近期，隨著開源AI智能體“OpenClaw”（因圖標(biāo)為紅色龍蝦，被戲稱為“養(yǎng)龍蝦”）在網(wǎng)絡(luò)走紅，官方連續(xù)發(fā)布風(fēng)險提示。

3月10日，國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心發(fā)布關(guān)于OpenClaw安全應(yīng)用的風(fēng)險提示；此前，工信部也發(fā)文指出，“龍蝦（OpenClaw）”在默認(rèn)或不當(dāng)配置情況下，極易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)攻擊、信息泄露等安全問題。

值得一提的是，相比于大眾市場的熱捧，金融機(jī)構(gòu)的反饋顯得格外“冷靜”。

金融機(jī)構(gòu)普遍未部署

“目前業(yè)務(wù)層面沒有測試過接入該智能體，總體還是謹(jǐn)慎的?！比A北地區(qū)某城商行員工向記者表示：“有客戶問過，但公司目前沒有接入OpenClaw的業(yè)務(wù)，也不讓使用?！比A北一券商從業(yè)者表示。

“部門辦公終端禁止部署這類開源智能體，個人的手機(jī)暫時不監(jiān)管。”華南地區(qū)某股份行風(fēng)控條線從業(yè)人員告訴記者，自己所在部門有同事在私有設(shè)備上安裝OpenClaw并試用，感覺存在一定安全風(fēng)險，后續(xù)卸載。

從多家銀行與券商反饋來看，金融機(jī)構(gòu)對OpenClaw等開源智能體普遍持觀望態(tài)度。

“OpenClaw需要調(diào)動的權(quán)限包括但不限于訪問本地文件系統(tǒng)、調(diào)用外部服務(wù)API、系統(tǒng)級與擴(kuò)展權(quán)限，權(quán)限遠(yuǎn)高于對話式AI，不管是機(jī)構(gòu)還是普通人都應(yīng)該保持謹(jǐn)慎。”一股份行金融科技部門技術(shù)人員說。

“核心原因是金融行業(yè)強(qiáng)監(jiān)管、高風(fēng)險的底線要求，OpenClaw的端到端自動執(zhí)行現(xiàn)階段和金融合規(guī)要求嚴(yán)重不匹配。”博通咨詢金融業(yè)資深分析師王蓬博指出，金融領(lǐng)域本身的嚴(yán)肅性、安全性，強(qiáng)監(jiān)管是不可突破的紅線，和其他領(lǐng)域有本質(zhì)不同。

行業(yè)智能體應(yīng)用差異化發(fā)展

事實上，在OpenClaw爆火前，銀行業(yè)已對智能體進(jìn)行探索和應(yīng)用，工商銀行、浦發(fā)銀行、微眾銀行等都曾傳出企業(yè)級的自研智能體動態(tài)，可運(yùn)用于辦公、拓客、風(fēng)控等多個金融場景。

麥肯錫發(fā)布的《2025全球銀行業(yè)年度報告》指出，未來，智能體將貫穿銀行整條工作鏈路：一個智能體執(zhí)行任務(wù)并輸出結(jié)果；第二個智能體復(fù)核產(chǎn)出、識別漏洞并給出優(yōu)化建議；第三個智能體將結(jié)果提交人類進(jìn)行終審。

可以從報告看出，人機(jī)協(xié)同中，人的“審核”仍不可或缺：人類必須承擔(dān)最終決策、質(zhì)量管控、異常處理以及風(fēng)險與合規(guī)管理等核心職責(zé)。

這個趨勢也與業(yè)內(nèi)目前的實踐路線較為吻合。

“我們觀察到的是，目前銀行、消金、支付等機(jī)構(gòu)的智能化轉(zhuǎn)型，都是走輔助式路線，沒有盲目追求全流程自動化，布局比較務(wù)實，這既契合金融強(qiáng)監(jiān)管的屬性，也貼合技術(shù)現(xiàn)狀和商業(yè)環(huán)境?！蓖跖畈┍硎?。

他指出，目前不同金融機(jī)構(gòu)智能化應(yīng)用的環(huán)節(jié)各有側(cè)重，銀行主要用在風(fēng)控審批、客戶營銷、貸后管理和智能客服；消金公司側(cè)重用AI優(yōu)化風(fēng)控模型，提升授信效率和貸后催收的精準(zhǔn)度；支付機(jī)構(gòu)則主要用在交易反欺詐、反洗錢，實現(xiàn)實時風(fēng)險攔截和交易監(jiān)測。

“這些環(huán)節(jié)要么是非核心的輔助環(huán)節(jié)，要么是AI能發(fā)揮基礎(chǔ)作用且風(fēng)險可控的領(lǐng)域，既避開了之前提到的合規(guī)、安全風(fēng)險，也避開了商業(yè)開放核心矛盾?！彼硎?，從金融行業(yè)視角看，開源智能體最核心的價值就是降本提效，能把金融機(jī)構(gòu)里那些重復(fù)、繁瑣的流程自動化，比如客服應(yīng)答、廣告類寫作、數(shù)據(jù)錄入、基礎(chǔ)合規(guī)排查，節(jié)省人力成本，提升工作效率。

探索需與合規(guī)、安全并行

智能技術(shù)為金融機(jī)構(gòu)高效賦能的同時，也產(chǎn)生了技術(shù)隱憂。

近日，中國人民銀行四川省分行開出了一張行政處罰單，有銀行因違反金融科技管理規(guī)定，被警告并罰款超30萬。

蘇商銀行特約研究員薛洪言分析，對于開源智能體的應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)擔(dān)憂的維度集中在數(shù)據(jù)隱私、合規(guī)、研發(fā)成本等方面。

“數(shù)據(jù)隱私方面，金融數(shù)據(jù)的高敏感性與智能體海量采集需求存在矛盾，開源代碼漏洞易被利用；監(jiān)管合規(guī)方面，智能體的不可解釋性與‘可追溯、可審計’要求沖突，第三方組件溯源困難；研發(fā)成本方面，本地化適配、安全加固及模型幻覺導(dǎo)致的糾錯成本，可能超出預(yù)期收益。”薛洪言表示。

可以預(yù)見的是，加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的銀行業(yè)，與智能體的深度協(xié)同將不斷推進(jìn)。

以南京銀行為例，該行與外部供應(yīng)商合作部署一站式智能體工作站HiAgent，并已落地20+高質(zhì)量智能體，該行還開啟“大模型雙百計劃”，推動智能體在一線業(yè)務(wù)中充分賦能，并訓(xùn)練一線員工成為智能體“重度玩家”。

王蓬博認(rèn)為，開源AI智能體如果要進(jìn)入金融核心場景，必須解決六個問題：

一是算法可解釋、可追溯，不能有黑箱，滿足金融強(qiáng)監(jiān)管、高安全的要求。

二是明確權(quán)責(zé)邊界，界定好各方責(zé)任，契合金融行業(yè)的嚴(yán)肅性。

三是解決AI大模型自身的短板，減少常識性錯誤，提升深度智能化水平，確保指令執(zhí)行準(zhǔn)確。

四是數(shù)據(jù)合規(guī)，保障用戶敏感信息不泄露。

五是兼顧商業(yè)訴求，找到開源與機(jī)構(gòu)核心利益的平衡點，讓機(jī)構(gòu)有動力開放環(huán)境和API。

六是保留人工干預(yù)權(quán)限，避免不可逆的風(fēng)險。

責(zé)編：戰(zhàn)術(shù)恒

排版：劉珺宇

校對：廖勝超

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