随着大模型开源生态的深化，证券领域正成为AI技术商业化落地的核心场景之一。高用户粘性、垂直数据壁垒与付费转化潜力，共同推动AI证券在计算机应用软件中的价值分化。

一、用户粘性构建天然商业化基础

证券类应用凭借高频交易与投资决策需求，天然具备用户活跃度优势。据易观千帆数据显示，2025年1月同花顺MAU达3418万，东方财富、大智慧MAU分别为1679万和1153万，同比增速均超10%。高粘性用户群体为AI服务付费转化提供了稀缺基础。

此类平台用户日均使用时长远超普通应用，例如同花顺用户平均单日启动次数达6.2次，停留时长超过40分钟。这一特性使得AI功能的嵌入能够直接触达核心用户需求，降低付费教育成本。

此外，活跃用户规模的持续增长印证了市场对智能化工具的刚需。2025年1月，三大平台活跃人数同比增幅分别为14.23%、10.01%和24.07%，远高于传统金融信息服务增速。

二、垂直数据闭环构筑竞争壁垒

证券类软件通过B端与C端数据的全链条贯通，形成了独特的垂直飞轮。以同花顺为例，其机构端产品iFind覆盖3000余项指标的时间序列数据，每日实时跟踪2000余家上市公司动态，整合400个行业网站和50家财经媒体的情报分析。

在C端，问财通过自然语言交互技术，将专业投研数据转化为散户可理解的结论。例如用户输入“近三年ROE＞15%且研发费用增长＞30%的公司”，系统可即时生成结构化分析结果。这种“数据-产品-用户”的闭环，使得AI模型的迭代效率显著提升。

数据护城河的建立还体现在多维度信息的融合上。东方财富妙想大模型通过整合全金融数据库，新增“AI研究员”功能，支持深度搜索与多信源交叉验证，进一步强化了决策辅助能力。

三、付费转化率开启可量化增长空间

投资决策的强需求属性，使得AI证券工具的商业化路径清晰。截至2025年2月23日，同花顺问财进阶版和专业版累计预约人数达25.34万，较月初增长55.6%。若按每月新增15万用户测算，全年付费用户规模有望达182万，占MAU的5.3%。

付费转化率的分层测算显示，在30%/60%/90%的付费比例假设下，对应增量收入分别为8.57亿、17.14亿和25.71亿元（ARPU值1572元/年）。东方财富近期推出的“深度思考”问答模式，亦推动其AI产品使用时长提升23%，验证了功能升级对付费意愿的刺激作用。

风险提示：AI产品研发进度不及预期；市场活跃度波动影响用户付费意愿；行业竞争加剧导致模型同质化。

本文源自：金融界