報道:頭部券商密集推出“Skill”!有何布局?
近期,華泰證券、廣發證券、國信證券、中金公司等頭部券商密集上線各類Skill工具,覆蓋投研、投顧等業務場景。部分中小券商也在借道第三方機構試水Skill。
(相關資料圖)
據券商中國記者調研采訪,Skill看似熱鬧,實則技術門檻兩極分化,且難以規避AI幻覺問題。有受訪人士指出,券商AI應用場景競爭的真正分水嶺不在于堆砌Skill數量,而在于能否構建出金融業務的“數字孿生地圖”。
Skill即智能體技能,是將成熟系統能力封裝為標準化功能單元,可供AI識別、調用與直接執行,具備免下載、輕量化部署的特點。數字人目前大多僅實現形象展示與對話交互,而Skill能夠打通對話到實操執行的環節,用戶只需用自然語言提出需求,AI就能自動調用后臺能力落地完成各項任務。
4月,國泰海通率先推出靈犀Skills,具備查研報、查行情、查數據、出榜單、篩股票、自選股六大Skills。5月,廣發證券發布Skills矩陣,稱已覆蓋投研、財富管理、客戶服務、運營支持、合規風控等核心領域;國信證券同月也發布了六大Skills,涵蓋智能選股、ETF篩選、基金對比、宏觀經濟數據、行情數據和財務數據。
6月,中金公司相繼上線計算機、策略、大類資產、宏觀、電力設備與新能源等首席分析師的專屬Skill。華泰證券在推出智研Skill&MCP后,又上線“AI漲樂Skills”,前者面向機構投資者提供投研服務,后者面向個人投資者提供選股、行情檢索等服務。
不難看出,上述有新動作的均為頭部券商,從場景來看,多數聚焦投顧、投研,少數進一步強調對內賦能。
恒生研究院技術專家陳奕名向券商中國記者介紹,Skill服務的技術門檻呈現明顯的“兩極分化”,如果是通用問答、資訊總結等簡單場景,單純依靠Prompt調優或開發單一的Skill即可實現。但涉及復雜場景,必須進行徹底的AI化改造,基于業務建模與數據建模的底層重構至關重要,技術難度極高。
陳奕名表示,頭部機構具備深厚的IT底座、完善的數據治理能力和充足的研發預算,能夠承擔起初期GPU算力等高昂的硬件成本,因此會更有能力去探索并支撐復雜Skill應用的研發與落地。
同花順、恒生聚源等第三方機構也面向券商推出了含Skill服務的智能體產品。券商中國記者從某第三方機構負責人處了解到,數十家券商已采用了其Skill服務,其中投顧業務場景需求最為迫切。
從實踐來看,無論是對外服務投資者,還是對內賦能從業人員,Skill的本質是一種提效工具。投資者使用Skill選股,可以得到比使用通用大模型更為專業準確的信息,而這依托的是券商自身的投研能力沉淀與數據底座。再比如投顧調用投研Skill,一句話就可以得到一份清晰有條理的答案,而這主要是資深分析師的研究方法論被封裝成了Skill。
Skill會否成為券商AI應用場景的競爭焦點之一?對此,有業內人士表示當前仍是探索期,各方爭相布局Skill更像一種表態,顯示自身在積極擁抱技術進步。
而且,記者從前述第三方機構人士處了解到,AI幻覺問題當前并不能完全規避,其內部測試表明,調用Skill輸出結果準確率最高可到95%,仍需要人工把關,從合規角度而言,更適宜對內賦能。
陳奕名認為,未來各家券商都能輕易提供基礎的Skill服務,真正的差異化競爭在于誰能構建出最貼合金融業務的“業務本體地圖”。換言之,即把券商錯綜復雜的業務邏輯、數據關系、合規規則進行結構化、網絡化表達的底層業務架構,就像是金融業務的“數字孿生導航”,能將零散的Skill有機地串聯起來。
“對于券商而言,單純堆砌成百上千個零散的Skill容易陷入同質化,無法形成真正的護城河。另外,為了讓大模型做復雜決策,需要把大量的業務背景作為Prompt喂給它,梳理過程沒有標準指導,極其復雜。”他說道。
飛笛科技CEO丘慧慧也對券商中國記者提到,目前金融行業的Skill比較同質化,各種Skill之間彼此競爭,產生不了結果,重點還在客戶的深度經營,包括高質量、差異化的服務。
其實,自從DeepSeek R1大模型橫空出世以來,證券行業就不斷探索業務場景應用,在當前火熱的Skill服務之前,已在智能投顧、智能投研等方面有不少產出。
不過,在陳奕名看來,受限于模型能力與建模深度,當前AI在券商業務場景中的應用仍處在“簡單場景”向“深水區”的過渡期。
他提到,目前AI應用多集中在不觸達核心數據庫的非徹底AI化改造場景,如投顧助手、文檔解析、營銷文案生成。此外,由于部分常規模型在復雜任務拆解和多Skill協同調節能力上存在短板,導致AI在深水區業務中顯得“力不從心”。他認為,未來,隨著模型能力增強以及券商底層本體地圖的構建完善,AI將全面深入投行、投研、財富管理、風控等核心環節。
就當下階段,AI如何更好落地,恒生電子總裁范徑武在日前舉辦的2026恒生證券行業合作伙伴峰會上提到,金融機構可以從內部提效開始,從執行系統AI化改造到流程管理AI重塑,直至用蒸餾技能、沉淀經驗,用智能體執行最佳實踐進行決策分析。
對于投資者而言,隨著券商AI服務能力的深化,能否享受到AI平權帶來的普惠也成為值得觀察的議題。據券商中國記者梳理,就Skill服務而言,多數投研Skill僅向付費訂閱的機構投資者開放,面向個人投資者的Skill工具包,有的券商免費提供,有的則實行限時免費政策。
丘慧慧認為,AI可以賦能券商提升服務能力,但證券服務鏈條較長,只有打通業務流程、組織流程、生態協同等上下文,完成業務的全鏈路閉環,才會產生價值,進而為券商帶來創收的可能。
“從券商財富管理轉型需求看,賣AI服務必然會成為券商新的創收途徑。”陳奕名認為,當前行業面臨交易傭金不斷下滑的不可逆趨勢,券商若想留住客戶并實現盈利,行之有效的專業投顧服務成為最關鍵的盈利點。AI引入大幅降低了投顧服務的門檻,隨著服務能力的深化,券商完全可以根據“Skill vs 本體地圖”的技術深度,構建階梯式的收費模型,實現真正創收。
比如,簡單Skill可以作為免費服務提供,用于引流和保持客戶黏性,但當客戶需要更深度的服務時,如全盤資產診斷、宏微觀結合的專業選股策略、動態調倉建議,這就必須依靠復雜的“本體地圖”來進行深度的邏輯推理和多Skill協同,由此產出的投顧意見更具專業性、稀缺性和高確定性,就可以轉化為增值收費服務。
同時,他還強調,除了服務本身要有價值,控制大模型推理成本與降低AI能力的編輯開發成本也是決定這項業務能否盈利的關鍵。在他看來,優秀的本體地圖能精準映射所需操作,大幅減少喂給大模型的冗余上下文,同時表述業務全貌的本體地圖完成后,基本定型(幾乎為0的重新編輯成本)。這種“高客單價+低邊際成本”的組合,將使AI投顧服務成為券商最具潛力的利潤增長曲線。
校對:劉榕枝
責任編輯:hnmd004
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