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“你养虾了吗？”近日 ，全网都在为OpenClaw“龙虾”疯狂，从个人端的效率提升 ，到企业端的流程自动化 ，这一开源AI智能体几乎席卷所有科技应用甚至社交场景，不过在金融圈却不尽然 。
3月10日，就全民“养虾热 ”及是否有意布局Open-Claw ，北京商报记者向多家银行 、消金公司、支付机构进行了采访 ，大多表态“太火了，需要先沉淀观察 ” ，也有人士直言 ，OpenClaw不适配金融，尤其要注意其中的数据安全风险。业内认为 ，这场“养虾热”中 ，互联网银行 、消金公司没有跟风部署，支付机构技术团队按兵不动 ，背后是对资金 、数据和信息安全的重要考量 。
集体冷静
“有一定价值 ，但在消金核心业务领域始终面临多重风险 。比如合规方面，开源智能体很难满足监管对于风控等核心业务的要求；再如安全方面 ，开源智能体可能导致信息泄露风险等。 ”另一消金公司消金从业者同样提及。
总结来看 ，核心原因还是金融行业强监管、高风险的底线要求 。
对消费金融公司来说，若通过AI智能体自主完成客户授信、风控审批到信贷发放等流程，效率确实能翻倍 ，但一旦出现过度放贷 、授信失误或信息泄露 ，责任该怎么算？风险谁来承担？这也正是最大的风险，即技术自主性与金融行业合规安全要求的天然冲突 。
“这是雷区。 ”不少消金从业者表态 ，没人愿意为了技术尝鲜 ，触碰数据和安全高压线，“但OpenClaw太火了 ，感觉有点太火 ，对其价值还是要再沉淀观察一下 。”也有人称，短时间内 ，金融行业更多还是偏保持审慎 ，但不排除分层渗透的可能性 。
支付机构的焦虑则更直接，每一笔交易都关乎资金安全 ，容不得半点“算法黑箱 ”。易宝支付联合创始人余晨来接受北京商报记者采访时提到 ，OpenClaw带动的开源智能体热潮，代表行业从对话AI走向自主执行，方向有价值 ，但公司仍对开源框架保持开放观察 、审慎落地的态度 ，自主执行、权限开放与合规风控的底线要求存在天然冲突，金融行业必须先把安全与可控做扎实 。
在银行方面 ，有一线员工表示：“目前行里使用OpenClaw的人并不多 。在我们看来 ，OpenClaw相当于一款权限较高的AI软件，能够授权操作电脑 ，直接执行指令。这类功能我们一线员工不会用 ，大概率只有技术部门在少量测试使用 。 ”
一位银行业务部门负责人直言，这类开源产品在使用过程中需要用移动设备远程控制终端PC ，即便宣称信息隔离 ，但银行依然高度谨慎，基本不会直接使用 。
适配度较低
从金融行业视角来看 ，余晨认为 ，开源智能体最大的价值在于能实现流程自动化 、提升效率，把人从重复劳动中解放出来，为业务降本增效 ，但也有着对应的风险 ，是智能体自主决策带来的不可解释 、不可控问题，以及数据安全、越权操作等隐患 ，会直接触碰金融领域的合规底线。
“我觉得个人玩玩办办公还行 ，要应用在业务上‘坑’太多，比如数据安全风险 、资金安全问题等 。”另一支付公司从业者则说道 。在他看来 ，支付业务原来风控环节已经较为完善 ，盲目尝试这类AI智能体反而暗藏风险，“万一适配出问题 ，可能引发交易中断 、资金清算错误 ，后果不堪设想。 ”
“银行做科技建设，第一优先级永远都是安全合规 ， ”一家地方农商行科技部门人士介绍 ，当前，银行对开源项目布局的核心顾虑集中在两大方面：一是数据安全风险，开源代码公开导致漏洞较多、“后门”难以排查 ，数据容易出现泄露隐患；二是操作管控风险 ，哪怕产品厂商宣称能够实现信息隔离，只要涉及跨设备 、跨网络控制 ，就存在被劫持 、截屏、录屏 、越权操作的可能 ，这些行为都直接触碰金融安全“红线 ”，银行绝对不会冒险使用。
