頭部券商正以百人團隊打造新AI APP！一線調查：APP迭代呈現五點趨勢

財聯社8月12日訊（記者 林堅）券商近期在APP迭代升級上又是一波動作頻頻，包括國泰海通證券發佈新一代全AI智能APP “靈犀”、江海證券推出“組合家” APP、華源財富APP全新亮相等。財聯社記者也最新瞭解到，繼國泰海通“靈犀”之後，還有頭部券商已組建百人團隊籌備一款全新的AI APP，如“靈犀”的單獨運作模式，有望在2025年年內推出，引得同行觀望。

這款全新的AI APP如“靈犀”那樣單獨運作，是全AI智能APP。部分受訪人士認爲，若這款APP能夠從產品思維、功能設計到用戶服務體驗帶來全新的革新，有望爲用戶帶來前所未有的智能投資體驗，甚至重塑客戶服務範式，屆時，行業在APP打法上會有新的戰略調整。但這也與券商投入的力度有關。

聚焦券商對於APP的打法，記者近期與不少業內人士有了一次深入交流。從共識來看，券商APP的差異化競爭格局已初現端倪，財聯社記者近期也在《券商AI競速，人工智能正重塑券商APP，細數八大案例》有過案例報道。目前來看，不少券商都在探索AI應用，近期陸續上線了一些小的大模型場景。部分券商稱，計劃在2026年推出自己的AI化的APP產品，嘗試重塑投資、服務、交易的產品邏輯。

在受訪的從業者及券商眼中，金融服務的終點不僅是效率的提升，更是人與技術的共融共生，用技術讀懂人性。券商正開始運用AI大模型等前沿技術創新成果優化服務，提升智能化水平，打造差異化競爭優勢。從更長遠來看，“APP 如何蛻變爲優質產品” 是券商更爲關心且努力解答的關鍵問題。

覆盤：券商APP五大打法

經過梳理與溝通，近兩年來，券商在APP打造上的做法以及戰略主要有五個方面。

一是AI深度滲透。從資訊推送、智能客服向交易決策、投顧服務、風險控制全鏈條延伸，自然語言交互與大模型驅動成爲券商的主動選擇，尤其是有能力的券商，比如國泰海通單獨推出的“靈犀”就是一個很好的案例，通過構建以AI爲核心的全業務支撐體系，解決傳統券商APP痛點，實現從功能堆砌到智能中樞驅動的變革。不少券商正加大金融科技方面的投入，進一步提升APP智能化服務水平。

二是對交易相關功能進行了優化，並對智能交易工具的創新與打磨。券商持續優化網格交易等策略投資工具，增加歷史回測、策略共享功能，升級爲“伴隨式解決方案”。例如國投證券“AI智能網格”、銀河證券網格交易回測系統，國新證券最新一代APP提供包括智能打新、智能國債逆回購、網格交易等11種條件單交易策略，實現高效盯盤和自動交易等，幫助投資者科學設置參數，模擬歷史表現。

三是個性化服務得以增強，主要體現在ETF領域。國金證券正式上線“AI投顧”系列服務，從多個維度基於投資者歷史交易偏好提供建議；中信證券通過大模型生成動態用戶畫像，提供個性化交互服務。不少券商App的更新優化主要集中在ETF（交易型開放式指數基金）專區建設，比如中信證券在信e投App中打造“ETF專區”構建指數化投資生態，此外還按照市場現有編制發佈的指數，以單一或多個 ETF爲基礎資產，提供一鍵建立槓桿指數化多頭的交易工具；廣發證券在易淘金App中推出“ETF大本營”頻道等。

四是行情催生技術基建升級。行情速度4倍提升、區塊鏈安全加固、雲原生架構優化響應能力，支撐高併發與弱網穩定性，都是券商所推出的舉措。例如部分券商通過自研團隊攻堅，打造毫秒級行情刷新引擎，提升交易體驗。

五是場景生態整合。券商打新全流程自動化、跨平臺多端協同、ETF投教-配置閉環，覆蓋投資者生命週期需求。如廣發證券易淘金APP整合工具、資訊、投顧解讀等服務權益，構建投資支持體系；中金財富APP針對不同投資場景提供專業服務。

基於上述變化考慮，經過記者粗略統計，2025年以來，已累計有27家次券商對APP進行了比較大的改版與更新，集中做了五件事。

展望：APP迭代升級呈現五點趨勢

以技術驅動服務差異化，在同質化競爭中建立自己的核心壁壘，這是券商APP打法的鮮明趨勢。受訪人士認爲，券商有着非常豐富的服務和功能，結合AI大模型可以更好地爲客戶提供差異化的服務，賦能平臺的核心產品，實現增收目標。對此，受訪人士也分享了至少五點理解與展望。

