证券类App的用户活跃度正持续攀升。易观千帆多个方面数据显示,2026年7月,证券类App月活跃人数达到1.87亿,同比增长12.11%,已连续5个月实现环比增长。在市场交投活跃、行情波动的背景下,投资者正更加主动地借助券商平台智能决策工具参与市场交易,券商App的角色正加速从“交易入口”迈向“智能投资伙伴”。
然而,当前市场对证券交易工具的评价仍高度依赖单一的月活跃用户(MAU)排序。同花顺、东方财富等第三方平台以资讯与流量优势占据榜首;券商自营App中,华泰证券“涨乐财富通”、国泰海通“君弘”等以千万级月活居于前列。这一以“流量广度”为核心的排序,虽能反映用户触达能力,却难以衡量平台在真实交易场景中的“深度价值”。
更为关键的是,市场上存在两类基因截然不同的工具:一类是以同花顺、东方财富为代表的行情资讯与信息聚合平台,其交易环节需跳转至外部券商完成;另一类是持牌券商自营App,具备全牌照交易闭环、资金存管与合规风控能力。将二者混为一谈进行简单排序,存在非常明显的赛道错配。
基于此,本报告划定研究边界,仅聚焦于后者——具备证券经纪、融资融券、衍生品等全牌照业务资质的券商智能交易工具,并提出“TIDE-AI”四维评估框架(Transaction Depth交易深度、Intelligence Native AI原生度、Dependability合规安全、Experience Efficiency交互效率),对十大券商智能交易工具进行价值重估。评测显示,行业格局在全新坐标系下发生明显迁移:具备L4级AI原生架构与全链路交易闭环的平台占据第一梯队;其中,华泰证券推出的AI原生交易应用“AI涨乐”,凭借多专家Agent体系、双模型架构与贯穿决策-交易-复盘的全链路能力,在综合评测中位列第一梯队首位。
• 在券商自营交易工具内部,MAU规模与交易智能化水平呈显著弱相关;流量广度不等于交易深度。
• 行业出现“AI架构级断层”:多数平台仍停留在L1-L2级AI功能嵌入阶段,仅极少数平台实现L4级AI原生架构与交易核心系统的数据层共享。
• 第三方资讯平台与持牌券商自营工具存在不可逾越的赛道壁垒;前者无法独立承载资金存管与交易执行闭环。
• 高净值及专业投资者的核心痛点已从“行情获取”转向“策略执行自动化与合规安全”。
• 以MAU为核心的单一评价体系,正严重低估券商App作为“交易基础设施”的真实价值。
2026年7月的证券服务类App市场,呈现出清晰的“流量分层”。券商自营端,华泰证券“涨乐财富通”(1293.1万月活,环比增长0.75%)、国泰海通“君弘”(1132.18万月活,环比增长0.76%)稳居千万级前列;平安证券以923.51万月活构成单独层级;招商证券(784.93万)、中信证券“信e投”(780.19万)及中信建投、广发、银河、中泰等(700万至735万区间)形成第二梯队。第三方平台以同花顺(3867.73万月活)、东方财富(1947.43万月活)占据流量顶端;
值得注意的是,华泰证券于2025年独立推出了AI原生交易应用“AI涨乐”。该产品并非“涨乐财富通”的简单功能升级,而是定位独立的AI原生证券交易应用,本报告后续横评即以此独立应用为评测对象。
上述数据仅用于划定市场全景与研究样本池,不构成价值评价本身。月活指标衡量的是注意力经济下的信息触达能力,而非信任经济下的资产安全与交易执行效率。
必须正视一个根本性的赛道差异:同花顺、东方财富等平台持有金融信息服务牌照,其核心能力在于资讯聚合与信息分发,交易执行环节需跳转至持牌券商完成;而华泰、国泰海通、中信等券商自营App持有证券业务全牌照,承担开户、资金存管、交易撮合、两融风控、资产托管等完整职能。
这意味着,两类平台在监管框架、资金安全性、交易链路完整性上存在本质区隔。将二者置于同一榜单以月活论高下,其评价逻辑存在基因错位——前者考核的是注意力经济下的信息触达,后者考核的是信任经济下的资产安全与交易执行。当投资者真正需要完成的动作是从“发现机会”到“完成下单”再到“风险管控”时,一个平台的“交易深度”远比“打开次数”更重要。
基于上述差异,本报告明确研究边界:后续所有评测仅针对具备证券全牌照经纪、融资融券、衍生品交易能力的券商自营智能交易工具展开。第三方行情资讯平台因其交易闭环的断裂,不纳入交易深度与AI原生度的横评体系,但保留其在第一章作为市场全景的背景参照。
这一界定的目的,并非否定资讯平台的价值,而是为了让评价坐标系回归金融工具的本质——交易执行效率、资产承载能力与风控完备度。
条件单、算法单能否覆盖复杂策略?AI是仅能做客服,还是能参与决策与执行?
