一、先说清楚：券商正在密集“入驻”WorkBuddy

近两个月，券商行业最密集的动作是“入驻”。

与此同时，阿里千问开放平台上线十余款金融智能体，多家券商智能体同时入驻。从接入DeepSeek，到上线Skills，再到入驻WorkBuddy，证券行业对外部大模型及Agent生态的拥抱仍在加速。

二、核心问题：大家都在接同样的模型，差距从哪来

当越来越多券商使用相同或相近的通用大模型时，一个新的问题浮现了：

在受访券商看来，通用大模型和券商AI不是替代关系。真正的差异体现在三个层面：

通用大模型的语料主要来自公开互联网。而券商AI的知识建立在

行情、交易、持仓、投研与监管口径等专域数据

之上，并叠加机构长期积累的研究框架与业务经验。

同一句提问，在通用模型处得到的多是“公开信息归纳”，在券商AI处则可被接入资金流、产业链位置与历史上相似的行情结构。

通用大模型多以独立问答形态存在，交付的是

。券商AI必须内嵌于真实业务流程，与权限体系、风控规则、合规审查和责任链条共同运转，交付的是

可执行、可留痕、可问责的业务结果

这也解释了为什么券商的AI最终往往指向下单、盯盘、复盘，而非停在聊天框。

。“信源可靠、输出可控”是垂类模型绕不开的两道闸门。

三、一个具体样本：广发证券怎么做的

不是把AI做成一个入口，而是做成一张网。

：不另建独立AI App，而是“就地升级”，数千万存量用户无需迁移。

从券商2026年半年报来看，AI已不再是锦上添花的技术标签，而是上升至核心战略层面。

券商AI的竞争主线，正在从“接了多少模型”转向“有多少能力能被拆出来调用”。

 当所有人都在用同一批大模型时，拉开差距的不再是模型本身，而是知识底座的厚度、交付物的可执行性、以及信源与边界的控制力。

券商AI竞速进入下半场：接入WorkBuddy之后，靠什么拉开差距

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券商加速入驻WorkBuddy，AI竞争转向知识底座、可执行交付物与合规信源控制力。广发证券以“AI透镜”嵌入交易场景、天玑智融覆盖投顾全流程，构建差异化优势。行业战略已从接入模型数量转向能力拆解调用，推动AI在业务流程中的深度落地。

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