金融领域，像银行、券商、基金等，在每一波软件技术革命时都是最先应用新技术。

因为金融行业处理的资金、交易，在本质上就是数字游戏，而这个数字游戏往往会因为应用最新技术而成为更强的赚钱机器。

所以，金融科技一直是软件技术人就业的几个主要领域之一。

泛而宽的金融科技岗分析我之前专门写过文章，感兴趣的私信我获取，这里不再展开。

本文聚焦在金融信息服务商领域，通过业务模式、主要企业、就业特点这三大部分来分析软件技术人在金融信息服务商领域的职业发展、就业选择。

一、业务模式

观察周围的普通工薪家庭会发现，每个家庭的余钱只有这几个去处：

有几万块时，放在卡里应对意外。

有十几万时，放在余额宝吃吃利息。

有几十万、上百万甚至更多时，就要琢磨买个房子，或者买些基金、股票、债券等，当然也有搞副业的，开店、自媒体、培训班等等。

房子是大宗交易，谁也不会天天买，因为有巨大的交易成本，买了一般几年不动。

副业不是主流，绝大多数人也折腾不出什么水花。

但像基金、股票、债券这些就不一样了，基本上都是大范围的高频参与，因为这些资产有几个特点：

1、上手门槛低

号称1元买基金，随便下个App，绑上银行卡做下风险评测就能买，比电商交易还方便。

2、交易成本低

这里的低有两层意思。

一个是手续费低，零点几个百分点，交易起来毫无压力。

再一个是操作成本低，点点点几个就搞定了。

3、反馈速度快

即使是基金这种反馈慢的，今天操作了，明天也就能看到输赢了。

而股市更是实时反馈，真得可以做到心脏跟着数字在上下跳动。

基于以上几个特点，绝大多数人都会参与这些金融资产的交易。

刷刷资讯、盯盯盘、买买买、卖卖卖、吹吹牛，一天就这么过来了，真的是个合法的大赌场，比刷短视频还上瘾。

年轻人钱不多，用支付宝就够了，而有点家底的“中产”之家，手机里都装着金融信息服务商提供的雪球、东方财富、天天基金、同花顺等App。

原因就是这些App既能提供信息供你决策，还能让你点一点就快速交易，这就是金融信息服务商在市场上的独特价值。

做生意有个基本规律：离钱越近的业务，就越容易挣钱。

无论散户、机构，当那些或业余或专业的投资人在这些软件上评价新闻、讨论股价、购买数据、形成决策、发起交易时，金融信息服务商自然就赚得盆满钵溢。

从金融信息服务商的头部企业来看，东方财富的净利润率过去五年一直在60%~80%之间，同花顺的净利润率基本都在50%左右。

这个业绩表现可以吊打99%的企业了。

这些让人眼红的净利润拆解开来看无非就这么几种：

1、券商的交易佣金、利息

我们在证券市场的每一次买卖都要交手续费，无论买、卖还是不买不卖，钱都会趴在券商的账户上为券商贡献利息。

大陆资本市场交易所就那么几家、券商就那么140家，但凡想交易，用也得用、不用也得用，这个钱说白了就是地租。

东方财富的西藏证券、指南针的麦高证券、传闻即将与大智慧合体的湘财证券、差点被蚂蚁吃掉的德邦证券等都属于这一类。

同花顺虽然自己不是券商，也没有收购券商，但作为平台接入了大量的券商。

用户在平台App上选择券商开户、做交易、向券商缴纳佣金，平台坐地收租就行了。

2、基金销售服务费

基金公司的专业是做基金管理，卖基金的事则交给了各种渠道，金融信息服务商就是其中一个重要渠道。

金融信服务商起家的方式五花八门，但闯出名号、有了流量之后，都会搞个基金销售牌照，方便流量变现。

东方财富的天天基金、雪球的蛋卷基金、同花顺基金、支付宝收购的数米基金、腾讯的腾安/好买都属于把流量导到基金交易来赚钱的标杆。

3、信息服务费

市场上有许多面向金融领域的玩家，如证券报、第一财经、财经、财新、华尔街见闻，各种财经自媒体、门户网站的财经频道，以及和讯网、金融界、东方财富网等垂直财经网站。

金融信息服务商将这些内容聚合到自己的网站、App上，提供给自己的用户。

除了财经内容之外，投资人在交易时还需要宏观、利率、行业、沪深京上市公司、新三板、A 股、基金、理财、债券、期货、期权、指数、外汇、美股、港股等大量的金融数据。