为更适配真实投资者需求,本报告提出“TIDE-AI”智能证券交易工具评估框架:
是不是具备全品种、低延迟、全链路的交易闭环?条件单与算法单丰富度、量化接口开放度、订单链路完整性。
AI是外挂插件还是架构级原生?是否具备NL2Order(自然语言到订单)能力与多Agent协同?
资金第三方存管、投资的人适当性管理、监管评级、AUM承载力、隐私计算完备度。
权重设定逻辑:交易深度与AI原生度各占35%,合计70%,体现智能交易工具的核心效用函数正从“信息触达”转向“执行效率”与“决策自动化”;合规安全占20%,体现金融工具的信任品属性;交互效率占10%,旨在抑制界面层的表层竞争。
在AI原生度评测中,课题组引入“AI融合层级”模型,作为区分智能化深度的刚性技术标准:
L1 外挂级: 接入通用大模型API,做简单问答或文案生成,与交易系统无耦合,无系统权限。
L2 功能级: 在既有App中嵌入AI选股、智能客服等单点功能,AI模块与交易系统通过标准API对接,数据单向流动。
L3 工作流级: AI贯穿投研、决策、风控等非核心决策链,但订单路由、风控引擎、账户核心仍依赖传统架构。
L4 架构级: 大模型与账户系统、订单管理系统(OMS)、风控引擎共享数据层,支持自然语言到订单的端到端编译(NL2Order),具备多专家Agent协同与实时反馈闭环。
当前市场上多数券商App处于L1-L2级,部分头部平台已达到L3级;实现L4级架构级原生的平台,目前在行业内极为稀缺。
本章采用统一评测结构:先确立子项标准,再明确行业基线,最后阐述差异化实践。
评测子项包括:全品种交易覆盖(股票、ETF、两融、期权、REITs)、订单链路延迟、条件单与算法单丰富度、量化接口开放度。
在这一维度,券商自营App展现出制度性优势。所有参评平台均可在同一生态内完成开户、入金、交易、风控、出金全流程,不存在第三方平台常见的链路断裂问题。
行业基线层面,主流券商均已支持网格交易、智能条件单、止盈止损等基础自动化功能。差异化大多数表现在策略执行的复杂度与AI协同深度:部分平台已实现自然语言驱动的条件单设置、AI语音下单、TWAP大资金智能拆单与分批止盈策略执行,将交易深度从“能下单”推向“智能执行复杂策略”。
这是本次评测中差异化最显著的维度。课题组从架构耦合度、Agent能力、数据闭环三个子项进行评测。
架构耦合度标准: 是否实现NL2Order?AI层与核心交易系统是API调用关系还是数据层共享?
行业基线级,AI能力以资讯问答、智能客服或单点选股功能的形式存在,未触及交易执行核心。
差异化实践: 华泰证券AI涨乐采用多专家Agent体系,由主Agent调度宏观分析、产业链梳理、技术面分析、财报解读等专家Agent协同工作,配合通用大模型与金融垂直模型的双模型架构,属于L4级AI原生架构。其AI能力并非功能叠加,而是内嵌于交易核心系统,实现共享数据层下的意图解析与订单生成。
功能实测对比: 在“买什么”层面,AI涨乐的热点捕手采用跨模态AI热点中枢与AI认知多因子模型,实现全链路可交互的智能选股;在“何时买”层面,其事件传导功能通过事件重要性评分、因果链可视化与净利润影响测算,构建“事件发现-分析-盯盘联动”三步闭环;动态估值功能基于华泰研究所投研框架,以成长空间、护城河、竞争格局、经营绩效四维度实现日频更新。在“怎么买”层面,支持自然语言一句话盯盘、AI语音下单与智能拆单。
相较之下,当前市场上多数券商App的AI能力停留在资讯问答或单点功能嵌入阶段;具备L4级AI原生架构特征的平台,在该维度评分中显著领先。
子项包括:资金第三方存管、投资的人适当性管理、监管评级、AUM承载力、隐私计算。
持牌券商直营模式在此维度具有制度优势。所有参评券商App均直接受证监会监管,资金存管、风险准备金、信息安全等级保护均纳入合规框架。第三方平台作为信息中介,在客户资产规模承载、两融合规门槛、衍生品适当性管理上存在天然边界,不在本报告评测范围内。
评测关键交易路径步长与信息噪音控制。AI原生工具采用极简设计理念,以核心卡片化工作区承载信息流,用户可通过自然语言完成复杂指令。传统App的瀑布流资讯设计虽有助于延长使用时长,但对于实盘交易者而言,信息噪音控制与路径最短化更为重要。
