【ZOC】券商App中AI大模型应用的竞品分析与洞察

文章关键词：AI大模型、券商App、金融AI、券商AI、AI+场景、AI+功能、AI+体验

全文共6937字，预计阅读15-20分钟，文末扫码获取《券商AI应用竞品分析》图库

报告简介

本报告聚焦AI大模型在券商App的创新实践，通过分析23家金融及互联网产品（如国泰海通君弘、同花顺、蚂蚁财富等），从用户接触、场景融合、功能延展等维度揭示行业趋势。研究发现：AI以动态IP引导、场景化交互（如摇一摇唤醒）提升趣味性，实现持仓分析、资讯解读等伴随式服务；在搜索、理财等场景中，AI通过数据整合与功能串联优化决策效率；未来将向垂直化、拟人化发展，深度融合投教与直播场景，打造“千人千面”的智能投顾。报告指出，AI正从信息工具升级为“金融伙伴”，通过主动洞察与情感化交互重构服务生态。

（以上内容来源于 腾讯元宝）

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在金融领域的应用日益广泛。券商作为金融市场的重要参与者，已陆续在其App中引入AI大模型，以优化服务质量、提升服务效率和增强市场竞争力。

本报告旨在对券商、金融及互联网行业App中的AI大模型进行分析对比，并深入洞察其发展趋势和潜在机会。通过拆解行业标杆产品的功能架构与用户交互逻辑，回答以下几个核心问题：

1.  在券商App中，AI大模型是如何切入平台的，它提升了哪些维度的用户体验？

2.  AI的引入，对App中现有客服及机器人的定位和分工，有哪些优化或提升？

3.  在用户的不同投资场景中（例如：资讯、行情、持仓、搜索等），AI 能够提供哪些服务，又有哪些差异化亮点？

4.  AI大模型应如何与券商的传统功能和服务实现无缝衔接与深度融合？

5.  除了对话式大模型，基于AI技术的其他服务形式，在证券行业还有哪些想象空间？

我们分三个维度，一共选择了23家产品进行体验观察及对比（更详细的竞品截图，请至文末扫码获取figma链接）：

· 券商App：包含A股和港美股，已经接入AI大模型的，如国泰海通君弘、东方财富、Tiger-Trade（老虎国际）等；

· 互联网金融App：接入AI大模型的，如同花顺、天天基金、且慢等；

· 互联网App：选择比较有亮点的，如支付宝、得到、胃之书等。

我们定义了一个包含四个维度的分析框架，该框架从接触、唤醒、回答及延展这四个维度，全面涵盖了用户与 AI 的互动引导，以及 AI 如何融入核心投资场景、呈现差异化形态，进而在服务链路中实现功能创新与价值延伸。特别是在回答用户问题时，AI 能否进一步引导用户进入相关产品详情页面，甚至直接完成购买等操作；在 AI 场景中，除了“问”之外，用户还能有怎样的交互体验？平台大量功能又该如何与 AI 进行有效衔接等等。通过这些维度的深入分析，我们能够更清晰地洞察 AI 赋能金融服务的方式与前景。

AI的初始接触

AI的自我介绍

通过观察发现，目前行业中AI与用户的首次接触形式，使用频率较高的是以介绍页、弹窗或引导页的形式，结合平台核心功能及服务以模块的方式来呈现；在引导过程中，主动的曝光自家大模型可以为用户提供哪些方面的投资帮助。值得一提的是“且慢”的AI小顾，结合IP形象，以动态方式进行介绍和提问引导，趣味性及主动性更强。

除此之外，我们在互联网产品中发现“胃之书”以假设的互动式引导让人眼前一亮；创建「假设...然后...再然后...」虚拟场景，以提问的形式，引导用户点击提问，结合AI大模型，以自问自答的形式向用户传递，AI可以帮助用户获取哪些服务及内容。这个带有趣味性的交互体验也引发了我们自己的思考，未来这个方式可以让券商用户更快的熟悉平台的产品及服务；🤔假如：你买了 xxETF～

AI的唤出与唤醒

通过观察，各平台唤醒AI的方式相对常规，如浮窗、键盘、搜索、顶部入口等方式来触达。其中AI结合IP形象的呈现方式使用频率较高，大多采取的是在原有IP的基础上延展一个更具科技感的新形象，如富途牛牛、东方财富，其次是AI与搜索场景的结合，二者的共通点都是为用户进行答疑解惑，有相同的场景属性及用户习惯。

