2026-03-16 23:34:58
開源AI智能體OpenClaw火爆,但銀行業對其持謹慎態度,已有股份行收到監管風險提示。專家指出,OpenClaw高系統權限與金融合規底線沖突,存在網絡攻擊、數據泄露等風險。不過,銀行業在OpenClaw爆火前就已探索智能體應用,多家銀行正推動其在一線業務等場景賦能。專家建議銀行創新管理機制,強化數據保護,穩步釋放智能體創新價值。
每經記者|李玉雯 每經編輯|張益銘
近期,開源AI(人工智能)智能體OpenClaw(別稱“龍蝦”)火爆出圈,受到諸多行業關注,但銀行業對于這波“養蝦”熱潮普遍持有謹慎態度。《每日經濟新聞》記者從一家股份行總行獲悉,該行日前已收到監管機構關于“龍蝦”的風險提示。
不過,記者注意到,在OpenClaw爆火前,銀行業已經在開展對智能體的探索與應用,多家銀行正積極推動智能體在一線業務等場景賦能,提升業務辦理效率。
作為嚴控風險的機構,銀行業在面對AI時代技術浪潮時,如何平衡創新探索與合規安全?
OpenClaw因圖標酷似紅色龍蝦而得到“龍蝦”這一別稱,安裝部署它的過程也被形象地稱作“養龍蝦”。不同于ChatGPT等純對話式AI,OpenClaw通過整合調用通信軟件和大語言模型,可在用戶本地電腦自主執行文件管理、郵件收發、數據處理等復雜任務,似乎化身為替人干活的“數字員工”,因此吸引了不少用戶開展實踐應用。
而隨著OpenClaw持續走熱,其安全問題愈發受到公眾關注。近期,工信部、國家互聯網應急中心先后發布風險提示,圍繞OpenClaw可能存在的一系列安全風險,提醒用戶審慎使用。
在這波“養蝦”熱潮下,銀行業顯得頗為“冷靜”。近日,記者從業內獲悉,一家股份行總行日前收到監管機構關于“龍蝦”的風險提示,另一位國有大行人士也對《每日經濟新聞》記者表示,該行尚未部署OpenClaw或安排學習等。
銀行業為何對OpenClaw持有謹慎態度?
“不同于對話式AI,OpenClaw作為智能體需要訪問本地文件、調用外部API(應用程序編程接口)甚至獲取系統級權限。這種‘端到端’的自動執行機制極易引發網絡攻擊和核心交易數據泄露,與銀行‘強監管、零容忍’的底線不匹配。”3月16日,北京社科院副研究員王鵬接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示。
眺遠營銷咨詢IP事業部總經理高承飛也表達了類似的看法:“OpenClaw高系統權限與金融合規底線存在天然沖突。”
高承飛向記者解釋,OpenClaw默認獲取本地文件訪問、API調用等較高權限,雖能提升辦公效率,但已公開披露多個中高危漏洞,且功能插件缺乏有效安全審核機制,存在被惡意利用竊取網銀密碼、支付密鑰等敏感信息的風險。更關鍵的是,其自主執行能力在金融場景下可能引發誤操作資金轉賬、投資產品購買等問題,而AI技術尚不具備完全可解釋性,自動化執行后的責任主體難以認定。此外,智能體運行過程中產生的數據可能傳輸至第三方,涉及征信數據、信貸審批材料等敏感信息時,易引發數據管理合規風險。
因此,高承飛認為,短期內,OpenClaw更適合非核心業務場景的小范圍試點,大規模落地需待其解決安全可控、權責清晰、算法可解釋等關鍵問題。
在王鵬看來,銀行不會直接引用開源的OpenClaw,而是會吸納其技術路徑。未來落地大概率以“私有化部署+受限環境”為主,即在銀行內部局域網內,通過自研或定制化的方式,將智能體應用于辦公自動化、風控輔助等非核心高敏場景。
值得一提的是,在OpenClaw爆火前,銀行業已在開展對智能體的探索與應用。記者注意到,多家銀行正積極推動智能體賦能一線業務等場景,提升業務辦理效率。
例如,南京銀行攜手火山引擎探索智能體在金融場景的規模化落地,部署了一站式智能體工作站HiAgent,并已落地20多個高質量智能體,深度應用于辦公、運營、展業賦能、風險管理等多個關鍵領域。
實踐效果如何?舉例而言,對公客戶經理在拜訪企業前,通常需要花費大量時間跨系統、跨平臺整理訪前信息報告,而客戶訪前“一頁紙”智能體可自動整合行內外多源數據,通過抓取、清洗、融合與質檢糾錯等流程,快速生成一份全面且精準的訪前分析報告,將2小時準備工作壓縮至5分鐘內,成為旺季營銷等關鍵階段的核心工具。
畢馬威近期發布的《2026年中國銀行業展望報告》中提及,公開招標信息分析以及畢馬威調研案例顯示,2025年1月至11月,銀行大模型項目整體呈上升趨勢,并在8月迎來小高潮。從項目建設內容分析,1月至6月建設內容以知識問答為主,智能體應用呈偶發、零星分布。從7月開始智能體應用項目呈井噴式增長,特別是在10月、11月,所有建設項目類型均為智能體應用項目。
那么,銀行在探索應用智能體的過程中,應當如何平衡創新探索與合規安全?
3月16日,蘇商銀行特約研究員付一夫接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示,在推動智能體賦能一線業務時,銀行需創新管理機制,在可控環境中測試新技術,確保風險可測、可控。同時,應強化數據隱私保護和算法審計,遵循“最小權限”原則,避免過度收集客戶信息。與監管機構保持密切溝通,參與行業標準制定,有助于提前識別合規紅線。此外,銀行需建立人工復核流程,對智能體的關鍵決策進行二次確認,防止自動化失誤。通過將合規要求嵌入技術研發全流程,并培養復合型人才,銀行可在保障安全的前提下,穩步釋放智能體的創新價值。
封面圖片來源:每經媒資庫
如需轉載請與《每日經濟新聞》報社聯系。
未經《每日經濟新聞》報社授權,嚴禁轉載或鏡像,違者必究。
讀者熱線:4008890008
特別提醒:如果我們使用了您的圖片,請作者與本站聯系索取稿酬。如您不希望作品出現在本站,可聯系我們要求撤下您的作品。
歡迎關注每日經濟新聞APP