一、券商APP行业背景与AI原生的核心定义
在金融科技浪潮与大模型技术迭代的双重驱动下，证券行业正经历从 “工具赋能” 到 “智能重构” 的根本性转型。传统券商 APP 普遍存在三大痛点：信息过载导致决策效率低下、交互模式固化（依赖 “点击 - 响应”）、个性化服务不足难以适配差异化需求。在此背景下，AI 原生交易 APP 应运而生，其核心定义并非简单的 “AI 功能叠加”，而是以 AI 为业务中枢，从底层架构到用户体验进行全流程重构，实现 “让 AI 理解用户意图，而非用户适应功能” 的服务逻辑变革。
与传统 “局部 AI 化” 改造相比，AI 原生交易 APP 具有三大本质特征：其一，技术基座为本地化金融大模型，而非通用大模型的简单适配；其二，服务模式从 “被动响应” 转向 “主动预判”，形成投资全周期闭环；其三，人机关系从 “工具使用” 升级为 “协同伙伴”，AI 承担计算与执行职能，人类聚焦决策核心。截至 2025 年，广发证券 “易淘金”、华泰证券 “AI 涨乐” 等产品的推出，标志着国内券商正式进入 AI 原生服务时代。
二、AI原生券商APP整体逻辑：AI 重构投资服务范式
AI 原生交易 APP 的核心逻辑是通过 “技术基座重构 — 服务逻辑变革 — 价值生态构建” 的三步走路径，解决传统券商 APP 的效率、个性与信任三大痛点，实现从 “工具提供者” 到 “智能伙伴” 的定位升级。
（一）底层逻辑：以本地化大模型破解适配难题
通用大模型在金融场景中存在专业性不足、合规风险高、知识滞后等问题，因此 AI 原生 APP 均以本地化大模型为技术基座。其构建逻辑为：
基础模型选择：基于开源大模型（如 LLaMA、ChatGLM）进行金融领域精调，而非从零训练，平衡研发成本与模型效果。
金融知识注入：通过 RAG 技术对接实时金融数据库与研报库，确保模型输出的时效性与准确性；同时融入交易规则、监管政策等结构化知识，避免合规风险。
能力持续迭代：建立 “用户反馈 — 模型优化” 的闭环，将用户对 AI 回答的评分、纠错等数据纳入训练集，实现模型每周一次的增量更新。
（二）服务逻辑：从 “被动响应” 到 “主动预判”
传统 APP 遵循 “用户找功能” 的被动逻辑，而 AI 原生 APP 构建 “AI 懂需求” 的主动服务体系，其逻辑链条为：
用户意图感知：通过交互数据（提问内容、操作路径）与背景数据（持仓结构、风险偏好），实时构建用户需求画像，识别 “显性需求”（如查询行情）与 “隐性需求”（如潜在风险预警）。
场景智能匹配：基于需求画像匹配对应服务场景，如新手用户查询个股时推送基础解读，成熟用户则提供量化分析工具。
主动服务触发：在关键节点自动推送服务，如持仓个股发布财报时触发 AI 解读、市场波动达阈值时触发风险提示、策略条件满足时触发交易提醒。
（三）生态逻辑：人机协同构建信任体系
金融决策的复杂性决定了 AI 无法完全替代人类，因此 AI 原生 APP 构建 “AI + 专业投顾” 的协同生态，其逻辑核心是 “AI 做计算，人类做决策”：
AI 赋能投顾：通过 “投顾驾驶舱” 等工具，将数据整理、行情监测、初步分析等重复性工作交由 AI 完成，投顾聚焦客户沟通与决策建议。
投顾赋能用户：AI 生成的分析报告与策略建议需经投顾审核或补充，形成 “AI 初筛 + 人工精调” 的服务模式，提升内容可信度。
用户参与闭环：提供决策过程可视化功能（如 AI 选股的推理链路展示），允许用户对 AI 服务进行评价与修正，构建 “透明化 — 信任 — 复用” 的正向循环。
三、AI如何实现APP原生：从架构到体验的全维度渗透
