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📰 金融监管总局：金融机构安全开发应用人工智能应摒弃“为新而新、为用而用”倾向_北京商报
近期金融监管总局发布《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，旨在推动银行业和保险业在人工智能领域的安全开发与风险防控，促进数字金融高质量发展和金融业务深度融合。意见从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出32项指导性意见，覆盖从资源投入、应用场景落地到风险防控的全链条。监管方强调，当前我国金融行业正在加大人工智能资源投入，形成一定应用基础，并将持续跟踪行业动态、调研现状与挑战，以引导金融领域朝有益、安全、公开、健康有序方向发展。提出四大原则以规范安全开发：一是明确主体责任，二是坚持自主可控，三是务实高效，聚焦业务价值与成本效益，四是安全发展，遵守网络与数据等法律法规，提升技术与应用的安全防护与应急能力。总体目标是推动人工智能在金融领域的合规、稳健应用，提升风险防控水平，促进行业高质量发展。
🏷️ #金融AI #风险防控 #安全开发 #自主可控 #监管 Guidance
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📰 金融监管总局：金融机构安全开发应用人工智能应摒弃“为新而新、为用而用”倾向_北京商报
近期金融监管总局发布《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，旨在推动银行业和保险业在人工智能领域的安全开发与风险防控，促进数字金融高质量发展和金融业务深度融合。意见从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出32项指导性意见，覆盖从资源投入、应用场景落地到风险防控的全链条。监管方强调，当前我国金融行业正在加大人工智能资源投入，形成一定应用基础，并将持续跟踪行业动态、调研现状与挑战，以引导金融领域朝有益、安全、公开、健康有序方向发展。提出四大原则以规范安全开发：一是明确主体责任，二是坚持自主可控，三是务实高效，聚焦业务价值与成本效益，四是安全发展，遵守网络与数据等法律法规，提升技术与应用的安全防护与应急能力。总体目标是推动人工智能在金融领域的合规、稳健应用，提升风险防控水平，促进行业高质量发展。
🏷️ #金融AI #风险防控 #安全开发 #自主可控 #监管 Guidance
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📰 清华大学战略与安全研究中心-首页
本次研讨会聚焦 Mythos 事件对金融机构的安全风险及治理挑战，讨论指出AI漏洞挖掘成本下降、攻击速度加快，使传统单一防护模式难以应对。与会专家强调需建立跨机构、跨行业的协同防御网络，推动安全信息共享，构建全行业联防联控的治理框架。演讲指出应通过快速迭代的护栏技术、提升AI行动透明度、建立可溯源与可恢复的AI操作体系，并利用安全靶场进行持续演练与验证，以提升AI安全架构韧性。会议强调在强化机构自身安全能力的同时，推动跨领域、跨境生态协同机制，以应对AI引发的系统性冲击与韧性考验。参会单位涵盖政府部委、金融机构与科技企业等，显示对AI安全治理的高层共识与协同需求，未来将继续推动行业治理体系建设，提升金融体系对复杂AI风险的适应能力。
🏷️ #AI安全 #风控协同 #安全治理 #跨机构协同 #舆论治理
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📰 清华大学战略与安全研究中心-首页
本次研讨会聚焦 Mythos 事件对金融机构的安全风险及治理挑战，讨论指出AI漏洞挖掘成本下降、攻击速度加快，使传统单一防护模式难以应对。与会专家强调需建立跨机构、跨行业的协同防御网络，推动安全信息共享，构建全行业联防联控的治理框架。演讲指出应通过快速迭代的护栏技术、提升AI行动透明度、建立可溯源与可恢复的AI操作体系，并利用安全靶场进行持续演练与验证，以提升AI安全架构韧性。会议强调在强化机构自身安全能力的同时，推动跨领域、跨境生态协同机制，以应对AI引发的系统性冲击与韧性考验。参会单位涵盖政府部委、金融机构与科技企业等，显示对AI安全治理的高层共识与协同需求，未来将继续推动行业治理体系建设，提升金融体系对复杂AI风险的适应能力。
🏷️ #AI安全 #风控协同 #安全治理 #跨机构协同 #舆论治理
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📰 金融领域的人工智能：独特的S曲线，还是重塑银行业的最新技术？
人工智能已在金融领域实现效率提升，但尚未重塑行业格局，只有约2%的机构已全面应用，六成机构在过去一年提升了AI能力，然而成熟度参差不齐，约25%机构将概念验证投入生产，只有5%推进规模化、受监管项目。投资者面临复杂信号，乐观来自基础设施需求逐步成为不可或缺的推动力，悲观则担心金融行业的谨慎性会使AI仅充当生产力补丁。AI的落地自底层基础设施起步，美国数据中心支出在2025年有望超过5万亿美元，资本支出将持续加速，预计到2030年计算能力将显著扩张。金融行业需要更强大的基础设施，其应用重点从节省成本转向创收产品，预计到2030年，原生AI产品在美国前50大银行的银行业务收入占比可能达到25%，约660亿美元，乐观情景超过750亿美元。潜在收益可能集中在云服务等领域，关键在于实际使用情况。基础设施方面面临经济密度挑战，全球基金经理中有34%认为超大规模企业资本支出可能成为未来系统性信用事件的来源；科技公司已借入超过3000亿美元用于AI支出。高盛警示AI对商业模式的破坏性及贷款决策、风险评估的复杂性。支出水平可能超过实际交付能力，物理瓶颈比资本更关键。验证理论需关注银行是否将AI用于创收产品，安全支出被视为领先指标，机构预计到2026年安全投资将平均增长约40%。需要关注AI向客户产品的转向、安全预算的增长、更多概念验证投入生产，以及基础设施需求向实际计算能力的转化等因素。可能使理论失效的因素包括AI应用停留在浅尝辄止、投资者对运营收益增长压力的抵触及对债务融资的过度依赖、融资或物理瓶颈导致计算能力延迟。