当前AI的应用形式多以聊天机器人为主，需要用户通过固定的功能入口进入，输入文字开始对话，我们尝试从用户投资路径的角度出发，AI更应该考虑在“场景”中提供开启对话的途径，例如同花顺和得到在阅读资讯的场景下，采用长按划线的方式来唤醒AI，方便用户在更加自定义的内容中唤醒AI，提升触达效率。我们还观察到了一些有意思的手势交互，如国泰海通君弘最新更新了“摇一摇”的交互方式来唤醒君弘灵犀。

目前各平台建设过程中，智能客服、智能机器人等的服务提醒几乎成为标配，伴随着AI智能的加入，三者的分工或定位在不同的维度上存在着交集，关于这个方向当前且慢给出了他们的答案：在AI的基础上，小顾集成了「投资顾问」、「客服」、「助理」等角色能力于一身，帮助用户解决更全面的投资问题与需求。像“教练”一样，全程辅助用户的投资，能轻松找到服务、知道答案、完成所需任务。

AI是如何融入场景的

自选行情场景

随着AI大模型在各家产品的融入，会发现各家的切入角度都不约而同地选择从用户的高频使用场景来接入，如：行情、自选、个股等场景；从观察来看，AI在自选行情场景更多的是偏向总结类型的输出呈现：

A. 行情模块中，常见的交互方式是AI的提问植入，如同花顺可以基于用户的提问生成若干自定义的AI数据卡片，而天天基金则多包装了一层，将行情内容以AI的视角包装成栏目，嵌入在行情各模块中；

B. 长桥在自选场景中，做得相对丰富，不仅可以直接总结全部自选股内容，还支持查看每一个自选股对应的事件；

C. 交易场景以同花顺为例，在个股详情重穿插展示对应股票的大事汇总分析；而富途牛牛则是以AI的视角结合研报，以会员付费的形式呈现（可免费体验20次）。

账户场景

通过观察，蚂蚁财富及且慢在账户场景与AI做了初步结合，蚂蚁财富在用户资产详情场景，直观地提供了基金评测、收益分析等功能，并且在用户资产场景提供了伴随服务，如持有指南、理财机会等内容；且慢则是直观地在AI场景中提供了账户相关的资金流、收益及资产配置情况等关联问题及分析。

在我们体验的过程中，比较明显的感受到AI在账户持仓及资产详情的结合，仍处于比较初期的阶段，更像是智能客服（智能投顾）的感觉，未来这个方向上还有很大的发力空间。

资讯场景

以文本为主要内容的资讯，自然成为大语言模型发挥能力的核心场景，尤其是文本总结能力，同花顺的AI在资讯场景中的表现更佳，除了总结分析能力之外，可以进一步引导用户查看资讯背后的投资机会，或者进一步追问资讯中更深入的关联问题。

AI在基金详情页的呈现更多以“解读”的形式为主，相较于常规数据信息，AI的优势在于，可以更方便快捷的帮助用户总结更长时段的历史年度数据，帮助用户做出决策判断。除了常规数据总结外，还对业绩、持仓结构、市场趋势、风险等角度进行分析，并最终给出操作建议和注意事项。

当传统搜索遇到AI

当用户主动打开搜索时

搜索场景是用户主动探寻目标的核心场景之一，也承载着平台业务及服务分发的功能。从观察来看，AI对于传统搜索功能的赋能也较为直接，在搜索主页以入口或是单独分类tab为主；在搜索结果侧，有伴随AI的“答案”及拓展“思考”。

当前在搜索场景中，AI的发力方向和资讯场景较为类似，同样是以信息处理和总结为主，同时在搜索本身的体验路径中，AI在整体搜索流程的伴随体验，特别是“搜索中”这个过程，依然有发挥空间。

打开AI后能问啥

AI大模型是以自然语言问答的形式来与用户进行交互；如何引导用户进行提问，则是各家发力的主要方向；“预设问题”是主动引导用户提问的一种方式，以平台特色及内容进行聚合，关联出若干问题可直接点击，目前国泰海通君弘、东方财富都是以此类方式切入；值得一提的是，Tiger-Trade（老虎国际）在此基础上，可以聚焦推荐出用户“可能”感兴趣的股票，并伴随对应个股的问题进行呈现，方便用户探寻。