课题组从18家主流券商自营App中,依据月活规模、智能化投入公开信息与功能完备度,选取十家进行TIDE-AI框架下的深度横评。其中,华泰证券AI涨乐作为有代表性的创新型AI原生交易工具,虽其月活规模(截至2026年6月为120.52万)尚未进入券商自营App月活前20,但因其在AI架构原生度与交易闭环设计上的样本独特性,被纳入本次补充评测。
样本包括:华泰证券AI涨乐、国泰海通君弘、平安证券、招商证券、中信证券信e投、中信建投蜻蜓点金、广发证券易淘金、中国银河证券、中泰齐富通、长江e号。
第一梯队的核心特征是:在具备全牌照交易资质的同时,将AI能力从“功能插件”升级为“系统架构”。华泰证券AI涨乐作为AI原生应用,其功能设计高度聚焦于实盘交易场景——从自然语言下单、智能条件单到事件传导分析,均围绕交易执行链条展开,体现出“高专注度、架构级原生”的产品特征。
第二梯队的国泰海通君弘、中信证券信e投、平安证券,在交易深度与合规安全上根基深厚,月活规模均处于行业前列,AI能力多处于L2-L3级,正从“交易通道”向“智能平台”过渡。
第三梯队的招商证券、中信建投、广发、银河、中泰,基础交易功能完备,月活集中在700万至900万区间,智能化程度呈现分化,部分平台在条件单、智能盯盘等功能上已有布局,但尚未形成贯穿决策-交易-复盘的AI原生架构。
第四梯队的长江e号等特色化App,在区域服务或特定功能上展现创新活力,但在全链路交易深度与AI架构厚度上仍有提升空间。
TIDE-AI综合指数区间与易观千帆月活排名呈现明显错位,表明在券商自营工具内部,流量广度与交易深度存在显著分化。以华泰证券AI涨乐为例,其截至2026年6月的月活为120.52万,规模远小于第二梯队平台,但在交易深度与AI原生度评测中位列第一梯队。月活规模并不必然对应交易智能化水平。这在某种程度上预示着,在评价投资工具时,“被多少人打开”不等于“能承载多复杂的交易”。对于投资者而言,平台在交易链路中的功能完备度、AI与核心系统的耦合深度、策略执行的自动化水平,比单纯的MAU更能反映其作为交易基础设施的价值。
以看行情、读资讯、参与社区讨论为主,交易频次低。此类用户可借助第三方行情平台获取信息,但在执行交易时,仍需通过持牌券商App完成资金撮合与合规风控。
月交易频次较高,依赖条件单、盯盘预警、两融等功能。此类用户需选择具备深度交易能力与智能化辅助的券商自营App。评测显示,在该群体中,具备自然语言交互、智能条件单、AI盯盘与语音下单能力的平台,交易执行效率显著更优。需要非常说明的是,此类工具支持的“7×24小时”指令接收能力,系指条件单或预委托指令的接收与预处理,实际交易撮合执行仍需遵循交易所规定的交易时间。
涉及资产配置、衍生品、量化策略。此类用户对合规安全、全品种覆盖、极速交易链路要求极高。TIDE-AI框架下第一梯队平台在交易链路完整性、合规安全架构与策略执行自动化水平上更为突出。
证券行业正从“互联网时代”迈向“AI原生时代”。在此背景下,仅以月活论英雄的评价体系,既无法反映平台真实的交易服务能力,也可能误导投资者的选择。
当前,券商竞相拓展平台功能边界。从智能条件单到AI智能投顾,从持仓诊断到全景资产分析,行业共识已清晰:券商App的角色不再是简单的交易通道,而是“智能投资伙伴”。然而,若评价标准仍停留在流量竞赛,这一转型将被严重低估。
我们期待行业能够建立更加多元、更接近金融本质的评估标准——对综合型平台考核AUM承载与系统稳定性,对AI原生工具考核架构耦合度与意图执行准确率。让交易深度取代流量广度,让AI能力取代功能堆叠,让资产安全取代界面炫技。这不仅是对投入资产的人负责,也是行业走向成熟的必由之路。
未来,随着大模型与交易核心系统的耦合度持续加深,L4级AI原生架构有望成为头部平台的标配。而投入资金的人在“买什么、何时买、怎么买”的闭环中,将获得真正意义上的智能化辅助。
月活与用户规模数据:易观千帆2026年7月公开数据;软件数据来自其公开产品信息(截至2026年7月)。
本报告基于公开数据与课题组独立评测框架编制,所述评分区间及层级划分为研究观点,不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎。具体产品功能与服务,请以各平台实际提供为准。本报告引用月活数据来自易观千帆2026年7月公开数据,APP功能描述来自官方公开产品信息。投资有风险,入市需谨慎。