🏷️ #金融AI #基础设施 #创新投资 #计算能力 #安全预算
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📰 金融领域的人工智能：独特的S曲线，还是重塑银行业的最新技术？
人工智能已在金融领域实现效率提升，但尚未重塑行业格局，只有约2%的机构已全面应用，六成机构在过去一年提升了AI能力，然而成熟度参差不齐，约25%机构将概念验证投入生产，只有5%推进规模化、受监管项目。投资者面临复杂信号，乐观来自基础设施需求逐步成为不可或缺的推动力，悲观则担心金融行业的谨慎性会使AI仅充当生产力补丁。AI的落地自底层基础设施起步，美国数据中心支出在2025年有望超过5万亿美元，资本支出将持续加速，预计到2030年计算能力将显著扩张。金融行业需要更强大的基础设施，其应用重点从节省成本转向创收产品，预计到2030年，原生AI产品在美国前50大银行的银行业务收入占比可能达到25%，约660亿美元，乐观情景超过750亿美元。潜在收益可能集中在云服务等领域，关键在于实际使用情况。基础设施方面面临经济密度挑战，全球基金经理中有34%认为超大规模企业资本支出可能成为未来系统性信用事件的来源；科技公司已借入超过3000亿美元用于AI支出。高盛警示AI对商业模式的破坏性及贷款决策、风险评估的复杂性。支出水平可能超过实际交付能力，物理瓶颈比资本更关键。验证理论需关注银行是否将AI用于创收产品，安全支出被视为领先指标，机构预计到2026年安全投资将平均增长约40%。需要关注AI向客户产品的转向、安全预算的增长、更多概念验证投入生产，以及基础设施需求向实际计算能力的转化等因素。可能使理论失效的因素包括AI应用停留在浅尝辄止、投资者对运营收益增长压力的抵触及对债务融资的过度依赖、融资或物理瓶颈导致计算能力延迟。
🏷️ #金融AI #基础设施 #创新投资 #计算能力 #安全预算
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📰 从翻车到量产，企业“养虾”需要怎样的工程底座？_《财经》客户端
OpenClaw 的爆火推动了“造龙虾”热潮，但随之而来的行业阵痛也显现：自建智能体平台面临安全、运维、成本和高并发等多重挑战，导致离线、数据丢失等严重问题。为解决痛点，阿里云推出 JVS 全栈智能体套件矩阵，其中 JVS Crew 面向企业规模化部署，提供三层架构（Agent Layer、Environment Layer、Session Layer）以及四级成本管控、全链路可观测和记忆管理等能力，确保安全、可控与高性价比的智能体落地。当前已在电商、金融、物流、医疗等行业落地，显著提升运营效率，并缩短落地周期。未来将通过蜂群式协同、静默 Agent 与蜂群机制，进一步实现从单体工具到数字劳动力的转变，降低企业对接成本，提升规模化产出，真正把智能体从“能用”提升到“敢用”和“好用”的阶段。
🏷️ #智能体 #安全墙 #成本管控 #蜂群机制 #企业级落地
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📰 从翻车到量产，企业“养虾”需要怎样的工程底座？_《财经》客户端
OpenClaw 的爆火推动了“造龙虾”热潮，但随之而来的行业阵痛也显现：自建智能体平台面临安全、运维、成本和高并发等多重挑战，导致离线、数据丢失等严重问题。为解决痛点，阿里云推出 JVS 全栈智能体套件矩阵，其中 JVS Crew 面向企业规模化部署，提供三层架构（Agent Layer、Environment Layer、Session Layer）以及四级成本管控、全链路可观测和记忆管理等能力，确保安全、可控与高性价比的智能体落地。当前已在电商、金融、物流、医疗等行业落地，显著提升运营效率，并缩短落地周期。未来将通过蜂群式协同、静默 Agent 与蜂群机制，进一步实现从单体工具到数字劳动力的转变，降低企业对接成本，提升规模化产出，真正把智能体从“能用”提升到“敢用”和“好用”的阶段。
🏷️ #智能体 #安全墙 #成本管控 #蜂群机制 #企业级落地
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📰 2026年中国消费者注重AI大模型的能力情况数据分析：“图像识别与处理”以63.24%的占比位居首位
本文聚焦中国AI大模型行业的发展态势、市场规模与预测，以及2024-2026年用户对大模型的认知、使用与期待。通过梳理2019-2025年中国AI市场与云计算、数字经济等相关产业的规模增速，揭示AI大模型在教育、金融、医疗、网络安全、制造业等关键领域的潜在应用与挑战，并结合2026年的用户洞察，分析消费者对大模型在要点提炼、语言表达、复杂任务处理、情感理解与内容合规性等维度的评价与需求。研究还涉及全球视角下的AI芯片、AI制药、云计算与数字经济的协同效应，强调技术成熟、数据隐私、安全合规以及行业应用场景的协同推进。总体来看，中国AI大模型市场正处于快速扩张与结构性深化阶段，企业需在提升模型能力、降低成本、增强可解释性与安全性之间取得平衡，同时加强教育培训、行业标准制定与跨领域协同，推动AI大模型在医疗、教育、金融等领域的落地与创新应用。
🏷️ #AI大模型 #市场规模 #应用场景 #用户洞察 #安全合规
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📰 2026年中国消费者注重AI大模型的能力情况数据分析：“图像识别与处理”以63.24%的占比位居首位
本文聚焦中国AI大模型行业的发展态势、市场规模与预测，以及2024-2026年用户对大模型的认知、使用与期待。通过梳理2019-2025年中国AI市场与云计算、数字经济等相关产业的规模增速，揭示AI大模型在教育、金融、医疗、网络安全、制造业等关键领域的潜在应用与挑战，并结合2026年的用户洞察，分析消费者对大模型在要点提炼、语言表达、复杂任务处理、情感理解与内容合规性等维度的评价与需求。研究还涉及全球视角下的AI芯片、AI制药、云计算与数字经济的协同效应，强调技术成熟、数据隐私、安全合规以及行业应用场景的协同推进。总体来看，中国AI大模型市场正处于快速扩张与结构性深化阶段，企业需在提升模型能力、降低成本、增强可解释性与安全性之间取得平衡，同时加强教育培训、行业标准制定与跨领域协同，推动AI大模型在医疗、教育、金融等领域的落地与创新应用。