AI 原生的本质是将 AI 技术融入产品的 “基因”，而非 “附加组件”，具体体现在架构、研发、应用三个层面的深度重构：
（一）架构原生：AI 驱动的技术底座重构
传统 APP 的 AI 功能通常作为 “插件” 接入现有架构，存在兼容性差、响应延迟高等问题；而 AI 原生 APP 从设计之初就以 AI 为核心，构建 “模型即服务” 的技术架构：
底层适配：基础设施层预留 GPU 算力接口，数据层优化特征存储与访问效率，应用层采用微服务架构支持模型服务的独立部署与迭代。
低耦合设计：通过 API 网关实现业务逻辑与 AI 能力的解耦，当模型升级时无需修改业务代码，如易淘金升级 “天玑智融” 模型时，前端服务无感知。
弹性扩展：模型服务支持水平扩容，在行情高峰（如开盘前 30 分钟）自动增加推理节点，保障服务稳定性。
（二）研发原生：MLOps 贯穿全生命周期
AI 原生 APP 采用 “数据 - 模型 - 业务” 协同的研发模式，通过 MLOps 体系实现 AI 能力的快速迭代与落地：
需求转化：将业务需求直接转化为模型指标，如 “提升资讯推荐准确率” 转化为 “CTR 指标提升 15%”，避免 AI 研发与业务脱节。
快速迭代：建立 “周级迭代” 机制，通过自动化训练与部署工具，将模型从实验到生产的周期从月级缩短至周级，Binance 通过该模式实现反欺诈模型的快速更新。
闭环优化：构建 “用户反馈→数据标注→模型训练→服务升级” 的闭环，如 AI 涨乐通过用户对选股建议的评分，持续优化选股模型参数。
（三）应用原生：AI 与场景的无缝融合
AI 原生 APP 的 AI 能力并非独立入口，而是无缝嵌入每个业务场景，实现 “功能即 AI”：
交互原生：将对话交互作为基础操作方式，而非独立的 “智能客服” 模块，用户在任何页面均可唤起 AI 助手，如查看 K 线时直接提问 “这只股的支撑位在哪里”。
决策原生：AI 深度参与决策过程，而非仅提供信息展示，如交易时自动推荐止盈止损点位、选股时提供可验证的策略逻辑、复盘时生成结构化分析报告。
体验原生：根据用户行为自动调整 AI 服务模式，如对老年用户简化回答语言、对专业用户展示更多数据细节，实现 “千人千面” 的体验适配。
四、业务架构：AI原生券商APP从功能模块到生态闭环
AI 原生交易 APP 的业务架构以 “用户需求为核心、AI 引擎为驱动、合规框架为底线”，构建覆盖 “感知 — 分析 — 决策 — 执行 — 复盘” 的全链路服务体系，整体分为三层架构：
（一）前台用户层：分层服务与场景渗透
前台层以 “千人千面” 为核心目标，针对不同用户群体设计差异化服务入口：
新手投资者：提供引导式交互，通过 AI 助手（如华泰 “二次元 AI 助手”、广发 “易小淘 Plus”）简化操作流程，支持语音提问 “如何开户”“什么是 ETF” 等基础问题的即时解答。
中端投资者：聚焦决策辅助，整合个性化资讯推送、标的诊断、策略建议等服务，如易淘金 “i 资讯” 可根据持仓自动生成行业研判报告。
成熟投资者：开放高阶工具接口，支持自定义策略参数、高频交易优化、多市场行情联动分析，如 AI 涨乐的 “策略选股” 模块提供资金流向、涨停因子等专业维度筛选。
同时，前台层实现全场景 AI 渗透，将服务嵌入投资全周期：盘前推送 “AI 策略早报”，盘中提供实时风险预警与机会提示，盘后生成个性化复盘报告，打破传统 APP 的功能割裂感。
（二）中台服务层：智能引擎与能力复用
中台层是 AI 原生能力的核心载体，通过 “大模型中枢 + 智能体矩阵” 实现服务能力的标准化与复用化，主要包含四大引擎：
意图理解引擎：基于自然语言处理（NLP）与思维链推理技术，解析用户需求的深层逻辑。例如用户询问 “白酒板块投资价值” 时，引擎自动拆解为估值、行业格局、财务数据、事件影响等分析维度。
