“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

“养虾
”热 ，在金融圈却集体“哑了火”。“因为金融行业严格要求保密性，这一AI应用有可能存在数据和信息安全的风险隐患 。 ”一消金公司从业者直言了他的顾虑
。

“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
。

北京商报记者刘四红宋亦桐【