🏷️ #AI大模型 #市场规模 #应用场景 #用户洞察 #安全合规
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📰 金磐石：金融智能体的安全风险与创新边界
新金融联盟强调金融智能体正在从辅助工具向生产力引擎转型，这为金融行业的数字化转型提供新思路。文章梳理了人工智能四大风险：内容合规、模型算法、数据安全、网络安全，指出生成式AI输出可能违背伦理、法律及文化规范，且大模型“黑箱”导致推理不透明，幻觉输出可能造成误导；数据与网络安全风险包括训练与交互数据的泄露、对系统的攻击，以及高危漏洞与提示词注入等新的攻击方式。对OpenClaw等自主式AI的安全漏洞也作了深入分析，强调其高权限运行、广泛暴露面、长期记忆与插件生态等特性带来的风险，及潜在的敏感信息泄露与供应链投毒风险。为应对挑战，提出三点对策：一是审慎试点、稳健推进，发布应用要求、明确场景边界与数据使用规范，加强员工培训，杜绝敏感信息输入。二是健全技术防控体系，纳入AI安全管理体系，强化权限、身份与行为管理，并对全生命周期进行安全评估与漏洞修复。三是加强产学研协作，推动行业标准、风险信息共享与联防联控。整体强调在把握机遇的同时，建立完善的合规评估与安全管控，确保金融智能体健康、可控地促进数字化转型。
🏷️ #金融智能体 #安全风险 #OpenClaw #合规评估 #金融科技
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📰 金磐石：金融智能体的安全风险与创新边界
新金融联盟强调金融智能体正在从辅助工具向生产力引擎转型，这为金融行业的数字化转型提供新思路。文章梳理了人工智能四大风险：内容合规、模型算法、数据安全、网络安全，指出生成式AI输出可能违背伦理、法律及文化规范，且大模型“黑箱”导致推理不透明，幻觉输出可能造成误导；数据与网络安全风险包括训练与交互数据的泄露、对系统的攻击，以及高危漏洞与提示词注入等新的攻击方式。对OpenClaw等自主式AI的安全漏洞也作了深入分析，强调其高权限运行、广泛暴露面、长期记忆与插件生态等特性带来的风险，及潜在的敏感信息泄露与供应链投毒风险。为应对挑战，提出三点对策：一是审慎试点、稳健推进，发布应用要求、明确场景边界与数据使用规范，加强员工培训，杜绝敏感信息输入。二是健全技术防控体系，纳入AI安全管理体系，强化权限、身份与行为管理，并对全生命周期进行安全评估与漏洞修复。三是加强产学研协作，推动行业标准、风险信息共享与联防联控。整体强调在把握机遇的同时，建立完善的合规评估与安全管控，确保金融智能体健康、可控地促进数字化转型。
🏷️ #金融智能体 #安全风险 #OpenClaw #合规评估 #金融科技
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📰 金磐石：金融智能体的安全风险与创新边界
金融智能体正在从“辅助工具”向“生产力引擎”转型，为金融行业的数字化转型提供新思路，但其安全风险亦不容忽视。文章通过金磐石的发言，梳理了当前人工智能在金融领域的四大核心风险：内容合规、模型算法、数据安全、网络安全，强调大模型的“黑箱”特性与幻觉现象可能带来误导与损失；并以OpenClaw为例，指出其高权限运行、海量数据依赖、持久记忆和插件生态等特征带来的多层次风险，如数据泄露、误操作、远程代码执行和供应链攻击等。面对挑战，作者提出三项应对路径：第一，稳健试点，明确应用边界与数据规范，同时强化员工培训，逐步开放试点场景；第二，健全技术防控体系，强化权限、身份、行为管理，实施全生命周期的安全评估与漏洞修复；第三，推动金融机构与科技企业、行业协会协作，建立联防处置机制、制定行业标准并共享风险信息。整体强调在把握机遇的同时，必须建立完善的合规评估与安全治理体系，以保障金融业务的稳定与安全。
🏷️ #金融智能体 #OpenClaw #安全合规 #数据安全 #风险治理
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📰 金磐石：金融智能体的安全风险与创新边界
金融智能体正在从“辅助工具”向“生产力引擎”转型，为金融行业的数字化转型提供新思路，但其安全风险亦不容忽视。文章通过金磐石的发言，梳理了当前人工智能在金融领域的四大核心风险：内容合规、模型算法、数据安全、网络安全，强调大模型的“黑箱”特性与幻觉现象可能带来误导与损失；并以OpenClaw为例，指出其高权限运行、海量数据依赖、持久记忆和插件生态等特征带来的多层次风险，如数据泄露、误操作、远程代码执行和供应链攻击等。面对挑战，作者提出三项应对路径：第一，稳健试点，明确应用边界与数据规范，同时强化员工培训，逐步开放试点场景；第二，健全技术防控体系，强化权限、身份、行为管理，实施全生命周期的安全评估与漏洞修复；第三，推动金融机构与科技企业、行业协会协作，建立联防处置机制、制定行业标准并共享风险信息。整体强调在把握机遇的同时，必须建立完善的合规评估与安全治理体系，以保障金融业务的稳定与安全。
🏷️ #金融智能体 #OpenClaw #安全合规 #数据安全 #风险治理
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📰 金融领域人工智能的创新发展与安全治理框架构建
近年来金融领域人工智能快速发展，呈现从辅助工具向核心生产力转变的态势，同时带来技术、数据、业务与合规交织的综合性安全风险。文章首先梳理了 AI 在金融的应用场景扩展与趋势，强调以“基础模型+领域适配”为路径，通过本地化部署、强成本下降等驱动，实现专业化模型在信贷、投资、合规等核心环节的深度融合。随后分析主要风险：技术脆弱性、数据隐私与安全风险、以及责任边界的模糊。为应对挑战，提出“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架，强调顶层设计中的六大治理原则、跨部门治理委员会、分级风险评级与严格测试，并在技术端实现全生命周期安全、对抗性训练、隐私增强、零信任架构和严格的接口管理。最后强调各主体协同共治的重要性：监管、金融机构、科技公司、学术界及第三方服务机构共同构建安全、可信、可持续的金融人工智能生态，推动治理落地与创新并进。
🏷️ #金融AI #安全治理 #风控 #数据隐私 #协同共治
