通用大模型在金融领域的局限性 - 通用大模型并非为金融市场设计，在真实市场表现不佳，近期一场“AI炒股大赛”中，两款中国模型成为唯二盈利的大模型，而美系四大模型全线亏损，最多的亏损达60% [1] - 通用大模型存在根本性“不适症”：其底层设计旨在理解世界而非市场，难以可靠区分信念与事实，这在金融等高危领域可能导致真实投资损失 [4] - 通用大模型依赖公开网络信息训练，存在金融垂类数据的滞后性和专业性缺失问题，且其“黑箱”决策与金融行业极高的合规性要求相悖 [4] 金融行业对专业AI体系的需求 - 金融行业需要一套完整的专业AI体系，而非仅将通用大模型作为辅助工具 [4] - 专业AI体系需构建四个关键层级能力：专业信源能力、专业分析框架、合规与可控、以及交易级的工程能力 [4][5][6] - 头部券商凭借其稀缺的数据资源、结构化分析框架、合规风控体系及高性能技术设施，在满足这四层需求上拥有核心资源禀赋 [5][7] 华泰证券AI原生应用“AI涨乐”的突破 - 华泰证券上线了国内首个AI原生证券交易APP“AI涨乐”，其意义在于从底层重构服务逻辑，让AI重塑交易体验，而非简单地在原有APP中嵌入AI功能 [2][8] - 该应用代表证券行业首次系统化地将AI技术整合为一套“可用、可控、可闭环”的产品体系，标志着从模型实验时代进入金融AI的“可用时代” [3][18] - AI涨乐重构了信息体系，从用户“看信息”转变为让模型“过滤信息”，并首次将AI深度接入完整交易链路，覆盖选股、盯盘、条件单、语音辅助下单等环节 [9][13][15] AI涨乐的核心功能与用户体验革新 - 选股功能革新：用户可通过自然语言（如询问“今天的热点是什么”）进行交互，AI利用大模型分析能力智能捕捉热点、挖掘关联板块并提供策略级分析，例如“涨停猎手”功能 [13][14] - 盯盘与条件单自动化：AI可代替用户持续监控市场，在关键事件发生时提醒，并将用户用语言描述的风险条件自动转化为条件单并执行，实现从“人盯市场”到“市场条件触发执行”的过渡 [15] - 语音辅助下单与交互范式变革：应用以对话为入口，用户可通过语音直接下达交易指令（如“买入100股苹果”），模型自动抓取关键信息并提示确认，实现了从意图到交易的完整、不间断AI贯穿链路 [8][15] - 致力于吸引Z世代投资者：应用提供二次元风格的AI投资助手形象（如Yomi和Domi），并内置基于用户兴趣生成财经播报的“早点听”播客功能，以年轻化、陪伴式体验重构用户关系 [16] AI涨乐的技术与工程化支撑 - 字节跳动旗下火山引擎提供了关键的技术支撑，包括构建私有化算力底座以满足金融级数据安全、合规与7x24小时服务可靠性的要求 [19] - 通过火山引擎的联网问答Agent能力，整合今日头条、抖音等大规模内容体系作为实时互联网信息池，与华泰内部专业数据库合并，赋予AI涨乐“市场实时感知”能力 [19] - 应用依赖模型集群而非单一模型：华泰自研模型确保核心投资分析的专业性与准确性；豆包大模型擅长处理财报、舆情等互联网碎片化信息的提炼与摘要 [20] - 火山引擎作为战略伙伴深度介入业务，与华泰共同解决行业难题，提供了从实验到产品化、工程化的关键一跃 [20] 对证券行业AI化发展的影响与展望 - 华泰与火山引擎的实践为行业提供了首个可复用的样本，预示着证券行业正从“数字化”迈入“AI原生”的深水区，类似行业的“iPhone时刻” [21] - 大型券商的演进路径将是“自研金融模型+全场景AI化”，旨在将AI深度融入全业务链条，构建智能服务护城河，其底层需要与火山引擎等企业合作确保基础设施性能 [22] - 中小券商的现实路径是“借助AI技术厂商，实现能力普惠”，通过API或模块化方案以较低成本和风险快速获取已验证的AI能力，实现“智能平权” [23] - 证券业的竞争维度正从传统的“网点多、人员多”，转向以数据、算法和算力深度融合为核心的“AI体系竞争” [23]