过去十二个月，券商零售条线最值得警惕的变化，不是月活掉了几个点，而是客户的入口换了地方。

他不再打开你的APP、翻三层菜单去找一个功能，而是在某个AI对话框里敲一句“帮我看看这只ETF最近三个月的资金流向”，然后拿到一张表、一段结论，接着追问下一句。整个过程中，你的APP一次都没被打开。

这件事对管理层的含义很直接：过去十年，券商竞争的是“谁的APP被打开”；接下来三年，竞争的是“谁的能力被AI调用”。被打开是流量生意，被调用是能力生意，两者的资产负债表完全不同。

本文监测2026年券商AI落地的真实进展，包括三条产品路线、Skills为什么突然成为主战场、腾讯WorkBuddy这类外部平台意味着什么，以及分管财富、科技、合规的高管现在就该动手的六件事。

01 存量已经见顶，AI正在成为第二个坐标系

先看基本面。据易观千帆监测，2026年9月证券服务APP月活跃用户规模为1.79亿，环比下降1.96%，同比增长2.95%。这是月活连续第二个月回落，也是自4月以来首次跌破1.8亿。全年高点出现在7月，接近1.87亿，此后随行情缩量一路回落。

更值得注意的是增速曲线：同比增速6月还有15.08%，7月降到12.11%，8月5.78%，9月只剩2.95%，连续三个月收窄。这不是某一家的问题，9月券商自营APP月活前二十名环比全部下降。

头部格局没有变。第三方阵营依然是同花顺3708万、东方财富1836万、大智慧1329万；券商自营阵营里，涨乐财富通1239万、国泰海通君弘1091万，是仅有的两个千万级产品，后面是平安证券868万、中信证券信e投752万、招商证券747万。

但月活这个指标有个天生的缺陷：它是滞后指标。它衡量的是过去三到五年渠道投入和品牌沉淀的厚度，对最近十二个月发生的技术路线切换几乎不敏感。所以你会看到一个矛盾景象：月活榜纹丝不动，产品形态却在剧烈分化。

行业里现在流行用第二个坐标系看问题，叫做“AI原生度”。判断标准不复杂，五个维度都能公开查证：产品是否以独立主体完成生成式AI服务登记；核心路径是菜单导航还是自然语言对话；AI覆盖的是资讯、客服这类外围环节，还是贯穿选股、盯盘、账户、交易全链路；账户分析是只列盈亏，还是能做到收益穿透归因、持仓风险扫描；以及AI功能的版本迭代频次。

五个维度最后指向同一个问题：AI在你的产品里，是装饰层还是底座层。这个问题没法靠改界面掩盖，也没法靠投放费用补齐。

02 百花齐放，但只开出三条路线

2026年被称为“金融智能体元年”。看上去家家都在发AI产品，拆开看其实只有三条路线，每条路线背后是不同的资源禀赋，也是不同的代价结构。

路线一，AI原生派：另建一个产品。代表是华泰证券的“AI涨乐”。它以华泰证券为主体完成生成式AI服务登记，摒弃菜单导航，用主Agent加多专家Agent重构交互：选股端放了事件捕手、涨停猎手、连板侦探、红利守卫四类信号Agent，账户端做行业、个股、资金、择时四维收益穿透归因，交易端所有动作必须用户本人二次确认才发起。2026年10月迭代到2.0，收敛成对话、机会中心、AI交易员、账户管家、随心布局五大能力，并与涨乐财富通打通账户、持仓和自选。据华泰公开数据，截至2026年9月累计下载超过500万。此后长江证券的“长小牛”跟进，证明这条路线不是一次性试验。

原生派的代价非常清楚：用户基数和你自己的主APP差一个数量级；双端运营是额外的心智成本；最关键的是留存数据，目前没有任何一家公开披露过6到12个月后的留存曲线。500万下载说明触达，不说明留下。

路线二，内嵌派：在存量APP里加AI。这是绝大多数券商的选择。国信证券在“金太阳”里嵌入小信智慧助手，向白名单客户开放智能选股、行情数据等六大Skills；中金财富搭了覆盖股票、ETF分析的Agent矩阵；东方财富把自研“妙想”大模型塞进APP；国泰海通把查研报、筛股票、调自选封装成君弘APP内一句话调用的技能包。

内嵌派的优势是结构性的：千万级存量用户现成可用、合规体系成熟、用户零迁移成本。局限也是结构性的：既有产品是为导航式交互设计的，AI大多只能作为“新入口”挂上去；要大改交互范式，就得罪存量用户习惯。

路线三，共生派：不推翻，叠加。2026年10月16日，兴业证券把“优理宝”升级成“知己理财APP”，提出“AI共生”：不推翻存量界面，在原服务路径上叠加AI能力，用户不用改习惯。这是原生和内嵌之间的折中解，出现的时间点本身有信号意义——说明两种路线的代价都被市场看清了，行业开始找中间态。