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📰 金融领域人工智能的创新发展与安全治理框架构建
近年来金融领域人工智能快速发展，呈现从辅助工具向核心生产力转变的态势，同时带来技术、数据、业务与合规交织的综合性安全风险。文章首先梳理了 AI 在金融的应用场景扩展与趋势，强调以“基础模型+领域适配”为路径，通过本地化部署、强成本下降等驱动，实现专业化模型在信贷、投资、合规等核心环节的深度融合。随后分析主要风险：技术脆弱性、数据隐私与安全风险、以及责任边界的模糊。为应对挑战，提出“治理+技术”双轮驱动的系统性安全治理框架，强调顶层设计中的六大治理原则、跨部门治理委员会、分级风险评级与严格测试，并在技术端实现全生命周期安全、对抗性训练、隐私增强、零信任架构和严格的接口管理。最后强调各主体协同共治的重要性：监管、金融机构、科技公司、学术界及第三方服务机构共同构建安全、可信、可持续的金融人工智能生态，推动治理落地与创新并进。
🏷️ #金融AI #安全治理 #风控 #数据隐私 #协同共治
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📰 中国互金协会：OpenClaw在互金行业应用存在四大风险_北京商报
互联网金融行业正处在高度数字化和线上化阶段，OpenClaw（“龙虾”）作为开源AI智能体，因默认高系统权限及较弱的安全设置，被攻击者利用的风险显著上升，可能直接窃取资金、支付密钥、证券API凭证等敏感信息，甚至发起未授权交易。风险提示将其分为四大类：资金损失、交易责任、数据合规和新型诈骗。资金损失方面，已发现中高危漏洞和插件投毒事件，攻击者可借助提示词注入等方式获取设备控制权，致使网银与交易账户被非法操作。交易责任方面，智能体可自主执行多步操作，误操作导致资金转账或投资购买，且自动化交易的可解释性不足，责任主体难以界定。数据合规方面，持久记忆与本地会话数据可能在调用大模型或外部接口时传输至第三方，涉及征信、信贷材料和交易流水等敏感数据，数据访问范围与留存周期可能超出业务必要。新型诈骗方面，不法分子可能以“AI代炒股”等噱头批量仿冒金融机构发布虚假信息，诱导下载仿冒应用或向指定账户转账，并可能以远程调试等方式获取设备控制权，植入恶意程序。整体而言，这些风险对金融行业的资金安全、交易合规与数据保护提出了严峻挑战，需加强安全审查、加强权限控制、提升可解释性与合规性建设。
🏷️ #安全风险 #资金安全 #数据合规模
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📰 中国互金协会：OpenClaw在互金行业应用存在四大风险_北京商报
互联网金融行业正处在高度数字化和线上化阶段，OpenClaw（“龙虾”）作为开源AI智能体，因默认高系统权限及较弱的安全设置，被攻击者利用的风险显著上升，可能直接窃取资金、支付密钥、证券API凭证等敏感信息，甚至发起未授权交易。风险提示将其分为四大类：资金损失、交易责任、数据合规和新型诈骗。资金损失方面，已发现中高危漏洞和插件投毒事件，攻击者可借助提示词注入等方式获取设备控制权，致使网银与交易账户被非法操作。交易责任方面，智能体可自主执行多步操作，误操作导致资金转账或投资购买，且自动化交易的可解释性不足，责任主体难以界定。数据合规方面，持久记忆与本地会话数据可能在调用大模型或外部接口时传输至第三方，涉及征信、信贷材料和交易流水等敏感数据，数据访问范围与留存周期可能超出业务必要。新型诈骗方面，不法分子可能以“AI代炒股”等噱头批量仿冒金融机构发布虚假信息，诱导下载仿冒应用或向指定账户转账，并可能以远程调试等方式获取设备控制权，植入恶意程序。整体而言，这些风险对金融行业的资金安全、交易合规与数据保护提出了严峻挑战，需加强安全审查、加强权限控制、提升可解释性与合规性建设。
🏷️ #安全风险 #资金安全 #数据合规模
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📰 中国互联网金融协会发布关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示-中新网
本报道聚焦OpenClaw（龙虾）在互联网金融行业中的应用安全风险与防范要点。随着线上化、数字化程度提升，OpenClaw 具备较高的系统权限和自执行能力，若默认高权限且安全配置薄弱，容易被攻击者利用，成为窃取金融数据、非法操作交易的突破口，对资金、账户、征信与交易信息等敏感数据带来多方面风险。文章梳理了主要风险表现：资金损失、交易责任不清、数据合规风险以及新型诈骗风险。资金层面存在通过漏洞、插件投毒等方式获取控制权并窃取支付密钥或API凭证的风险；交易层面自动化操作可能导致误转账、误买卖且难以界定责任；数据层面本地记忆与跨接口传输可能超出业务必要范围，引发合规挑战；诈骗层面则有以“AI代炒股”等话术实施的虚假投资与远程控制诱导。相应防范建议包括：谨慎安装并限制权限、关注漏洞修复与插件安全、提高对诈骗的警惕、避免在涉及敏感数据的终端使用 OpenClaw，以及加强单位层面的安全管理与员工培训。
🏷️ #安全风险 #OpenClaw #互联网金融 #数据合规 #防范建议
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📰 中国互联网金融协会发布关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示-中新网
本报道聚焦OpenClaw（龙虾）在互联网金融行业中的应用安全风险与防范要点。随着线上化、数字化程度提升，OpenClaw 具备较高的系统权限和自执行能力，若默认高权限且安全配置薄弱，容易被攻击者利用，成为窃取金融数据、非法操作交易的突破口，对资金、账户、征信与交易信息等敏感数据带来多方面风险。文章梳理了主要风险表现：资金损失、交易责任不清、数据合规风险以及新型诈骗风险。资金层面存在通过漏洞、插件投毒等方式获取控制权并窃取支付密钥或API凭证的风险；交易层面自动化操作可能导致误转账、误买卖且难以界定责任；数据层面本地记忆与跨接口传输可能超出业务必要范围，引发合规挑战；诈骗层面则有以“AI代炒股”等话术实施的虚假投资与远程控制诱导。相应防范建议包括：谨慎安装并限制权限、关注漏洞修复与插件安全、提高对诈骗的警惕、避免在涉及敏感数据的终端使用 OpenClaw，以及加强单位层面的安全管理与员工培训。
