好了，原本在写：《至少要懂：资管公司核心业务和核心系统！》要停下来了，都是好奇心害得，想看看大家在转什么就点链接，看了下AI涨乐介绍视频，有点小惊喜，马上下载AI涨乐来体验，确实给人一种：“极简、科技(浓浓的AI氛围)、年轻"一亮的感觉，标志着华泰证券在金融科技领域的又一次突破性尝试，如下图所示：

好了，摆在围炉面前的难题：如何分析AI涨乐产品，路虽远行则将至，事虽难做则必成。本文将从亮点、架构、影响等，三大模块入手一点一点的切入，一块一块的展开，开启一段：分析AI涨乐产品，看AI如何重塑证券交易体验之旅。

一、亮点

围炉认为AI涨乐亮点有如下3点，当然还有其它亮点，这里不再赘述。但3点亮点中最为核心亮点：重构了“人、信息、服务”的关系，从根本上改变了传统券商APP的服务逻辑：不再需要主动在复杂菜单中寻找功能，而是由一个AI助手主动理解你的需求，并整合信息与服务直接呈现给用户，使得AI涨乐从“工具型APP”向“智能服务生态”转型。

亮点一、重构了“人、信息、服务”的关系（核心亮点）

如何理解重构了“人、信息、服务”这种深层次的重构，围炉认为可从下面3点去理解。

1、让证券服务从“人找服务”到“服务找人”

• AI涨乐用AI重构了投资者与市场的关系，让投资从技术活变成了自然对话。在传统证券App投资中，投资者需要主动寻找信息、学习使用复杂工具，面临着“人找信息、人找服务”的困境。AI涨乐通过AI技术深度重构了这一关系，建立起全新的“服务主动适配人”的模式。

2、信息从“过载”到“精准”的提效

• AI涨乐依托：自研模型+豆包大模型合作开发投研智能体，整合专业金融API与通用动态知识图谱，AI整合政策、财报、舆情等数据，为不同用户定制信息包；扫描全市场新闻、舆情和公告，智能识别热点并挖掘关联板块，将海量信息转化为切实可行的投资决策支持。

3、关系重构

• 传统模式：被动搜索 -> 信息过载 -> 标准化产品； AI涨乐模式：主动感知 ->  精准适配 -> 千人千面智能，通过清晰的数据、选股逻辑等使得选股决策过程可视化，再结合数字人形象提供陪伴式服务，增强客户信任。

小结：传统证券服务中，“人、信息、服务”呈割裂状：用户被动搜索信息（人找信息）、信息过载难辨价值（信息冗余）、服务标准化难适配需求（服务错配）。AI涨乐以技术为桥，重构三者闭环。

AI涨乐显著的创新在于开创性采用：LUI（语言用户界面）作为核心交互方式，这在传统券商应用中极为少见。用户只需通过语音指令即可完成下单、查询、设置条件单等操作，大幅简化了传统APP中需要多次点击和手动输入的复杂流程。

• 实例：用户完成选股-盯盘-交易全流程仅需3步（语音指令 -> 策略生成 -> 自动执行），而传统券商APP（如同花顺、东方财富）需手动切换多个界面，平均操作步骤超过7步，其它细节如下表所示：

亮点三、极简和年轻化设计

1、AI涨乐采用极简设计

• 主要体现在交互、流程、界面和视觉等上面，可有效去掉传统券商APP的三大顽疾：功能堆砌导致的认知过载、高频操作路径冗长、信息过载与决策瘫痪；
  

• 极简设计做“减法”，它隐藏了不常用的功能，只在高频场景和核心信息上做突出展示。这对管理层和产品团队是个很大考验，必须思考“什么对用户最重要”；去提升用户体验、降低学习成本、提高交易效率。

• 极简设计同时更契合年轻人喜欢简洁直观的界面。

2、年轻化设计：采用二次元风格（如Yomi、Domi）

• 通过动漫化造型、明亮色彩（如蓝白主色调）传递年轻化、亲和力形象，打破传统金融工具的严肃感；如APP启动界面、引导界面、首页、各种ICO图标、买/卖什么视频等，均让用户感受到“AI”氛围，更能体会到此App的年轻属性（虽然只字未提Z时代、年轻……之类的词语），通过提供二次元向的IP形象设计，用非常直接的视觉文化符号宣告自己并不是一个传统的“券商App”。