这些金融数据的原始信息都是公开、免费的，但没有整理过的信息太零散，查起来效率很低。

比如，股票今天涨、跌，大家知道，但过去十年的PE、PB、ROE、股价趋势，以及这些趋势与宏观经济指标之间的相关性呢？

金融市场，时间就是生命、效率就是金钱。

上个世纪90年代股市刚开始热闹起来时，信息贩子把上市公司的信息整理之后打印到一张A4纸上就能在交易大厅叫卖。

而现在则是由金融信息服务商购买数据之后，建数据库、开发脚本、做汇总分析，以服务的形式卖给个人用户、机构投资者、研究机构、学术机构、政府部门等。

像国际知名的彭博，上海万得、东方财富的Choice、杭州同花顺的iFind都属于这一类。

不只这些大公司，很多小工作室也会聚焦在指数投资、基金分析等细分领域内做一些数据整理工作，通过自媒体向自己的小圈子卖数据服务赚钱。

4、广告费

每当市场好转时，大家会在媒体上看到大量推荐新基金、新指数的软文，那些基金公司都是要给媒体交钱的。

还有雪球这样的社区，中国市场上散户太多、菜鸟太多，都希望能跟着高手学习，提高炒股能力。

能不能从高手那里学到本事、赚到钱不好说，但一定会被投喂很多广告，因为高手也是需要恰饭的，要不然天天在那里堆内容图啥？

只要有流量，只要流量是有金融属性的，就可以收广告费。

回到“屋顶的闪闪星光”这个IP的主题——软件技术领域的职业发展、就业选择。

业务模式决定了软件系统特点，软件系统特点决定了用人画像。

我们选择金融信息服务商就业时，要清楚这个企业的核心业务，以及技术特点：

以证券交易为核心的业务，系统挑战在于证券业务的大流量高并发下的数据处理。

以基金销售为核心的业务，系统挑战在于基金业务的信息展示、定投、交易等。

以信息服务为核心的业务，系统挑战在于数据的抓取、加工、展示，离线、实时数据处理等。

以用户社区为核心的业务，系统挑战在于经典互联网业务中的搜推广。

同时，无论以上哪种，都有比较强的业务壁垒，这是所有金融类业务系统的共同特点。

业务壁垒是个很好的东西。

软件技术人在入行的前几年大家都在拼命卷代码、设计模式等基本功，业务切换的摩擦成本不高。

可一旦入行5年以上，基本要转型为“软件技术+业务经验”这两条腿走路。

这样就能稳定在一个业务领域，而不是跟刚毕业没几年的小年青拼体力、精力、学习速度。

二、主要企业

市场上几家头部金融信息服务商核心业务不外乎上面几种，但具体营收结构上却差异很大。

东方财富的市值比其它几家加起来都要多，算是金融信息服务商中的绝对龙头。

但在2005年刚成立时，其实只是一家做金融信息服务的垂直网网站，通过股吧社区聚集了一波投资人，提供一些资讯服务等。

卖广告和数据服务赚点钱，淹没在一堆金融信息服务商中，毫不起眼，完全匹配不上高大上的金融圈。

这些带着金融属性的流量其实是很值钱的，但是通过金融交易变现，挣渠道销售费、佣金、利息、基金管理费这些更高大上的钱，得有牌照呀。

于是2012年，东方财富通过旗下的天天基金拿到了第三方基金销售牌照。

短短几年时间，到2015年时，借助东方财富和天天基金网的流量优势，卖了7000多亿的基金。

尝到了甜头之后，东方财富开始进入了“买买买”状态，一路收集牌照：

西藏同信证券、香港宝华世纪证券、公募基金管理牌照、保险经纪业务牌照、香港期货经纪业务牌照、基金投资顾问业务资格、证券投资基金托管。

一针针地打下来，人也开始精神了，股价从2015年开始快速上翻，从当前的小弟发展到现在是妥妥的行业龙头。

到2024年，证券交易、基金销售已经为东方财富贡献了90%以上的营收，而东方财富赖以起家的数据服务和广告费加起来只有2、3个百分点。

东方财富的成长史，就是一本金融信息服务商通过交易把流量变现的经典教材。

既然东方财富通过这种模式可以，其它企业会想，我为什么不行？！

指南针的证券工具软件主要服务个人投资者的，通过金融数据分析、证券投资咨询服务、广告等几种模式赚内容、流量的钱，算是东方财富的早期版本。