🏷️ #安全风险 #OpenClaw #互联网金融 #数据合规 #防范建议
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📰 中国互联网金融协会发布风险提示！
本报告聚焦OpenClaw（“龙虾”）在互联网金融行业中的应用安全风险及防范要点。由于该智能体通常默认具备较高系统权限，且安全配置薄弱，极易被攻击者利用来窃取金融敏感信息、操控交易或远程控制设备，给资金安全、交易合规与数据保护带来多方面挑战。风险表现包括资金损失、交易责任不清、数据合规风险及新型诈骗风险。具体而言，漏洞与插件投毒可能导致网银密码、支付密钥、API凭证等被窃取，从而发起资金操作；自动化执行的交易流程易因误操作引发损失，且缺乏可解释性使责任认定困难；数据在本地记忆与传输过程可能超出业务边界，涉及征信、信贷、交易数据等高度敏感信息；诈骗方可能借助AI热度开展虚假投资、代安装和远程调试等欺诈活动。针对上述风险，协会提出四方面防范：一是金融消费者慎用并限制权限，及时修复漏洞并注意高额Token费用；二是警惕以“AI代炒股”等名义的金融诈骗，避免通过非正规渠道转账投资；三是机构避免在处理敏感信息的终端安装OpenClaw，避免输入敏感数据；四是将OpenClaw等智能体应用的安全管理纳入单位信息安全体系，加强培训与风险识别。以上措施旨在降低资金、数据与合规风险，提升行业对新型AI应用的防控能力。
🏷️ #OpenClaw #安全风险 #金融诈骗 #数据合规 #防范
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📰 中国互联网金融协会发布风险提示！
本报告聚焦OpenClaw（“龙虾”）在互联网金融行业中的应用安全风险及防范要点。由于该智能体通常默认具备较高系统权限，且安全配置薄弱，极易被攻击者利用来窃取金融敏感信息、操控交易或远程控制设备，给资金安全、交易合规与数据保护带来多方面挑战。风险表现包括资金损失、交易责任不清、数据合规风险及新型诈骗风险。具体而言，漏洞与插件投毒可能导致网银密码、支付密钥、API凭证等被窃取，从而发起资金操作；自动化执行的交易流程易因误操作引发损失，且缺乏可解释性使责任认定困难；数据在本地记忆与传输过程可能超出业务边界，涉及征信、信贷、交易数据等高度敏感信息；诈骗方可能借助AI热度开展虚假投资、代安装和远程调试等欺诈活动。针对上述风险，协会提出四方面防范：一是金融消费者慎用并限制权限，及时修复漏洞并注意高额Token费用；二是警惕以“AI代炒股”等名义的金融诈骗，避免通过非正规渠道转账投资；三是机构避免在处理敏感信息的终端安装OpenClaw，避免输入敏感数据；四是将OpenClaw等智能体应用的安全管理纳入单位信息安全体系，加强培训与风险识别。以上措施旨在降低资金、数据与合规风险，提升行业对新型AI应用的防控能力。
🏷️ #OpenClaw #安全风险 #金融诈骗 #数据合规 #防范
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📰 中国互联网金融协会发布《关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示》
互金协会警示 OpenClaw 智能体存在高系统权限和弱安全配置，易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的风险点，给行业带来严峻挑战。为防范，金融监管机构提出多项建议：在网上银行、证券、支付等个人金融业务中谨慎安装 OpenClaw，若必需则不授予金融服务类系统权限，关注漏洞修复、控制插件安装并避免在使用时输入敏感信息；警惕以“养虾理财”“AI代炒股”等名义的金融诈骗，转账投资务必通过正规渠道，不要让他人以“代安装”“远程调试”等方式接触设备；机构端不在涉及客户信息处理、资金操作、风控等终端安装 OpenClaw，避免将敏感数据输入或接入其处理链路；并将此类智能体应用的安全管理纳入信息安全体系，开展员工专项培训，提高风险识别与防范能力。整体强调提升技术防护、加强合规审慎使用，以及完善单位层面的安全管理与教育。
🏷️ #风险提示 #OpenClaw #信息安全 #金融监管 #安全培训
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📰 中国互联网金融协会发布《关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示》
互金协会警示 OpenClaw 智能体存在高系统权限和弱安全配置，易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的风险点，给行业带来严峻挑战。为防范，金融监管机构提出多项建议：在网上银行、证券、支付等个人金融业务中谨慎安装 OpenClaw，若必需则不授予金融服务类系统权限，关注漏洞修复、控制插件安装并避免在使用时输入敏感信息；警惕以“养虾理财”“AI代炒股”等名义的金融诈骗，转账投资务必通过正规渠道，不要让他人以“代安装”“远程调试”等方式接触设备；机构端不在涉及客户信息处理、资金操作、风控等终端安装 OpenClaw，避免将敏感数据输入或接入其处理链路；并将此类智能体应用的安全管理纳入信息安全体系，开展员工专项培训，提高风险识别与防范能力。整体强调提升技术防护、加强合规审慎使用，以及完善单位层面的安全管理与教育。
🏷️ #风险提示 #OpenClaw #信息安全 #金融监管 #安全培训
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📰 储能困局：30个痛点击穿行业真相，下一轮增长曲线在哪？-碳索储能网
文章从全产业链视角梳理了储能行业当前面临的30个核心痛点，涵盖安全、收益、政策、技术、供应链、运营、金融、环保等多个维度。首先在安全维度，热失控、BMS 预警不足、消防标准缺失、系统健康状态难评估以及运维标准不统一等构成持续压力，直接影响行业信任与可持续发展。随后在商业化层面，峰谷价差收窄、独立储能市场定位不清、结算与补偿机制不完善、长时储能成本偏高，以及现货与辅助服务收益波动大，使盈利周期拉长，投资吸引力下降。顶层设计虽明确，但并网、审批、标准更新等“最后一公里”阻碍显著，制约扩张。技术方面，能量密度、寿命、成本之间的矛盾突出，长时储能与前沿技术尚未形成规模化，系统集成协同性低下也制约整体效率。供应链、运营数字化、金融支持及退役回收等环节同样存在结构性瓶颈。结语强调痛点即拐点，未来竞争将以安全、收益、技术、运营为核心，具备解决痛点能力的企业将成为新阶段增长的主角。