小结：AI涨乐的极简设计通过视觉-交互-认知的三重优化，将用户对功能的感知从“复杂工具”重构为“智能延伸”，围炉特整理极简设计解决的问题与价值，如下图所示：

在Appstore里找了几家涨乐的友商，来一起对比，但其它友商的APP在AI应用方面有，但维度和侧重点均不一样，所以就没有比较了。体验了东财妙想APP，但它的思路和AI涨东有异曲同工之妙，但妙想实在做得过于粗糙，仍没有跳出传统APP的范畴，需要大刀阔斧。

二、架构

从上图可得知AI涨乐产品架构共有4层架构：语音交互层、AI功能层、数据与技术支持层、用户价值层，这四层互相联互相促进，现在我们简单逐个分析每个层和子模块。

2.1.1、语音交互层

用LUI（语言用户界面）作为核心全场景的交互入口，支持语音/文字输入，统一调用 AI 功能（如选股、问股、策略生成），减少用户操作路径和学习成本等。

2.1.2、AI功能层

聚焦核心交易场景，提供智能化工具：围绕“选股→盯盘→交易”的核心投资流程，用 AI 技术解决用户在信息筛选、实时监控、订单执行中的痛点，是产品的核心价值载体，如下图所示：

2.1.3、数据与技术支持层

为上层 AI 功能提供数据、模型、资源三大核心支撑，是产品智能化的“技术底座”。如下图所示：

2.2、技术架构

由于这块资料和技术，暂时无法深度推演其技术架构，但从体验AI涨乐产品可得知有以下技术，如下图所示，方便大家学习，特放了：华泰证券携手豆包大模型打造股票投资服务智能体的视频。 

欲想了解更多：烦请戳下面视频去了解：华泰证券携手豆包大模型打造股票投资服务智能体。 

小结：好的产品是由不同架构共同支持，AI涨乐从“语音交互（触达用户）-> AI 功能（解决问题）-> 数据技术（支撑能力）-> 用户价值（沉淀结果）”，各层自下而上支撑、协同工作；底层技术与数据为功能提供精准数据，最终通过价值输出实现用户留存与生态扩张。既保障了技术落地的可行性，又实现“让投资更简单智能”的产品目标。

三、影响

AI涨乐的影响，围炉打算从下面这6个种角色简单聊下，角色有：对华泰证券自身、监管层、同业证券公司、三方供应商、投资者和投顾。

3.1、对华泰证券影响

它不仅仅是一个产品的成功，更是一种商业模式和战略路径的成功验证，影响是全方位和颠覆性。推动从“通道商”向“智能服务生态”转型，开辟了第二增长曲线。

3.2、对监管层影响

监管逻辑重构，如：语音交易加速创新落地；合规标准升级：强制要求AI决策透明化（如选股逻辑可视化），防范“黑箱操作”风险。

3.3、对同业证券公司

AI涨乐的成功给同业带来了巨大的示范效应和竞争压力；被迫加入智能化“军备竞赛”，否则将面临客户流失与边缘化风险；部券商选择重金投入自研，打造自有平台；而许多中小券商则因资源有限，转向与第三方金融科技公司合作，以快速补齐能力。

3.4、对三方供商

机遇与挑战并存，券商大力建设自研团队，会直接降低对第三方供商或平台的依赖，使其价值被削弱。被迫从面向海量C端用户的流量平台，向为中小券商提供B端技术解决方案（SaaS服务） 转型，寻找新的生存空间等。

3.5、对投资者

降低学习成本、决策效率提升；服务更贴合个人需求，体验大幅提升；可能盲目信任AI建议，弱化自身的独立判断能力。

3.5、对投顾

投顾人员的具体影响，比如技能需求的变化、工作重心的转移、效率提升以及面临职业转型压力。同时还要考虑投顾人员如何与AI工具协同工作，提升服务质量，以及可能面临的挑战，如技术适应和客户信任问题。