一場由開源AI智能體OpenClaw（俗稱“龍蝦”）引發(fā)的“養(yǎng)蝦”熱潮，正以前所未有的速度席卷全網(wǎng)。這款因紅色龍蝦Logo而得名的工具，憑借“解放雙手”、自動執(zhí)行任務(wù)的能力，吸引了從極客到普通用戶的追捧。然而，在這場喧囂的技術(shù)盛宴中，向來是數(shù)字化轉(zhuǎn)型排頭兵的金融行業(yè)，卻展現(xiàn)出了不同其他行業(yè)的“冷靜”。
近一周多來，國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心、工業(yè)和信息化部、中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會密集發(fā)聲，直指OpenClaw在默認配置下存在網(wǎng)絡(luò)攻擊、信息泄露等安全隱患，尤其在金融領(lǐng)域，其默認的高系統(tǒng)權(quán)限與弱安全配置，極易成為竊取敏感數(shù)據(jù)或非法操控交易的突破口。監(jiān)管的連環(huán)警示，為金融圈對這波熱潮的審慎態(tài)度寫下注腳，在技術(shù)狂歡與風險紅線的碰撞下，金融機構(gòu)的真實態(tài)度與戰(zhàn)略抉擇，正成為觀察行業(yè)AI落地深度的窗口。
潘悅 制圖
“養(yǎng)蝦”雖熱合規(guī)仍是“高壓線”
“目前業(yè)務(wù)層面沒有測試過接入該智能體，總體還是謹慎的。”華北地區(qū)某城商行員工向記者坦言，雖然有客戶問過，但公司不僅沒有接入計劃，甚至內(nèi)部也不讓使用。華南地區(qū)某股份行風控條線從業(yè)者則透露，身邊有同事在私人設(shè)備上嘗試安裝試用，但因感覺安全風險過大，最終還是選擇了卸載。
這種普遍“觀望”的態(tài)度，并非偶然。與大眾市場對效率的極致追求不同，金融機構(gòu)的底層邏輯是風險管控?！昂诵脑蚴墙鹑谛袠I(yè)強監(jiān)管、高風險的底線要求，OpenClaw現(xiàn)階段的端到端自動執(zhí)行機制和金融合規(guī)要求嚴重不匹配?！辈┩ㄗ稍兘鹑跇I(yè)資深分析師王蓬博認為，金融領(lǐng)域的嚴肅性和安全性是不可突破的紅線，與其他領(lǐng)域有本質(zhì)不同。
這種不匹配直觀地體現(xiàn)在技術(shù)權(quán)限上。一家股份行金融科技部門技術(shù)人員向記者解釋，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乃至系統(tǒng)級擴展權(quán)限，其權(quán)限遠高于普通的對話式AI?！安还苁菣C構(gòu)還是普通人都應(yīng)該保持謹慎?！彼f。
監(jiān)管的擔憂則更為系統(tǒng)。3月15日，中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會發(fā)布的風險提示中，詳細列舉了OpenClaw在金融行業(yè)的四大風險：利用漏洞竊取網(wǎng)銀密碼導(dǎo)致的資金損失風險；自動化誤操作后責任主體難以認定的交易責任風險；敏感數(shù)據(jù)可能傳輸至第三方的數(shù)據(jù)合規(guī)風險；以及利用“AI代炒股”等話術(shù)實施的新型詐騙風險。這些風險點，幾乎精準地擊中了金融行業(yè)的“軟肋”。
正如聯(lián)儲證券研究院副院長沈夏宜所言，金融行業(yè)的創(chuàng)新永遠是“戴著鐐銬跳舞”，任何技術(shù)創(chuàng)新都必須以風險可控為前提。
差異化探索：從“全流程自動化”到“人機協(xié)同輔助”
審慎不等于排斥。事實上，在OpenClaw爆火之前，一場更為務(wù)實、深入的智能化變革早已在金融各細分領(lǐng)域悄然鋪開。
工商銀行、浦發(fā)銀行、微眾銀行等機構(gòu)都曾傳出企業(yè)級自研智能體的動態(tài)。在投研領(lǐng)域，這股風潮頗為熱烈。據(jù)記者不完全統(tǒng)計，截至目前，已有中信證券、華泰證券、國金證券等不少于9家券商，將“OpenClaw專題課”排上了路演日程。易方達、博時、興證全球等基金公司也已組建專項團隊，在隔離網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中對OpenClaw進行功能驗證，探索其在市場信息采集、合規(guī)審查、自動化報告生成等場景的應(yīng)用。