除了“预设问题” 的方式，另一种更主动的引导提问方式，是根据用户行为或者兴趣点来进行更精准的提问；东方财富、京东金融就是以“猜你想问”的方式进行直观呈现；蚂蚁财富的蚂小财则根据原有的交互风格，以对话形式结合用户关注的信息进行引导提问。

我想知道的 vs AI告诉我的

纯文本之外，还有哪些回答内容

用户主动或被动点击问题之后，能够进一步提供更聚焦的问题拓展。如同花顺、豆包等产品，伴随回复内容，提供了相关的知识来源及视频内容；帮助用户掌握更精准的答案，同时增强连贯性；伴随给出相关投教内容，引导用户学习并提升投资能力，是一个不错的知识渗透场景；还为平台内容运营提供了一个极佳的主动曝光渠道。

除了关联问题及拓展之外，回答结果直接关联出平台功能及服务，是更进一步的融合，也是发挥券商特色功能及服务的主要阵地；同花顺在AI回答结果中，直接展示了网格交易的操作步骤及操作指引；国泰海通君弘也从结果中，穿插了君弘智投策略；且慢则是根据平台特性，资产配置内容以功能结合内容的形式，伴随AI回答结果直观的传递了出来。

关于AI的更多可能性...

App内的空间延展，AI体验新起点

除了常见的竖屏内问答的交互方式之外，君弘灵犀通过与场景的深度结合，拓展了屏幕左右的交互空间。通过左右滑动的交互方式，将AI与君弘的侧重栏目——投顾在线直播及市场大盘信息做了串联；与用户相关的自选及持仓信息，则是以抽屉形式隐藏在页面左侧。这种形式引发了我们对AI接入原生应用的思考。当聊天机器人功能足够强大后，是否真的会通过自然语言响应大部分日常App操作需求，并结合部分自主浏览需求，形成一种全新的体验范式。

AI的功能包装

除了常规的问答之外，结合AI优势，将聚合的信息打包成功能及栏目，再次渗透到场景中，也是一种不错的融合方式：天天基金利用AI对行情热点的解读及行业内容的分析，以AI栏目的形式与行情场景进行了结合；东方财富则将AI包装成观察员，以评论者的姿态，出现在社区资讯评论区的第一条（即全部评论的置顶位置）；互联网平台“得到”利用AI聚合平台内容，在首页以模块形式呈现，在二级栏目中则形成了内容模版。

AI＋气氛组

除去功能，运营也是各家的业务焦点，纵横航旅，利用“AI+节日”的方式来运营，将用户的漫无目的行为转化为智能推广；AI作为提升运营氛围的助手，也打开了后续内容及工具运营的想象空间；回归金融场景，AI和运营的结合有非常多的发挥空间，除了日常投资增效场景，我们也应该持续思考如何应用大模型的能力，为用户创造新奇感、仪式感的优质运营内容，赋能提升客户活跃度及粘性。

总结我们的竞品洞察，当前AI仍处于大模型初步接入阶段，初步覆盖搜索、资讯、交易、理财及持仓场景，整体仍偏向信息总结与智能客服（智能投顾）式服务，尚未深度融入平台核心功能与服务流程。

逐条回顾我们在研究目标中提出的问题，并结合我们的深度分析进行思考，给出了以下回答：

A：AI大模型通过模块化入口（如引导页、浮窗）与创新交互（摇一摇、长按划线）触达用户，结合动态IP形象和场景化提问，增强趣味性；实现从“被动应答”到“伴随式服务”的体验升级，例如实时持仓分析、代办提醒、资讯内容总结等，提升了信息触达用户的效率。

A：国泰海通、且慢、同花顺等都是基于AI和智能客服进行整合，有了大模型的融入，对比之前单纯的智能客服，可以更好地洞察用户的需求以及提供解决方案，目前初步实现问答结果与平台内功能的串联； 在未来我们期待AI还可以整合“投顾+客服+助理”多角色能力，通过自然语言处理和大数据分析，从标准化问答升级为个性化、多维度服务（如持仓波动提醒、市场解读），并实现从“解答问题”到“引导操作”的闭环（如通过回答直接跳转至交易功能），提升服务效率。

A：AI针对不同场景提供定制化服务：长桥的自选行情中总结个股表现与事件跟踪；同花顺的资讯场景中解读内容并关联投资机会；天天基金在基金详情页有主动性的总结和解读；蚂蚁财富的持仓场景中有主动推送资产分析。整体来看，目前场景化的落地更偏向于信息内容的总结与整合，通过AI技术内在地洞察用户‘可能想知道的’内容，提供主动的场景内需求满足，从而实现差异化的服务方式。

