業數據能力。

　　而另一方面，主動接入頭部互聯網平台的成熟智能體生態，也有望為券商自有App帶來流量。易觀千帆證券行業分析師楊玲表示，拓展新的用戶觸點是券商如此佈局的首要考量。通過Skills或智能體輸出投研、行情等能力，券商可以擴大對潛在客戶的觸達。未來用戶可能更多直接通過AI助手提出投資需求，券商需要提前進入這些平台，爭取在新的用戶決策鏈條中佔據專業服務入口。

　　她認為，這種接入第三方AI平台的模式，真正的價值在於先通過專業內容和工具建立用戶認知，再逐步向自有App、投顧和財富管理服務轉化。最終能否成為有效渠道，關鍵還是看外部流量與自有客戶體系之間能否形成轉化閉環。

　　除了AI能力層面的合作，騰訊生態與券商的業務協同在向縱深推進。9月15日，騰訊營銷披露，2026年其與券商跑通了一條「開戶獲客」全鏈路——年內已有40餘家傳統券商總部投放獲客，頭部券商預算規模達千萬級，分公司及營業部也在加速入場。

　　自研與外部智能體互為補充

　　券商密集接入外部生態，並不意味着放棄自研。「我們的整體策略是以自研基座為核心，外部生態作為能力補充。」中信證券信息技術相關人士表示，引入外部智能體生態，並不是把核心能力交給第三方，更多是做技術對標、能力借鑑，以及按需引入部分外部Skills，豐富公司平台內的技能素材庫。

　　在平台合作層面，中信證券表示，現階段公司對多家境內主流智能體平台持續開展技術評估與能力驗證，按需引入部分外部技能做場景測試與能力補充。

　　「我們選型的第一準則，就是數據安全、隔離能力與合規可追溯。」該人士指出，這一定位直接回應了業務同事的顧慮——如果選用第三方公有云技能平台，就無法安全調用內部業務數據；但反過來，如果不使用統一的內部技能平台，員工個人的工作經驗就很難沉澱，業務整體效率很難持續提升。「不同平台各有能力側重，我們會按場景擇優選用。外部技能只是補充素材，真正的核心資產沉澱、企業技能庫共建共享，全部發生在內部Harness平台上。」上述人士說。

　　在廣發證券看來，券商AI和通用大模型，並非二選一的對立關係。就目前券商AI應用的實施路徑看，大多是在通用大模型基礎上進行微調或者後訓練，並結合券商獨有的應用場景為員工或者客戶提供服務。因此，券商AI的知識底座，是建立在券商行情、交易、持倉、投研與監管口徑等專域數據之上，疊加機構長期積累的研究框架與業務經驗。

　　此外，通用大模型多以獨立問答形態存在，交付的是信息與內容；券商AI必須內嵌於真實業務流程，與權限體系、風控規則、合規審查和責任鏈條共同運轉，交付的是可執行、可留痕、可問責的業務結果。

　　廣發證券副總經理、首席信息官辛治運表示，行業正邁入AI智能體發展新階段，差異化數據資產、自主可控AI技術、全場景落地能力，將成為券商長期競爭的關鍵抓手。廣發證券制定了AI整體佈局藍圖，在建設好算力、數據、算法三大核心要素的基礎上，重點從AI投顧、AI投研、AI投行等主題領域進行規劃。

　　技術比拼從「軍備競賽」到能力分化

　　在技術浪潮之下，券商真金白銀的投入仍在持續加碼。從2025年券商年報來看，國泰海通證券以32.35億元的投入規模居首，華泰證券的投入高達26.79億元，招商證券、中信建投、中金公司、廣發證券、中國銀河、國信證券、申萬宏源等券商的信息技術投入規模也在10億元以上。

　　但問題是，在投入產出結果尚未完全清晰的情況下，這種「軍備競賽」式的投入是否可持續？

　　中信證券認為，行業AI競爭正在從比拼大模型參數，轉向比拼AI規模化落地、企業知識資產治理的能力。其投入策略堅持價值導向，優先落地能夠量化提效、前置管控業務風險的場景，不做純概念性投入。

　　「人機協同的效率提升比單純的人力擴張更具可持續性。」中信證券表示，面對行業人才流動的客觀情況，單純依靠人堆出來的產能是脆弱的。只有把個體經驗轉化為公司可永久複用的無形核心資產，才能形成穩定可持續的組織生產力。

　　從行業格局看，中信證券判斷，未來投入會持續分化：頭部機構有能力搭建自研平台，沉澱公司級技能資產，解決規模化落地難題；中小機構更多直接接入外部生態做輕量化試點，不會出現全行業無差別 「軍備競賽」。AI投入的價值，短期看是工時節省，長期看是建設承載業務數據與企業技能資產的核心底座。

　　廣發證券認為，AI對券商內容服務的重構不止於降本增效，更推動內容服務從成本中心走向增長引擎、從輔助工具走向核心能力、從流量運營走向客戶長期經營，助力券商在財富管理轉型中構建差異化護城河，完成從「內容服務」到「智能服務」的戰略升級。