原生AI券商：2026年将有哪些变化

经纪行业正悄然出现一道鸿沟，但这并非使用人工智能的公司与未使用人工智能的公司之间的差距。如今，几乎所有公司都在使用人工智能。真正的差距在于：一类公司是将人工智能融入现有业务，另一类公司则是开始围绕人工智能重构业务模式。 第一类公司在网站上部署了聊天机器人，营销团队中配备了智能助手；第二类公司则将人工智能深度融入客户入职、客户留存、风险管理和报告系统，并基于支撑整个业务运行的同一数据源进行分析。这两类公司都会告诉你，它们都在投资人工智能。但只有其中一类正在成为“原生AI”企业。

本文将探讨第二步——这一步难度更大，但价值更高。 文章探讨了当人工智能不再只是一个附加功能，而是成为经纪公司运行的基础层时，实际情况会发生怎样的变化；尽管人工智能已被几乎所有企业采用，但为何只有极少数公司完成了这一转型；以及在2026年实现这一目标的具体步骤。简而言之：工具本身已不再是差异化因素，关键在于将它们与什么相连接。

问题在于：人人都拥有AI，但拥有应用层的人却寥寥无几

采用情况已不再是焦点。在Gartner针对首席财务官和高级财务领导者进行的2025年调查中，59%的受访者表示已在财务职能中应用人工智能，而这一比例在2023年时仅为37%。 若将视野扩展至整个金融服务行业，情况则更为显著：《剑桥2026年全球金融服务人工智能报告》对151个司法管辖区的352家机构进行了调查，发现81%的企业已在某种程度上采用了人工智能。 当五分之四的同行已经在使用同类工具时，拥有这些工具就不再是优势，而是成为了一项基本门槛。

那么，优势究竟在哪里呢？剑桥大学的同一项研究直接指出了这一点。目前，只有14%的行业受访者认为人工智能能够对其战略和竞争优势产生变革性影响。 将这两个数字结合起来看，差距显而易见：81%的企业正在使用人工智能，但只有不到七分之一的企业将其转化为能够改变企业竞争方式的工具。采用与转型之间的这种差距才是关键所在。这就像是购买了人工智能的经纪公司，与围绕人工智能重建业务的经纪公司之间的区别。 大多数企业停滞在这一鸿沟的近端，是因为它们将AI视为一套待安装的功能，而非一个可构建其上的基础层。其迹象显而易见。 若询问某家公司其人工智能带来了哪些改变，如果诚实的回答只是“客服排队速度更快”和“收件箱更整洁”，那么该人工智能只是辅助工具，而非运营层。当人工智能真正融入业务底层时，答案便截然不同：过去需要数天才能做出的决策，现在只需几分钟；过去需要人工完成的工作，现在只需进行审核即可。

“AI原生”究竟意味着什么

附加组件位于业务运营的旁边，而运营层则位于其下方。这种区分听起来似乎很抽象，直到你观察实际的工作流程。在“附加式”架构中，人工智能处于孤岛状态：一个无法访问CRM系统的客服机器人、一个无法查看交易活动的营销工具、一个无法回答后续问题的风险仪表盘。 每项工具在孤立状态下虽功能强大，却对其他一切视而不见。这些智能确实存在，却被困住了，因为它们均未与赋予其意义的数据建立连接。

一家原生AI经纪商则颠覆了这一模式。 数据保留在原始位置，遵循已设定的权限，而人工智能则通过一个受管控的连接访问所有数据。现在，那个负责审查营销漏斗的助手也能看到这些客户在交易平台上的行为轨迹，因为它读取的是业务的一个统一且受权限保护的视图，而不是零散的几个互不关联的数据导出文件。 问题不再是“我该打开哪个工具”，而是变成了“我想了解什么”。这就是“AI原生”的实际含义：不是更多的人工智能，而是互联的人工智能，它与企业现有的运营系统深度集成。