个性化推荐引擎：融合协同过滤与内容分析算法，构建用户画像（风险偏好、投资习惯、关注领域）与资产画像（估值水平、波动特征、关联事件）的双维度匹配模型，易淘金通过该引擎实现资讯的精准分发。
策略生成引擎：整合量化模型与投研经验，支持策略的自动生成、回测与优化。广发 “i 交易” 模块可基于历史数据迭代网格策略参数，提供回溯验证结果供用户参考。
人机协同引擎：搭建 AI 与人类投顾的协作桥梁，如广发 “投顾驾驶舱” 为投顾提供智能工具集，将其从数据整理中解放，专注决策赋能。
（三）后台支撑层：合规保障与资源底座
后台层为业务运行提供基础支撑，重点解决金融 AI 的合规性与稳定性问题：
合规风控体系：包含算法备案（如易小淘 Plus 完成国家与广东网信办双重备案）、决策可解释性模块（推理过程可视化）、风险熔断机制（异常交易自动拦截）三大核心组件。
基础设施支撑：采用混合云架构，热数据（实时行情、订单信息）存储于本地 IDC 保障低延迟，冷数据（历史财报、交易记录）存储于公有云实现弹性扩展，同时通过 FPGA 芯片加速模型推理。
数据安全体系：通过数据脱敏、访问权限分级、联邦学习等技术，在满足模型训练需求的同时保障用户隐私，符合《个人信息保护法》与金融监管要求。
五、技术架构：AI原生券商APP的AI 驱动全栈重构
AI 原生交易 APP 的技术架构以 “低延迟、高可靠、可迭代” 为核心目标，构建 “基础设施层 — 数据处理层 — 模型服务层 — 应用层” 的四层架构，与传统券商 APP 相比实现了从 “业务驱动” 到 “AI 驱动” 的底层变革。
（一）基础设施层：云原生与硬件加速
基础设施层采用 “云原生 + 边缘计算” 的混合部署模式，解决 AI 服务的算力需求与延迟矛盾：
算力资源池：整合 GPU 集群（用于模型训练）与 CPU 集群（用于推理服务），通过 Kubernetes 实现算力的动态调度，如高盛为实时预测系统配置的 FPGA 加速集群，将推理延迟压缩至毫秒级。
边缘节点部署：在靠近交易所的数据中心设置边缘节点，处理行情接收、订单申报等高频任务，易淘金通过该模式将行情更新延迟控制在 50ms 以内。
容灾备份体系：采用多区域多活架构，核心交易链路实现 “两地三中心” 部署，模型服务支持秒级故障切换，保障 99.999% 的系统可用性。
（二）数据处理层：实时流处理与特征工程
数据处理层构建 “批流一体” 的处理体系，实现从原始数据到可用特征的高效转化，参考高盛实时数据处理架构设计：
数据接入层：通过 Kafka、Kinesis 等分布式消息队列，接入全市场多源数据，包括行情数据（订单簿、成交明细）、基本面数据（财报、研报）、舆情数据（新闻、社交媒体情绪）、用户行为数据（点击、查询、交易记录）等，峰值处理能力可达百万条 / 秒。
流处理层：采用 Flink 引擎实现实时数据清洗与计算，生成高频特征如 “过去 5 分钟价格波动率”“资金净流入速率”，同时通过 Watermark 机制处理数据乱序问题，保障特征时效性。
批处理层：基于 Spark、Hive 构建离线计算平台，每日凌晨完成历史数据的特征更新与模型重训练，如 AI 涨乐的选股因子库每日通过批处理更新一次。
特征工程层：搭建企业级特征库，包含用户特征（风险偏好、投资年限）、资产特征（估值 PE、换手率）、市场特征（行业景气度、大盘情绪）三大类别，通过 Feast 等特征管理工具实现特征的注册、复用与版本控制。
（三）模型服务层：大模型基座与 MLOps 体系
模型服务层是 AI 原生的核心技术载体，构建 “本地化大模型 + 专业子模型 + 工程化平台” 的三位一体体系：
