金融業AI“養龍蝦”，既要“趁鮮吃”，更要“放心吃”

近期科技圈與金融圈被同一個詞點燃——“養龍蝦”。這并非水產養殖，而是開源AI智能體OpenClaw通俗戲稱。這款能自主操作電腦、自動執行任務的“數字員工”的出現，標志著人工智能正從單純的“聊天對話”邁向深度介入業務流程的新階段。然而，技術的熱浪也伴隨著風險的暗流。近期工信部發布預警提示，明確指出OpenClaw部分實例在默認或不當配置情況下存在較高安全風險，極易引發網絡攻擊、信息泄露等安全問題，這為全社會尤其是金融行業的AI應用敲響了警鐘。

對于分秒必爭、數據密集的金融業而言，OpenClaw所代表的AI執行能力，無疑展現了巨大的應用前景：一句指令即可自動檢索財經信息、抓取交易數據、生成研報圖表；7×24小時完成公告提取、數據清洗、郵件分發、盯盤預警；直連數據庫與業務終端把從業者從重復性勞動中解放……這種“端到端”的自動化能力被視為提升效率、降低成本的有效工具。

事實上，我國金融業在智能化應用上已邁出堅實步伐。比如，2025年10月，中國工商銀行運用大模型與人工智能技術，打造AI Trader智能債券交易員，重塑債券交易模式，以應對每日面臨海量詢價與高并發交易挑戰，借助數字化利器提升效能、擴大規模；2025年9月，中國平安中期業績發布會指出，平安產險打造了客戶圖文信息理解、車險報價自動化、方案調整動態決策、智能答疑四大核心能力，攻克新車合格證、關單等大量非結構化、非制式單證的自動化識別與理解難題，在車代渠道車險智能出單場景下，86%以上的保單由AI自動出單……這些實踐證明，AI賦能金融、服務實體經濟，是高質量發展的重要路徑。

然而，技術應用必須與風險管控并行。金融業以穩健、合規、風控為生命線，面對OpenClaw這類具備自主決策、持續運行、可調用系統和外部資源等特性的智能體，其潛在風險不容小覷。工信部預警中提到的“信任邊界模糊”問題，在金融領域尤為突出。AI智能體若在缺乏嚴格權限控制、完善審計機制和安全加固的情況下部署，可能因指令誘導、配置缺陷或被惡意接管，導致越權操作，使高效的“數字員工”異化為危險的“數字內鬼”。

具體而言，其風險主要集中在三個維度。一是數據安全方面，智能體為完成任務需獲取文件讀寫、瀏覽器調用、API接口等高權限，一旦遭受“提示詞注入”攻擊或被惡意軟件劫持，可能批量竊取客戶信息、交易記錄等核心數據，對機構信譽與客戶權益造成嚴重損害。二是合規問責方面，金融AI應用必須堅守模型算法可解釋、決策過程可追溯、風險責任可問責的監管紅線，若AI自動生成的結論或觸發的交易出現偏差、誤導甚至違規，可能引發難以預料的連鎖反應。三是系統防護方面，大量實例若默認開放端口、缺乏有效認證，將直接暴露在公網風險之下，攻擊者甚至能以“合法數字分身”潛入業務系統，實施比傳統網絡攻擊更具隱蔽性的破壞活動。

因此，面對這股“養龍蝦”的技術熱潮，金融行業尤需保持一份冷靜與審慎。切不可因盲目跟風、急于“嘗鮮”，而忽視必要的風險評估、權限隔離與安全審計。

信任是金融之本，合規是技術應用的底線。OpenClaw開啟了AI執行的新時代，這是不可逆轉的技術趨勢。它帶來的效率提升、流程優化與人力釋放，金融行業同樣也需積極擁抱、深入學習、善加利用。但金融業的高質量發展，從來不是追求跑得最快，而是確保行得最穩。在“養龍蝦”的熱潮中，金融業更應保持戰略清醒與審慎態度，強化風險研判、筑牢防控屏障、嚴把合規關口，在創新熱潮中多一分冷靜、多一層防護、多一道審查，以安全可控、合規有序推動金融科技創新行穩致遠。讓AI始終作為輔助決策的“得力助手”，而非脫離掌控的“技術主人”；堅持守正創新、安全為先，讓技術賦能始終服務于業務高質量發展，而非凌駕于金融安全底線之上。這是我國金融業擁抱AI發展應當秉持的正確姿態與行動邏輯。

《中國銀行保險報》記者譚樂之

本文源自：中國銀行保險報