行业首家入驻 IMA 和 Coze 的券商。8 个 C 端 Skill、110+ MCP 底层工具、天玑智融大模型——广发在"金融 Skill"这件事上，做到了标杆级别。
一、一句话定位
广发证券是目前国内券商中 Skill 布局最全面、平台覆盖最广、底层架构最扎实的一家。
何出此言？看三个数字：
- 平台数量：同时入驻 IMA / Coze / 华为小艺 / OpenClaw，四平台全覆盖。行业首家入驻 IMA 和 Coze
- C 端 Skill 数量：8 个，覆盖股票、ETF、基金、财务对比、龙虎榜、定投计算六大方向
- 底层工具数量：110+ 个 MCP 服务，对接天玑智融大模型
对比同业：国泰海通 6 个 Skill（仅小艺 + OpenClaw）、华泰 5 个（涨乐 App + OpenClaw）、中金 5 个（中金点睛为主）。广发在数量上领先，在多平台策略上更是独树一帜。
二、8 个 C 端 Skill 逐一拆解
以下按功能领域分组分析，每个 Skill 从功能、数据源、适用场景、评价四个维度呈现。
2.1 股票类
Skill 1：股票简况信息
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 沪深上市公司基本信息查询，覆盖公司概况、三大财务报表（资产负债表/利润表/现金流量表）、股东数据（前十大股东/股东人数变化） |
| 数据源 | 广发证券自有行情数据库，推测与沪深交易所 Level-2 数据对齐 |
| 适用场景 | 快速了解一家公司的基本面全貌；投前尽调的第一步 |
| 评价 | ★★★★☆ 基础数据覆盖全面，响应用户最常见的"这家公司是干嘛的"需求。不足在于未提供行业横向对比（对比维度的任务在"财务对比"Skill 中补足） |
Skill 2：财务对比
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 两家公司的多维度财务横向对比，含估值（PE/PB/PS）、盈利能力（ROE/毛利率/净利率）、现金流、偿债能力、营运效率、成长性六大维度 |
| 数据源 | 上市公司财报数据，经标准化处理后可比 |
| 适用场景 | "茅台和五粮液哪个更便宜？" "宁德时代和比亚迪谁的利润率更高？"——同行业公司横向对比的标准需求 |
| 评价 | ★★★★★ 这个 Skill 是广发 8 个中最具差异化的一个。把六维度财务对比做成一个独立 Skill，比"在股票简况里夹一个对比功能"更聚焦、体验更好。对比结果结构化呈现，直接可用于投资备忘录 |
Skill 3：沪深龙虎榜
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 沪深交易所盘后公布的异动股票信息（涨跌幅偏离值达 ±7%、换手率达 20%、连续三日涨跌幅偏离值累计达 ±20% 等），支持当日龙虎榜和历史回溯查询 |
| 数据源 | 沪深交易所盘后公开数据 |
| 适用场景 | 追踪主力资金动向；复盘当日市场热点；游资行为分析 |
| 评价 | ★★★★☆ 数据及时可靠（盘后交易所数据，非爬虫），历史回溯功能对量化策略验证有价值。不足在于只提供数据而不做解读（"这个买入席位是什么风格的游资"需要用户自己判断） |
2.2 ETF 类（广发最强板块）
广发证券在 ETF 方向上的布局格外密集，8 个 C 端 Skill 中有 3 个直接与 ETF 相关。这与其在 ETF 市场的业务定位一致。
Skill 4：ETF 筛选
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 多维度组合条件筛选 ETF：跟踪指数、基金规模、日均成交额、成立时间等 |
| 数据源 | 基金公司公告 + 交易所 ETF 数据 |
| 适用场景 | "我想投沪深 300 ETF，规模 50 亿以上、日均成交过亿的，帮我筛一下" |
| 评价 | ★★★★☆ 筛选维度比同类产品（天天基金、同花顺）更丰富，"成交额"筛选项对流动性敏感的机构投资者尤为实用。不足在于不支持自定义排序（如"按费率从低到高"） |
Skill 5：ETF 涨幅榜单
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | ETF 涨跌幅排行、特色主题榜单、融资买入排行，实时更新 |
| 数据源 | 交易所实时行情 |
| 适用场景 | 开盘快速扫描热门板块；捕捉题材 ETF 的短线机会 |