大模型基座：采用 “通用大模型精调 + 金融知识注入” 的方式构建本地化模型，如广发 “天玑智融” 大模型融合 30 年投研数据与 RAG 技术，具备金融级知识储备与推理能力；华泰采用 “自研模型 + 通用模型并行” 模式，兼顾专业性与响应速度。
专业子模型矩阵：围绕具体场景构建细分模型，包括行情预测模型（LSTM 时序网络）、风险预警模型（图神经网络 + 集成学习）、用户意图识别模型（BERT 微调）等，头部券商风控系统通过混合模型策略将预警准确率提升至 92%。
MLOps 工程化平台：参考 Binance 实践构建全流程模型管理体系，包含模型训练（MLflow 实验跟踪）、部署（TensorFlow Serving）、监控（Prometheus）、更新（自动重训练触发）四大模块，实现模型迭代周期从月级压缩至周级。
（四）应用层：智能交互与场景落地
应用层采用 “微服务 + 插件化” 架构，将 AI 能力封装为可复用服务，通过 API 网关对接前端场景：
交互层：支持 GUI（图形界面）与 LUI（语言交互）双驱动，如 AI 涨乐保留核心交易的图形界面，同时提供全局 AI 输入框支持语音 / 文字交互；易淘金鸿蒙版实现 “语音指令下单” 等全语音操作。
服务编排层：通过 Agent 编排技术实现多服务协同，如用户询问 “某股票投资价值” 时，系统自动调用行情服务、财报分析服务、舆情分析服务、风险评估服务，生成整合报告。
前端展示层：采用跨平台框架（Flutter）实现多终端适配，同时通过 A/B 测试平台持续优化界面设计与功能入口，提升用户转化率。
六、数据架构：AI原生券商APP从数据孤岛到智能数据中枢
数据架构以 “数据资产化、服务智能化” 为目标，构建 “采集 — 存储 — 治理 — 应用” 的全生命周期管理体系，为 AI 原生能力提供数据支撑。
（一）数据采集：多源融合与实时同步
数据来源涵盖内部数据与外部数据两大类，通过标准化接口实现统一采集：
内部核心数据：包括交易数据（订单、成交、持仓）、账户数据（资产、流水、权限）、用户行为数据（点击路径、停留时长、功能使用频率），通过业务系统日志与数据库 binlog 实时同步。
外部市场数据：采购交易所行情（Level-1、Level-2）、第三方数据服务商（Wind、同花顺）的研报与财报数据，同时通过爬虫与 API 获取新闻舆情、社交媒体情绪等非结构化数据。
合规补充数据：对接监管部门的风险警示数据、企业征信数据，用于反欺诈与合规校验。
采集过程中采用 “schema 自动适配” 技术，解决不同数据源格式差异问题，同时通过数据指纹实现重复数据去重，保障数据完整性。
（二）数据存储：分层存储与冷热分离
根据数据特性与访问频率，采用多类型存储系统构建分层架构：
热数据存储：采用 Redis、TiDB 等内存数据库，存储实时行情、订单簿、用户会话等高频访问数据，支持微秒级响应，高盛通过该模式保障交易信号的实时生成。
温数据存储：采用 HBase、MongoDB 等 NoSQL 数据库，存储近 3 年的交易记录、用户行为数据等，支持高并发读写与复杂查询。
冷数据存储：采用对象存储（如 S3）与数据湖（如 Delta Lake），存储历史财报、归档研报等低频访问数据，通过压缩算法降低存储成本，同时支持批量回溯分析。
知识存储：构建金融知识图谱，存储实体关系（如 “母公司 - 子公司”“产业链上下游”）与事件关联（如 “政策 - 行业 - 个股” 影响链路），易淘金通过该图谱实现事件传导的深度分析。
（三）数据治理：合规与质量双保障
金融数据的敏感性与专业性决定了治理的核心地位，构建 “合规优先、质量可控” 的治理体系：