2022年收购了刚刚破产重整“迷你型”券商——麦高证券，把指南针的流量导入之后，麦高证券的营收每年翻番，利润更是指数级增长。

尝到甜头的批南针在2025年又收购了先锋基金，走上了东方财富的“买买买”状态。

与东方财富、指南针这些蓬勃向上的金融信息服务商相比，大智慧这位曾经的老大哥就有些“暮气”了。

2011年大智慧上市时，无论营收、利润，都比东方财富、同花顺加起来还多，是当时的龙头企业。

2015年支付宝开始搞财富业务时，都要从大智慧挖人，让这些前辈们一边干活一边给支付宝的开发、测试工程师们开“金融启蒙课”。

当时有个码农跟我说，他以前眼高于顶，认为只有互联网才够高大上，直到上了几节来自大智慧的前辈们讲的启蒙课，才懂得什么是真正的“金融业务”。

尽管有着辉煌的历史，但大智慧这些年一直没折腾出什么水花，老老实实地赚信息服务、数据产品的钱。

2015年时，大智慧并购湘财证券失败之后一直表现平平。

从金融信息服务商中的老大哥，混到了传闻要被湘财这个小券商收购的地步。

如果说上面几位玩家是靠资讯、数据服务聚起了用户，雪球则是靠的社区。

但不管从哪里来，最终还是要走流量变现的路子，把用户导到交易环节。

现在打开雪球App会发现，无论买基金还是券商开户交易，甚至买私募都一触即达。

处处透着雪球对流量变现的渴望。

同在金融信息服务商这口锅里吃饭，东方财富、大智慧、指南针、雪球社区的流量要变现得把用户导入到交易环节，而同花顺却天然就是交易平台。

同花顺是最大的网上证券交易系统供应商之一，作为平台方接入了几十家券商，用户可以在这里开户、交易。

围绕着交易，同花顺主要赚几种钱：

1、为券商引流，让用户去券商那里开户，挣开户费，而用户在券商的账号上交易产生的佣金分成则通过广告费的形式再回流给同花顺。

2、为用户炒股提供交易中的增值服务，如，手机超级LEVEL -2、神奇电波、同花顺VIP等。

3、向券商卖软件系统，挣服务费。

4、通过“爱基金”平台，接入大量基金产品，向用户推荐基金，拿销售服务费。

金融信息服务商要赚钱都得走上面这五位的路线，最终通过交易才能变现吗？

不是的，万得（Wind）就走出了不一样的路。

如果说上面四位对标的是互联网领域的内容平台、电商平台，那么万得对标的是SaaS产品，通过数据服务，卖账号挣钱。

创建于1996年的万得，学习对象是美国的彭博，用一句非常官方的话来讲：

Wind已建成国内最完整、最准确的以金融证券数据为核心的、一流的大型金融工程和财经数据仓库。

中国金融领域的机构、个人都已经离不开万得这个中国最大的机构金融信息服务商提供的昂贵工具了。

除了上面这几个经典的金融信息服务商之外，还有一个玩家必须得提一下。

东方财富、指南针、雪球社区这些案例告诉我们有了金融属性的流量之后通过交易变现很容易。

那中国哪些公司流量最多呢？当然是互联网大厂。

只是互联网大厂的流量中金融属性太少，一般互联网大厂的流量也就卖点消费贷而已。

腾讯就曾经投资了好买基金、自己的腾安基金也申请到了牌照，可只有区区几百亿的销售规模，连第一梯队都进不去。

但支付宝是个例外。

2015年时，东方财富的基金销售额十倍于支付宝刚刚收购的数米基金。

而在十年后的今天，支付宝却已稳坐基金销售的头把交椅。

只是可惜，支付宝2015年收购德邦证券失败。

金融本就是个重监管的领域，再加上支付宝2020年上市风波，除了卖卖基金，其它都是小打小闹，要不然东方财富就当不了老大哥了。

三、就业特点

最后回到“屋顶的闪闪星光”这个IP的主题——软件技术领域的职业发展、就业选择。

抛去支付宝这个巨头不谈，金融信息服务领域这个圈子其实挺小的。

近几年市场上发offer比较多的就是东方财富和同花顺，其它企业招人很少。

看看他们的体量就清楚了，以2024年底的研发人员数量为例：

同花顺 3105

东方财富 1868

大智慧 1363

指南针 313

