“你養蝦了嗎？”近日，全網都在為OpenClaw“龍蝦”瘋狂，從個人端的效率提升，到企業端的流程自動化，這一開源AI智能體幾乎席卷所有科技應用甚至社交場景，不過在金融圈卻不盡然。

　　3月10日，就全民“養蝦熱”及是否有意布局Open-Claw，北京商報記者向多家銀行、消金公司、支付機構進行了采訪，大多表態“太火了，需要先沉淀觀察”，也有人士直言，OpenClaw不適配金融，尤其要注意其中的數據安全風險。業內認為，這場“養蝦熱”中，互聯網銀行、消金公司沒有跟風部署，支付機構技術團隊按兵不動，背后是對資金、數據和信息安全的重要考量。

　　集體冷靜

　　“養蝦”熱，在金融圈卻集體“啞了火”。“因為金融行業嚴格要求保密性，這一AI應用有可能存在數據和信息安全的風險隱患?！币幌鸸緩臉I者直言了他的顧慮。

　　“有一定價值，但在消金核心業務領域始終面臨多重風險。比如合規方面，開源智能體很難滿足監管對于風控等核心業務的要求；再如安全方面，開源智能體可能導致信息泄露風險等。”另一消金公司消金從業者同樣提及。

　　總結來看，核心原因還是金融行業強監管、高風險的底線要求。

　　對消費金融公司來說，若通過AI智能體自主完成客戶授信、風控審批到信貸發放等流程，效率確實能翻倍，但一旦出現過度放貸、授信失誤或信息泄露，責任該怎么算？風險誰來承擔？這也正是最大的風險，即技術自主性與金融行業合規安全要求的天然沖突。

　　“這是雷區?！辈簧傧饛臉I者表態，沒人愿意為了技術嘗鮮，觸碰數據和安全高壓線，“但OpenClaw太火了，感覺有點太火，對其價值還是要再沉淀觀察一下?！币灿腥朔Q，短時間內，金融行業更多還是偏保持審慎，但不排除分層滲透的可能性。

　　支付機構的焦慮則更直接，每一筆交易都關乎資金安全，容不得半點“算法黑箱”。易寶支付聯合創始人余晨來接受北京商報記者采訪時提到，OpenClaw帶動的開源智能體熱潮，代表行業從對話AI走向自主執行，方向有價值，但公司仍對開源框架保持開放觀察、審慎落地的態度，自主執行、權限開放與合規風控的底線要求存在天然沖突，金融行業必須先把安全與可控做扎實。

　　在銀行方面，有一線員工表示：“目前行里使用OpenClaw的人并不多。在我們看來，OpenClaw相當于一款權限較高的AI軟件，能夠授權操作電腦，直接執行指令。這類功能我們一線員工不會用，大概率只有技術部門在少量測試使用。”

　　一位銀行業務部門負責人直言，這類開源產品在使用過程中需要用移動設備遠程控制終端PC，即便宣稱信息隔離，但銀行依然高度謹慎，基本不會直接使用。

　　適配度較低

　　從金融行業視角來看，余晨認為，開源智能體最大的價值在于能實現流程自動化、提升效率，把人從重復勞動中解放出來，為業務降本增效，但也有著對應的風險，是智能體自主決策帶來的不可解釋、不可控問題，以及數據安全、越權操作等隱患，會直接觸碰金融領域的合規底線。

　　“我覺得個人玩玩辦辦公還行，要應用在業務上‘坑’太多，比如數據安全風險、資金安全問題等。”另一支付公司從業者則說道。在他看來，支付業務原來風控環節已經較為完善，盲目嘗試這類AI智能體反而暗藏風險，“萬一適配出問題，可能引發交易中斷、資金清算錯誤，后果不堪設想?！?/p>

　　“銀行做科技建設，第一優先級永遠都是安全合規，”一家地方農商行科技部門人士介紹，當前，銀行對開源項目布局的核心顧慮集中在兩大方面：一是數據安全風險，開源代碼公開導致漏洞較多、“后門”難以排查，數據容易出現泄露隱患；二是操作管控風險，哪怕產品廠商宣稱能夠實現信息隔離，只要涉及跨設備、跨網絡控制，就存在被劫持、截屏、錄屏、越權操作的可能，這些行為都直接觸碰金融安全“紅線”，銀行絕對不會冒險使用。

