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　　打造数字人的硝烟还未完全散去 ，券商又打起了Skill服务的“卡位战
” 。

　　近期
，华泰证券 、广发证券
、国信证券、中金公司等头部券商密集上线各类Skill工具，覆盖投研 、投顾等业务场景
。部分中小券商也在借道第三方机构试水Skill。

　　据券商中国记者调研采访 ，Skill看似热闹
，实则技术门槛两极分化，且难以规避AI幻觉问题 。有受访人士指出 ，券商AI应用场景竞争的真正分水岭不在于堆砌Skill数量，而在于能否构建出金融业务的“数字孪生地图”
。

　　头部券商密集推出Skill服务

　　Skill即智能体技能
，是将成熟系统能力封装为标准化功能单元，可供AI识别
、调用与直接执行 ，具备免下载、轻量化部署的特点。数字人目前大多仅实现形象展示与对话交互
，而Skill能够打通对话到实操执行的环节，用户只需用自然语言提出需求 ，AI就能自动调用后台能力落地完成各项任务 。

　　4月
，国泰海通率先推出灵犀Skills，具备查研报 、查行情
、查数据、出榜单 、筛股票
、自选股六大Skills。5月 ，广发证券发布Skills矩阵
，称已覆盖投研、财富管理 、客户服务、运营支持
、合规风控等核心领域；国信证券同月也发布了六大Skills，涵盖智能选股、ETF筛选 、基金对比
、宏观经济数据、行情数据和财务数据
。

　　6月 ，中金公司相继上线计算机 、策略
、大类资产、宏观 、电力设备与新能源等首席分析师的专属Skill。华泰证券在推出智研Skill&MCP后
，又上线“AI涨乐Skills”，前者面向机构投资者提供投研服务 ，后者面向个人投资者提供选股
、行情检索等服务 。

　　不难看出，上述有新动作的均为头部券商
，从场景来看，多数聚焦投顾、投研 ，少数进一步强调对内赋能
。

　　恒生研究院技术专家陈奕名向券商中国记者介绍
，Skill服务的技术门槛呈现明显的“两极分化 ”，如果是通用问答 、资讯总结等简单场景 ，单纯依靠Prompt调优或开发单一的Skill即可实现。但涉及复杂场景
，必须进行彻底的AI化改造，基于业务建模与数据建模的底层重构至关重要 ，技术难度极高 。

　　陈奕名表示
，头部机构具备深厚的IT底座
、完善的数据治理能力和充足的研发预算，能够承担起初期GPU算力等高昂的硬件成本 ，因此会更有能力去探索并支撑复杂Skill应用的研发与落地
。

　　同花顺、恒生聚源等第三方机构也面向券商推出了含Skill服务的智能体产品。券商中国记者从某第三方机构负责人处了解到
，数十家券商已采用了其Skill服务，其中投顾业务场景需求最为迫切 。

　　AI应用场景竞争的真正分水岭不在Skill

　　从实践来看 ，无论是对外服务投资者，还是对内赋能从业人员
，Skill的本质是一种提效工具
。投资者使用Skill选股，可以得到比使用通用大模型更为专业准确的信息 ，而这依托的是券商自身的投研能力沉淀与数据底座。再比如投顾调用投研Skill
，一句话就可以得到一份清晰有条理的答案，而这主要是资深分析师的研究方法论被封装成了Skill 。

　　Skill会否成为券商AI应用场景的竞争焦点之一？对此 ，有业内人士表示当前仍是探索期
，各方争相布局Skill更像一种表态，显示自身在积极拥抱技术进步
。

　　而且 ，记者从前述第三方机构人士处了解到
，AI幻觉问题当前并不能完全规避，其内部测试表明 ，调用Skill输出结果准确率最高可到95%
，仍需要人工把关，从合规角度而言 ，更适宜对内赋能。

　　陈奕名认为，未来各家券商都能轻易提供基础的Skill服务
，真正的差异化竞争在于谁能构建出最贴合金融业务的“业务本体地图 ” 。换言之，即把券商错综复杂的业务逻辑 、数据关系、合规规则进行结构化
、网络化表达的底层业务架构 ，就像是金融业务的“数字孪生导航
”
，能将零散的Skill有机地串联起来。