A：利用AI的技术优势将传统功能通过浅层链接（回答跳转功能入口）和深层渗透（功能模块化包装）进行融合，例如国泰海通通过空间利用的方式整合了AI和部分核心功能，并且根据用户的提问在答案中串联了智投策略；且慢AI直接引导用户完成资产配置；同花顺可以引导用户创建条件单；券商有着非常丰富的服务和功能，结合AI大模型可以更好地为客户提供差异化的服务，赋能平台的核心产品，实现增收目标。

做券业更垂直的AI，赋能增收

场景深度融合，AI赋能功能创新

将AI能力与功能模块深度绑定，在用户的需求路径中，找到适合发挥文本总结（如资讯、解读）与多数据类型总结（如个股分析、账户总结）能力的具体场景，以更易懂、有亲和力的方式将业务传递给用户，同时结合总结匹配平台对应的功能或服务。AI的技术优势同样可以被应用在功能的创新设计上，整合现有的内容、功能、服务、工具等以更贴近用户需求的视角呈现给投资者，真正帮助用户解决投资难点，促成更多的转化。

投教领域发力，赋能新业务转化

投资者需求多样、水准层次不齐、投资习惯个性化，这些都是一直以来困扰券商投教的难点，AI的出现可以有效的解决当下投教难的现状，AI大模型可以更有针对性地解读专业知识：比如：财报解读、研报分析等；也可以结合用户的投资链路，聚合用户未知的内容，在特定场景中以更具引导性的方式为用户提供投教服务，如新人场景可以更快的熟悉平台，如热点业务ETF、网格交易场景，更好地科普投资知识与技巧等，通过投教的渗透关联平台的业务普及。

直播也是券业各家投研内容输出的主要场景之一，但高频高密度的直播栏目及其时长，用户很难从头跟到尾，结合AI将直播干货总结出来，能使投顾观点或解读更高效地传达至用户侧，提升信息获取效率。

更拟人化的AI，服务升华

从“被动问答”转向“伴随式服务”，完全颠覆当下模板式推送信息的范式，结合用户画像行为数据，让每个用户看到的推送内容在合规的前提下，有各自不同的文本风格，用属于每个用户自己的“语言”与其沟通；同时在用户投资全链路中提供更精准的智能辅助服务，最终实现从“工具型机器人”到“全场景智能体”的升级。

结合用户投资习惯及账户情况，给出服务建议或策略调整建议，并在行情动荡或用户情绪波动时，给出“关怀及陪伴”，将用户粘性升华为“用户依赖”，真正实现全天候陪伴。

用户体验的星辰大海 ，更极致的无感化存在

AI＋金融应用，所见即所求

AI的出现是对用户体验的一次革新，对话式的交互只是起点，AI和平台各场景的融入与深化将会是未来重点探索及发力的领域，AI不再是一个固定的IP式入口，而是在用户各操作动线中无需被打断，随心唤醒，所见即所得“答案”，带来更极致的体验。随着更多更深入的AI技术发展，除了标准化的客服、智能属性之外，每个人都应该有更适合自己的“人工智能”，AI除了能让用户漫无目的的“问”之外，最终还是需要与“用户相关”；更懂我的、更接近“千人前面”AI。

---- 结束语----

2025，券商App的探索已迈出关键一步，在当下才刚萌芽，AI初步嵌入平台，通过信息总结与浅层服务让用户先“玩”起来，建立认知与信任。随着技术迭代与数据沉淀，AI将逐渐蓄势，从被动应答转向主动洞察，精准识别用户意图，在投资决策中辅助判断，并通过功能闭环实现从“信息传递”到“服务落地”的跨越。在蜕变后的未来，AI将打破工具边界，在行情、交易、资讯等场景中无处不在，化身为用户的“场景教练”与“内容生产者”，重构金融服务链路。而最终，我们畅想金融AI将演化为每个人的“贾维斯”，深度理解用户风险偏好、投资习惯与财富目标，融合专业投顾能力与情感化交互，成为全天候陪伴的智能伙伴。从“千人一面”到“千人千AI”，金融服务的终点不仅是效率的提升，更是人与技术的共融共生。

AI技术才刚起步，有着美好的前景和巨大的想象空间，卓奇将持续关注AI在金融领域的应用和落地，欢迎大家和我们一起探索券商领域的AI创新，助力券商业务实现新的突破。

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