| 评价 | ★★★☆☆ 榜单覆盖全面（常规涨跌榜 + 特色主题榜 + 融资榜），但同类产品（如东财的板块排行、同花顺的问财选 ETF）功能重叠度高，差异化不明显 |
Skill 6：ETF 资金异动追踪
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 每日监测 ETF 净申购资金的大幅流入和流出，识别机构资金动向 |
| 数据源 | 交易所每日公布的 ETF 份额数据 + 净值，计算净申购金额 |
| 适用场景 | "最近哪只 ETF 在被大资金持续买入？"——这是 ETF 投资中最有价值的信息维度之一 |
| 评价 | ★★★★★ 这是广发 ETF 三个 Skill 中最具壁垒的一个。资金流数据需要每日清洗和计算，市面上缺少同级别的免费工具。即使有（如 Wind 的资金流分析），也需要付费账号。广发把这个能力做成免费 Skill，对个人投资者来说价值很高 |
2.3 基金类
Skill 7：基金定投计算器
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 对已知基金进行历史定投收益回测：输入基金代码 + 定投金额 + 定投周期 → 输出累计收益、年化收益率、最大回撤 |
| 数据源 | 基金历史净值数据 |
| 适用场景 | "如果我过去三年每周定投 1000 块到沪深 300 ETF，现在收益多少？" 这是基金销售中最常被问到的问题之一 |
| 评价 | ★★★★☆ 计算逻辑正确，回测速度较快。不足在于不支持"智能定投"（如根据估值分位调整定投金额）的比较模式——这其实是定投策略中最有价值的变体 |
Skill 8：基金简况信息
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 基金基础信息查询：净值、基金类型、涨跌幅、申赎状态、前十大持仓 |
| 数据源 | 基金公司公告 + 天天基金/好买等第三方数据 |
| 适用场景 | 快速了解一只基金的基本面，作为投资决策的第一步 |
| 评价 | ★★★☆☆ 基础功能中规中矩，与东方财富"金融数据"Skill、天天基金 App 的基金详情页功能重叠。广发在这里的优势是"不需要离开 AI 对话界面就能查到"，但数据深度不如东方财富综合诊基 |
三、底层架构：110+ MCP 服务 + 天玑大模型
C 端能看到的 8 个 Skill，只是冰山露出水面的部分。真正让广发与其他券商拉开差距的，是水面下的架构。
3.1 MCP 服务矩阵
广发证券目前部署了 110+ 个 MCP（Model Context Protocol）服务，作为所有 Skill 的统一数据通道。这意味着：
- 每个 Skill 不是孤立的烟囱：股票简况、财务对比、龙虎榜等 Skill 共享同一套底层数据管道
- 新增 Skill 成本极低：只要底层 MCP 服务覆盖了对应的数据域，新增一个 Skill 本质上是"换一个 prompt + 换一个前端交互"
- 对外延展性强：MCP 是开放协议，第三方 Agent（Claude / Cursor / WorkBuddy）可以直接调用广发的 MCP 服务，无需广发单独开发 SDK
对比同业：多数券商的 Skill 开发模式是"一个 Skill 一个独立后端"，每个 Skill 单独对接数据。广发的 MCP 中台化思路，在工程上显然更先进。
3.2 天玑智融大模型
广发自研的天玑智融大模型，是这 8 个 Skill 的"大脑"。在金融垂直场景中表现出的能力包括：
- 金融实体识别：准确识别股票代码（支持 600519 / sh600519 / 600519.SH 等多种格式）、基金代码、ETF 简称
- 多轮对话：在同一个 Skill 内支持追问（"再对比一下现金流"），而非每次都是新的独立查询
- 合规安全：所有输出经过天玑模型的合规校验，不会输出未经审核的投资建议
天玑的具体模型参数量和技术细节尚未公开，但从 Skill 的表现看，在金融领域的理解能力至少达到了 GPT-4 级别。
四、竞品对比
要判断广发在券商 Skill 领域的真实位置，需要拿两个关键竞品来做横向比较。
4.1 vs 东方财富妙想：C 端流量最大，但 Skill 边界模糊
| 维度 | 广发证券 | 东方财富妙想 |
|---|---|---|
| C 端 Skill 数 | 8 个 | 7 个 |
