文｜Grace Qi

本期主角是富途控股（纳斯达克：FUTU），旗下券商品牌是 Moomoo，看 AI 落到普通投资者手里，到底变成了什么？

我曾在 Web Summit 采访了 Moomoo 加拿大 CEO Michael Arbus，也借机把他们在 AI 上的布局系统梳理了一遍。

采访里，Arbus 讲得很直接：平台先把高质量的信息和工具给到用户，接下来会陆续推出更高水平的控制选项，让用户自己来设置边界。

这句话我反复想了很久，因为它把 AI 在券商里的关系说清楚了：工具负责能力，边界由用户来定。

先看几个数字

富途在 2026 年 8 月 20 日公布了第二季度业绩：截至 6 月底，用户 3130 万，客户总资产 1.40 万亿港元。单季交易额创纪录，达 6.42 万亿港元，同比增长 78.8%，其中美股交易额 5.02 万亿港元。富途表示，这主要来自客户对半导体和其他 AI 产业链股票的兴趣。

财报里还有一条和 AI 直接相关的成本：处理与服务成本同比增长 69.6%，富途解释，主要是用于 AI 能力的云服务费用在增加。

换句话说，AI 在富途这里，既是投资者在买的主题，也是平台自己在花钱建设的能力。

至于用户用得多不多，富途此前披露过：截至 2025 年第三季度末，Moomoo 的 AI 聊天机器人已处理 425 万次用户提问，满意度 90%。第二季度财报没有更新这个数字。

这也引出一个问题：过去十年，互联网券商拼的是价格，佣金更低、换汇更便宜、行情免费。当大家都便宜了，下一轮靠什么拉开差距？

我从 AI 的角度，归纳成五个角色。

角色一：翻译官，让复杂信息变简单

• 做什么： 提炼财报要点、梳理基本面和技术指标。Moomoo 的 AI 股票分析、财报摘要、选股工具属于这一类。

• 价值： 散户和机构的差距，常常不在"能不能买"，而在"能不能读懂"。以前读一份英文财报可能要一晚上，现在 AI 先划重点，你再核对原文。

• 边界： 它省的是整理时间，不替你下结论。结果仍受数据质量和模型局限影响，可能漏掉重要背景。

角色二：陪聊员，从搜索变成对话

• 做什么： 围绕一家公司、一份财报连续追问，从"为什么跌"，到"帮我整理近期公告、比较财务指标、列出还要核实的问题"。

• 价值： 对用户，研究从一次性搜索变成持续互动；对券商，AI 承担重复性的解释工作，能以更低成本服务更多人。

• 边界： AI 助手不是持牌投资顾问。它不了解你完整的财务状况、家庭需求和风险承受能力，不能替代个性化的专业建议。

角色三：执行员，从“告诉你”到“替你做”

• 做什么： 无代码策略工具让普通人也能设定条件、做历史回测、按规则执行。2026 年 4 月，Moomoo 推出 Moomoo API Skills，允许用户把自己的 AI Agent 接入平台的行情数据和交易基础设施，用自然语言让它获取行情、监测市场，并按预设意图准备或执行策略。官方介绍默认采用模拟交易环境验证。具体功能和使用条件，以各地平台实际开放情况为准。

• Arbus 的说法： 他举了一个很直观的例子：用户可以用简单的语言说出“我想遵循这样的策略”，AI 再帮你转换成算法交易的模式。他还介绍说，Moomoo 的大部分用户，其实都属于更高级的交易者。

• 价值： AI 的角色从“提供分析”走向“调用工具完成任务”，也能减少临时情绪对既定规则的干扰。

• 边界： 错误参数、异常数据、极端行情下，损失可能被放大，回测好看，不代表未来好看。模拟交易、权限管理、订单确认、风险限制，是敢不敢用的前提。这也呼应了 Arbus 那句话：能力在放大，所以“控制选项”才变得重要。关键问题不是 AI 算得多快，而是你能不能理解它的逻辑、限制它的权限，必要时及时叫停。

那在加拿大，监管怎么看？

基本态度是：监管的是行为，不是技术本身。加拿大证券管理局（CSA）在 2024 年 12 月发布的指引里明确，现有证券法规同样适用于 AI 系统。持牌的顾问和券商使用 AI，需要有人工监督、一定程度的可解释性，并且定期测试。

到了 2026 年 2 月，加拿大投资监管组织（CIRO）在年度合规报告里又提到，会在合规检查中询问券商如何使用 AI，并审查相关的运营控制。

就我目前查到的公开资料，加拿大还没有专门针对“AI Agent 接入交易账户”的单独规则，更多是沿用现有框架。换句话说，工具可以很新，但适当性、风险披露、客户保护这些老规矩，一条都不会少。

角色四：体检师，从看一只股票到看整个组合

• 做什么： AI 组合分析和自选股分析，帮你看持仓分布、行业集中度、价格变化和资产间的关联。

• 价值： 十只股票看似分散，如果都是科技股，本质上还是同一类风险。AI 的价值不只是找机会，更是识别风险。

• 边界： 追踪机构公开持仓能提供线索，但披露有时间滞后，对方的资金规模和投资目标也未必适合个人，不能当成买卖信号。资产规模变大、需求变复杂时，往往还需要人工服务，Moomoo Priority 这类高端服务走的就是这条路。数字工具和人工服务，会长期并存。

角色五：社区，AI 解决不了的那一块

• 做什么： 社区讨论、交易者交流活动。比如 Moomoo 与 Nasdaq 合作的活动，关注交易纪律、风险管理和面对回撤时怎么应对。

• 价值： 市场不只有数据，还有恐惧和贪婪。再强的工具，也管不住"涨了追、跌了慌"。AI 提高效率，社区、教育和服务体验，决定用户愿不愿意长期留下。

• 边界： 社区不能替代专业研究，未经核实的信息、从众心理和过度自信，同样会传播。

冷静地看一看

以上主要来自 Moomoo 自己的产品布局、公开披露和这次采访。AI 进入券商是行业趋势，不同平台的做法和节奏各不相同，这篇文章讲的是 Moomoo 这一家，不是行业全景。

另外，425 万次提问和 90% 满意度是平台自己披露的，而且是 2025 年第三季度的数据。它能说明使用热度，不能直接说明 AI 是否改善了投资结果。“大部分用户是高级交易者”也是 Arbus 的介绍，不是第三方核实的数据。

AI 时代的券商在争什么？

不再只是一笔交易，而是投资者从研究、决策到执行的整个过程。

对普通人，这是好事：过去需要专业知识和复杂工具的研究，现在门槛低了很多。

但工具平权，不等于收益平权。AI 可能给出不准确的解释，自动化也可能更快地执行错误策略。投资决策还涉及家庭现金流、负债、投资期限和风险承受能力，这些很难靠一个交易工具回答完整。

AI 可以成为更强的研究助手，却不能替你承担决策的责任。

武器越来越先进，但真正决定投资结果的，始终不只是武器本身。