合规治理：实施数据分级分类（公开级、内部级、机密级），对机密数据采用脱敏（如身份证号部分隐藏）与加密（AES-256）处理，同时通过隐私计算（联邦学习、差分隐私）实现数据 “可用不可见”，满足《证券法》与数据安全法规要求。
质量治理：建立数据质量指标体系（完整性、准确性、一致性、时效性），通过自动化校验工具（如 Great Expectations）实时监控，对异常数据触发告警与自动修复，如行情数据缺失时自动切换备用数据源。
元数据管理：采用 Atlas 等工具构建元数据仓库，记录数据来源、流转路径、加工规则、使用权限等信息，实现数据全链路可追溯，为监管审计提供支撑。
（四）数据应用：特征驱动与智能赋能
数据最终通过特征工程转化为 AI 模型的 “燃料”，并支撑业务决策：
特征生产：采用 “自动化 + 专家经验” 结合的方式，通过 AutoML 工具生成基础特征，金工团队提炼高阶特征（如 “量价背离因子”“情绪共振指数”），易淘金构建的选股择时因子库包含超 200 个核心特征。
特征服务：通过特征商店（Feature Store）实现特征的统一管理，支持在线推理（实时特征查询）与离线训练（历史特征回溯），AI 涨乐通过该服务将模型训练的数据准备时间从 3 天缩短至 4 小时。
智能应用：数据应用贯穿全业务场景，如风险预警系统通过实时特征监测异常交易，个性化推荐系统基于用户特征推送内容，策略生成系统利用市场特征构建交易模型。
七、核心模块：AI原生券商APP全场景AI智能体矩阵
AI 原生交易 APP 围绕投资全流程，构建由核心智能体模块组成的功能体系，每个模块均以 AI 为核心驱动力，实现功能与体验的双重革新。
（一）智能交互模块：自然对话打破操作壁垒
智能交互模块是 AI 原生性的最直观体现，核心功能包括：
全场景对话助手：如广发 “易小淘 Plus” 支持 20 + 核心场景的 7*24 小时对话服务，能通过思维链推理解析复杂需求，例如用户说 “帮我盯紧这只股，跌穿 1400 元提醒”，系统自动生成盯盘规则并执行。
多模态交互：融合语音、文字、图像识别能力，支持语音下单（“买入 100 股贵州茅台”）、财报图片解析（上传财报自动提取关键指标）、K 线图问答（“解读这只股的 MACD 背离”）。
上下文理解：具备长对话记忆能力，可基于历史交互提供连贯服务，如用户先询问 “新能源政策”，后续追问 “影响哪些个股” 时，无需重复背景信息。
（二）智能行情与资讯模块：个性化信息过滤
该模块解决信息过载问题，实现 “按需推送、精准解读”：
智能行情解读：自动标注行情异动（如 “涨停原因”“资金净流入排名”），生成可视化分析图表（如行业涨幅热力图、个股关联图谱），易淘金通过该功能将行情分析效率提升 40%。
个性化资讯流：基于用户持仓与关注领域，整合全市场资讯生成专属信息流，同时通过 AIGC 提炼核心观点，如 “1000 字研报浓缩为 300 字摘要”。
事件影响分析：当政策发布、业绩预告等事件发生时，自动分析其对相关行业、个股的影响程度与逻辑，生成 “事件 — 标的 — 策略” 的传导路径报告。
（三）智能交易模块：策略化与自动化升级
交易模块是核心功能，AI 技术实现从 “手动操作” 到 “策略执行” 的升级：
智能策略生成：支持网格交易、定投、条件单等策略的 AI 优化，如易淘金 “i 交易” 模块可基于历史数据回溯不同参数组合的收益情况，推荐最优网格策略参数。
语音驱动交易：通过自然语言解析交易指令，支持 “模糊指令” 处理（如 “清仓盈利个股”），同时自动校验合规性（如涨跌停限制、持仓数量）。
高频交易优化：针对专业投资者提供 FPGA 加速的高频交易接口，结合实时行情预测模型，将订单申报延迟压缩至微秒级，参考高盛的低延迟交易架构设计。