业内认为 ，金融业作为强监管 、高风险行业 ，对此保持高度克制是理性且必要的 。联储证券研究院副院长沈夏宜解释，金融行业的特殊性在于 ，其核心业务涉及资金安全、客户隐私和系统性风险 ，任何技术创新都必须以风险可控为前提，不能像互联网行业那样采取“快速迭代、试错跑通 ”的模式 。
在沈夏宜看来 ，现阶段 ，OpenClaw与金融行业的适配度仍处于较低水平。一方面，其核心的端到端自动执行能力与金融行业的合规要求存在天然矛盾，权责边界模糊 、算法可解释性不足等问题 ，难以满足银行 、消金、支付等机构的监管红线 。另一方面 ，金融行业对数据安全 、业务稳定性的要求极高，而OpenClaw部分实例存在安全漏洞 、第三方技能市场风险等问题 ，叠加金融业务的复杂性 ，目前仅能在金融机构的非核心场景进行小范围试点，无法进入授信、风控 、资金清算等核心领域 ，整体适配仍需长期优化 。
并非排斥
值得注意的是 ，金融行业的“冷静”并非拒绝AI，而是拒绝盲目跟风。在一银行业从业者看来 ，OpenClaw这一波开源AI智能体浪潮 ，本质上是一次AI应用范式变革的全民普及 。大模型的能力已经突破了临界点，市场需要这样一波浪潮让用户深刻意识到：AI已经不再仅仅是辅助工具 ，不再是只会提供建议的“咨询师” ，而是真正能落地做事的“实习生 ” 。
该银行业从业者称，像OpenClaw这样的AI应用范式是未来技术发展的必然趋势。因此，对于金融行业而言 ，这并不是“不敢用 ”或“现阶段不适合用”的问题 ，而是如何小心谨慎 、循序渐进地将其用起来的问题 。金融机构的克制，更多是出于对合规与风险的敬畏 ，而非对技术的排斥 。
从短期来看 ，开源智能体最大的价值在于显著提升金融服务的效率，降低运营成本 ，从而使金融服务更加普惠。从长期来看 ，这种具备主动执行任务能力的智能体，或许能为行业带来全新的业务模式 ，创造增量价值和新的市场机会 。
然而 ，风险同样不容忽视 。前述银行业从业者补充，在合规、安全和投入层面 ，金融机构确实存在顾虑 ，最大的风险可能集中在应用层面。智能化的普及使得很多事情的执行门槛大幅降低，这既包括创造价值的好事，也包括潜在的恶意行为。因此必须切实增强风险防范意识 ，提前做好应对准备 。
事实上 ，在AI技术的应用上，已有多家机构悄悄开启“定制化探索 ” ，在智能化布局实现新的突破 。
银行层面 ，前述银行业从业者介绍，目前 ，该行重点在风险贷后管理 、客户服务 、电话营销等场景进行了深入投入与落地。同时 ，在授信审批、日常运营 、合规安全等核心环节，也有广泛的AI应用探索 。“如果开源AI智能体要真正进入金融核心场景 ，需要优先解决技术层面的安全合规问题 。 ”在他看来 ，在现阶段及未来的一段时间内，权责认定的前期工作仍需以“人”为主导 ，必须确保在关键业务环节有专业人员进行严格管控。
招联消费金融介绍 ，目前，招联已经形成了包括消保 、合规、资管、运营 、风险 、决策、研发 、中医八大核心智能体以及若干办公智能体，深度赋能各业务板块提质增效 。
支付机构方面 ，连连数字相关负责人也提到 ，近年来，连连数字全面推进AI技术在风控 、运营及客户服务的全链条融合 ，以及接入主流AI大模型 ，其中，连连数字自主研发的专有技术平台 ，可为客户提供涵盖支付、资金转账 、全球资金分发 、智能汇兑处理以及智能风险管理等在内的一站式综合服务 。
渐进融合
热潮过后 ，业内认为，金融行业并不会迎来“OpenClaw落地潮 ” ，而是进入一个审慎探索、渐进融合的新阶段。“金融行业其实是最早应用AI的垂直领域 ，因为金融科技行业天生就有大量的交易数据 。 ”余晨介绍，金融业应用的人工智能技术主要分为两类：一类是底线应用 ，用人工智能技术作为护栏为业务保驾护航 ，比如反洗钱等领域都会大量应用人工智能技术 。另一类是顶线应用，能够给企业带来更多的生意和业务。