除了体量小之外，这个领域的就业情况还跟资本市场景气度直接相关。

牛市来的时候一切好说，跟着风向上飘就行了。

熊市来的时候，市场活跃度、投资者热情变差，金融信息服务商的各项营收都会受影响。

金融信息服务商的营收、盈利等指标下降，没准就会通过缩编来降本提效：

东方财富的营收在2021年达到最高点130亿之后一路下滑，而研发人员数量也在2022年触顶（2123人）之后，一路下滑到2024年的1868人。

同花顺的净利润在2021年触顶（19亿）之后持续下跌，后面几年研发投入持续加大（2021年2915、2022年3196、2023年3342），但到了2024年终于挺不住了，研发人员也降到了3105人。

我经常讲，这个社会几乎所有的行业都会经历萌芽、成长、鼎盛、衰落这样的生命周期。

中国的外贸、房地产、互联网、能源、交通、运营商几乎都遵循这样的规律。

就算是今天的当红炸子鸡——新能源汽车，眼下正在快速扩张期，谁家销量每年不涨上几十个百分点都不好意思见人。

十年之后还会这样吗？绝对不可能。

但唯独金融行业例外，它没有生命周期，只有经济周期。

说它没有生命周期，是指这个行业重来就是重监管、创新缓慢的，社会越发达，金融影响越大，不可能衰落。

不同国家的重心不一样，有的直接融资占比高、有的间接融资占比高，有的股票市场发达、有的银行多。

但是，每个国家的中央、地方来说，想要掌控这个社会，金融都是重要抓手之一。

说它有经济周期，是指这个行业日子是不是舒服跟经济形势直接相关，始终在波峰波谷中动荡前行。

这种没有生命周期、只有经济周期的行业，最大的好处是长期来看更加稳定。

我们可能不会在某一家公司干了辈子，但可以在这个行业干一辈子，因为他会持续向前发展。

它不会像房地产那样，兴起时全行业吃肉，衰落时转型的转型、失业的失业，且好日子不会再有。

在金融这条产业链上干，最大的好处是苟上几年，一定会好转的，因为经济一定是有周期的。

经济周期牛转熊、熊转牛时，这个行业里的玩家一定是最先感知到的。

不管是银行、券商、基金，还是同花顺、东方财富、指南针这样的金融信息服务商，他们都是“春江水暖鸭先知”的鸭子。

这群“鸭子”不只对经济形势敏感，对技术的发展创新也很敏感。

过往每一波技术革命时，金融行业都会站在风口浪尖，这次的大模型技术革命也一样。

虽然因为事关国计民生而被重监管，导致业务创新很难，但在监管合规范围之内，这个行业绝不缺少抢先试水新技术的企业。

我之前写文章分析过无脑拥抱大模型的逻辑（感兴趣的私信获取），这里不再展开。

肉眼可见，行业大模型在金融信息服务商中的落地速度是非常快的，比如：

东方财富的妙想、同花顺的问财、万得的“Wind AliceFC”等。

讲完了这个行业自身的特点，再横向对比看看它相对其它就业领域的特点。

因为任何公司、岗位本身都有优缺点，单纯讲优劣没有意义，要放在坐标系中对比分析才好判断。

金融信息服务商从业务特点、发展历史来看，其实很有些互联网基因。

不管是东方财富这种以内容聚集流量，再把流量导向交易变现；还是同花顺这种以交易为核心，围绕交易做增值服务。

如果跟互联网公司放到一起对比的话，会发现金融信息服务商有几个特点：

1、龙头企业在市场上也就中等企业的水平

像东方财富、同花顺也就两、三千人的研发队伍，技术沉淀相比大厂只能说一般。

待遇水位相比大厂略低，而强度可能一点也不低。

除了核心交易链路有技术、业务复杂度之外，其它系统缺少大流量、高并发、高业务复杂度等方面的挑战。

2、企业优秀但对个人却不一定是个好选择

像万得、雪球这种在垂直领域称王称霸的隐形冠军企业，算是经典的小而美了。

但从就业角度来看，对软件技术人的履历背书、技术成长、待遇其实都比较一般。

原因也很简单：好企业不等于好雇主，或者说：企业是老板的，而履历背书、技术成长、职业路线是个人的。

看我好一个长篇大论，但涉及到个人在职业发展、就业选择上的问题时，不一定对你真的有帮助。

当你有任何问题时，欢迎私信我交流。