终端之后，万得正在重建金融工作流

作者 | 黄昱

如果说过去30年，终端之后万得（Wind）的正重作流标签是机构级金融数据终端，那么在AI时代，建金它的融工身份正在发生深刻变革，并致力于开拓更广阔的终端之后C端市场。

近日，正重作流万得信息首席战略官葛正琦在与华尔街见闻等媒体的建金对话中，详细阐述了万得在AI产品领域的融工探索路径。

她指出，终端之后AI时代必将引发产品形态的正重作流多样化转变，目前行业仍处于探索阶段。建金因此，融工万得采取开放策略，终端之后通过多元化的正重作流产品矩阵来承接不同客户的差异化需求。

近期，建金万得积极布局各类AI入口：从推出面向个人的AI原生产品“万得AI”，到接入微信生态，再到搭建面向AI Agent的金融能力开放平台“AIFin Market”，以及推出面向年轻投资者的“AB1”和“WindClaw”等。这一系列动作背后的核心逻辑，并非单一产品的竞争，而是金融行业能力的“平权”与“重构”。

将机构能力“平权”给个人

2026年3月，万得正式发布面向个人用户的金融AI产品——万得AI (Wind Alice)。这是万得首次将此前主要服务于机构客户的金融AI能力，向更广泛的专业个人用户开放。

这家深耕机构服务30多年的金融数据巨头，为何转身布局C端？

葛正琦否认这是“突发的C端战略”，强调这是顺应技术演进、产品迭代及客户需求变化的自然结果。

她分析道，随着AI产业的发展，金融行业正经历显著趋势——AI带来了“平权”。过去仅机构端拥有的信息优势、能力优势及时间效率优势，正加速向更广泛的人群扩散。

尽管近年来众多金融机构开始探索AI应用，但要打造真正的AI时代优势产品，绝非简单地在终端中嵌入一个聊天机器人即可实现。

葛正琦强调，AI将对金融行业的个人和组织产生深远冲击。万得的目标是创造一款让金融行业用户感到“极度智能、便利，且符合当下及未来AI利用方式”的产品。

万得AI并非简单的对话式聊天工具，而是能够承接并执行多项金融任务的“AI金融工作操作系统”。

在万得AI平台上，用户可通过自然语言指令，完成以下复杂任务：
* 行业与个股分析
* 可比公司分析
* 指数构建
* 资产策略与回测
* 公司投资价值分析
* 估值建模
* 深度研究课题

此外，平台设有“技能广场”，支持用户调用针对不同金融角色的标准化工作流程，实现任务自动化，同时也支持用户自定义创建技能。万得AI还能生成附带权威数据来源、可编辑的PPT演示文稿、Excel表格及其他研究底稿，辅助用户完成汇报与决策。

为获取更多C端流量，万得AI依托腾讯云Claw pro、AI Agent安全中心等底层技术，接入了微信ClawBot。用户可直接通过微信调用万得AI进行处理。

关于选择微信的原因，葛正琦表示，微信覆盖了中国几乎所有人群，而金融行业的大量工作发生在非办公场景——例如与客户通话时，或随手看到一条新闻时，用户的本能反应不是打开终端，而是在微信中发送请求。

基于此，万得AI可在后台7×24小时处理任务，并通过微信前端即时交付结果。

成为所有Agent的能力底座

“万得创始人、董事长陆风亲自领导AI发展，公司上下转型决心坚定。”葛正琦表示。

目前，万得已构建起覆盖不同用户群体和应用场景的AI产品体系：

1. 万得AI (Wind Alice)：面向个人用户的AI原生产品。
2. Wind金融终端：核心终端已完成AI升级，深度植入自研大模型Wind Alice。
3. AB1：面向年轻人炒股投资的产品。
4. WindClaw：面向金融AI极客玩家的类龙虾产品。
5. AIFin Market：面向AI Agent提供金融数据调用服务的平台。

葛正琦将这些产品定义为按人群分层的差异化服务，其底层交付能力均由Wind Alice驱动。对万得而言，C端业务是自然延伸。

“未来我们不仅要服务人，还要服务AI本身。”葛正琦指出，随着越来越多机构自建Agent，以及个人用户使用各类AI助手，这些Agent都需要调用专业的金融数据和工具。这正是AIFin Market诞生的初衷。

这一战略定位意味着，万得未来提供的将不仅是数据，而是金融能力本身。

相较于通用大模型直接回答财经问题，万得更希望将30年来积累的数据、金融工具、研究方法及行业知识，封装成可供Agent直接调用的标准化能力。

据悉，万得还将围绕Skill形式，沉淀用户及使用场景入驻腾讯运营的SkillHub，同时推进IMA知识号入驻和内容上传，后续将承接万得金融内容、能力入口与Skill展示。此外，腾讯与万得正在评估将万得Alice能力入驻腾讯Workbuddy生态。

对于向第三方Agent提供的可调能力，葛正琦表示，在合规前提下将尽可能开放。

金融AI化的挑战与未来

金融行业的AI化探索仍处于起步阶段，未来产品形态的演变尚难预判。

针对“未来Agent应用是否会完全取代金融终端”的问题，葛正琦认为，人与产品的交互方式将日益简化，但这并不意味着终端类产品失去存在价值。终端拥有特定的客户群体，且随着Wind Alice能力的加持，其用户粘性和活跃度显著提升。

在商业模式方面，葛正琦透露，目前所有入口底层均对接万得的积分系统，类似于Token消耗机制。无论用户通过哪个入口使用万得AI能力，完成任务过程中的消耗均统一计算。

与其他行业相比，金融行业始终是AI落地门槛最高的领域之一。

腾讯金融云副总经理贾飞向华尔街见闻指出，金融行业AI转型首要面临的是算力挑战。由于合规安全要求高，涉及隐私的数据需独立核算、本地化部署，算力能否支撑AI转型是巨大考验。

“我们正与金融行业探讨，是否对AI应用进行区隔——例如，与投研相关且不涉及客户敏感数据的应用，是否可迁移至公有云。”

除了算力，金融企业还面临另外两大挑战：
1. Agent基础设施（Infra）建设：技术迭代迅速，企业需在解决安全顾虑的同时，迅速拥抱AI能力。
2. 数据沉淀：企业如何有效沉淀自身的“企业智能”。

无论如何，金融行业的AI趋势已不可逆转，所有参与者都必须投身其中。

(责任编辑：休闲)