🏷️ #储能痛点 #安全挑战 #商业化困境 #技术瓶颈 #产业升级
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📰 储能困局：30个痛点击穿行业真相，下一轮增长曲线在哪？-碳索储能网
文章从全产业链视角梳理了储能行业当前面临的30个核心痛点，涵盖安全、收益、政策、技术、供应链、运营、金融、环保等多个维度。首先在安全维度，热失控、BMS 预警不足、消防标准缺失、系统健康状态难评估以及运维标准不统一等构成持续压力，直接影响行业信任与可持续发展。随后在商业化层面，峰谷价差收窄、独立储能市场定位不清、结算与补偿机制不完善、长时储能成本偏高，以及现货与辅助服务收益波动大，使盈利周期拉长，投资吸引力下降。顶层设计虽明确，但并网、审批、标准更新等“最后一公里”阻碍显著，制约扩张。技术方面，能量密度、寿命、成本之间的矛盾突出，长时储能与前沿技术尚未形成规模化，系统集成协同性低下也制约整体效率。供应链、运营数字化、金融支持及退役回收等环节同样存在结构性瓶颈。结语强调痛点即拐点，未来竞争将以安全、收益、技术、运营为核心，具备解决痛点能力的企业将成为新阶段增长的主角。
🏷️ #储能痛点 #安全挑战 #商业化困境 #技术瓶颈 #产业升级
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📰 李礼辉：金融行业、金融机构价值取向将影响AI替代的速度和深度
当前，人工智能正在深刻变革银行业等金融机构的发展格局。中国银行原行长李礼辉指出，金融行业的价值取向将直接影响AI的替代速度和深度。他强调，金融智能体的专业性和可靠性，以及金融监管的评估与审核，将成为关键因素。因此，建立金融智能体的法律地位至关重要，以明确其行为边界和与客户的法理关系。
李礼辉提到，金融智能体在高价值的技术密集型领域中更具优势，如市场分析、风险评估等。他举例说明，智能投资顾问的应用提升了投资顾问的整体专业水平，可能会替代60%以上的传统岗位。同时，他提醒在部署金融智能体时，必须配备先进的安全技术工具，以防范各种安全隐患，如模型歧视和算法共振等问题。
随着金融场景成为智能体应用的重要领域，越来越多的银行开始关注“数字员工”的概念。李礼辉的观点表明，未来金融智能体将在提升服务质量和效率方面发挥重要作用，但同时也需要谨慎应对其带来的挑战。整体而言，金融行业需在技术进步与安全保障之间找到平衡，以实现可持续发展。
🏷️ #人工智能 #金融智能体 #法律地位 #安全技术 #数字员工
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📰 李礼辉：金融行业、金融机构价值取向将影响AI替代的速度和深度
当前，人工智能正在深刻变革银行业等金融机构的发展格局。中国银行原行长李礼辉指出，金融行业的价值取向将直接影响AI的替代速度和深度。他强调，金融智能体的专业性和可靠性，以及金融监管的评估与审核，将成为关键因素。因此，建立金融智能体的法律地位至关重要，以明确其行为边界和与客户的法理关系。
李礼辉提到，金融智能体在高价值的技术密集型领域中更具优势，如市场分析、风险评估等。他举例说明，智能投资顾问的应用提升了投资顾问的整体专业水平，可能会替代60%以上的传统岗位。同时，他提醒在部署金融智能体时，必须配备先进的安全技术工具，以防范各种安全隐患，如模型歧视和算法共振等问题。
随着金融场景成为智能体应用的重要领域，越来越多的银行开始关注“数字员工”的概念。李礼辉的观点表明，未来金融智能体将在提升服务质量和效率方面发挥重要作用，但同时也需要谨慎应对其带来的挑战。整体而言，金融行业需在技术进步与安全保障之间找到平衡，以实现可持续发展。
🏷️ #人工智能 #金融智能体 #法律地位 #安全技术 #数字员工
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📰 AI时代网络威胁激增，政策技术双轮驱动进一步筑牢安全屏障
自2025年以来，人工智能技术迅速发展，成为推动经济社会发展的核心引擎。然而，技术的滥用也带来了新的安全威胁，尤其是生成式AI的应用使得网络攻击呈现自动化和规模化的特征。AI生成的虚假内容和自主攻击的智能体化使得传统的网络安全防御体系面临严峻挑战，亟需构建适应新时代的网络安全治理体系。
为了应对这些挑战，我国通过完善法律框架和技术创新，建立了多层次的网络安全防线。新修订的《网络安全法》将人工智能安全纳入监管体系，强化了对AI技术的研发和安全监管。同时，针对AI生成内容的政策也相继出台，旨在遏制虚假信息的传播。技术防御创新成为安全治理的核心支撑，行业内普遍认同“用AI对抗AI”的理念。
展望未来，“AI+安全”将朝着技术自主化、场景深度化和生态协同化三大方向演进。安全大模型和智能体将成为关键，推动安全防护的自动化。同时，针对特定场景的定制化AI安全解决方案也将不断研发。通过多方协同共享的发展格局，推动网络安全产业的高质量发展，确保数字经济的安全与稳定。
🏷️ #人工智能 #网络安全 #技术创新 #法律法规 #安全防护
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📰 AI时代网络威胁激增，政策技术双轮驱动进一步筑牢安全屏障
自2025年以来，人工智能技术迅速发展，成为推动经济社会发展的核心引擎。然而，技术的滥用也带来了新的安全威胁，尤其是生成式AI的应用使得网络攻击呈现自动化和规模化的特征。AI生成的虚假内容和自主攻击的智能体化使得传统的网络安全防御体系面临严峻挑战，亟需构建适应新时代的网络安全治理体系。
为了应对这些挑战，我国通过完善法律框架和技术创新，建立了多层次的网络安全防线。新修订的《网络安全法》将人工智能安全纳入监管体系，强化了对AI技术的研发和安全监管。同时，针对AI生成内容的政策也相继出台，旨在遏制虚假信息的传播。技术防御创新成为安全治理的核心支撑，行业内普遍认同“用AI对抗AI”的理念。