　　業內認為，金融業作為強監管、高風險行業，對此保持高度克制是理性且必要的。聯儲證券研究院副院長沈夏宜解釋，金融行業的特殊性在于，其核心業務涉及資金安全、客戶隱私和系統性風險，任何技術創新都必須以風險可控為前提，不能像互聯網行業那樣采取“快速迭代、試錯跑通”的模式。

　　在沈夏宜看來，現階段，OpenClaw與金融行業的適配度仍處于較低水平。一方面，其核心的端到端自動執行能力與金融行業的合規要求存在天然矛盾，權責邊界模糊、算法可解釋性不足等問題，難以滿足銀行、消金、支付等機構的監管紅線。另一方面，金融行業對數據安全、業務穩定性的要求極高，而OpenClaw部分實例存在安全漏洞、第三方技能市場風險等問題，疊加金融業務的復雜性，目前僅能在金融機構的非核心場景進行小范圍試點，無法進入授信、風控、資金清算等核心領域，整體適配仍需長期優化。

　　并非排斥

　　值得注意的是，金融行業的“冷靜”并非拒絕AI，而是拒絕盲目跟風。在一銀行業從業者看來，OpenClaw這一波開源AI智能體浪潮，本質上是一次AI應用范式變革的全民普及。大模型的能力已經突破了臨界點，市場需要這樣一波浪潮讓用戶深刻意識到：AI已經不再僅僅是輔助工具，不再是只會提供建議的“咨詢師”，而是真正能落地做事的“實習生”。

　　該銀行業從業者稱，像OpenClaw這樣的AI應用范式是未來技術發展的必然趨勢。因此，對于金融行業而言，這并不是“不敢用”或“現階段不適合用”的問題，而是如何小心謹慎、循序漸進地將其用起來的問題。金融機構的克制，更多是出于對合規與風險的敬畏，而非對技術的排斥。

　　從短期來看，開源智能體最大的價值在于顯著提升金融服務的效率，降低運營成本，從而使金融服務更加普惠。從長期來看，這種具備主動執行任務能力的智能體，或許能為行業帶來全新的業務模式，創造增量價值和新的市場機會。

　　然而，風險同樣不容忽視。前述銀行業從業者補充，在合規、安全和投入層面，金融機構確實存在顧慮，最大的風險可能集中在應用層面。智能化的普及使得很多事情的執行門檻大幅降低，這既包括創造價值的好事，也包括潛在的惡意行為。因此必須切實增強風險防范意識，提前做好應對準備。

　　事實上，在AI技術的應用上，已有多家機構悄悄開啟“定制化探索”，在智能化布局實現新的突破。

　　銀行層面，前述銀行業從業者介紹，目前，該行重點在風險貸后管理、客戶服務、電話營銷等場景進行了深入投入與落地。同時，在授信審批、日常運營、合規安全等核心環節，也有廣泛的AI應用探索?！叭绻_源AI智能體要真正進入金融核心場景，需要優先解決技術層面的安全合規問題。”在他看來，在現階段及未來的一段時間內，權責認定的前期工作仍需以“人”為主導，必須確保在關鍵業務環節有專業人員進行嚴格管控。

　　招聯消費金融介紹，目前，招聯已經形成了包括消保、合規、資管、運營、風險、決策、研發、中醫八大核心智能體以及若干辦公智能體，深度賦能各業務板塊提質增效。

　　支付機構方面，連連數字相關負責人也提到，近年來，連連數字全面推進AI技術在風控、運營及客戶服務的全鏈條融合，以及接入主流AI大模型，其中，連連數字自主研發的專有技術平臺，可為客戶提供涵蓋支付、資金轉賬、全球資金分發、智能匯兌處理以及智能風險管理等在內的一站式綜合服務。

　　漸進融合

　　熱潮過后，業內認為，金融行業并不會迎來“OpenClaw落地潮”，而是進入一個審慎探索、漸進融合的新階段?！敖鹑谛袠I其實是最早應用AI的垂直領域，因為金融科技行業天生就有大量的交易數據。”余晨介紹，金融業應用的人工智能技術主要分為兩類：一類是底線應用，用人工智能技術作為護欄為業務保駕護航，比如反洗錢等領域都會大量應用人工智能技術。另一類是頂線應用，能夠給企業帶來更多的生意和業務。