三条路线现在没有优劣定论。但如果要问哪条更接近终局，我的判断是：决定胜负的不是选哪条路，而是你有没有一张能让自己所有能力被稳定调用的业务底图。这一点在下一节会解释。

03 Skills为什么突然成了主战场

先把概念说清楚。AI Agent Skills，是把成熟系统能力封装成标准化功能单元的可复用能力包，AI识别到匹配任务时自动加载、直接执行。打个比方：大模型是大脑，Skills是手脚。它解决的是过去问答式AI最大的短板——能说，不能做。

这个品类在2026年爆发得非常快。4月国泰海通推出灵犀Skills，六大技能覆盖查研报、查行情、查数据、出榜单、筛股票、自选股；5月广发发布Skill矩阵，横跨投研、财富、客服、运营、合规风控；同月国信发布六大Skill；6月中金把计算机、策略、大类资产、宏观、电力设备与新能源等首席分析师的方法论封装成专属Skill；华泰则拆成两套，智研Skill和MCP面向机构，AI涨乐Skills面向个人。

半年报里的数字更能说明投入强度。国泰海通上半年累计发布智能体1314个、Skills 404个；广发累计产出30类标准化技能插件；国泰海通以“君弘灵犀”为底座搭了60余个Agent的矩阵，智能化服务累计超过8300万人次，智能投顾客户月留存率超过90%。

为什么是Skills，而不是继续做功能菜单？三个原因，都和钱有关。

• 复用摊薄成本。一个Skill封装一次，可以同时服务APP内的C端、投顾工作台、机构API、外部平台。过去每加一个功能要重做一套前端，现在改的是能力层。

• 分发可以前置。Skill天然适合跨平台部署。财联社的梳理显示，C端Skill已经有三条获取路径：券商APP内一键启用、第三方技能市场安装、通过API-Key导入各类支持Skills规范的智能体工具。能力第一次可以离开你的APP去获客。

• 调用产生资产。用户每一次调用都是结构化数据：他要什么、卡在哪、追问什么。这是过去靠埋点拿不到的意图数据。

所以行业里出现了一个新说法：从“卖功能”转向“卖能力”。恒生电子总裁范径武的说法是，金融机构可以从内部提效起步，经执行系统AI化改造、流程重塑，最终用蒸馏技能沉淀经验，让智能体执行最佳实践。

04 WorkBuddy：券商第一次把能力摆上别人的货架

2026年9月初，腾讯WorkBuddy开放平台上线。广发证券成为首家入驻的券商，双方联合发布“广发证券”Buddy应用专区，首批上线12项自研Skill和9项专家能力。随后，中信建投自研的蜻蜓Skill六大AI技能上线WorkBuddy技能广场，覆盖ETF筛选、个股研判、财报透视、定投计算器、基金研判、投教课堂。

这件事的分量，不在“又多了一个渠道”，而在券商第一次把自己的专业能力做成商品，摆到了别人的货架上。

目前券商接入第三方AI平台形成了两条清晰路径。一条是WorkBuddy这种“技能货架”逻辑：用户在一个AI办公工作台里，按需调用券商的某项专业能力，专业、工具化、可复用。另一条是阿里千问的“独立Bot”逻辑：国泰海通灵犀、兴业智能投资助手、东吴秀财、中金财富四款券商智能体首批入驻，以对话形态提供行情查询、研报解读、ETF筛选、投教问答，打的是大众理财入口。

据媒体不完全统计，目前已有超过10家券商接入第三方AI平台，覆盖Kimi、腾讯WorkBuddy、阿里千问、火山引擎等，多家大型券商同时接入多个平台。

广发证券副总经理、首席信息官辛治运把这件事的逻辑讲得很直白：用户在WorkBuddy平台调用广发的Skill或专家服务，会产生大量调用数据和使用反馈，驱动AI能力持续升级，形成“发布—应用—反馈—优化”的正向循环。

但高管必须同时看到硬币的另一面，这里有三个不轻的风险：

• 数据出域。调用发生在别人的平台上，用户身份、持仓、偏好这些最敏感的数据，边界在哪里，必须在协议层面写死，不能靠“平台应该会合规”来兜底。

• 适当性与责任归属。Skill输出的是不是投资建议？如果构成程序化咨询，责任主体是券商还是平台？这个问题不解决，接入越多，敞口越大。

• 品牌失控。用户在WorkBuddy里看到的是“广发的Skill”，一旦输出出错，口碑损失记在你账上，但你有多少干预权，取决于协议，不取决于你的风控体系。

把能力搬出去换入口，是2026年最划算也最危险的一步棋。划算在于获客成本被平台分摊；危险在于你交出去的是入口，也可能是责任。

05 四个真问题，决定这轮投入是不是沉没成本

第一，同质化。证券时报的调研里，恒生研究院技术专家陈奕名的判断很尖锐：未来各家券商都能轻易提供基础Skill服务，真正的差异化在于谁能构建出最贴合金融业务的“业务本体地图”——把错综复杂的业务逻辑、数据关系、合规规则结构化、网络化表达出来的底层架构。单纯堆砌成百上千个零散Skill，容易陷入同质化，形不成护城河。飞笛科技CEO丘慧慧的说法更直接：目前金融行业的Skill服务比较同质化，各种Skill彼此竞争，产生不了结果。

