头部券商日耗70亿词元，WorkBuddy要建iOS式生态？

21世纪经济报道 黄子潇 深圳报道

今年以来，AI持续冲击传统软件厂商的商业模式。

过去依赖订阅制的数据终端、资讯服务，如今已变成被桌面端AI智能体调用的技能之一。问题随之而来，未来的竞合关系将如何平衡？

10月29日，腾讯云副总裁胡利明在接受21世纪经济报道等媒体采访时回应了这个问题。他表示，WorkBuddy的模式就像iOS一样，为这些企业拥抱新生态提供了新入口，而非削弱它们的优势和布局。

如此看来，腾讯似乎想做一个AI时代的App Store。

从采购量看，一个多月前腾讯WorkBuddy金融版上线时，“入职”的金融机构有100多家；本月在腾讯全球数字生态大会金融专场上，这一数字增至250家。

同一场采访中，中金公司信息技术部负责人、金腾科技董事长谢碧松向21世纪经济报道记者表示，中金目前每日Token消耗在70多亿至100亿之间，预计明年达到200亿。

与此同时，金融机构的AI竞赛已从比拼Token的上半场，迈入衡量ROI的下半场。

腾讯云副总裁胡利明（左）、中金公司信息技术部负责人谢碧松（右）

连接一切之后，是合作还是竞争

在过去，金融从业者每天打开的是万得终端、企查查、晨星等，如今这些专业软件以连接器的形态接入了WorkBuddy。然而，当用户只需在统一入口发起任务时，原终端的用户黏性可能会被削弱。

此前，东吴证券研报将金融智能体的玩家划分为数据、场景、模型、平台四类，并提出一个耐人寻味的观点，即平台型Agent既是金融数据方最大的客户，也是最大的威胁。

对此，胡利明并不否认入口正在变化，但他将其定义为新入口而非替代关系。

“不管是个人用户、企业员工，还是企业本身，使用外部的数据和能力全面转向AI场景，这是历史的必然。”

他把WorkBuddy的开放模式类比为iOS，各行业可以通过连接器、Skill和专家等形式提供能力，“这是为企业拥抱新生态提供的新入口，而不是削弱它们在信息时代的优势和布局。”

据腾讯云披露，截至10月23日，其已联合伙伴形成264项金融专属技能和29个连接器，首批10家伙伴的联合方案覆盖大资管、银行和保险等场景，参与方包括顶点软件、金仕达、神州信息、中科软等长期服务金融机构的ISV。

对金融机构而言，这种连接减少了在不同系统间切换、复制和整理数据的成本；对软件与数据商而言，原本依赖客户端和账号售卖的能力，也可能转化为被AI按需调用的服务。

不过，入口迁移必然伴随利润的再分配。从商业逻辑看，平台更接近用户需求，伙伴的价值则更多取决于数据稀缺性、专业内容、授权体系等。因此，“iOS”“App Store”的类比能否成立，还取决于后续的分配机制。

胡利明也直言，后续的大规模复制，光靠腾讯的投入远远不够。深入业务场景需要FDE工程师与客户团队共同设计，还要依靠在银行、证券、保险领域深耕多年的ISV软件开发商或咨询公司。

机构付费意愿如何

从大模型到智能体，再到智能体工作台，AI的迭代速度可谓是以月度计算。

在胡利明看来，金融机构采购意愿的变化，首先来自产品能力变化。

仅仅在去年，国内的Agent还处在探索阶段，主要用于回答问题和执行固定工作流，任务一旦复杂便难以应对；今年年初，“OpenClaw龙虾”横空出世，智能体开始能记忆、能自主规划、能执行长程任务。

