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

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。

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。

责编：杨喻程

排版：汪云鹏

校对：刘榕枝