展望未来，“AI+安全”将朝着技术自主化、场景深度化和生态协同化三大方向演进。安全大模型和智能体将成为关键，推动安全防护的自动化。同时，针对特定场景的定制化AI安全解决方案也将不断研发。通过多方协同共享的发展格局，推动网络安全产业的高质量发展，确保数字经济的安全与稳定。
🏷️ #人工智能 #网络安全 #技术创新 #法律法规 #安全防护
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📰 百日稳跑+性能跃升！ComStar携手电科金仓打造金融核心系统升级典范
当前，我国金融信创进入深水区，数据库作为承载金融机构核心数据的重要基础，其内核能力成为国产替代的关键瓶颈。根据报告，国产数据库内核短板使得核心系统替代面临挑战。ComStar成功上线基于金仓数据库的资金交易管理系统，经过超过百天的稳定运行，金仓数据库显著提升了性能，并节省了约20%的业务处理时间。
金融行业对数据库的要求极为严格，核心能力、性能表现和兼容性成为客户选型时的关注重点。ComStar的资金交易管理系统需要支持高并发实时交易和严格的数据安全标准。面对高度复杂的业务场景，电科金仓团队通过深入研究和创新技术应对各种挑战，实现了从替代到超越的突破。
通过深度兼容与性能优化，电科金仓成功克服了系统迁移过程中的高难度挑战，确保了业务的“零感知”迁移，并构建了多层次的安全保障体系。项目的成功不仅为国产数据库提供了实践标杆，也为金融行业的数字化转型提供了重要支持，展望未来，双方将继续以技术创新推动行业发展。
🏷️ #国产数据库 #金融信创 #性能优化 #安全保障 #数字转型
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📰 百日稳跑+性能跃升！ComStar携手电科金仓打造金融核心系统升级典范
当前，我国金融信创进入深水区，数据库作为承载金融机构核心数据的重要基础，其内核能力成为国产替代的关键瓶颈。根据报告，国产数据库内核短板使得核心系统替代面临挑战。ComStar成功上线基于金仓数据库的资金交易管理系统，经过超过百天的稳定运行，金仓数据库显著提升了性能，并节省了约20%的业务处理时间。
金融行业对数据库的要求极为严格，核心能力、性能表现和兼容性成为客户选型时的关注重点。ComStar的资金交易管理系统需要支持高并发实时交易和严格的数据安全标准。面对高度复杂的业务场景，电科金仓团队通过深入研究和创新技术应对各种挑战，实现了从替代到超越的突破。
通过深度兼容与性能优化，电科金仓成功克服了系统迁移过程中的高难度挑战，确保了业务的“零感知”迁移，并构建了多层次的安全保障体系。项目的成功不仅为国产数据库提供了实践标杆，也为金融行业的数字化转型提供了重要支持，展望未来，双方将继续以技术创新推动行业发展。
🏷️ #国产数据库 #金融信创 #性能优化 #安全保障 #数字转型
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📰 信通院发布《人工智能安全治理研究报告（2025年）》
人工智能技术正在引领新一轮科技革命，推动经济社会发展格局的深度重塑。国务院于2025年发布的意见，旨在推动人工智能的普及应用与深度融合，形成以创新带动应用、以应用促进创新的良性发展模式。然而，技术的快速发展也带来了安全风险，必须将安全内核嵌入发展飞轮，以实现高质量和可持续发展。
中国信息通信研究院发布的《人工智能安全治理研究报告（2025年）》分析了全球人工智能安全治理的趋势，提出了“两横三纵”的安全治理产业实践框架。报告强调，人工智能技术的应用风险不断演化，需建立动态的安全观。同时，全球各方正在通过多种措施推进安全治理的务实行动，形成有效的治理体系。
报告还指出，人工智能产业面临技术、应用、管理等多重挑战，亟需构建系统性的安全治理框架。通过加强多元共治，汇聚治理力量，推动各行业探索安全治理实践方案，确保人工智能技术的安全与可靠性，促进产业的健康发展。
🏷️ #人工智能 #安全治理 #技术发展 #产业变革 #风险管理
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📰 信通院发布《人工智能安全治理研究报告（2025年）》
人工智能技术正在引领新一轮科技革命，推动经济社会发展格局的深度重塑。国务院于2025年发布的意见，旨在推动人工智能的普及应用与深度融合，形成以创新带动应用、以应用促进创新的良性发展模式。然而，技术的快速发展也带来了安全风险，必须将安全内核嵌入发展飞轮，以实现高质量和可持续发展。
中国信息通信研究院发布的《人工智能安全治理研究报告（2025年）》分析了全球人工智能安全治理的趋势，提出了“两横三纵”的安全治理产业实践框架。报告强调，人工智能技术的应用风险不断演化，需建立动态的安全观。同时，全球各方正在通过多种措施推进安全治理的务实行动，形成有效的治理体系。
报告还指出，人工智能产业面临技术、应用、管理等多重挑战，亟需构建系统性的安全治理框架。通过加强多元共治，汇聚治理力量，推动各行业探索安全治理实践方案，确保人工智能技术的安全与可靠性，促进产业的健康发展。
🏷️ #人工智能 #安全治理 #技术发展 #产业变革 #风险管理
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📰 智慧连接，安全赋能 ATEN宏正推动金融行业IT基础设施迈向智能化新阶段
金融行业的IT基础设施面临多重变革挑战，ATEN宏正致力于提供高效、安全、智能的管理解决方案。针对金融行业的特殊需求，推出以数据中心集中运维管理为核心的整体解决方案，涵盖智慧连接管理、带外管理、安全审计等多个模块，以满足行业对连接管理和运维管控的高要求。
安全管理与合规审计是金融行业的重中之重，通过运维审计系统可全程记录设备操作，绿色能源管理解决方案则可实时监测机房用电情况，保障设备稳定运行的同时降低能耗，符合可持续发展目标。同时，桌面切换管理设备确保了内外网的物理隔离，提升了网络安全和操作便捷性。
在服务金融行业的过程中，ATEN宏正积累了丰富的成功案例，如在大型国有银行的云平台建设中实现了运维能力互为备份，助力省农信社实现无人化管理等。未来，ATEN宏正将继续关注金融行业技术发展，推动IT基础设施向更智能、安全的方向演进。
🏷️ #金融行业 #IT基础设施 #运维管理 #绿色能源 #安全审计
