AI 时代，重新定义券商平台

过去二十年，券商比拼的是谁的界面做得更好。下一轮竞争更为隐蔽：你日常对话的那个 AI，能否直接操作你的券商账户。

零售券商的 App 已走到一个熟悉的平台期。在亚洲几个主要市场，佣金一路降至接近于零，图表与选股工具逐渐趋同，开户也从过去的数周压缩到几分钟。界面本身已不再是有效的区分点。稀缺的早已不是市场信息本身；真正耗费时间与精力的，是操作那套承载信息的软件。

与此同时，人们的工作方式已在 AI 影响下悄然改变。研究、起草、分析，越来越多地交给对话式 AI 处理。可当同一个人转向自己的投资组合时，流程却一下退回十年前：打开一个专门的 App，在各级菜单中繁琐跳转，所有动作亲手完成。那个替他处理一天大小事的助手，被挡在券商的门口之外。

App 内嵌助手的阶段

券商在 AI 上并不后知后觉。自 2023 年起，多家亚洲平台在自家 App 中集成了对话式助手。老虎证券于 2023 年 4 月推出 TigerGPT，基于自有内容库与第三方语言模型，能在数秒内回答研究类问题、调出公司数据；该公司也明确表示它并非智能投顾，不提供荐股建议。moomoo 等券商其后也推出了类似的 App 内助手。

这些工具确实降低了获取信息的成本。但从结构上看，它们停留在同一种形态：AI 是寄居在券商产品里的一项功能，能描述一笔持仓、总结一份财报，却只能停在「告诉你」这一步。读完财报之后，下单、调仓、设条件单，每一步用户仍要切回 App 亲手完成。对话与账户，始终分处两个空间。

从回答问题，到替你动手

真正的转变，是券商开始将 AI 视为底层的基础设施，而非 App 内的一个次要功能。报价、基本面、持仓、订单——这些原本只能在券商自家产品内获取的核心能力，如今被封装输出给 AI Agent 直接调用。Longbridge 走的就是这条路，把这套对外接口称为 Longbridge OpenAPI，定位为 “为 AI 打造的实时市场”。

最直观的入口是 Longbridge AI Skill。投资者可以把它无缝嵌入自己常用的 AI 助手——无论是 Claude、ChatGPT、Cursor、还是 Codex，然后通过自然语言指令调取报价、查询持仓、追踪新闻、整理订单，无需在不同的券商 App 间频繁切换。与此同时，同一套服务也全面面向开发者：命令行工具、支持七种语言的 SDK，以及一个能让 AI 编程助手一键接入的托管接口，业务网络覆盖美国、香港、新加坡和中国内地市场。底层的技术细节其实是次要的，核心在于：券商从一个必须被 “打开” 的目的地，演变成了 AI 可以随时调用的通用能力。

需要说明的是，这些工具和语言模型完全依循用户指令运行。正如 Longbridge 自身披露中所言，它们不构成任何投资建议、推荐或招揽。券商提供的是技术连接与交易执行，分析与研判并不在其职责范围内——最终的决策权依然归属于投资者本人，以及他所选择的那个 AI。

交易行为的底层逻辑已经在 AI 的浪潮下悄然改变。第一波浪潮是把 AI 嵌入券商自家产品；而这一次，则是让投资者本就在用的合规 AI Agent 反向调用券商能力。投资者的交易空间，已经从孤立的 App 真正转移到了对话框本身。

为什么先打好地基很重要

一旦 AI 成为人类与金融市场之间的核心交互界面，券商的竞争维度也随之发生了根本性转变。前端界面好看与否不再决定胜负，取而代之的，是延迟、稳定性、单一连接对多市场的打通能力，以及自家服务能否被第三方软件无缝调用。这些底层技术指标用户无法直接感知，却决定了 AI 辅助交易时的流畅度与可靠性。

Longbridge 并非孤立地看待这些技术，而是从多个角度同时构建一个统一开放的 AI 投资生态。在 App 之内，对话式 AI 助手 LongbridgeAI（前身 PortAI）让用户得以通过自然语言检索股票、查询持仓、追踪市场，摆脱了传统菜单的繁琐跳转；在 App 之外，则是前面提到的 Longbridge AI Skill，将同样的能力无缝延伸至投资者日常惯用的任何 AI 助手之中。

贯穿这套设计的，是 Longbridge 所倡导的 Invest Loop（投研闭环）：从发现信号、深度分析、仓位规划到最终执行，并在交易后进行复盘，从而让下一次决策的起点更加扎实。这一模式借鉴了科学研究的严密逻辑——观察、验证、行动、复盘，将各环节中繁琐的数据处理与流程工作交由 AI 自动化运行。一款纯粹的 AI 原生投资 App 正是基于这一闭环理念打造，旨在将原本散落在不同工具中的交易阶段串联为一套连续的体验，目前该产品已在规划中。2026 年 4 月，这一前瞻性实践获颁新加坡《Singapore Business Review》科技卓越奖的「AI-Brokerage」奖项。

当然，这条探索之路同样伴随着现实的挑战。允许 AI Agent 辅助交易，意味着必须正面回应一系列合规与技术难题：授权机制如何设计、模型产生幻觉或出错时权责如何划分、数据滞后如何解决，以及 “决策辅助” 与 “全权代办” 的边界究竟在哪里。对此，行业内更为负责任的路径是确保人类拥有闭环的最终确认权——即投资者做最终决策，持牌券商负责合规执行，AI 的输出始终定位于 “参考建议” 而非 “交易指令”。此外，券商还需在不同司法管辖区的牌照框架下谨慎行事，尤其是涉及交易下单类的功能，通常需要根据各市场的监管审查进度逐步开放。

下一个标准

纵观金融科技（FinTech）过去数十年的演进，交易界面其实一直在淡出幕后。从早期的交易大厅到电脑终端，从网页端再到 App。下一个逐步淡出的，或许正是 App 本身——它们将无缝融入到人类用来处理日常事务的 AI 助手之中。真正取而代之的，是一种更具纪律性的交易范式：由投资者主导整个投研闭环，并由 AI 在各个环节提供高效的自动化支持。能早一步奠定这项基础设施的券商，其意义绝不仅仅是上线了一项新功能；它正在参与定义下一代人与金融市场交互的方式，亦是在为自己在未来的行业标准中，争取关键的话语权。

LongbridgeAI 已经可以在对话框内回应提问；Longbridge AI Skill 也可装进 Claude、Cursor、Codex 等助手，用对话的方式接通实时行情。

本文仅供参考，不构成任何投资建议、推荐或招揽。文中提及的 AI 工具依据用户指令协助进行市场分析与交易执行，可能存在不准确或过时信息，用户应自行核实后再行动。投资涉及风险，参与前请审慎评估。