告別繁瑣操作！華泰證券用AI重構炒股邏輯

二次元助手+語音下單：券商服務為何越來越年輕？

深度解析AI漲樂：它如何解決散戶的三大痛點？

證券行業(yè)闖入者！AI漲樂正在顛覆傳統(tǒng)服務模式

證券行業(yè)的數(shù)字化進程迎來關鍵轉(zhuǎn)折點。華泰證券正式推出國內(nèi)首個AI原生證券應用“AI漲樂”，這一動作不再是在原有交易軟件中疊加智能模塊，而是從底層重構了用戶與金融服務之間的交互邏輯。傳統(tǒng)APP依賴用戶主動尋找功能，而AI漲樂試圖讓服務主動響應用戶需求，通過自然語言對話直接切入選股、盯盤、風控等核心環(huán)節(jié)。這種變化背后，是證券行業(yè)對AI能力從“局部試水”轉(zhuǎn)向“全鏈路重構”的探索。

金融場景對AI的需求遠非通用模型所能滿足。網(wǎng)絡上曾熱議的“AI炒股大賽”中，多數(shù)模型在真實市場中表現(xiàn)失衡，暴露出通用數(shù)據(jù)與專業(yè)決策之間的鴻溝。金融分析需要實時、精準的數(shù)據(jù)支撐，而非基于公開網(wǎng)絡信息的概率性生成。華泰證券選擇以自研金融大模型為底座，接入實時行情、研報、公告等千億級知識圖譜，確保每一輪推理均基于可信信源。這一路徑雖更復雜，卻避免了“幻覺回答”可能帶來的投資風險。

AI漲樂的突破在于將“結果導向”思維植入產(chǎn)品設計。用戶無需逐層點擊菜單，而是通過語音或文本直接提問：“今天消費板塊有哪些低估值標的？”系統(tǒng)會自動拆解指令，結合估值框架、行業(yè)周期等分析工具，生成結構化答案并展示推理路徑。這種“白箱式交互”既降低了專業(yè)門檻，也增強了用戶對AI決策的信任感。此外，語音下單功能已打通交易鏈路，用戶僅需口述指令，系統(tǒng)即可自動填充參數(shù)并二次確認，在便捷性與安全性之間取得平衡。

針對年輕投資者群體，AI漲樂嘗試以人格化交互打破傳統(tǒng)證券服務的刻板印象。應用內(nèi)置多款二次元風格的AI助手形象，例如擅長研報分析的Yomi和熟悉熱點事件的Domi，將復雜的投資決策轉(zhuǎn)化為輕量的對話體驗。這種設計并非簡單迎合潮流，而是通過情感化連接降低用戶的心理防御，使專業(yè)服務更具親和力。配合播客式財經(jīng)解讀和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化，應用試圖在碎片化時代提供“深度認知”與“輕松獲取”兼得的解決方案。

行業(yè)觀察者指出，AI漲樂的上線標志著證券服務從“工具化”邁向“伙伴化”。傳統(tǒng)APP的核心競爭力在于功能覆蓋面，而AI原生應用更注重服務的穿透力——能否在關鍵決策節(jié)點提供即時、精準的支撐。例如，智能盯盤可7×24小時監(jiān)控用戶持倉異動，并在達到風控條件時自動提示；條件單功能支持自然語言指令，用戶僅需描述“股價跌破10日均線則止損”，系統(tǒng)即可自動生成監(jiān)控策略。這種全程陪伴式服務，讓AI從輔助工具升級為決策協(xié)同方。

在技術實現(xiàn)層面，AI漲樂依賴混合模型架構與金融級工程能力。華泰自研模型保障核心投資邏輯的專業(yè)性，而火山引擎提供的算力底座與安全防火墻，則確保系統(tǒng)在高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性和合規(guī)性。所有AI輸出均需通過雙向內(nèi)容審核，避免違規(guī)或誤導性信息。這種“創(chuàng)新+風控”雙軌并行的模式，為行業(yè)提供了可參考的落地范式。

對于證券行業(yè)而言，AI漲樂的價值不僅是技術演示，更在于重新定義服務邊界。頭部券商憑借數(shù)據(jù)與技術積累，有望通過自研AI構建全鏈條智能服務；中小機構則可借助第三方技術方案，快速接入成熟能力。未來競爭的關鍵，或?qū)墓δ芏哑鲛D(zhuǎn)向?qū)τ脩粽鎸嵭枨蟮睦斫馍疃取?strong>誰能將專業(yè)能力轉(zhuǎn)化為“自然而然”的陪伴，誰就能在智能化浪潮中掌握主動權。