银行如何平衡智能体安全与效率？
2026年03月12日
字数：2831
近日，开源AI智能体OpenClaw在银行业引发热议。其广泛潜力与安全合规挑战并存，如何在效率与安全间寻得平衡，成为行业探索关键。
本报综合报道 近期，开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）迅速破圈，相关讨论也从AI行业从业者渗透向银行业。
不过，虽然OpenClaw应用场景广泛，但其自带的风险与合规问题也让不少银行从业者保持了相对审慎和观望的态度。
业内人士普遍认为，唯有筑牢安全防线、实现技术可控，开源AI才能真正走进银行业，而当前，如何在效率与安全间找到平衡，成为亟待破解的难题。
银行业应用现状与审慎逻辑
近期，AI代理工具OpenClaw在开发者社区迅速走红。由于其项目标识是一只龙虾，用户将部署和使用该系统形象地称为“养龙虾”。与传统聊天式AI助手不同，这类工具在获得授权后可以读取文件、调用浏览器、运行程序并自动执行任务，被不少用户视为能够“替人干活”的数字助手。
与个人用户的热情尝鲜相比，金融机构整体对OpenClaw等AI代理工具仍保持谨慎态度。多位银行业内人士表示，目前多数银行的内部网络并未开放此类工具的接入权限。
华东地区一家上市银行的科技部门人士透露，出于信息安全与系统稳定性的考虑，行内暂未允许在内网环境中部署OpenClaw等AI代理工具。另一位股份制银行相关部门人士也表示，银行去年主要围绕大模型能力进行探索，而近期兴起的“养龙虾”热潮尚未进入银行的核心业务场景，并不会那么快部署。
一位上市银行信息安全部门人士表示，监管层已提示相关潜在风险，在安全评估和管理机制尚未明确之前，大规模在银行内网部署类似工具的可能性较低。
多位受访人士指出，银行系统承载着大量客户信息和交易数据，对安全性要求极高。一旦AI代理获得过高权限或配置不当，可能带来数据泄露或系统风险。“银行的数据体量和敏感程度远高于普通用户环境，一旦出现漏洞，影响面也会更大。”一位股份制银行技术人士说。
安全风险与合规困境解析
一位银行软件开发部门人士表示，OpenClaw作为一个开源的项目，已经暴露出的一些安全问题，可能是金融机构最忌讳的。
Meta公司超级智能实验室的AI对齐与安全总监Summer Yue在社交媒体上分享了其部署OpenClaw整理邮件后，邮件被意外删除的经历。她表示，OpenClaw在收到整理邮箱指令后，未经允许就开始执行删除邮件的动作，并多次无视停止指令，最终导致上百封邮件被批量删除。她分析认为，原因可能与大语言模型在处理长文本时的“上下文压缩”机制有关。
近期，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布了《关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的预警提示》。提示称，由于OpenClaw在部署时“信任边界模糊”，且具备自身持续运行、自主决策、调用系统和外部资源等特性，在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，“执行越权操作，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险”。
上述银行软件开发人士解释，OpenClaw最核心的风险来自权限失控与数据安全漏洞。OpenClaw的核心优势在于自主执行操作，这意味着它需要获取系统高级别权限，才能实现读写文件、调用API、执行终端命令等功能。
此外，合规与责任界定的模糊性，进一步加剧了银行的应用顾虑。当前，金融行业对AI智能体的应用尚未形成统一的规范标准，OpenClaw的自主执行特性，让“机器决策”与“人类责任”的边界变得模糊。
中国银行原行长李礼辉曾表示，从政策法规的角度来看，应该明确金融智能体法律地位。比如，金融智能体行为边界在哪里？明确金融机构管理者的决策责任在哪里？如果智能体的决策发生了偏差，出现了一些问题，产生了损失，到底这个决策责任是谁来担当？要明确金融智能体与金融客户的法理关系。
非核心实践与未来探索路径
尽管面临诸多挑战，但在银行业全面拥抱技术革新的浪潮中，科技赋能已从“可选项”变为“必答题”，在非核心领域，AI技术的应用已经落地诸多实践。