（四）智能投研与选股模块：专业能力普惠化
该模块将机构级投研能力下沉至个人投资者，核心功能包括：
AI 诊股：从基本面（财务指标、盈利预测）、技术面（K 线形态、量价关系）、资金面（主力流向、筹码分布）、舆情面（新闻情绪、研报评级）四个维度自动生成诊断报告，附具体数据支撑与风险提示。
智能选股：提供多维度选股工具，如 AI 涨乐的 “热点选股助手” 可展示 AI 的选股逻辑与工具调用过程，支持 “政策驱动”“业绩预增” 等主题筛选；易淘金 “金股雷达” 结合 AI 算法与投顾观点生成机会信号。
投研工具集：集成财报分析、估值模型、产业链图谱等工具，支持 “一键生成估值报告”“产业链上下游标的查询” 等功能，降低专业分析门槛。
（五）智能风控与账户模块：全周期风险保障
风控模块融合 AI 与合规要求，实现 “事前预警、事中控制、事后复盘”：
实时风险预警：基于图神经网络识别异常交易模式（如集中放量、跨账户联动），通过行为分析监测账户安全风险（如异地登录、异常操作），预警响应时间≤100ms。
动态风险评估：每日更新用户风险画像，根据持仓波动自动调整风险等级，对高风险操作（如融资加杠杆）进行二次确认与风险提示。
智能账户管理：自动生成账户分析报告（资产配置、收益归因、交易胜率），提供优化建议（如分散持仓、止盈止损设置），易淘金 “i 账户” 模块可实现账户健康度的可视化评分。
（六）人机协同投顾模块：专业服务闭环
该模块构建 “AI + 投顾” 的服务体系，核心功能包括：
投顾驾驶舱：为投顾提供客户画像、智能诊股、资讯解读等工具，支持一键推送 AI 生成的个性化服务内容，提升服务效率。
双轨服务体系：“数智投顾”（纯 AI 服务）覆盖高频基础需求，“真人投顾” 覆盖复杂决策需求，如用户可先通过 AI 了解个股基本面，再预约投顾深度交流。
服务过程留痕：所有 AI 与投顾的服务内容均自动归档，支持用户回溯与监管审计，解决传统投顾服务的合规追溯难题。
八、行业案例：头部券商AI原生APP实践
券商AI原生交易APP的发展已从概念验证进入规模化应用阶段，各家券商基于自身资源禀赋和技术积累，探索出各具特色的AI原生实践路径。通过对行业典型案例的深入分析，我们可以清晰地把握券商AI化的整体图景和发展趋势。
（一）华泰证券 AI 涨乐：年轻化与交互创新的突破
华泰证券于 2025 年 10 月上线独立 AI 应用终端 “AI 涨乐”，跳出传统 APP “内嵌 AI 模块” 的模式，以 “可信 AI + 年轻化体验” 为核心，吸引 Z 世代用户群体，其创新实践包括：
技术架构设计：采用 “自研模型 + 通用模型并行” 的混合架构，自研模型处理金融专业问题（如财报解读、策略生成），通用模型响应生活化需求（如操作引导），兼顾专业性与响应速度。同时构建 “GUI+LUI” 双驱动交互架构，保留核心交易的图形界面，同时提供全局 AI 输入框，平衡用户习惯与创新体验。
核心功能创新：
可视化决策链路：“热点选股助手” 模块展示 AI 的选股规划、工具调用、推理全过程，用户可回溯 “为何选中某只个股”，解决 AI 决策 “黑箱” 问题。
年轻化体验设计：推出四款二次元风格 AI 投资助手形象，通过视觉符号吸引年轻用户；盘前 / 盘中 / 盘后信息流结合短视频与图文，适配碎片化阅读习惯。
专业内容支撑：所有策略内容由 “华泰投研” 团队提供，确保 AI 输出的专业性与可信度，如 “盯盘” 模块的行情解读直接引用机构观点。