这正是Leverate MCP服务器旨在解决的问题。 该服务器基于开放的模型上下文协议（Model Context Protocol）标准构建，允许经纪商通过在经纪商门户中由您的团队配置的单一受管控连接，将 Claude、ChatGPT 及其他兼容模型等 AI 助手安全地直接连接至其分布在 CRM、经纪商门户和交易平台上的受权限保护的 Leverate 数据。“受管控”一词正是其核心所在。 只有当访问权限严格遵循您已设定的规则时，操作层才安全可靠——这样，AI助手只能看到特定角色被允许查看的内容，绝不会超出此范围。由于该协议是开放的，您也不会被绑定在某一家AI供应商身上，这对于需要确保业务底层架构能够超越今年热门模型寿命的场景至关重要。

经纪行业中的AI应用：自动化、客户留存与风险管理

当人工智能成为运营层时，其效益体现在那些从未出现在营销手册中的业务环节中。 自动化是首要的。那些默默消耗团队整周时间的、高度规则化且重复性极高的工作——例如引导客户完成从注册到验证的流程、核对交易记录、起草常规沟通文件等——都可以由人工智能驱动的自动化系统来处理，该系统读取的是实时数据，而非静态导出数据。 被从这些工作中解放出来的人员并没有消失。他们转而从事真正需要判断力的工作，而这正是经纪公司赚取利润的来源。

客户留存是第二点，这也是预测性人工智能在悄然超越人类关注力的领域。客户很少会主动宣布要离开。他们只是登录频率略有下降、交易规模略有缩减，或者在经历一段亏损期后变得沉默。一个监控整个交易簿行为的模型能够及早捕捉到这些信号，并在干预仍能产生实际效果时对该账户发出预警。 同样的互联智能通过Algo Studio驱动客户获取和用户参与——交易者无需开发人员即可构建并运行自己的策略，这为他们提供了保持活跃的动力，而这种动力与折扣无关。客户留存不再只是月度报告，而是变成了企业可以据此采取行动的实时信号。

风险是第三个方面，也是运营层模型最为关键的领域，因为在风险管理中，盲点所造成的代价极其高昂。人工智能能够持续监控各交易台的风险敞口、资金流向和账户活动，并在异常情况演变为损失之前将其揭示出来，从而使风险团队能够尽早做出决策，而非事后追溯分析。 关键在于，该模型绝不会自行采取行动。它仅负责发现、汇总和提出建议，最终由人工做出决策——这正是受监管业务中恰到好处的分工。这一设计原则贯穿于Leverate构建的Leverate MCP服务器中的所有功能：每项输出都旨在辅助人工决策，而经纪商始终掌握控制权。 “原生AI”并不意味着放任不管。它意味着决策者能获得更全面的信息、做出更快速的决策，同时仍需对结果负责。

如何成为“AI原生”企业：四项切实可行的举措

首先应找出自身存在的短板，而非寻找工具。大多数经纪公司现有的AI能力，其实已经超出了其有效利用的范围。第一步并不是去购买任何东西。 而是要梳理出哪些决策环节因数据难以获取而仍然效率低下：需要花一天时间才能解答的销售漏斗问题、事后才察觉的客户流失、事后才进行对账的风险敞口。这些瓶颈就是你的路线图。它们能准确告诉你，在哪些环节构建互联的运营层能最快收回成本。

因此，在扩展之前先建立连接。人们的本能反应是针对每个问题都添加一个新的点工具。而AI原生的做法恰恰相反：为现有的AI提供一条安全、受管控的通道，使其能够访问所需的数据，然后让一条连接满足多种需求。 一条贯穿 CRM、经纪商门户和交易平台的单一授权连接，无需三套独立的集成，即可解答营销、风险和运营方面的问题。整合访问权限能将分散的智慧转化为一个统一层，而且通常比它所取代的那堆彼此脱节的订阅服务更经济。

要通过设计而非偶然来确保人类始终参与决策。能够安全扩展人工智能的企业，都是那些在早期就明确界定了哪些决策可由模型提供参考、哪些必须由人类来做出的企业。请务必记住这一点。在实践中，这意味着：助手负责提示客户流失风险，而人类则执行客户留存策略；助手负责标记风险敞口，而风险官则设定限额。 责任归属不能推给模型，而在受监管的业务中，这是一种优势，而非限制。基于开放标准而非单一供应商进行构建，能确保随着技术的发展，控制权始终掌握在您手中。