　　“对于券商而言，单纯堆砌成百上千个零散的Skill容易陷入同质化 ，无法形成真正的护城河
。另外
，为了让大模型做复杂决策，需要把大量的业务背景作为Prompt喂给它 ，梳理过程没有标准指导
，极其复杂。”他说道 。

　　飞笛科技CEO丘慧慧也对券商中国记者提到，目前金融行业的Skill比较同质化 ，各种Skill之间彼此竞争
，产生不了结果，重点还在客户的深度经营 ，包括高质量、差异化的服务
。

　　券商未来会否转向卖AI服务能力？

　　其实，自从DeepSeek R1大模型横空出世以来
，证券行业就不断探索业务场景应用，在当前火热的Skill服务之前 ，已在智能投顾 、智能投研等方面有不少产出。

　　不过
，在陈奕名看来，受限于模型能力与建模深度 ，当前AI在券商业务场景中的应用仍处在“简单场景 ”向“深水区”的过渡期 。

　　他提到
，目前AI应用多集中在不触达核心数据库的非彻底AI化改造场景，如投顾助手
、文档解析、营销文案生成
。此外 ，由于部分常规模型在复杂任务拆解和多Skill协同调节能力上存在短板
，导致AI在深水区业务中显得“力不从心 ”。他认为，未来 ，随着模型能力增强以及券商底层本体地图的构建完善
，AI将全面深入投行 、投研
、财富管理、风控等核心环节 。

　　就当下阶段，AI如何更好落地 ，恒生电子总裁范径武在日前举办的2026恒生证券行业合作伙伴峰会上提到，金融机构可以从内部提效开始
，从执行系统AI化改造到流程管理AI重塑，直至用蒸馏技能 、沉淀经验 ，用智能体执行最佳实践进行决策分析
。

　　对于投资者而言
，随着券商AI服务能力的深化，能否享受到AI平权带来的普惠也成为值得观察的议题。据券商中国记者梳理 ，就Skill服务而言
，多数投研Skill仅向付费订阅的机构投资者开放，面向个人投资者的Skill工具包 ，有的券商免费提供
，有的则实行限时免费政策 。

　　丘慧慧认为，AI可以赋能券商提升服务能力 ，但证券服务链条较长
，只有打通业务流程
、组织流程、生态协同等上下文，完成业务的全链路闭环 ，才会产生价值，进而为券商带来创收的可能
。

　　“从券商财富管理转型需求看
，卖AI服务必然会成为券商新的创收途径。
”陈奕名认为，当前行业面临交易佣金不断下滑的不可逆趋势 ，券商若想留住客户并实现盈利
，行之有效的专业投顾服务成为最关键的盈利点 。AI引入大幅降低了投顾服务的门槛，随着服务能力的深化 ，券商完全可以根据“Skill vs 本体地图”的技术深度
，构建阶梯式的收费模型，实现真正创收。

　　比如 ，简单Skill可以作为免费服务提供
，用于引流和保持客户黏性，但当客户需要更深度的服务时 ，如全盘资产诊断 、宏微观结合的专业选股策略
、动态调仓建议
，这就必须依靠复杂的“本体地图 ”来进行深度的逻辑推理和多Skill协同，由此产出的投顾意见更具专业性、稀缺性和高确定性 ，就可以转化为增值收费服务
。

　　同时，他还强调
，除了服务本身要有价值，控制大模型推理成本与降低AI能力的编辑开发成本也是决定这项业务能否盈利的关键。在他看来 ，优秀的本体地图能精准映射所需操作
，大幅减少喂给大模型的冗余上下文，同时表述业务全貌的本体地图完成后 ，基本定型（几乎为0的重新编辑成本） 。这种“高客单价+低边际成本
”的组合
，将使AI投顾服务成为券商最具潜力的利润增长曲线
。

（文章来源：券商中国）