证券业AI原生应用进入实战期 华泰证券发布“AI涨乐1.0”重构投资逻辑_快看点

证券行业首款AI原生交易App“AI涨乐1.0”于26日在南京正式发布。在经历100天迭代、服务240万用户后，该产品通过“早点听”“特别提醒”“任务助手”三大核心工作区，实现了从“人找功能”到“任务找人”的交互跨越。业内人士指出，这标志着券商AI应用正从工具辅助迈向原生重构阶段，在填平散户与机构间“信息鸿沟”的同时，行业合规与投资者教育面临新挑战。

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发布会现场，搜狐创始人张朝阳与脱口秀演员周奇墨、戴为分别从物理逻辑与用户体验角度展开对话。实测环节显示，面对“最近黄金为什么这么强”的提问，AI助手“yomi”并非给出泛泛而谈，而是调度宏观专家Agent拆解避险需求、去美元化、降息预期、供需偏紧四大核心因素，并将上游金矿、中游冶炼、下游珠宝店的不同盈利逻辑清晰呈现。

散户机构博弈悬殊催生“AI平权”需求

“散户和机构博弈力量悬殊的问题一直困扰行业已久，信息差、技术差和认知差客观存在。”AI涨乐负责人王玲在发布会上表示。当前A股市场个人投资者数量已突破2亿，但面对机构投资者的量化模型、极速交易与专业投研团队，散户往往陷入“信息不对称”困境。

这一现状正推动证券业AI应用从“功能叠加”转向“逻辑重构”。不同于市面上简单的AI选股工具，AI涨乐通过融合华泰证券产业图谱与估值模型，构建了1000多家公司的动态估值计算和三万多类事件传导知识库。当用户询问某则新闻影响时，系统可追溯“外部事件—原材料价格—企业成本—利润变化—估值调整”的完整传导链条，实现“将热闹的新闻拆成投资逻辑”的定性到定量分析。

多专家Agent架构破解“黑箱”难题

针对通用大模型在金融领域“难以去伪存真”的短板，AI涨乐采用“多专家Agent”技术架构。主Agent根据用户意图调度不同专家模块：宏观专家解析政策影响，产业链专家梳理上下游逻辑，技术面专家提供数据回测。这种架构下，系统可展示“涨停猎手”智能体跟踪公私募、北向资金、ETF等主力资金流向，“事件捕手”则筛选企业核心驱动事件并利用图谱模型辨真伪。

“将热闹的新闻拆解为投资逻辑，用AI观察主力资金往哪里走，在买什么。”AI涨乐产品经理赵大勇介绍，用户还可根据自身思考定制逻辑，搭建专属智能体。现场演示的“一句话解套”功能，通过回测数据、止盈设置与复盘卡片，将复杂的投资流程转化为具体“AI任务”，实现“AI解放盯盘，让投资成为生活的一部分，而不是全部”。

合规红线：严谨逻辑但不荐股

随着AI投资工具普及，监管合规成为行业生命线。值得注意的是，AI涨乐在设计上明确避开个股推荐红线。“合规非常重要，我们遵循非常严谨的投资交易逻辑。”王玲强调，系统通过敏感词拦截、问句检查、输出内容实时审计等多重防火墙，结合可信白名单与强鉴权机制，确保数据源权威安全。

这一自律与近期监管趋势高度契合。2024年10月实施的《证券市场程序化交易管理规定（试行）》及2025年7月将施行的交易所实施细则，均对高频交易、算法同质化提出穿透式监管要求。业内人士指出，券商系AI应用相比互联网平台在合规内控上具有天然优势，但如何在“AI回测展示历史数据”与“避免收益承诺”间把握尺度，仍需行业探索。

从“工具型”到“对话型”：行业竞争进入下半场

AI涨乐的发布折射出证券业数字化转型新趋势。当前，中金公司、中信证券、粤开证券等均已推出AI投研助手或策略工具，大智慧等互联网平台也通过“慧问”等功能实现“说人话、做量化”的零代码交互。行业正经历从“人找信息”向“信息为人”的跨越。

“AI时代数据已经不那么重要了，让有效的投资信息和知识在AI的调度推理中快速流动才是关键。”王玲表示，AI涨乐背后是以AI为“芯”的数字化运营模式，研究员、投顾、投行专家实时生产专业信息并融入模型推理。这种“AI原生”重构不仅提升决策效率，更可能改变市场微观结构——当2亿散户获得机构级信息处理能力，市场有效性或将显著提升，但算法同质化引发的“羊群效应”风险亦需警惕。

据悉，AI涨乐未来将持续扩展“任务助手”能力，目标包揽投资者日程大小事务。在AGI技术加速渗透的背景下，证券业AI竞赛已从“功能有无”转向“逻辑深浅”，能否构建独特的投资价值观与合规防火墙，将成为下一阶段竞争的关键分水岭。

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