　　在余晨看來，未來金融AI的應用空間非常廣泛，企業可以借助AI優化智能客服、提升用戶體驗，利用大模型開展交叉營銷、挖掘新的銷售線索，同時在風控、合規自動化等方向持續深耕，讓AI技術真正服務于業務與用戶價值。

　　“目前銀行、消金、支付等機構的智能化轉型，都是走輔助式路線，沒有盲目追求全流程自動化，布局比較務實，這既契合金融強監管的屬性，也貼合技術現狀和商業環境?！辈┩ㄗ稍兪紫治鰩熗跖畈┰u價，在他看來，后續開源AI智能體若要進入金融核心場景，必須先解決算法可解釋、可追溯，不能有黑箱，要滿足金融強監管、高安全的要求；另外要明確權責邊界，界定好各方責任，契合金融行業的嚴肅性，此外要保證數據合規，保障用戶敏感信息不泄露，兼顧商業訴求，找到開源與機構核心利益的平衡點，且保留人工干預權限，避免不可逆的風險。

　　小場景落地

　　結合行業發展趨勢與監管要求，對于未來五至十年開源工具在銀行領域的應用前景，多位銀行人士坦言，只有在個人信息保護做到絕對嚴密、技術實現完全可控，且風險可防可控的前提下，銀行才可能對開源工具進行有限度的探索。從可探索的方向來看，主要集中在非隱私類營銷推送，即不涉及客戶敏感信息的營銷場景，以及其他不涉及資金交易、不觸碰客戶核心數據的輔助環節，避免核心業務與敏感信息面臨安全風險。

　　“這種審慎并非保守，而是對金融風險特殊性的理性回應。金融機構可在試點中積累經驗，在可控場景中驗證價值，逐步擴大應用范圍?！甭搩ψC券研究院研究員杜彤彤說道，金融機構應堅持審慎創新的原則，優先在非核心場景試點開源智能體，積累應用經驗，逐步探索核心場景的適配方案。

　　“金融行業還將繼續保持審慎態度，不會出現大規模的開源智能體落地潮。”王蓬博同樣稱，談及未來金融AI的方向，他認為將聚焦在合規可控、輔助決策、小場景落地這三個核心，重點瞄準風控優化、合規自動化、運營增效等領域，不會盲目追求全流程自動化，會優先選擇客服、廣告類寫作這類低風險、非核心環節落地，避開核心業務的安全和合規隱患。

　　前述銀行業從業者也提到，短期內，金融機構不會盲目追求完全的端到端自動化，而是會更加強化“HumanintheLoop”(人在回路)的混合模式，確保人類專家的最終決策權。

　　其次，注重多智能體協同與人工監督相結合。未來的技術趨勢不會是單一智能體的完全自主運行，而是構建“多智能體+人工監督”的復合架構，以應對復雜的金融場景。

　　此外，要建立完善的AI治理體系。金融機構將普遍建立起包括AI資產清單盤點、風險重要性評估、全生命周期閉環管控等在內的系統化治理機制，確保AI技術的應用始終在安全、合規的軌道上運行。

　　結合行業發展趨勢與監管要求，對于未來五至十年開源工具在銀行領域的應用前景，多位銀行人士坦言，只有在個人信息保護做到絕對嚴密、技術實現完全可控，且風險可防可控的前提下，銀行才可能對開源工具進行有限度的探索。

　　也有銀行人士提到，銀行探索開源工具還需滿足明確的條件與前提，在行業規范層面，需出臺金融行業專屬的開源工具應用規范，清晰界定開源工具的應用范圍、安全標準與責任歸屬，為銀行應用提供明確的合規指引；在技術層面，開源生態需形成金融級的成熟解決方案，具備漏洞實時監測、快速修復的能力，同時要支持國產化適配與核心技術自主可控，確保開源工具的應用不會影響銀行系統的穩定性與安全性。

　　北京商報記者 劉四紅 宋亦桐