最后，要衡量的是转型成效，而非活动数量。统计已启用的人工智能工具数量很容易，但这个数字仅属于那81%的范畴。 而让你跻身那14%的数字则截然不同：现在有多少决策是基于证据而非直觉、且更快做出的；每周减少了多少手动工作；又有多少客户流失问题被及时发现并采取了应对措施。 这些才是运营层面的衡量标准。那些追踪这些指标的经纪公司，正在悄然弥合“拥有AI”与“被AI改变”之间的差距，而实现这一目标的工具早已摆在眼前。剩下的，就是决定是否以此为基础继续前行。

最后一点，这也是为何此事此刻至关重要。我们在此描述的只是基础，而非终点。Leverate 正在构建一个超越互联运营层的下一代人工智能生态系统，旨在帮助经纪商打造他们一直以来憧憬的业务。 虽然我们目前尚不透露具体细节，但如果您对“人工智能作为真正的基础设施”这一理念感兴趣，那么接下来的发展值得关注。

常见问题

问：经纪公司所谓“AI原生”是指什么？

A：一家原生AI经纪公司会将AI作为运营层，部署在其核心业务（包括客户入职、客户留存、风险管理和报告）之下，而非将AI功能作为附加组件简单地叠加在现有系统之上。该AI通过受管控的连接访问企业的真实、受权限限制的数据，因此能够跨系统协同工作，而非孤立于各自的“数据孤岛”之中。

问：AI原生与单纯使用AI工具有什么区别？

答：如今几乎每家企业都在使用人工智能工具。所谓“原生人工智能”，关键在于连接，而非数量。后装式工具虽然巧妙，但彼此之间却无法互通，因为它们无法访问共享数据。而原生人工智能架构将人工智能深度集成到企业现有的运营系统中，从而使一个智能助手能够对全局进行综合分析。

问：如果81%的企业已经在使用人工智能，那么竞争优势在哪里？

答：广泛采用意味着拥有人工智能工具如今已成为入门门槛，而非竞争优势。《剑桥2026》报告发现，仅有14%的企业将人工智能视为对其战略具有变革性意义的因素。优势正源于这一差距：即将人工智能的采用转化为一个互联的运营层，从而改变企业的竞争方式。

问：什么是Leverate MCP服务器？它能提供什么帮助？

答：Leverate MCP 服务器允许经纪商通过在经纪商门户中配置的单一受管控连接，将 Claude、ChatGPT 及其他兼容模型等 AI 助手安全地连接至其分布在 CRM、经纪商门户和交易平台上的受权限控制的 Leverate 数据。正是这一连接层，使得构建原生 AI 经纪业务成为可能。

问：在经纪公司中，人工智能在哪些方面能最快创造价值？

答：回报最快的部分通常来自入职流程自动化、预测性留存分析、实时风险监控、客服处理以及对企业自有数据的按需分析。当人工智能读取实时、互联的数据而非静态导出数据时，这些方面的表现都会得到提升。

问：所谓“AI操作层”是指由AI来做出决策吗？

答：不。其设计原则是，每个输出结果都需由人类做出决策。AI负责呈现信息、进行总结并提出建议，而最终由人来做出决策。在受监管的业务中，责任不能推给模型，因此让人类始终参与决策过程，这反而是刻意设计的优势，而非局限。

问：人工智能驱动的自动化在留存方面具体能起到什么作用？

A：预测模型会监控整个客户群体的行为，并识别客户流失的早期迹象，例如登录频率降低、交易规模缩小，或在亏损后出现交易停滞期。在干预仍能产生效果的阶段对账户进行标记，能将客户留存从一种事后分析报告转变为团队可据此采取行动的实时信号。

问：如果一家经纪公司构建了运营层，是否就会被绑定到某一家人工智能供应商？

答：如果该层基于开放标准构建，则不会。Leverate MCP 服务器采用开放的模型上下文协议（Model Context Protocol），因此经纪商可以随时间推移选择或更换 AI 助手。与数据的连接将持续保持，这在模型演进过程中保障了投资价值。

问：一家经纪公司应如何在2026年开始向“AI原生”转型？

A：首先，找出因数据难以获取而导致决策迟缓的环节，然后在采购更多工具之前，为现有的人工智能系统建立受管控的数据连接。明确哪些决策可由模型提供参考，哪些必须由人工做出，并重点衡量业务转型成效、基于证据的决策速度提升以及人工工作量的减少，而非单纯关注启用的工具数量。

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