换句话说，Skill数量是KPI，不是壁垒。能证明壁垒的只有一件事：这些Skill背后有没有一张统一的业务本体，让它们能被串联起来完成一件完整的事。

第二，准确率与幻觉。有第三方机构人士向媒体透露，其内部测试中，调用Skill输出结果的准确率最高可以到95%，仍需人工把关；从合规角度，更适宜对内赋能。95%听起来很高，但金融场景里，5%的错误落在哪个环节，决定了这5%是麻烦还是事故。

第三，合规边界正在收紧。2026年6月，证监会主席吴清在陆家嘴论坛明确表示，将适时发布规范发展资本市场人工智能的指导意见，依法从严打击利用人工智能非法荐股、造谣传谣、违法交易等乱象。同时，拟出台的《证券基金投资咨询业务管理办法》中“程序化咨询”相关条款明确：只要实质开展自动化投资咨询服务，就要纳入投顾监管框架，不得以“工具”之名规避监管。

这条对产品设计的约束是刚性的：一个能自动筛股、自动给出结论的Skill，和“工具”之间的界线，不取决于你怎么命名，取决于它实质上做了什么。留痕、适当性、免责口径、人工复核节点，这四样必须在产品立项时就设计进去，不能等上线后补。

第四，收费模型。这是最容易被忽略、但高管最该关心的一条。交易佣金下行是不可逆的，行业需要新的收入曲线。陈奕名的判断是，随着AI降低投顾服务门槛，券商完全可以根据“Skill能力与业务本体深度”构建阶梯式收费模型，卖AI服务会成为新的创收路径。

但要注意顺序：先有服务闭环，才有收费可能。证券服务链条很长，只有打通业务流程、组织流程和生态协同，形成闭环，AI才可能真正带来收入。现在多数券商还停留在“免费Skill拉新”阶段，这没错，但要想清楚第二步是什么。

06 给分管高管的六件事，九十天内可以落地

一、建一张Skill资产台账。把你公司现有的全部Skill、Agent、数字人列成一张表，字段至少包括：能力名称、对应业务环节、数据来源系统、责任部门、是否对外、是否留痕、调用量。多数公司这一步就会发现问题：能力散在各条线，没人能说清总数。国泰海通能报出404个Skills、1314个智能体，本身就是治理能力的体现。

二、先对内，再对外。准确率95%意味着现阶段更适合内部赋能：投顾助手、研报校验、单据初审、风险规则比对、运营文案。对外输出要挑低风险、强工具属性的场景先跑，比如行情查询、ETF筛选、定投计算器，把“结论型”能力往后放。

三、场景排序按“频次×错误代价”排，不按声量排。投顾服务台、客服、运营、合规校验是四个高频低风险入口；选股荐股是高频高风险；交易执行是低频极高风险。资源按这个矩阵投，不要被发布会带节奏。

四、入口策略：主APP加一个外部货架试点。不要在第三方平台上全面铺开。选一个平台、选三到五个低风险Skill、跑一个季度，把调用数据、转化数据、投诉数据拿回来再决定要不要扩。WorkBuddy的货架逻辑适合专业能力输出，千问的Bot逻辑适合大众触达，两者要的东西不一样，别混着做。

五、合规前置，四件事写进立项书。调用日志强制留存；适当性判断规则明确哪些输出必须带风险提示；责任主体在协议里写清楚，尤其是第三方平台的调用场景；人工复核节点明确到岗位。这四条不是法务的事，是产品设计的一部分。

六、想清楚收费的第二层。第一层免费Skill获客，第二层把Skill打包进投顾服务、机构研究服务、运营外包服务里收费。阶梯的依据不是Skill数量，而是能力深度和闭环完整度。这一层想不清楚，前面所有投入都只是成本。

07 结语：这一轮比的不是谁先发，而是谁先形成闭环

回到开头那个场景。客户在别处问一句，你的能力能不能被调起来，决定了三年后你还在不在牌桌上。

2026年的行业状态可以概括成一句话：月活榜的格局是稳定的，AI路线的分化是剧烈的，两者正在同一段时间里发生。稳定的是存量，剧烈的是形态。真正会改变格局的，不是哪家先发了独立APP，而是三个信号：头部存量产品的AI是否从入口升级为底座；独立AI产品能否穿越6到12个月的尝鲜期；第三方评价体系是否把AI能力纳入正式口径。第三个信号已经在发生。

对分管高管来说，这一年最不该做的事，是把Skills当成一次品牌传播；最该做的事，是把Skill背后那张业务本体地图、那套合规留痕机制、那个收费模型，扎扎实实搭起来。能力可以外溢，责任不能外包，这句话在这一轮里尤其成立。

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