近期，A股市場自四月啟動的中期行情進入區間整理階段，市場成交中樞穩定在三萬億級別附近。科技成長、AI算力、半導體等主線賽道持續輪動，市場震蕩與行情分化并存。在此背景下，信息處理速度、數據準確性以及研究效率成為決定投資與服務質量的關鍵因素，普通金融從業者對可靠、專業的AI工具需求愈發迫切。

回溯本輪行情起點，萬得于3月底首次推出AI個人版產品，將服務機構多年的專業金融AI能力向個人用戶開放。作為國內券商、基金、銀行等專業機構標配的終端服務商，萬得此次打造的AI原生金融工作平臺，融合了本地精調模型與火山引擎大模型能力，通過數百個專業金融工具與數千個可復用技能，實現了從對話助手到工作伙伴的升級轉型。

萬得信息首席戰略官葛正琦指出，通用AI在金融場景存在"四不"痛點：數據不可靠、任務不落地、過程不透明、結果不可用。相較于依賴公開網絡信息的通用模型，萬得AI依托二十余年積累的全球金融數據底座，覆蓋市場、行業、公司等全維度權威信息，配合深度理解的金融業務流程，構建起專業分析的底層支撐體系。實測對比顯示，在評估新能源汽車市場潛力時，通用模型輸出內容雖邏輯自洽，但存在數據失真、時效滯后等問題，而萬得AI提供的分析框架完整、數據可追溯，直接滿足投研報告的合規要求。

該平臺通過三層架構實現專業能力降維：智能大模型內核融合通用模型與金融精調模型；數百個定制化MCP工具與Agent執行數據調取、策略回測等專業操作；數千個可自定義技能體系封裝金融人工作方法。當用戶提出復雜任務時，系統自動拆解為信息檢索、財務建模、PPT制作等子任務，由專業工具協同執行并聚合校驗結果。這種"數字金融團隊"模式，使基金經理等從業者能將全鏈路工作壓縮至30分鐘內完成，理財師可快速生成個性化資產配置方案，分析師的研究周期大幅縮短。

技能廣場作為核心功能模塊，將行業專家方法論轉化為可復用的數字分身。例如債券交易員的利率研判框架、投研人員的深度分析路徑等，均可固化為標準化技能供調用。在近期舉辦的金融技能創作大賽中，參賽者提交了超千個涵蓋買方投研、資產策略、宏觀經濟等場景的高價值技能，形成行業知識沉淀的規模化效應。

支撐大規模普惠服務的技術底座由萬得與火山引擎共同構建。豆包大模型2.0在內容忠實性、金融摘要等維度達到行業領先水平，滿足合規審計的嚴格標準；火山引擎提供彈性算力支持，確保系統在行情高峰期仍保持低延遲運行，同時通過工程化能力保障數據安全與內容合規。這種深度合作使個人從業者首次獲得與機構同等的AI投研能力，推動金融行業從數據服務競爭轉向智能工作流綜合能力競爭。

葛正琦強調，萬得AI個人版的核心價值在于解放從業者生產力，使其專注于判斷決策而非重復勞動。作為C端金融信息服務領域的創新標桿，該產品的推出或將引發行業格局重塑，迫使各類參與者加速技術迭代與模式創新，以適應數據與智能深度融合的新競爭環境。