内容摘要：A股市场自四月开启的中期行情目前已进入区间震荡整理阶段。尽管市场交投活跃，成交中枢仍维持在三万亿级别，但科技成长、AI算力、半导体等核心赛道的轮动效应日益显著。在行情分化与震荡加剧的背景下，信息获取速

A股市场自四月开启的科技中期行情目前已进入区间震荡整理阶段。尽管市场交投活跃，超级成交中枢仍维持在三万亿级别，周期中金但科技成长、融人AI算力、需的行情半导体等核心赛道的科技轮动效应日益显著。在行情分化与震荡加剧的超级背景下，信息获取速度、周期中金数据准确度以及研究效率已成为决定投资质量与服务水平的融人关键变量。对于广大个人金融从业者而言，需的行情传统的科技通用工具已显乏力，亟需引入可靠、超级专业且能真正落地的周期中金AI原生工作平台。

万得AI个人版：机构级能力的融人平民化突围

回溯本轮行情起点，3月底万得（Wind）正式推出“万得AI个人版”，需的行情标志着这一变革的实质性落地。

在过去二十余年中，万得终端一直是国内券商、基金、银行等专业金融机构的标配，其服务深度绑定机构席位。此次推出的万得AI个人版，是一个AI原生金融工作平台，它融合了万得本地精调模型与火山引擎的大模型能力，首次将服务机构多年沉淀的专业金融AI能力开放给个人用户。

在该架构中，豆包大模型2.0与万得本地精调模型协同工作：
* 意图理解：精准解析复杂的金融意图。
* 任务规划：智能拆解宏观任务。
* 执行调度：协同数百个专业金融MCP工具与Agent（智能体）。
* 技能调用：激活万得平台数千个金融Skill（技能）。

这使得AI不再局限于对话助手，而是进化为真正可靠的工作伙伴。

金融场景的痛点：通用AI的“四不”困境

近年来，AI在金融领域的应用热度持续攀升。从行情解读到公司分析，从热点点评到策略展望，通用大模型看似无所不知。然而，业界共识是：能对话不等于能干活，答得上不等于用得上。

万得信息首席战略官葛正琦一针见血地指出了通用AI在金融场景的核心痛点，概括为“四不”：
1. 数据不可靠
2. 任务不落地
3. 过程不透明
4. 结果不可用

机构用户凭借高昂的成本获取了权威数据与专业工具的支持，但数量庞大的其他金融从业者——包括理财师、投资顾问、分析师、财经媒体人、投行顾问及中小投资人——却长期陷入两难：通用AI缺乏专业性，而专业工具难以普惠。

葛正琦指出，万得AI旨在破解这一困境，目标是将一个专业金融团队的能力浓缩进一个个人账户。这支“数字金融团队”依托于万得沉淀二十余年的全球金融数据底座（覆盖市场、行业、公司、基金、债券、宏观、资讯等全维度权威信息），以及对金融业务流程的深度理解。

“市面上的通用模型多向横向扩展，但在金融场景下，既需要横向能力，更需要纵向深耕与收敛，实现金融业务场景的Harness。”——葛正琦

实测对比：通用AI vs. 万得AI

为了直观展示差异，笔者对“评估新能源汽车市场的进入和投资潜力”这一指令进行了实测：

• 通用AI回答：
• 表象：内容详实，逻辑自洽，看似“漂亮”。
• 实质：依赖公开网络信息，存在数据失真、时效滞后风险；缺乏专业框架与合规支撑；无法直接用于投研报告、客户对接或上会决策。

• 结果：需投入大量时间人工核对与纠错，价值大打折扣。

• 万得AI（Wind Alice个人版）回答：

• 核心优势：分析过程高严谨性、全链路可追溯、结果可审计。
• 价值：从根本上免除“为AI善后”的负担，确保输出内容可直接用于专业场景。

在金融行业，准确性即生命。万得AI通过消除人工核对成本，让AI真正成为可靠的生产力。

一个账号，即一支专业金融团队

万得AI的本质，是以航母级的专业能力降维服务更广泛的金融从业人员。其卓越表现归功于三层核心架构：

1. 智能大模型内核：通用模型与金融专业精调模型协作。
2. 执行工具生态：数百个为金融场景量身打造的MCP工具与Agent工具，负责数据调取、计算、回测、定价等专业操作。
3. 技能体系（Skill）：数千个可复用、可自定义的技能，将金融人的工作方法封装为数字分身，实现经验复用与工作自动化。

