导读

进入 2026 年，AI 正从“会回答问题”走向“能组织工作”。但对电力交易而言，真正有价值的 AI，不只是更会聊天，而是能读懂市场规则、接入可信数据、调用专业模型、按流程协同，并把每一次判断留在可审计的链路中。SISITrader 正是沿着这条路径建设：把 AI 放进交易业务闭环，同时把权限、风控和人工复核放在自动化之前。

每天早上上班后，交易员们为了制定策略，首先要核对市场数据，查看供需边界，判断价格走势，检查持仓与偏差风险，制定策略报告。这项工作往往全年 365 天不间断进行。

这些工作并不缺少软件支撑。真正稀缺的，是把散落的数据、规则和个人经验自动组织成可信的决策，解放交易员的双手。

这也是我们打造 SISITrader 的出发点。

它不是给通用大模型再加一个“电力交易插件”，也不是用聊天框替代原有业务系统。我们希望做的是一套电力交易领域的专业智能体 AI 平台：让 AI 进入“理解—数据—分析—决策—输出—复盘”的完整链路，让人的专业判断得到更稳定、更高效的支持。

从 Coding 走向业务AI 正在更换自己的位置

进入 2026 年，AI 开始从开发场景走向业务现场。业界常用“Claw 级应用”概括一类新的智能体应用。这个说法尚未形成统一定义，但它指向的变化很清楚：AI 不再只生成内容，而是能够识别意图、拆解任务、调用工具，并交付实际结果。

这并不意味着原有业务系统会被取代。可靠的数据平台、指标体系、算法模型和专业系统仍是基础；AI 更适合承担理解、编排与协同。

垂直 AI 的机会，也正在这里出现：围绕具体业务，把数据、规则、模型和人的经验组织成一套可以持续运行的工作流。

通用 AI 很强但电力交易需要的远不止“会回答”

通用 AI 的能力不应被低估。

它擅长理解自然语言、总结文档、提取信息、生成初稿和辅助推理。面对政策材料、市场简报和会议纪要，它可以降低阅读与表达成本。

但电力交易不是一个只靠语言能力就能完成的场景。

它首先需要可信数据、规则约束、专业工具、责任边界。

所以，通用 AI 与垂直 AI 不是替代关系。

通用 AI 提供理解、表达与推理的底座；垂直 AI 则要把数据、规则、模型、工作流、权限和审计组合成专业能力。

电力交易真正难的是信息碎片化与决策连续性

电力交易从业者面对的痛点，往往不是“没有数据”，而是数据太多、太散、太快。

数据散：价格、负荷、气象、预测、交易和结算数据分布在不同系统，字段与口径不一致。交易员常常把大量时间花在找数、对数和搬运数据上。

规则复杂：中长期、日前和实时市场相互衔接，不同区域又有不同规则。政策更新后，旧经验可能失效，知识很难稳定复用。

链条长：一项策略判断可能同时依赖历史价格、供需变化、新能源出力、气象、持仓和偏差。任何一个环节缺失，结论都会打折。

预测与决策脱节：功率预测和电价预测常由不同工具产生。模型给出曲线，却未必自动转化为分时段风险、仓位思路和行动清单。

经验依赖个人：优秀交易员知道该查什么、怎么看异常、何时调整策略，但这些方法常留在个人电脑、聊天记录或脑海里。人员变化时，组织重新交学费。

复盘难：很多团队保留了结果，却没有完整保存“当时用了什么数据、什么规则、哪个模型、为什么作出这个判断”。策略好坏难以被公平评估，错误也可能重复发生。

AI 的效果不应只用“节省了多少时间”来描述，更应落在可衡量的过程指标上：查询时延、人工整理步骤、数据缺失率、报告周期、策略依据完整度、异常发现及时性、人工复核通过率、审计链路完整率，以及同类错误是否减少。

核心变化，是让交易员从信息搬运中抽身，把时间放回判断与风险控制；也让优秀经验变成可执行、可复用、可迭代的业务资产。

自主业务 AI，先要回答“如何不失控”

“自主”不是越多越好。越接近真实业务，越需要边界。

第一类风险是模型幻觉与口径错误：模型可能编造数字、混淆市场，或把缺失数据解释成确定结论。

解法：打造标准数据底座和指标体系；数据缺失就明确标注，禁止用估算补齐。

第二类风险是数据安全与越权访问：交易数据和 API 凭证都属于敏感资产。

解法：建立项目工作空间、数据库行与文件前缀隔离，并实施凭证加密、最小权限授权和角色控制。

第三类风险是错误策略被直接执行：预测本身存在误差，市场环境也会突变。

解法：SISITrader 对策略的定位是决策支持，生成候选方案、风险区间和依据，重要交易决策必须通过人工审核、权限校验和风控阈值。

第四类风险是不可解释、不可追溯：如果只留下结论，就无法判断错误发生在数据、模型还是推理环节。

解法：完整审计应记录用户、任务、所用 Agent 与 Skill、工具调用、数据范围、模型版本、文件产物和失败原因，让每一条重要结论都能沿链路回看。

AI 的可靠性，从来不是靠一句“请不要出错”实现的。它需要规则、权限、工具、审计和人工兜底共同组成防线。

SISITrader：面向电力交易的模块化架构

整体架构

SISITrader 整体架构图

内置电力交易智能体协同循环，保障智能体越用越智能。

协同循环流程图

从功能到场景：SISITrader 具体解决什么

场景一：智能问数分析/ChatBI

场景二：日报/周报/月报

场景三：策略报告

场景四：自动化模块VibeCoding

场景五：电价预测评估

以上的场景举例只是冰山一角，以 SISITrader 为起点，交易员们可自由发挥，创造无限可能。

小结

电力交易 AI 的价值，不在于把专业人士移出流程，而是让机器承担高频、重复、可验证的工作，让人专注市场判断、风险权衡和最终决策；让个人经验可以沉淀，让组织流程可以复用。

SISITrader 希望成为这样的工作台：懂业务，但不越权；能协同，但可追溯；会学习，但受规则约束；追求效率，也尊重交易的风险与责任。

我们正在围绕电力交易的高频场景持续打磨产品。如果您来自发电企业、售电公司、用电企业、储能运营方，或正在建设企业自己的交易数字化能力，欢迎与我们交流真实工作流，也欢迎参与场景共创。

一套行业 AI 是否有价值，最终不看它说得多像专家，而看它能否在真实业务中，稳定地帮助专家做出更好的判断。

SISITrader，正为此而来。