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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

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📰 警惕“龙虾”风险！中国互联网金融协会：金融场景慎用AI智能体

这篇文章围绕OpenClaw等开源Agent框架，提醒普通用户在追逐AI热潮时要理性评估真实成本与风险。首先，进入门槛并非只看软件本身，还要考虑硬件需求和运行环境的苛刻依赖，如需长期联网的高成本设备、服务器租用，以及Node.js版本兼容等常被新手踩坑的问题。即便成功安装，后续的账单也会迅速攀升：Agent 会自主执行多轮任务，产生大量 token 消耗，若以 Claude Sonnet 等模型计算，月费可能达到百美元甚至上千美元，且全网 token 使用量激增使成本不可控。其次，安全隐患不容忽视。OpenClaw 具备高权限与广域网络能力，若未加强身份校验，极易被恶意页面劫持或通过伪安装包盗取凭证，插件市场也存在显著的恶意风险。甚至连长上下文压缩策略也可能绕过用户设定的安全规则，导致信息被误处理或安全事件发生。再者，焦虑本身就是成本，媒体推动的“AI 快速上车”会带来认知过载，降低工作效率，甚至提高辞职倾向。综合来看，OpenClaw 等技术适合用于个别高价值任务的尝试，作为长期私人助理则成本、风险与安全隐患会快速放大。作者建议普通用户保持冷静，等待产品成熟、价格下降、安全机制完善后再入局。

🏷️ #AI安全 #OpenClaw #成本风险 #认知过载 #开源Agent

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📰 丰泊国际CEO孙慧来：科技金融不看“后视镜”，只看“导航”

丰泊国际 FundPark 的崛起源于创始人孙慧来等人早年的跨境电商创业经历与对数据驱动金融的坚持。初期三人靠在电子商店与社媒平台中销售手机周边产品，通过对数据的敏感性进行市场分析，快速建立起供货与销售网络，但屡次因缺乏资金而被银行拒绝。这段经历让他们看清了中小企业在跨境贸易中的融资痛点——以往银行侧重财务报表与固定资产，难以评估未来增长潜力。2016年辞去银行工作创办丰泊国际，转向以数据为核心的营运资金解决方案，聚焦跨境电商中小企业，成为香港首家以动产质押为核心的贸易融资公司。公司通过实时数据如订单、物流、库存、回款来评估融资需求，与菜鸟等合作，推动应收账款证券化，逐步累积资金规模，截至目前已批出贷款超70亿美元，服务3.3万家商户，GMV 超147亿美元。2022年起获得高盛等国际机构的大额资本支持，成为亚洲最大的ABS项目之一。2025年起，丰泊国际提出“增长即服务”战略，利用AI动态融资、前瞻性洞察和互动社群，为企业提供多维度的增长伙伴关系，计划进军欧美、东南亚等市场，持续推动跨境电商金融生态升级。

🏷️ #跨境金融 #数据驱动 #成长即服务 #ABS #金融科技

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📰 度小满谢剑：金融大模型的优势在“成本优化”与“场景适配”

2025中国（北京）数字金融论坛于11月25日在北京举行，主题为“机遇与未来：激发数字金融发展新动能”。论坛上，丰台区委副书记张艳林致欢迎辞，众多专家学者参与演讲，探讨数字金融的未来发展。度小满首席AI官谢剑分享了大模型在金融领域的应用，强调通用大模型需要通过领域强化与平台构建来解决金融场景的高可靠性和合规性问题。

谢剑指出，度小满在金融大模型研发方面取得了显著进展，特别是即将发布的轩辕4.0将实现“成本优化”和“场景适配”两大突破。轩辕4.0在降低成本的同时，保持了金融服务的核心能力，特别适合中小金融机构的技术应用需求。此外，模型在信贷风控等核心业务中，通过专项增强训练，突破了通用模型的局限。

为确保轩辕4.0的落地价值，度小满还构建了智能体平台，接入全球顶尖模型，强化安全合规设施，优化数据集成能力。该平台已在威胁检测、客户服务等场景中实现了效率提升，客户满意度和产品销售额显著增长，展示了数字金融未来的发展潜力。

🏷️ #数字金融 #大模型 #成本优化 #场景适配 #金融服务

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