据他透露，头部金融机构普遍在扩大采购，合作体量较大，计量方式包括座席、Token消耗，一家企业超过500人使用，便可视为初具规模。

不过，金融机构普遍自研加外采并行，涉及数据不能出域、核心流程的场景自研居多；外部数据抓取分析、办公协同、客服营销等则交给WorkBuddy等平台。

中金的选型体现了这种并行路线。谢碧松强调中金保持开放，模型与场景以自研为主，工具平台层多家并用，腾讯是重要的合作伙伴。

在选型上，中金半年前同时测试多家产品，经过两三个月的实际使用，最终由员工投票，将WorkBuddy选为主流工具。

“用户的选择才是最终的选择。”谢碧松说，评价工具主要看易用性、基础模型能力和可复用技能。目前，WorkBuddy已与中金“小金助手”融合，成为其重要组成部分。

商业模式的变化也随之清晰。过去云厂商卖云资源和软件授权，现在卖席位加消耗量，收入与使用深度直接挂钩。

胡利明表示，团队已全面转型，“我去年讲的内容有一半是云，今年基本没有了。”

从Token Maxing到衡量ROI

更微妙的变化发生在Token管理上。

年初，比拼日均Token消耗量曾经成为金融机构的军备竞赛。数月后，从硅谷到金融圈的机构逐渐意识到，AI带来的生产力的提升效益，都可能被Token成本吞噬，机构开始重视ROI（投入产出比）。

今年3月，中金公司开始试用WorkBuddy，作为该公司“Token Maxing”策略的核心工具。

据谢碧松回忆，中金在起步阶段曾鼓励员工把Token“用到极致”，并将消耗量作为考核指标。在战略发展期，中金曾举办过AI智能体创新大赛，希望更多员工主动用AI。

“既然是战略性投入，难免会存在浪费，例如员工不熟悉工具，将过大的文档交给模型处理，便会带来额外Token消耗。”不过，随着用户和消耗量上升，中金现阶段已转向精细化运营。

对于如何衡量ROI，谢碧松虽未给出明确指标，但在加强Token管理上，他提及了建设统一运营平台，并配置相应的运营人员，以管理Token的使用方向与效率。

整体而言，中金现阶段更倾向于先建立成本与使用台账，再逐步提高投入产出比。这也说明，金融AI的ROI核算处于从消耗量走向业务价值兑现的过渡期。

腾讯全球数字生态大会WorkBuddy

AI如何影响证券行业

未来，AI是否会加大头部券商和中小券商的差距？

记者了解到，继首批广发证券、易方达基金、东方财富的buddy应用上线后，万得、国投证券、国金证券、长信基金等十几家金融机构的buddy应用也即将上线。

谢碧松反复强调，既不要高估AI的当下，也不要低估AI的未来。

他表示，AI在财富规划上作用明显。中金约有4000名投顾，AI在一定程度上可以拉齐投顾的底线，但若要让所有人都达到最优秀投顾的水平，AI目前还无法做到。目前优秀投顾的比例还非常低，AI荐股能力的提升还有很长的路要走。

目前，中金采取分层策略，强监管的对客环节坚持人工复核，投研等要求可解释的场景采用精准溯源，千人千面服务中AI负责推理、关键数据取自数据库，投资领域仍处尝试阶段。

客观而言，效率提升的样本并不少。胡利明举例，过去券商服务客户去收购标的，需两三人用3到5个工作日完成初步筛选，现在用WorkBuddy约需30到45分钟解决。他判断，机构当下正处在“点、线、面”的起步阶段，先用Skill、专家解决单个环节，再串成工作流，券商大概还需半年左右才能让业务流跑顺。

展望未来，腾讯云将把“AI工具实现了个人提效，但组织整体提效不明显”列为金融机构AI转型的核心挑战之一。

谢碧松也表示，算力不足、AI人才匮乏、知识沉淀困难是三大难点。关于人被替代的焦虑，他留下了一句值得深思的话：能被取代的是过去的分析师、工程师，不能被取代的是未来的分析师、工程师。

当前，WorkBuddy的商店已经开门，货架上摆着264项技能、29个连接器。但它能否成为AI时代的“App Store”，仍需在一套更严格的商业账本中接受检验。