AI 時代，重新定義券商平台

過去二十年，券商比拼的是誰的介面做得更好。下一輪競爭更為隱蔽：你日常對話的那個 AI，能否直接操作你的券商帳戶。

零售券商的 App 已走到一個熟悉的平台期。在亞洲幾個主要市場，佣金一路降至接近於零，圖表與選股工具逐漸趨同，開戶亦由過去的數週壓縮到幾分鐘。介面本身已不再是有效的區分點。稀缺的早已不是市場資訊本身；真正耗費時間與精力的，是操作那套承載資訊的應用程式。

與此同時，人們的工作方式已在 AI 影響下悄然改變。研究、起草、分析，愈來愈多地交給對話式 AI 處理。可當同一個人轉向自己的投資組合時，流程卻一下退回十年前：打開一個專門的 App，在各個功能選單間來回跳轉，所有動作親手完成。那個替他處理一天大小事的助手，被攔在券商的門口之外。

App 內嵌助手的階段

券商在 AI 上並不後知後覺。自 2023 年起，多家亞洲平台於自家 App 內植入了對話式助手。老虎證券於 2023 年 4 月推出 TigerGPT，基於自有內容庫與第三方語言模型，能在數秒內回答研究類問題、調出公司數據；該公司亦明確表示它並非智能投顧，不提供薦股建議。moomoo 等券商其後亦推出了類似的 App 內助手。

這些工具確實降低了找資訊的成本。但從結構上看，它們停留在同一種形態：AI 是寄居在券商產品裡的一項功能，能描述一筆持倉、總結一份財報，卻只能停在「告訴你」這一步。讀完財報之後，下單、調倉、設置條件訂單，每一步用戶仍要切回 App 親手完成。對話與帳戶，始終分處兩個空間。

從回答問題，到替你動手

真正的轉變，是券商開始將 AI 視為底層的基礎設施，而非 App 內的一個次要功能。報價、基本面、持倉、訂單——這些原本只能在券商自家產品內獲取的核心能力，如今被封裝輸出給 AI Agent 直接調用。Longbridge 走的就是這條路，把這套對外接口稱為 Longbridge OpenAPI，定位為「為 AI 打造的即時市場」。

最直觀的入口是 Longbridge AI Skill。投資者可以把它無縫植入自己常用的 AI 助手——無論是 Claude、ChatGPT、Cursor、還是 Codex，然後通過自然語言指令調取報價、查詢持倉、追蹤新聞、整理訂單，無需在不同的券商 App 之間頻繁跳轉。與此同時，同一套服務亦全面面向開發者：命令行工具、支援七種語言的 SDK，以及一個能讓 AI 編程助手一鍵接入的託管接口，業務網絡覆蓋美國、香港、新加坡和中國內地市場。底層的技術細節其實是次要的，核心在於：券商從一個必須被「打開」的目的地，演變成了 AI 可以隨時調用的通用能力。

需要說明的是，這些工具和語言模型完全依循用戶指令運行。正如 Longbridge 自身披露中所言，它們不構成任何投資建議、推薦或招攬。券商提供的是技術連接與交易執行，分析與研判並不在其職責範圍內——最終的決策權依然歸屬於投資者本人，以及他所選擇的那款 AI。

交易行為的底層邏輯已經在 AI 的浪潮下悄然改變。第一波浪潮是把 AI 嵌入券商自家產品；而這一次，則是讓投資者本就在用的合規 AI Agent 反向調用券商能力。投資者交易空間，已經從孤立的 App 真正轉移到了對話框本身。

為甚麼先打好地基很重要

一旦 AI 成為人類與金融市場之間的核心交互介面，券商的競爭維度亦隨之發生了根本性轉變。前端介面好看與否不再決定勝負，取而代之的，是延遲、穩定性、單一連接對多個市場的打通能力，以及自家服務能否被第三方軟件無縫調用。這些底層技術指標用戶無法直接感知，卻決定了 AI 輔助交易時的流暢度與可靠性。

Longbridge 並非孤立地看待這些技術，而是從多個角度同時構建一個統一開放的 AI 投資生態。在 App 之內，對話式 AI 助手 LongbridgeAI（前身 PortAI）讓用戶得以通過自然語言檢索股票、查詢持倉、追蹤市場，擺脫了傳統選單的繁瑣跳轉；在 App 之外，則是前面提到的 Longbridge AI Skill，將同樣的能力無縫延伸至投資者日常慣用的任何 AI 助手之中。

貫穿整套產品設計的是 Longbridge 所倡導的 Invest Loop（投研閉環）：從發現訊號、深度分析、倉位規劃到最終執行，並在交易後進行覆盤，從而讓下一次決策的起點更加紮實。這一模式借鑑了科學研究的嚴密邏輯——觀察、驗證、行動、覆盤，將各環節中繁瑣的數據處理與流程工作交由 AI 自動化運行。一款純粹的 AI 原生投資 App 正是基於這一閉環理念打造，旨在將原本散落在不同工具中的交易階段串聯為一套連續的體驗，目前該產品已在規劃中。2026 年 4 月，這套整體做法獲頒新加坡《Singapore Business Review》科技卓越獎的「AI-Brokerage」獎項。

當然，這條探索之路同樣伴隨著現實的挑戰。允許 AI Agent 輔助交易，意味著必須正面回應一系列合規與技術難題：授權機制如何設計、模型產生幻覺或出錯時權責如何劃分、數據滯後如何解決，以及「決策輔助」與「全權代辦」的邊界究竟在哪裡。對此，行業內更為負責任的路徑是確保人類擁有閉環的最終確認權——即投資者作最終決策，持牌券商負責合規執行，AI 的輸出始終定位於「參考建議」而非「交易指令」。此外，券商還需在不同司法管轄區的牌照框架下謹慎行事，尤其是涉及交易下單類的功能，通常需要根據各市場的監管審查進度逐步開放。

下一個標準

縱觀金融科技（FinTech）過去數十年的演進，交易介面其實一直在淡出幕後。從早期的交易大堂到電腦終端機，從網上平台再到移動端 App。下一個逐步淡出的，或許正是 App 本身——它們將無縫融入至人類用來處理日常事務的 AI 助手之中。真正取而代之的，是一種更具紀律性的交易範式：由投資者主導整個投研閉環，並由 AI 在各個環節提供高效率的自動化支援。能早一步奠定這項基礎設施的券商，其意義絕不僅僅是上線了一項新功能；它正在參與定義下一代人與金融市場交互的方式，亦為自己在未來的行業標準中，爭奪關鍵的話語權。

LongbridgeAI 已經可以在對話框內回應提問；Longbridge AI Skill 亦可裝進 Claude、Cursor、Codex 等助手，以對話交互形式接入實時行情。

本文僅供參考，不構成任何投資建議、推薦或招攬。文中提及的 AI 工具依據用戶指令協助進行市場分析與交易執行，可能存在不準確或過時資訊，用戶應自行核實後再行動。投資涉及風險，入市前請審慎評估。