“养龙虾”，银行业拒绝“跟风”？
“养龙虾”最吸引人的是其自主执行复杂任务的特性，能为提升工作效率提供新的可能。据了解，OpenClaw可整合调用通信软件与AI大模型，在本地电脑上自主完成文件管理、邮件收发、数据处理等操作，凭借灵活的部署方式和自主执行能力受到不少人的追捧。 目前，银行业对于“养龙虾”态度如何？未来是否会大面积部署和推广？ 据记者采访发现，目前，尚无一家银行在全行层面部署OpenClaw。 “在非银行业务场景下，单纯地在日常生活中体验一下‘养龙虾’应该是可以的，但如果接入银行内网的话则不会被允许。”某股份行从业人员表示。 据悉，有银行机构在内部做了风险提示，不允许员工在做业务时自建或部署OpenClaw。也有银行开展内部风险自查，明确应用红线。 目前来看，银行业普遍对OpenClaw采取审慎应用态度，严禁在核心业务场景部署，坚守金融数据安全与合规底线。 “OpenClaw默认高系统权限与弱安全配置，极易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的突破口。这与银行对安全合规的高要求形成冲突。”南开大学金融学教授田利辉在接据记者采访时表示，银行业的审慎态度，源于金融行业对安全合规的极致要求。 “养龙虾”可能面临的安全风险也引起了相关部门的高度重视。 3月11日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布“关于防范OpenClaw(龙虾)开源智能体安全风险的‘六要六不要’建议”，特别强调，金融交易场景使用该智能体可能引发错误交易甚至账户被接管的突出风险。中国互联网金融协会也发布风险提示，指出其在金融领域应用的安全风险。 中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏在受访时表示，合规与责任界定的模糊性，进一步加剧了银行业的应用顾虑。“当前，金融行业对AI智能体的应用尚未形成统一规范标准，OpenClaw的自主执行特性让机器与人的责任边界难以厘清。” 实际上，从“养龙虾”这一案例延伸开来，金融领域对AI应用的“边界”问题值得关注和探讨。银行业对OpenClaw的审慎态度，并非对AI技术应用的否定，而是根据行业特性具体问题具体分析，统筹发展与安全，在探索中进步。 3月11日，中国人民银行2026年科技工作会议明确要求，2026年要深化业技融合，积极稳妥、安全有序推进金融领域人工智能应用，释放数字化、智能化发展动能。 业内专家表示，银行业对AI智能体的应用探索从未停下脚步，目前已有智能体应用落地于客服辅助、政策文件查找、会议纪要生成等低风险非核心场景。 田利辉认为，未来，银行应审慎探索AI智能体的应用。“这需要小范围验证。必须对模型进行深度改造与私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头确保数据安全。待技术成熟、行业标准明确后，再谨慎评估向核心业务推广的可能性。” 娄飞鹏认为，银行应秉持审慎布局的原则，先小范围试点，聚焦低风险场景，验证效果后逐步推广；建立全流程数据安全体系，采用脱敏、加密技术，明确数据使用边界。 .金.融.时.报
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