一家地方农商行科技部门人士介绍，在智能客服方面，AI产品应用成效显著，已成功承接80%以上的标准化咨询需求，涵盖账户查询、密码重置、业务办理指引等高频场景，大幅减轻了人工坐席的工作压力。在智能催收领域，AI产品主要应用于早期逾期场景，即1—30天的逾期阶段，通过智能语音、短信机器人实现批量触达，相较于传统人工催收，效率提升了3—5倍，同时，凭借话术标准化、全程录音留痕的优势，有效降低了人工催收过程中的合规风险。
诸多实践也给银行面对OpenClaw这类具备系统级操作能力的智能体框架带来了思考。一方面，OpenClaw所具备的全流程自动化、跨系统协同操作能力，契合了银行推动智能技术从“辅助问答”向“业务执行”升级的核心需求；另一方面，这类系统级智能体框架的普及应用，也对银行的信息安全、合规管控和技术适配能力提出了更高要求。
一位专注于科技层面研究的银行人士提到，面对OpenClaw这类具备系统级操作能力的智能体框架，行业应当将技术能力提升至以下三个关键水平：具备“全栈可观测”的透明、达成“边界强隔离”的可控、探索“场景深融合”的闭环。当前行业领先实践已证明，面对开源工具的应用顾虑，出路不在效率与安全之间做“单选题”，而在于以深度自主研发构建可控边界。行业需要通过严格的权限控制、全流程操作审计及在“强数据场景”中积累的自动化经验，为智能体技术筑牢合规防线。
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。
此外，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。
“银行未来探索开源工具应用，需要满足多重前提条件。首先，必须建立完善的开源软件治理体系，包括配套组织架构、管理规章制度、全生命周期流程管理及风险管理机制；其次，需要具备开源软件全生命周期的管控能力，从引入评估、使用监控到退出处置均有标准化流程；最后，需建设开源软件治理基础设施，包括制品库、软件成分分析工具、漏洞管理平台等，实现对开源组件的精准识别和漏洞跟踪，”苏商银行特约研究员武泽伟如是说道。
综上所述，银行业在拥抱OpenClaw等开源AI智能体时，需在安全与效率间寻求精准平衡。当前，行业正通过非核心场景实践积累经验，同时，推动技术可控能力升级——从“全栈可观测”的透明管理、“边界强隔离”的权限控制，到“场景深融合”的闭环验证。未来，随着金融级开源规范的完善、国产化适配能力的强化及风险防控体系的成熟，开源工具或将在严格合规前提下，逐步渗透至银行非敏感业务环节，成为技术革新浪潮中不可或缺的“数字助手”，最终实现安全与创新的双赢。
本报综合报道 近期，开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）迅速破圈，相关讨论也从AI行业从业者渗透向银行业。
不过，虽然OpenClaw应用场景广泛，但其自带的风险与合规问题也让不少银行从业者保持了相对审慎和观望的态度。
业内人士普遍认为，唯有筑牢安全防线、实现技术可控，开源AI才能真正走进银行业，而当前，如何在效率与安全间找到平衡，成为亟待破解的难题。
银行业应用现状与审慎逻辑
近期，AI代理工具OpenClaw在开发者社区迅速走红。由于其项目标识是一只龙虾，用户将部署和使用该系统形象地称为“养龙虾”。与传统聊天式AI助手不同，这类工具在获得授权后可以读取文件、调用浏览器、运行程序并自动执行任务，被不少用户视为能够“替人干活”的数字助手。
与个人用户的热情尝鲜相比，金融机构整体对OpenClaw等AI代理工具仍保持谨慎态度。多位银行业内人士表示，目前多数银行的内部网络并未开放此类工具的接入权限。
华东地区一家上市银行的科技部门人士透露，出于信息安全与系统稳定性的考虑，行内暂未允许在内网环境中部署OpenClaw等AI代理工具。另一位股份制银行相关部门人士也表示，银行去年主要围绕大模型能力进行探索，而近期兴起的“养龙虾”热潮尚未进入银行的核心业务场景，并不会那么快部署。
一位上市银行信息安全部门人士表示，监管层已提示相关潜在风险，在安全评估和管理机制尚未明确之前，大规模在银行内网部署类似工具的可能性较低。
多位受访人士指出，银行系统承载着大量客户信息和交易数据，对安全性要求极高。一旦AI代理获得过高权限或配置不当，可能带来数据泄露或系统风险。“银行的数据体量和敏感程度远高于普通用户环境，一旦出现漏洞，影响面也会更大。”一位股份制银行技术人士说。
安全风险与合规困境解析
一位银行软件开发部门人士表示，OpenClaw作为一个开源的项目，已经暴露出的一些安全问题，可能是金融机构最忌讳的。
