“你养虾了吗？”“那个龙虾是啥？”近日，全网都在为OpenClaw这只“龙虾”疯狂，从个人端的效率提效，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OpenClaw，北京商报记者向多家互联网银行、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。
不是金融玩家不懂热闹，而是他们的每一步都要踩在“风险零容忍”的刻度上，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。
为何集体“哑火”
“养虾”热，在金融圈却集体“哑了火”，为何？
“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。
想象一下，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？而这，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。
和消金公司的顾虑一样，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。
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。”
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。
克制并非对技术的排斥
值得注意的是，支付行业的“冷静”并非拒绝AI，而是拒绝盲目跟风。
近日，也有多家银行业人士向北京商报记者谈及了OpenClaw，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。
“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。
“戴着镣铐跳舞”
金融行业的创新永远是“戴着镣铐跳舞”。
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。
“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。
“建议金融机构不要跟风布局，先从边缘场景入手，做小范围测试，积累经验；同时密切关注监管政策动向和AI大模型的技术迭代，兼顾商业开放的可行性，等监管规则明确、技术适配性提升、找到商业平衡点后，再逐步推进核心系统的改造，避免前期投入浪费和合规风险。”王蓬博说道。
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。
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