當全民「養蝦」狂歡，金融玩家為何集體「克製」

來源：北京商報

「你養蝦了嗎？」「那個龍蝦是什麼？」近日，全網都在為OpenClaw這隻「龍蝦」瘋狂，從個人端的效率提效，到企業端的流程自動化，這一開源AI智能體幾乎席捲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」及是否有意佈局OpenClaw，北京商報記者向多家互聯網銀行、消金公司、支付機構進行了採訪，大多表態「太火了，需要先沉澱觀察」，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。

不是金融玩家不懂熱鬧，而是他們的每一步都要踩在「風險零容忍」的刻度上，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，背後是對資金、數據和信息安全的重要考量。

為何集體「啞火」

「養蝦」熱，在金融圈卻集體「啞了火」，為何？

「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。」一消金公司從業者直言了他的顧慮。

「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於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。

想像一下，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，責任該怎麼算？風險誰來承擔？而這，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衝突。

「這是雷區。」不少消金從業者表態，沒人願意為了技術嚐鮮，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澱觀察一下。」也有人稱，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。

和消金公司的顧慮一樣，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餘晨接受北京商報記者採訪時提到，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衝突，金融行業必須先把安全與可控做紮實。

從金融行業視角來看，餘晨認為，開源智能體最大的價值在於能實現流程自動化、提升效率，把人從重覆勞動中解放出來，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，後果不堪設想。」

業內認為，金融業作為強監管、高風險行業，對此保持高度克製是理性且必要的。聯儲證券研究院副院長沈夏宜解釋，金融行業的特殊性在於，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採取「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於較低水平。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，疊加金融業務的複雜性，目前僅能在金融機構的非核心場景進行小範圍試點，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。

克製並非對技術的排斥

值得注意的是，支付行業的「冷靜」並非拒絕AI，而是拒絕盲目跟風。

近日，也有多家銀行業人士向北京商報記者談及了OpenClaw，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應用範式變革的全民普及。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「諮詢師」，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應用範式是未來技術發展的必然趨勢。因此，對於金融行業而言，這並不是「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。金融機構的克製，更多是出於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於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範意識，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「定製化探索」，在智能化佈局實現新的突破。

銀行層面，前述銀行業從業者介紹，目前，該行重點在風險貸後管理、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。「如果開源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幹辦公智能體，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台，可為客戶提供涵蓋支付、資金轉賬、全球資金分發、智能彙兌處理以及智能風險管理等在內的一站式綜合服務。

「金融行業其實是最早應用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。」餘晨介紹，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。

在餘晨看來，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技術真正服務於業務與用戶價值。

「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，佈局比較務實，這既契合金融強監管的屬性，也貼合技術現狀和商業環境。」博通諮詢首席分析師王蓬博評價，在他看來，後續開源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。

「戴著鐐銬跳舞」

金融行業的創新永遠是「戴著鐐銬跳舞」。

熱潮過後，業內認為，金融行業並不會迎來「OpenClaw落地潮」，而是進入一個審慎探索、漸進融合的新階段。

「這種審慎並非保守，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，逐步擴大應用範圍。」聯儲證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。

「建議金融機構不要跟風佈局，先從邊緣場景入手，做小範圍測試，積累經驗；同時密切關注監管政策動向和AI大模型的技術迭代，兼顧商業開放的可行性，等監管規則明確、技術適配性提升、找到商業平衡點後，再逐步推進核心繫統的改造，避免前期投入浪費和合規風險。」王蓬博說道。

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，以應對複雜的金融場景。

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、全生命週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。

北京商報記者 劉四紅