Meta公司超级智能实验室的AI对齐与安全总监Summer Yue在社交媒体上分享了其部署OpenClaw整理邮件后，邮件被意外删除的经历。她表示，OpenClaw在收到整理邮箱指令后，未经允许就开始执行删除邮件的动作，并多次无视停止指令，最终导致上百封邮件被批量删除。她分析认为，原因可能与大语言模型在处理长文本时的“上下文压缩”机制有关。
近期，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布了《关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的预警提示》。提示称，由于OpenClaw在部署时“信任边界模糊”，且具备自身持续运行、自主决策、调用系统和外部资源等特性，在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，“执行越权操作，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险”。
上述银行软件开发人士解释，OpenClaw最核心的风险来自权限失控与数据安全漏洞。OpenClaw的核心优势在于自主执行操作，这意味着它需要获取系统高级别权限，才能实现读写文件、调用API、执行终端命令等功能。
此外，合规与责任界定的模糊性，进一步加剧了银行的应用顾虑。当前，金融行业对AI智能体的应用尚未形成统一的规范标准，OpenClaw的自主执行特性，让“机器决策”与“人类责任”的边界变得模糊。
中国银行原行长李礼辉曾表示，从政策法规的角度来看，应该明确金融智能体法律地位。比如，金融智能体行为边界在哪里？明确金融机构管理者的决策责任在哪里？如果智能体的决策发生了偏差，出现了一些问题，产生了损失，到底这个决策责任是谁来担当？要明确金融智能体与金融客户的法理关系。
非核心实践与未来探索路径
尽管面临诸多挑战，但在银行业全面拥抱技术革新的浪潮中，科技赋能已从“可选项”变为“必答题”，在非核心领域，AI技术的应用已经落地诸多实践。
一家地方农商行科技部门人士介绍，在智能客服方面，AI产品应用成效显著，已成功承接80%以上的标准化咨询需求，涵盖账户查询、密码重置、业务办理指引等高频场景，大幅减轻了人工坐席的工作压力。在智能催收领域，AI产品主要应用于早期逾期场景，即1—30天的逾期阶段，通过智能语音、短信机器人实现批量触达，相较于传统人工催收，效率提升了3—5倍，同时，凭借话术标准化、全程录音留痕的优势，有效降低了人工催收过程中的合规风险。
诸多实践也给银行面对OpenClaw这类具备系统级操作能力的智能体框架带来了思考。一方面，OpenClaw所具备的全流程自动化、跨系统协同操作能力，契合了银行推动智能技术从“辅助问答”向“业务执行”升级的核心需求；另一方面，这类系统级智能体框架的普及应用，也对银行的信息安全、合规管控和技术适配能力提出了更高要求。
一位专注于科技层面研究的银行人士提到，面对OpenClaw这类具备系统级操作能力的智能体框架，行业应当将技术能力提升至以下三个关键水平：具备“全栈可观测”的透明、达成“边界强隔离”的可控、探索“场景深融合”的闭环。当前行业领先实践已证明，面对开源工具的应用顾虑，出路不在效率与安全之间做“单选题”，而在于以深度自主研发构建可控边界。行业需要通过严格的权限控制、全流程操作审计及在“强数据场景”中积累的自动化经验，为智能体技术筑牢合规防线。
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。
此外，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。
“银行未来探索开源工具应用，需要满足多重前提条件。首先，必须建立完善的开源软件治理体系，包括配套组织架构、管理规章制度、全生命周期流程管理及风险管理机制；其次，需要具备开源软件全生命周期的管控能力，从引入评估、使用监控到退出处置均有标准化流程；最后，需建设开源软件治理基础设施，包括制品库、软件成分分析工具、漏洞管理平台等，实现对开源组件的精准识别和漏洞跟踪，”苏商银行特约研究员武泽伟如是说道。
综上所述，银行业在拥抱OpenClaw等开源AI智能体时，需在安全与效率间寻求精准平衡。当前，行业正通过非核心场景实践积累经验，同时，推动技术可控能力升级——从“全栈可观测”的透明管理、“边界强隔离”的权限控制，到“场景深融合”的闭环验证。未来，随着金融级开源规范的完善、国产化适配能力的强化及风险防控体系的成熟，开源工具或将在严格合规前提下，逐步渗透至银行非敏感业务环节，成为技术革新浪潮中不可或缺的“数字助手”，最终实现安全与创新的双赢。
