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"> 记者周尚伃

今年以来，国泰海通
、华泰证券、中金公司 、中信建投
、广发证券、国信证券等大型券商先后推出金融AISkill（技能） ，平安证券 、国投证券
、财信证券等中小券商也加速跟进
。行业正集中将沉淀多年的投研框架、数据模型 、行情工具封装为可供AI智能体直接调用的标准化功能模块
，金融信息服务模式迎来系统升级。

“这一轮集中布局，本质上是券商AI竞争从大模型能力向业务能力资产化、接口化演进 。
”易观千帆证券业咨询专家夏雨在接受《证券日报》记者采访时表示 ，AISkill将行情数据
、研报、选股 、投研方法等原本分散的能力封装为AI可调用模块，使自然语言能够直接连接券商业务系统
，推动AI从“回答问题”提升为“完成任务 ”
。同时，Skill具备标准化
、可复用和生态开放特征 ，既是券商抢占智能体入口的产品卡位
，也是对既有数据、投研和业务能力的一次重新组织。

走出差异化路径

相较于券商垂直金融应用，通用AI产品在金融场景中普遍存在适配性不足 、专业数据缺位
、投研逻辑薄弱等问题 ，面对复杂的市场研判与投资决策
，往往只能输出模板化内容，难以满足精细化分析需求 。

金融Skill作为面向AI智能体的标准化能力插件 ，正在破解这一瓶颈
。“Skill的逻辑并不复杂。”平安证券相关负责人对《证券日报》记者表示
，Skill扮演的角色，是在AI与专业数据库之间架设桥梁 ，告诉AI数据在哪里、如何获取 、以什么格式输出 。当投资者用自然语言提出需求
，AI理解意图后调用对应的Skill，从底层数据库中提取信息 ，再以结构化的方式呈现出来。这套机制的核心，是将专业金融服务的获取门槛
，从用户主动查找降为系统主动响应
。

当前，各家券商结合自身业务优势 ，走出了差异化的Skills布局路径。其中
，华泰证券搭建了AI涨乐Skills体系，覆盖行情检索
、条件选股、基金诊断 、自选股管理等高频场景以及A股模拟交易等 。中信建投打造了蜻蜓Skill广场 ，聚焦三大高频投研场景
，所有技能均支持自然语言交互，用户只需用日常语言描述需求 ，即可快速获取结构化的分析结果
。中金公司探索了分析师Skill数字化路径
，将分析师专业能力
、研究内容与大模型技术相结合，探索全天候、智能化 、场景化的投研服务新形态。平安证券首轮上线六大Skills ，将专业能力装进AI
，告别信息碎片化 。

此前，券商智能化大多停留在智能问答、资讯推送等浅层应用 ，产品同质化问题突出
。在夏雨看来，以往的AI问答
、数字人更多解决信息获取和交互体验问题
，但容易面临知识更新、幻觉 、功能割裂以及只能说不能做等痛点。Skill则将经过验证的行情
、数据、研报和业务API直接提供给智能体调用，让AI具备执行具体任务的能力 ，并通过鉴权 、日志审计等机制提升可控性 。因此
，券商AI开始从单点功能升级为可嵌入业务流程的生产力工具
。

赋能投研与财富管理

金融Skills生态的持续完善，正在重塑券商投研业务与财富管理的服务链路 ，推动行业服务质效系统性提升。

从效率层面看
，传统模式下，研究员与个人投资者需跨多终端采集数据
、手动核算指标 ，大量时间耗费在重复性基础工作上 。标准化Skill模块落地后
，常规投研任务可通过AI人机协同高效完成，释放专业人力 ，聚焦深度研究与价值判断
。

同时
，Skill也在打破机构与个人投资者之间的信息壁垒。“过去，机构客户凭借专属的研究团队、数据终端和投顾支持 ，在信息获取与决策效率上拥有系统性的领先优势 。个人投资者即便同样关注某只股票 、某个行业，也常常因为数据分散
、工具匮乏、信息滞后而处于弱势。
”上述平安证券相关负责人解释称
，Skill正是将平安证券面向机构业务所积累的买方研究能力 、数据处理能力和专业服务框架，以标准化
、低门槛的方式向零售端延伸 ，使机构级别的数据能力不再被锁在内部系统里
，而是嵌入每个人的对话框中
。

依托金融Skill模块化模式，券商长期积累的投研框架、估值模型 、分析师研究积淀等核心无形资产实现了接口化、常态化复用 ，打通了智能金融服务落地的“最后一公里”
，为财富管理转型与投研服务升级提供了全新支撑。

夏雨告诉记者：“Skill本身会逐渐成为券商数字化的基础能力，真正的竞争壁垒不在于Skill数量 ，而在于背后的‘数据+投研+场景+合规+生态’全链路 。一方面
，需要将独有的研究方法
、专家经验和数据资产沉淀为高质量Skill；另一方面，要打通从信息获取、分析决策到业务执行的完整链路
。下一阶段行业产品迭代的重点方向 ，有望从单个Skill上线转向多Skills协同的智能体
，以及更深度的投研工作流 、财富管理和交易服务，并进一步强化安全
、权限和合规治理能力。 ”

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