生态定位布局：将 “AI 涨乐” 定位为开放生态入口，未来计划接入第三方服务（如基金代销、财经直播），同时打通华泰内部投研资源与交易系统，实现 “看行情 — 做分析 — 下订单 — 查账户” 的全链路闭环。上线首月下载量突破百万，30 岁以下用户占比达 65%。
（二）国泰海通"灵犀"：All in AI的战略实践
国泰海通发布的新一代全AI智能APP"灵犀"，是券商"All in AI"策略的典型代表。此次"灵犀"APP的发布，也是国泰海通"All in AI"策略布局落地应用的重要里程碑。与局部试点不同，"灵犀"已经实现了AI在智能投顾、智能投研、智能风控、智能运维等八大业务领域的全面落地。
"灵犀"APP的AI价值主要体现在三方面：一是AI赋能对话式交互，将"人找服务"升级为"服务找人"，用户仅需通过自然对话即可完成行情、个股、数据查询等服务；
二是AI驱动智能化盯盘，提供多模态AIGC盯盘，实时捕捉盘中秒级异动；
三是AI融入多元客户服务场景，打造AI驱动的价值信息引擎，可自动生成热点解读、市场解读、持仓归因报告等智能内容。
（三）广发证券易淘金：全流程 AI 原生的标杆实践
广发证券于 2025 年 8 月推出 AI 原生升级的易淘金 APP，以自研 “天玑智融” 大模型为基座，实现从 “交易工具” 到 “智能投资伙伴” 的跨越，其核心实践体现在三个维度：
技术基座构建：“天玑智融” 大模型融合广发 30 年投研数据与 RAG、Agent 编排技术，形成本地化智能中枢。该模型具备三大特性：一是金融专业性，精准理解 “龙虎榜”“北向资金” 等专业术语；二是实时性，通过对接全市场数据源实现资讯与行情的秒级更新；三是合规性，所有输出内容均经过监管规则校验，完成国家与广东网信办算法备案。
业务场景重构：围绕投资全周期打造十余项 AI 智能体模块，形成闭环生态：
主动服务引擎：“i 盯盘” 支持 15 大项 28 子项的自动化条件设置，结合 AI 诊断提供最优预设值；“i 资讯” 基于用户标签实现资讯的个性化分发，信息获取效率提升 30%。
对话交互革命：“易小淘 Plus” 具备思维链推理与元认知反思能力，在回答 “白酒板块投资价值” 时，先展示分析框架（估值、行业格局、财务数据），再输出结构化结论，推理过程透明可追溯。
人机协同深化：“i 投顾” 模块为投顾提供 “驾驶舱” 工具，“i 智投” 将 AI 信号转化为自然语言建议，形成 “AI 做分析 + 投顾做决策” 的服务模式，中长尾客户的投顾服务覆盖率提升至 60%。
用户体验升级：推出鸿蒙 NEXT 专版支持全语音操作，解决老年用户操作难题；构建 40 余款 “i 智投” 数字工具，将复杂算法转化为直观指标，新手用户的策略使用率提升 25%。上线三个月内，APP 日活用户增长 40%，AI 功能使用率达 72%。
券商 AI 原生交易 APP 的出现，标志着证券行业进入 “智能重构” 的新阶段。其核心价值在于通过底层架构革新，解决了传统 APP 的效率、个性与信任痛点，实现了从 “功能提供者” 到 “智能伙伴” 的定位升级。从实践来看，本地化金融大模型是技术基石，MLOps 体系是迭代保障，人机协同是服务核心，这三大要素共同构成了 AI 原生的核心竞争力。
未来，行业将呈现三大发展趋势：其一，模型专业化深化，从通用金融大模型向细分领域模型（如量化交易模型、信用债分析模型）演进；其二，生态开放化加速，券商 APP 将连接更多外部服务（如银行理财、保险产品），成为综合金融入口；其三，监管科技融合，通过 AI 实现合规自动校验与风险实时监控，构建 “智能合规” 体系。
对于券商而言，AI 原生交易 APP 不仅是产品升级，更是服务模式与核心竞争力的重构。在这场变革中，能够将数据积累、投研能力与 AI 技术深度融合的机构，将最终赢得用户信任与市场先机。