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📰 智慧连接，安全赋能 ATEN宏正推动金融行业IT基础设施迈向智能化新阶段
金融行业的IT基础设施面临多重变革挑战，ATEN宏正致力于提供高效、安全、智能的管理解决方案。针对金融行业的特殊需求，推出以数据中心集中运维管理为核心的整体解决方案，涵盖智慧连接管理、带外管理、安全审计等多个模块，以满足行业对连接管理和运维管控的高要求。
安全管理与合规审计是金融行业的重中之重，通过运维审计系统可全程记录设备操作，绿色能源管理解决方案则可实时监测机房用电情况，保障设备稳定运行的同时降低能耗，符合可持续发展目标。同时，桌面切换管理设备确保了内外网的物理隔离，提升了网络安全和操作便捷性。
在服务金融行业的过程中，ATEN宏正积累了丰富的成功案例，如在大型国有银行的云平台建设中实现了运维能力互为备份，助力省农信社实现无人化管理等。未来，ATEN宏正将继续关注金融行业技术发展，推动IT基础设施向更智能、安全的方向演进。
🏷️ #金融行业 #IT基础设施 #运维管理 #绿色能源 #安全审计
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📰 数据安全管理迈入标准化时代
2025年12月29日，中国银行保险资产管理业协会发布了《保险资产管理行业数据分类分级指南》，标志着我国保险资产管理行业在数据标准化建设与安全管理方面的重要进展。该指南自2026年1月1日起实施，旨在为行业提供统一的规范与操作框架，以应对行业面临的多重挑战，如监管合规要求趋严和数据泄露风险加剧。
保险资产管理行业的特点使得传统的数据安全管理体系难以适应其复杂的业务场景，因此亟需建立精细化的数据分类分级体系。此次指南的编制由多家代表性机构共同完成，经过多轮优化，确保其科学性、实用性与可操作性。指南内容涵盖数据分类分级的原则、方法、具体规则及实施步骤，适用于保险资产管理机构的数据管理。
通过建立适配行业的分类分级标准，指南将帮助机构准确识别数据安全级别，强化数据保护，提升数据治理与安全利用能力，从而为保险资产管理行业的高质量发展提供有力支撑。此举不仅有助于提升行业整体的数据安全水平，也为未来的行业发展奠定了基础。
🏷️ #保险资产管理 #数据分类 #安全管理 #行业标准 #高质量发展
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📰 数据安全管理迈入标准化时代
2025年12月29日，中国银行保险资产管理业协会发布了《保险资产管理行业数据分类分级指南》，标志着我国保险资产管理行业在数据标准化建设与安全管理方面的重要进展。该指南自2026年1月1日起实施，旨在为行业提供统一的规范与操作框架，以应对行业面临的多重挑战，如监管合规要求趋严和数据泄露风险加剧。
保险资产管理行业的特点使得传统的数据安全管理体系难以适应其复杂的业务场景，因此亟需建立精细化的数据分类分级体系。此次指南的编制由多家代表性机构共同完成，经过多轮优化，确保其科学性、实用性与可操作性。指南内容涵盖数据分类分级的原则、方法、具体规则及实施步骤，适用于保险资产管理机构的数据管理。
通过建立适配行业的分类分级标准，指南将帮助机构准确识别数据安全级别，强化数据保护，提升数据治理与安全利用能力，从而为保险资产管理行业的高质量发展提供有力支撑。此举不仅有助于提升行业整体的数据安全水平，也为未来的行业发展奠定了基础。
🏷️ #保险资产管理 #数据分类 #安全管理 #行业标准 #高质量发展
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📰 推广速度低于预期，金融机构碰上AI为什么不敢用？
在第22届中国国际金融论坛上，东软集团的刘锐指出，AI原生概念的兴起强调了将人工智能整合到企业核心业务中的重要性。他认为，尽管AI在各个领域迅速发展，但目前大多数企业仍处于AI应用的初期阶段，规模化部署的比例低，许多公司仍困于试点阶段，未能实现真正的转型。要实现AI原生，企业需要重构业务架构，这对现有系统是一个巨大的挑战。
金融行业在应用AI时面临诸多障碍，尤其是安全性问题。中国银行的李礼辉提出，AI在金融领域的应用存在安全风险、技术缺陷和解释性难题。复杂的AI模型缺乏透明度，难以满足金融行业对监管的严格要求。此外，数据治理问题也成为AI部署的主要障碍，许多金融机构在数据治理方面相对薄弱，导致无法高效利用数据进行AI训练。
在此背景下，专家们呼吁企业采取渐进式探索的策略，以应对技术的快速迭代和不断变化的市场需求。同时，也需要重视数据治理，将其与AI部署相结合，以构建一个可控的智能化治理体系，确保安全性与合规性。只有在治理与AI相辅相成的基础上，才能真正释放数据的价值，推动金融行业的健康发展。
🏷️ #AI原生 #金融行业 #数据治理 #安全性 #技术挑战
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📰 推广速度低于预期，金融机构碰上AI为什么不敢用？
在第22届中国国际金融论坛上，东软集团的刘锐指出，AI原生概念的兴起强调了将人工智能整合到企业核心业务中的重要性。他认为，尽管AI在各个领域迅速发展，但目前大多数企业仍处于AI应用的初期阶段，规模化部署的比例低，许多公司仍困于试点阶段，未能实现真正的转型。要实现AI原生，企业需要重构业务架构，这对现有系统是一个巨大的挑战。
金融行业在应用AI时面临诸多障碍，尤其是安全性问题。中国银行的李礼辉提出，AI在金融领域的应用存在安全风险、技术缺陷和解释性难题。复杂的AI模型缺乏透明度，难以满足金融行业对监管的严格要求。此外，数据治理问题也成为AI部署的主要障碍，许多金融机构在数据治理方面相对薄弱，导致无法高效利用数据进行AI训练。
在此背景下，专家们呼吁企业采取渐进式探索的策略，以应对技术的快速迭代和不断变化的市场需求。同时，也需要重视数据治理，将其与AI部署相结合，以构建一个可控的智能化治理体系，确保安全性与合规性。只有在治理与AI相辅相成的基础上，才能真正释放数据的价值，推动金融行业的健康发展。
🏷️ #AI原生 #金融行业 #数据治理 #安全性 #技术挑战
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