工作流重构：从“人找数据”到“AI协同”

当用户提出复杂任务时，系统遵循以下流程：
1. 深度理解：基于万得金融专业知识体系与投研范式，拆解任务。
2. 智能分配：实时创建并分配多个专业子智能体（如信息检索、财务建模、策略回测、竞品对标、图表生成、PPT制作等）。
3. 协同执行：子任务并发或依序分发给最合适的MCP工具或Agent。
4. 聚合校验：结果聚合、校验，生成结构化交付物。

这一过程完美还原了真实金融团队的协同作业流程。

关键概念：Harness Engineering

葛正琦特别强调了“Harness Engineering”（编排工程）的重要性。万得在AI系统设计的各层级施加了严格的约束与收敛机制，确保输出符合专业场景要求。即便调用第三方数据商的MCP或API，其端到端执行成功率与最终正确率，往往难以匹敌万得AI在完整体系编排下的产出水平。

技能分身：沉淀长期价值与效率革命

技能广场（Skill）是万得AI的另一大亮点。Skill将金融专家的方法论、分析步骤与判断路径封装为可复用、可进化的数字分身。

• 案例：优秀债券交易员研判利率走势的完整框架，可固化为“债券利率走势研判”技能，供全员调用。
• 意义：实现了行业核心Know-How的沉淀与规模化复制。

场景落地：全链路工作流重构

葛正琦以基金经理为例，展示了效率的飞跃：
* 传统模式：需数据、投研、市场等多团队支持，覆盖底层研究、策略回测、产品包装、客户路演、业绩追踪全链路，耗时数周。
* 万得AI模式：通过不同技能串联全链路，AI直接交付策略报告、回测结果、路演PPT等成果。
* 效率提升：将数周工作量压缩至30分钟以内。

其他岗位同样受益：
* 理财师：输入客户风险偏好、资金量与行业方向，自动生成结构完整、数据扎实的配置方案、话术与汇报材料，直接用于客户沟通。
* 分析师：提出研究主题，AI自主拆解任务、调度智能体，快速输出十几页至几十页的深度研究底稿，大幅压缩研究周期。

近期举办的《万得AI金融技能创作大赛》中，行业人士共创了1,000多个高价值金融技能，涵盖买方投研、资产策略、行业研究、投行分析、宏观经济、财富管理、管理咨询等多维度赛道，进一步丰富了生态。

技术底座：普惠落地的坚实支撑

将机构级能力下沉至个人，面临海量用户并发、高频模型调用、大规模数据处理的严苛挑战。万得与火山引擎的深度合作，构成了支撑大规模普惠服务的关键技术底座。

1. 豆包大模型2.0：合规与精准的保障

• 深度适配：满足金融行业对合规、稳定、精准、可追溯的高要求。
• 业界领先：在内容忠实性、金融摘要、事实遵循、Agent规划与工具调用等维度处于业界第一梯队。
• 全程留痕：实现全流程操作留痕、结果可校验、数据可溯源，完美匹配金融严格的合规与审计标准。

2. 火山引擎：弹性算力与安全防线

• 动态扩缩容：应对海量个人用户并发复杂任务，确保行情高峰期、报告密集期系统低延迟、不卡顿。
• 严密防护：依托字节跳动大规模业务锤炼的工程化能力，在安全性、稳定性、防攻击、内容合规上形成严密防护，从底层杜绝数据泄露与模型滥用，契合金融场景零容错要求。

结语：能力平权与行业变革

万得AI个人版的价值，在于让千万级个人从业者摆脱低效重复劳动，将时间真正留给判断、决策与思考，从而推动整个金融行业服务标准化、专业化水平的提升。

作为行业核心标杆，万得在AI应用领域的突破，在C端金融信息服务领域投下了一颗“深水炸弹”，引发显著的鲶鱼效应。行业竞争正从传统的数据服务比拼，升级为“数据+智能工作流”的综合能力竞争。

未来，随着技术成熟，金融AI将更深融入行业工作流程，为市场注入新活力，带来更为深远的变革。对于金融从业者而言，这不仅是一次工具升级，更是一次金融工作操作系统的升级与能力平权。