| 平台覆盖 | IMA / Coze / 华为小艺 / OpenClaw（4 平台） | IMA / Coze / 飞书 / OpenClaw（4 平台） |
| API Key | 需注册获取 | 财富号自动绑定，零配置 |
| 底层数据 | 110+ MCP + 天玑大模型 | Choice 数据库 + 妙想大模型 |
| 差异化 Skill | ETF 资金异动追踪、财务对比（更有针对性） | 综合诊基、智能选股、宏观查询（覆盖面更广） |
| 安装门槛 | 需访问 gf.com.cn 注册 → 领 Key → 安装 | 东财 App 搜"妙想 skills" → 自动获取，体验更流畅 |
关键判断：东方财富的 C 端流量优势明显（天天基金 + 东方财富 App 用户基数庞大），且安装体验更丝滑（应用内一键绑定 API Key）。但广发在 Skill 的"专业化深度"上更胜一筹——ETF 资金异动追踪和财务对比两个 Skill 很难在东财的产品矩阵中找到对等物。东财的 7 个 Skill 更像是"把 App 里的功能搬到了对话界面"，广发的 8 个 Skill 更像是"专门为 AI 对话场景设计的工具"。
4.2 vs 国泰海通：首批官方 Skill 包，但数量少
| 维度 | 广发证券 | 国泰海通 |
|---|---|---|
| C 端 Skill 数 | 8 个 | 6 个 |
| 平台覆盖 | 4 平台 | 华为小艺 / OpenClaw / ClawHub（3 平台） |
| 第一批上线 | 2026 年 5 月（IMA 首家、Coze 首家） | 2026 年 4 月（小艺首批） |
| 安装方式 | API Key 注册 → 一键安装 | 君弘 App 每日领名额（1000 个/天） |
| 核心差异 | ETF 三件套 + 财务对比 | 研报搜索 + 毫秒级行情 |
| 底层 | 110+ MCP + 天玑大模型 | 未公开 |
关键判断：国泰海通在"首批"上抢了先机（2026 年 4 月小艺首批入驻），但广发后来居上——5 月同时上线 IMA 和 Coze，成为行业首家双平台入驻。在 Skill 数量和深度上，广发也全面领先。国泰海通的"毫秒级行情"是亮点，但"每日 1000 个试用名额"限制了用户增长天花板。
4.3 广发 vs 全行业：三个维度的领先
| 维度 | 广发排名 | 说明 |
|---|---|---|
| C 端 Skill 数量 | 🥇 第 1 | 8 个，领先东财（7 个）、国泰海通（6 个）、国信（6 个） |
| 平台覆盖广度 | 🥇 第 1 | 4 个平台，唯一同时覆盖 IMA + Coze + 小艺 + OpenClaw 的券商 |
| 工具实用性 | 🥇 第 1 | ETF 资金异动追踪 + 财务对比 + 龙虎榜历史回溯，三个高壁垒场景 |
五、结论：券商 Skill 的标杆
广发证券在金融 Skill 领域的布局，可以总结为一句话：
"把专业能力做成标准化产品，放在用户最容易触达的地方。"
具体来说：
- 数量领先：8 个 C 端 Skill，位于行业第一
- 平台全覆盖：IMA / Coze / 华为小艺 / OpenClaw 四平台同时上线，最大化用户触达面
- 底层扎实：110+ MCP 服务 + 天玑智融大模型，不是"为了上 Skill 而上 Skill"，而是实打实的工程投入
- 差异化明确：ETF 资金异动追踪、财务对比、龙虎榜历史回溯——三个高壁垒 Skill 在竞品中难以找到同等替代品
当然也有不足：
- 安装门槛：API Key 注册流程比东财复杂，对非广发客户不够友好
- 行业覆盖面：缺少宏观数据查询（东财有）、研报搜索（国泰海通有）、智能选股（华泰有）
- C 端认知度：广发 Skill 的品牌传播力度不如东财妙想（后者有 App 内置入口的流量加持）
但总体而言，如果你只能推荐一家券商的 AI Skill 给金融从业者使用，广发证券是目前的最优解。
六、给同业的启示
对于还在观望 Skill 布局的其他券商，广发的案例提供了三条可复用的经验：
- MCP 中台化是正确方向：不要一个 Skill 一个后端，花时间把底层的 MCP 服务建好，上面加 Skill 的成本近乎为零
- 找到自己的差异化场景：广发选择了 ETF（ETF 是广发传统优势业务），其他券商也应该选择自己最擅长的领域做纵深 Skill
- 多平台分发是必选项：只在自家 App 里做 Skill = 没人用。IMA、Coze、小艺、OpenClaw 至少选两个