“我們觀察到的是，目前銀行、消金、支付等機構(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?！蓖跖畈┰u價道。他指出，不同機構(gòu)的布局各有側(cè)重：銀行主要用在風控審批、客戶營銷、貸后管理和智能客服；消金公司側(cè)重優(yōu)化風控模型；支付機構(gòu)則主要用于交易反欺詐和反洗錢。
麥肯錫發(fā)布的《2025全球銀行業(yè)年度報告》描繪的未來圖景，與當前業(yè)界的實踐路徑不謀而合：一個智能體執(zhí)行任務(wù)，第二個復(fù)核漏洞，第三個提交人類終審。在這條工作鏈中，人類的“最終審核”仍是不可或缺的一環(huán)。當前部分消費金融機構(gòu)形成的核心智能體，或是智能風控與支付服務(wù)平臺，本質(zhì)上都是在“人機協(xié)同”的框架下，讓AI在非核心或風險可控的輔助環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。
“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)作用且風險可控的領(lǐng)域?！蓖跖畈┱J為，這既避開了合規(guī)與安全風險，也避開了商業(yè)開放的核心矛盾。開源智能體最大的價值，就是把金融機構(gòu)里那些重復(fù)、繁瑣的流程自動化，實現(xiàn)降本提效。
未來之路：解決核心問題，守住安全底線
盡管前景廣闊，但智能技術(shù)為金融機構(gòu)高效賦能的同時，技術(shù)隱憂也如影隨形。近日，中國人民銀行四川省分行就對某銀行開出了一張行政處罰單，原因正是違反了金融科技管理規(guī)定。
蘇商銀行特約研究員薛洪言分析說，金融機構(gòu)對開源智能體的擔憂主要集中在三個維度：數(shù)據(jù)隱私方面，金融數(shù)據(jù)的高敏感性與智能體的海量采集需求存在矛盾；監(jiān)管合規(guī)方面，智能體的不可解釋性與“可追溯、可審計”的要求相沖突；研發(fā)成本方面，安全加固及糾錯成本可能超出預(yù)期收益。
更深層的挑戰(zhàn)來自技術(shù)本身。國聯(lián)安基金首席信息官黃峰打了個比方：當前OpenClaw更像“能力很強的實習生”，雖能完成輔助性工作，但輸出準確率不穩(wěn)定。而金融行業(yè)對數(shù)據(jù)結(jié)果的精準性要求往往要達到100%，凈值核算、賬戶查詢等核心業(yè)務(wù)容不得絲毫誤差。同時，OpenClaw開展工作需要較高的系統(tǒng)訪問權(quán)限，這與金融行業(yè)嚴格的權(quán)限管控形成了天然矛盾——即使一位工作十年以上的資深員工尚且不被允許接觸全部核心數(shù)據(jù)，又怎能輕易讓一個“AI實習生”獲取金融公司全部的底層數(shù)據(jù)權(quán)限？
面對這些挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)對未來的發(fā)展路徑有著清醒的認識。王蓬博認為，開源AI智能體如果要進入金融核心場景，必須解決六個核心問題：算法可解釋、可追溯，滿足強監(jiān)管要求；明確權(quán)責邊界，契合行業(yè)嚴肅性；解決大模型自身短板，提升智能化水平；數(shù)據(jù)合規(guī)，保障敏感信息不泄露；兼顧商業(yè)訴求，找到利益平衡點；保留人工干預(yù)權(quán)限，避免不可逆風險。
南京銀行的實踐提供了一個觀察樣本。該行與外部供應(yīng)商合作部署的一站式智能體工作站HiAgent，已落地20余個高質(zhì)量智能體，并開啟“大模型雙百計劃”，旨在訓(xùn)練一線員工成為智能體“重度玩家”。這種“讓員工駕馭工具”的思路，正是“人機協(xié)同”理念的具體體現(xiàn)。
3月11日，中國人民銀行召開2026年科技工作會議，明確提出“深化業(yè)技融合，積極穩(wěn)妥、安全有序推進金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用，釋放數(shù)字化、智能化發(fā)展動能”。這十六字方針，為金融行業(yè)的AI探索定下了基調(diào)：既不能因噎廢食，也不能盲目冒進。
在“養(yǎng)蝦”熱潮中，金融機構(gòu)的選擇或許顯得有些“保守”，但技術(shù)的價值不僅在于其能帶來多大的想象空間，更在于其能在多大程度上被安全、可控地駕馭。對于金融業(yè)而言，穩(wěn)健或許比狂歡走得更遠。
