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📰 筑牢安全屏障 守护金融民生——中信银行打造“AI天盾”数智化护航体系-新华网

数字金融时代资金往来便捷，风险也更隐蔽、跨场景。中信银行提出“AI天盾”智能防控体系，以全链路穿透监测与跨域数据协同为核心，构建1+1+N架构。大模型负责全局语义理解与跨源线索挖掘，小模型在反欺诈、反洗钱、账户安全等场景实现毫秒级执行，支撑亿级交易的实时风控。
在场景落地层面，AI天盾打通账户、交易、行为、设备等数据壁垒，实现开户—交易—资金划转—事后审计的全流程风险穿透。三道防线并行：业务管理、风险合规、审计纪检，形成智能风控中枢，推动风险线索主动预判与协同处置。迄今拦截涉案资金超35亿元、可疑账户近50万户，客户投诉率下降62%，多项荣誉证明技术价值。

🏷️ #AI天盾 #风控 #跨域数据 #多模态

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📰 安全、高效两手抓，天翼云护航金融企业“养虾”|界面新闻

近期，全民掀起“养龙虾”热潮。爆火的智能体OpenClaw堪称“数字员工”，不仅能与用户对话，还可以自主执行整理邮件、安排日程、管理社交账号等复杂任务，其便捷高效的特性迅速获得了企业用户的关注。然而，对于安全性要求高、合规标准严格的金融行业而言，OpenClaw自主决策带来的不可控，加之数据泄漏、越权操作等潜在隐患，使得企业在引入时格外谨慎。同时，部署繁琐、算力不足等问题，也成为金融企业“养虾”路上的主要瓶颈。某基金公司长期依托大模型进行公开市场投标分析、量化策略回测、热点追踪等工作，OpenClaw所具备的自主执行与智能分析能力，恰契合其提升投研效率、抢占市场先机的需求。作为云服务国家队，天翼云助力该基金公司在保障数据安全与灵活使用的前提下，快速上线OpenClaw能力，打造了金融行业AI智能体落地的新标杆。金融级需求与“养虾”的现实矛盾金融行业对数据安全的要求极为严苛，敏感投资策略、历史模型及市场数据是基金公司的核心资产，直接关系到投资决策的安全性与企业核心竞争力。传统云服务难以满足金融级的数据隔离和全链路安全防护需求，企业若采用常规方式部署OpenClaw，存在一定风险，需确保数据在云端处理时，满足安全规范及等保合规的双重要求。该客户多年来积累了海量本地化策略数据和历史模型，构建了完善的投研数据体系，但缺乏高效、安全的对接机制，难以将本地数据与云上OpenClaw能力无缝融合，易形成数据孤岛，制约投研分析效率。基金市场变化瞬息万变，投研分析需实时跟进市场动态、捕捉投资机会。如使用传统IT部署方式接入OpenClaw，周期较长，无法满足该公司快速上线AI能力、及时支撑投研业务的需求，不利于快速响应市场变化、抢占投资先机。此外，金融行业对成本核算的精确性要求严格，同时投研业务存在明显的波动性，而传统云服务的固定计费模式无法适配这种波动，会造成资源闲置或成本浪费，难以实现精细化成本控制。云端破局，兼顾安全与高效面对该客户的核心痛点，天翼云联合上海电信快速响应，立足金融行业特性，提供AI云电脑解决方案，通过预配置的金融行业专属云电脑镜像，支持一键启动OpenClaw，配合金融级权限管理，实现投研团队即开即用。在数据安全方面，天翼云采用“云下本地策略数据+云上AI处理”的混合架构，通过硬件级加密与金融级安全沙箱技术，确保策略数据全程在本地处理不外传，仅将加密后的分析结果上传至云环境。该方案既满足金融行业数据不出域，也符合等保三级认证要求。同时，天翼云构建了基于API网关的端到端加密数据通道，实现本地策略数据库与云上OpenClaw的自动化安全对接，支持策略数据实时同步（延迟控制在500毫秒以内），有效解决数据孤岛问题，并通过动态脱敏技术保障敏感信息安全。在成本与资源调度方面，天翼云创新推出“基础资源包+弹性算力”的阶梯计费模式，客户可按需选择。基础包覆盖日常分析需求，弹性算力用于策略回测高峰，实现算力资源按需调度。与传统计费模式相比，该模式可降低30%以上的资源闲置成本。在天翼云的助力下，该客户部署周期从3个月压缩至2分钟，并能够及时捕捉市场热点与投资机会，快速响应市场变化与投研需求。该项目更为同类公司安全、快速使用OpenClaw，提供了可借鉴的经验，助力金融行业从AI尝鲜走向AI实用。金融数字化转型，是技术与业务的深度融合，更需要以安全与效率的平衡为前提。未来，天翼云将继续深耕行业场景，以科技创新为核心引擎、以优质产品为坚实支撑，协助更多客户在AI浪潮中行稳致远，为金融行业高质量发展贡献更多智慧与力量。（免责声明：本文为本网站出于传播商业信息之目的进行转载发布，不代表本网站的观点及立场。本文所涉文、图、音视频等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本网站对此咨询文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。）Page 2

🏷️ #金融科技 #云计算 #数据安全 #AI应用 #成本优化

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📰 AI正在替代研究员

本文围绕AI在金融行业的快速渗透与替代趋势展开分析。通过失业报告及行业案例，揭示金融岗位的高替代空间与实际替代率之间的矛盾，强调AI并非取代所有工具，而是替代背后低效的人力资源。私募和资管领域正在以AI提升研究、投研、运营等环节的效率，龙虾（OpenClaw 等AI研究助手）成为示例，显示全天候工作、稳定产出和高忠诚度等优势，但也暴露随机性与安全性不足的问题。量化与主观机构在工具与成本间寻求平衡，AI的引入使得传统研究员的价值转变为“专注标的、问题解决”和对投资理念的迭代更新。作者最后提出，未来行业并非要回避AI，而是要明确人类与AI的分工：在数据处理与模型化高度自动化的同时，保留对投资热情、直觉与责任感的核心价值。只有通过正确的角色定位，行业才能在AI浪潮中保持创新与人性。

🏷️ #AI金融 #投研效率 #OpenClaw #龙虾研究员 #量化无人工厂

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