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全民“养龙虾”热 金融机构保持“冷”思考

2026年03月12日 00:06
来源: 券商中国
编辑:东方财富网

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【全民“养龙虾”热 金融机构保持“冷”思考】近期,随着开源AI智能体“OpenClaw”(因图标为红色龙虾,被戏称为“养龙虾”)在网络走红,官方连续发布风险提示。3月10日,国家互联网应急中心发布关于OpenClaw安全应用的风险提示;此前,工信部也发文指出,“龙虾(OpenClaw)”在默认或不当配置情况下,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。

  近期,随着开源AI智能体“OpenClaw”(因图标为红色龙虾,被戏称为“养龙虾”)在网络走红,官方连续发布风险提示。

  3月10日,国家互联网应急中心发布关于OpenClaw安全应用的风险提示;此前,工信部也发文指出,“龙虾(OpenClaw)”在默认或不当配置情况下,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。

  值得一提的是,相比于大众市场的热捧,金融机构的反馈显得格外“冷静”。

  金融机构普遍未部署

  “目前业务层面没有测试过接入该智能体,总体还是谨慎的。”华北地区某城商行员工向记者表示:“有客户问过,但公司目前没有接入OpenClaw的业务,也不让使用。”华北一券商从业者表示。

  “部门办公终端禁止部署这类开源智能体,个人的手机暂时不监管。”华南地区某股份行风控条线从业人员告诉记者,自己所在部门有同事在私有设备上安装OpenClaw并试用,感觉存在一定安全风险,后续卸载。

  从多家银行与券商反馈来看,金融机构对OpenClaw等开源智能体普遍持观望态度。

  “OpenClaw需要调动的权限包括但不限于访问本地文件系统、调用外部服务API、系统级与扩展权限,权限远高于对话式AI,不管是机构还是普通人都应该保持谨慎。”一股份行金融科技部门技术人员说。

  “核心原因是金融行业强监管、高风险的底线要求,OpenClaw的端到端自动执行现阶段和金融合规要求严重不匹配。”博通咨询金融业资深分析师王蓬博指出,金融领域本身的严肃性、安全性,强监管是不可突破的红线,和其他领域有本质不同。

  行业智能体应用差异化发展

  事实上,在OpenClaw爆火前,银行业已对智能体进行探索和应用,工商银行浦发银行、微众银行等都曾传出企业级的自研智能体动态,可运用于办公、拓客、风控等多个金融场景。

  麦肯锡发布的《2025全球银行业年度报告》指出,未来,智能体将贯穿银行整条工作链路:一个智能体执行任务并输出结果;第二个智能体复核产出、识别漏洞并给出优化建议;第三个智能体将结果提交人类进行终审。

  可以从报告看出,人机协同中,人的“审核”仍不可或缺:人类必须承担最终决策、质量管控、异常处理以及风险与合规管理等核心职责。

  这个趋势也与业内目前的实践路线较为吻合。

  “我们观察到的是,目前银行、消金、支付等机构的智能化转型,都是走辅助式路线,没有盲目追求全流程自动化,布局比较务实,这既契合金融强监管的属性,也贴合技术现状和商业环境。”王蓬博表示。

  他指出,目前不同金融机构智能化应用的环节各有侧重,银行主要用在风控审批、客户营销、贷后管理和智能客服;消金公司侧重用AI优化风控模型,提升授信效率和贷后催收的精准度;支付机构则主要用在交易反欺诈、反洗钱,实现实时风险拦截和交易监测。

  “这些环节要么是非核心的辅助环节,要么是AI能发挥基础作用且风险可控的领域,既避开了之前提到的合规、安全风险,也避开了商业开放核心矛盾。”他表示,从金融行业视角看,开源智能体最核心的价值就是降本提效,能把金融机构里那些重复、繁琐的流程自动化,比如客服应答、广告类写作、数据录入、基础合规排查,节省人力成本,提升工作效率。

  探索需与合规、安全并行

  智能技术为金融机构高效赋能的同时,也产生了技术隐忧。

  近日,中国人民银行四川省分行开出了一张行政处罚单,有银行因违反金融科技管理规定,被警告并罚款超30万。

  苏商银行特约研究员薛洪言分析,对于开源智能体的应用,金融机构担忧的维度集中在数据隐私、合规、研发成本等方面。

  “数据隐私方面,金融数据的高敏感性与智能体海量采集需求存在矛盾,开源代码漏洞易被利用;监管合规方面,智能体的不可解释性与‘可追溯、可审计’要求冲突,第三方组件溯源困难;研发成本方面,本地化适配、安全加固及模型幻觉导致的纠错成本,可能超出预期收益。”薛洪言表示。

  可以预见的是,加速数智化转型的银行业,与智能体的深度协同将不断推进。

  以南京银行为例,该行与外部供应商合作部署一站式智能体工作站HiAgent,并已落地20+高质量智能体,该行还开启“大模型双百计划”,推动智能体在一线业务中充分赋能,并训练一线员工成为智能体“重度玩家”。

  王蓬博认为,开源AI智能体如果要进入金融核心场景,必须解决六个问题:

  一是算法可解释、可追溯,不能有黑箱,满足金融强监管、高安全的要求。

  二是明确权责边界,界定好各方责任,契合金融行业的严肃性。

  三是解决AI大模型自身的短板,减少常识性错误,提升深度智能化水平,确保指令执行准确。

  四是数据合规,保障用户敏感信息不泄露。

  五是兼顾商业诉求,找到开源与机构核心利益的平衡点,让机构有动力开放环境和API。

  六是保留人工干预权限,避免不可逆的风险。

(文章来源:券商中国)

(原标题:全民“养龙虾”热,金融机构保持“冷”思考)

(责任编辑:126)

 
 
 
 

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