一是隨着AI、區塊鏈、雲計算等技術深度滲透，將會有越來越多智能應用工具及服務會出現，其中如何洞察把握投資者更爲細節的交易習慣與行爲邏輯變化是關鍵。挖掘“行爲-動機-需求”的關聯鏈條，成爲券商的重點工作內容。正是細節洞察的最終價值，會轉化爲APP服務優化。

二是C端領域，大規模落地應用尚未真正展開，AI成爲券商APP迭代的常態化加速器也是驅動所在，近十年內有望有顛覆式產品出現。產品的突出特點是功能更垂直、服務更擬人化、體驗更極致，“千人一面”到“千人千AI”或是新的圖景。

業內人士認爲，接下來一段時間內，證券業普遍會優先選擇基於大模型技術上的“自然語義”互動作爲主要使用，即基於自然語言的對話式交互，在於把解決複雜投資問題的專業理解，結合實時數據檢索，爲用戶提供有效且有針對性的回答。當前AI的應用形式多以聊天機器人爲主，需要用戶通過固定的功能入口進入，輸入文字開始對話，而AI更多開始考慮在“場景”中提供開啓對話的途徑。

AI的出現革新了用戶體驗，對話式交互僅是起點。隨着AI技術深入發展，除標準化客服、智能屬性外，每個人應有適合自己的“人工智能”，AI不僅要滿足用戶隨意“問”，最終需與“用戶相關”，實現更懂用戶、接近“千人千面”的效果。

三是年輕投資者對個性化、便捷化、智能化服務需求激增，倒逼券商突破同質化競爭，探索差異化服務（如社交投資、財富規劃生態）。伴隨着這一趨勢，界面設計年輕化、更突出券商公司的品牌記憶點將在未來更加明顯。比如銀河證券“漫ta”APP的推出，就是公司順應用戶年輕化、需求個性化、渠道多元化的新趨勢、新特點而採取的重要舉措。

四是基於年輕投資者的用戶情況，券商正探索將APP從基礎交易工具擴展爲財富管理生態平臺（整合投研、教育、生活服務）。未來，同一家券商名下，兼顧不同訴求、類型投資者的APP產品會陸續問世，又或是集合於一體的“大APP”產品將會被推崇。

五是券商APP未來迭代更新中期待利用“沙盒”機制探索服務邊界與監管創新的嘗試。比如探索在投資者保護、風險可控前提下的服務邊界拓展，例如跨境業務、碎片化投資、新型數據服務等領域。

思考：三大痛點與分歧待解，減負是AI的核心

在與業內人士溝通的過程中，大家也不約而同提到了三點思考與痛點，這值得關注。

首先，從產品思維來看，券商在APP迭代升級上也存在一種“瓶頸期”。比如爲爭奪用戶時長，板塊功能持續疊加（尤其在重點打造的ETF、基金、投顧等板塊），內容從行情、資訊、策略延伸至直播、社羣、投教等多元形態。但這種“全量覆蓋”的邏輯往往忽視了投資者的核心需求——“高效獲取服務”。

具體來看，用戶操作路徑被拉長（例如找到“ETF定投”功能可能需要經過3-5層菜單跳轉），核心功能入口被冗餘信息淹沒（如交易入口被嵌套在複雜的“財富頁面”中），甚至出現“爲了功能而功能”的設計（如強行關聯的社交功能與交易需求脫節）。這種“入口複雜化”直接推高了服務獲取成本：有券商提到，不少用戶反饋“想快速查持倉時，總被彈窗資訊或推薦廣告打斷”，部分中老年用戶甚至因界面繁瑣放棄使用APP完成交易。

更值得關注的是智能工具的“協同盲區”。比如隨着AI技術滲透，智能客服、智能機器人、語義交互等工具已成爲標配，但三者的功能定位存在明顯交集。從這個邏輯來看，“減負”也是券商所需要斟酌的。

第二個方面，AI技術的深度應用，正在顛覆券商APP的基建邏輯，引發行業關於“團隊定位”與“界面適配”的分歧。券商APP是否還需要專門的APP團隊來負責，又或是大模型團隊來介入負責，這產生了分歧。券商APP是否要硬搬大模型的UI結構，這也是一個關注項。

第三個方面，在APP的全生命週期中，投資者適當性管理始終是核心命題。而AI技術的應用正使其面臨新的複雜性，比如智能推薦算法（如“猜你喜歡”的產品推薦、“個性化”策略推送）可能陷入“算法黑箱”——若缺乏透明化規則，可能導致“高風險產品推給低承受力用戶”的情況；動態風險評估工具（如基於行爲數據的風險畫像）若模型邏輯不嚴謹，也可能偏離用戶真實風險偏好。

這一背景下，監管角色的轉變尤爲關鍵，行業也更加期待監管從“規則執行者”轉向“創新協作者”，最終形成敏捷監管與有效創新的良性循環。