在余晨看来，未来金融AI的应用空间非常广泛 ，企业可以借助AI优化智能客服 、提升用户体验 ，利用大模型开展交叉营销 、挖掘新的销售线索，同时在风控、合规自动化等方向持续深耕 ，让AI技术真正服务于业务与用户价值 。
“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 。”博通咨询首席分析师王蓬博评价 ，在他看来 ，后续开源AI智能体若要进入金融核心场景，必须先解决算法可解释、可追溯 ，不能有黑箱 ，要满足金融强监管、高安全的要求；另外要明确权责边界，界定好各方责任，契合金融行业的严肃性 ，此外要保证数据合规 ，保障用户敏感信息不泄露，兼顾商业诉求 ，找到开源与机构核心利益的平衡点 ，且保留人工干预权限，避免不可逆的风险。
小场景落地
结合行业发展趋势与监管要求 ，对于未来五至十年开源工具在银行领域的应用前景 ，多位银行人士坦言，只有在个人信息保护做到绝对严密 、技术实现完全可控 ，且风险可防可控的前提下 ，银行才可能对开源工具进行有限度的探索。从可探索的方向来看，主要集中在非隐私类营销推送 ，即不涉及客户敏感信息的营销场景 ，以及其他不涉及资金交易 、不触碰客户核心数据的辅助环节，避免核心业务与敏感信息面临安全风险 。
“这种审慎并非保守，而是对金融风险特殊性的理性回应 。金融机构可在试点中积累经验 ，在可控场景中验证价值 ，逐步扩大应用范围。 ”联储证券研究院研究员杜彤彤说道，金融机构应坚持审慎创新的原则 ，优先在非核心场景试点开源智能体 ，积累应用经验，逐步探索核心场景的适配方案 。
“金融行业还将继续保持审慎态度 ，不会出现大规模的开源智能体落地潮 。 ”王蓬博同样称 ，谈及未来金融AI的方向，他认为将聚焦在合规可控、辅助决策 、小场景落地这三个核心 ，重点瞄准风控优化 、合规自动化、运营增效等领域 ，不会盲目追求全流程自动化，会优先选择客服 、广告类写作这类低风险 、非核心环节落地 ，避开核心业务的安全和合规隐患。
前述银行业从业者也提到 ，短期内，金融机构不会盲目追求完全的端到端自动化，而是会更加强化“HumanintheLoop”(人在回路)的混合模式 ，确保人类专家的最终决策权 。
其次 ，注重多智能体协同与人工监督相结合 。未来的技术趋势不会是单一智能体的完全自主运行，而是构建“多智能体+人工监督 ”的复合架构 ，以应对复杂的金融场景。
此外 ，要建立完善的AI治理体系 。金融机构将普遍建立起包括AI资产清单盘点、风险重要性评估 、全生命周期闭环管控等在内的系统化治理机制，确保AI技术的应用始终在安全 、合规的轨道上运行 。
结合行业发展趋势与监管要求 ，对于未来五至十年开源工具在银行领域的应用前景 ，多位银行人士坦言，只有在个人信息保护做到绝对严密、技术实现完全可控 ，且风险可防可控的前提下 ，银行才可能对开源工具进行有限度的探索。
也有银行人士提到，银行探索开源工具还需满足明确的条件与前提 ，在行业规范层面 ，需出台金融行业专属的开源工具应用规范，清晰界定开源工具的应用范围 、安全标准与责任归属，为银行应用提供明确的合规指引；在技术层面 ，开源生态需形成金融级的成熟解决方案 ，具备漏洞实时监测 、快速修复的能力，同时要支持国产化适配与核心技术自主可控 ，确保开源工具的应用不会影响银行系统的稳定性与安全性 。
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