哪些券商的Skills率先在work buddy上线了？AI竞争换了战场

财联社8月17日讯（记者 王晨）券商正在把自己的金融服务，拆成一个个可以被AI智能体调用的“技能包”。

在WorkBuddy生态中，行情查询、智能选股、研报检索、ETF筛选、基金对比、财务分析、龙虎榜查询等原本嵌在券商APP里的功能，正以Skills形式出现。用户无需先打开券商APP，也不必在多个页面之间切换，只要在智能体工作台中发出自然语言指令，就可能调用对应券商的能力。

据财联社记者不完全统计，目前已有11家券商在WorkBuddy上线Skills，Skills数量达到54个，累计下载量约14.3万次。

在AI逐渐走向任务执行工具之后，金融服务的入口也在变化。数据显示，WorkBuddy日活已超过1300万，月活突破2000万，是国内AI办公智能体赛道里，目前数据、增速和生态都跑在最前面的那一个。对于券商而言，这意味着一个新的高频入口正在形成。

过去券商争夺的是APP首页、交易入口、资讯频道和投顾专区；现在，新的竞争正在进入智能体生态。

行情、选股和研报成第一批标准件

从已经上线的券商Skills看，最密集的方向并不意外，仍然是行情、数据、选股和研报。

第一类是最主流的行情与金融数据查询。国泰海通“灵犀实时行情”“灵犀金融数据”“市场热榜”覆盖A股、港股、美股、ETF和指数，涉及涨跌幅、成交量、资金净流入、量比等维度；华泰AI涨乐的“金融指标与行情综合检索”，平安证券有“行情查询”，国信证券有“市场行情数据”，中国银河证券的“星耀数智金融数据”还覆盖期货、期权和港股通。

第二类是智能选股、因子与策略分析。国泰海通“灵犀智能选股”支持自然语言多指标选股和历史回测，华泰AI涨乐、国信证券、国投证券也上线智能选股工具。中国银河证券的能力更细，既有因子分析，也有技术面指标、基本面指标，还通过“启睿”系列延伸到策略回测、策略比对、策略构建和MCP服务。

第三类是研报与资讯检索。国泰海通上线“灵犀研报搜索”，平安证券上线研报检索、资讯检索和股友圈社区，复星国际证券的港美股专业投研分析则主打一句话生成带图表的HTML深度投研报告，覆盖基本面、估值、财报和机构资金等内容。

第四类ETF和基金工具是另一条明显主线，广发证券布局最集中。其8个Skills中有5个围绕基金和ETF，包括ETF筛选、ETF榜单、ETF资金异动、基金产品信息和基金定投计算器。平安证券有场内ETF筛选和场外基金榜单，国信证券有ETF筛选器和基金对比，国投证券也上线基金对比工具。

个股与财务分析、宏观数据、交易辅助和特色工具也开始出现。广发证券上线股票基础信息、龙虎榜、财务对比，国信证券覆盖财务数据和宏观经济数据，大同证券上线两融折算率查询，中航证券则推出信息图生成器。

总体看，行情数据和选股策略几乎成为标配，ETF和基金工具正在变成财富管理方向的第二抓手，交易辅助类工具仍相对薄弱。

值得一提的是，头部券商如国泰海通、华泰、银河把 Skills 作为投研能力与数据 API 的对外输出渠道，产品命名体系化，如“灵犀”系列、“星耀数智”“AI涨乐”系列，而中小券商仍以单点试水为主。

免费Skill背后，券商要把用户引回自家体系

从收费模式看，券商Skills目前普遍不直接向用户收费。但Skills本身免费，并不代表券商没有商业考量。

多项金融类Skills需要用户开通对应API Key、授权券商账户或跳转到自有APP体系。比如部分港美股投研分析类Skill会提示用户开通相关APP的API Key，国泰海通部分能力也需要账户授权。免费使用的背后，是券商将外部智能体流量导回自家账户体系。

券商真正的变现链条并不发生在Skill下载环节。用户被行情、研报、选股、ETF筛选等工具吸引后，后续可能进入证券开户、基金账户、交易佣金、两融利息、基金代销和投顾服务等业务链条。Skill更像获客漏斗的前端，而不是独立收费产品。

这与券商过去几年做APP的逻辑一脉相承，只是流量入口发生了迁移。过去券商把资讯、行情、选股和投顾能力放在自家APP里，是希望提高打开率和留存率；现在把这些能力封装进WorkBuddy这类智能体平台，是希望在新的任务入口出现时不缺席。

从下载量看，券商之间已经拉开差距。数据显示，东方财富妙想AI的7个Skills累计下载约12.28万次；华泰AI涨乐、中国银河证券、国泰海通证券下载量相对靠前。

从“APP入口”到“Agent入口”，券商AI竞争换了战场

券商密集上线Skills，背后的是金融科技竞争的一次入口迁移。

过去券商AI应用更多集中在内部提效和APP功能升级。比如智能客服、智能投顾助手、研报摘要、投教问答、行情解读等，主要服务于自有平台内的用户。Skills把这类能力拆出来，放到通用AI智能体生态中，意味着券商开始接受金融服务在外部Agent中被调用。

这个变化对券商有两层意义。第一层是C端获客，用户在研究、投资复盘场景里调用行情和研报工具，本身就是高质量金融需求。第二层是B端能力输出，券商把金融数据接口、研究能力、因子工具和策略分析能力包装成标准化Skill，有助于在机构客户、专业投资者和开发者群体中建立品牌认知。

一位券商金融科技人士告诉记者，未来券商之间的AI能力竞争，可能不只看谁的APP大模型助手更好用，还要看谁能把数据、研究、投顾和产品能力做成可调用、可授权、可治理的模块。Agent生态越成熟，金融机构的能力越需要组件化。

（财联社记者 王晨）