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📰 刷屏的OpenClaw“AI小龙虾”，为啥银行不敢碰？_京报网

一年前，DeepSeek 的开源特性在银行业掀起探索热潮，轻量化应用在远程服务、智能客服等场景落地，推动科技赋能成为行业共识。然而如今，OpenClawAI 框架因其较高的系统操作权限和远程控制能力，使银行对其望而却步，个人信息保护成为不可逾越的红线。银行担忧开源工具的安全隐患、潜在后门、以及跨设备、跨网络的控制带来的信息泄露风险，导致在核心系统与敏感数据的管理上坚持闭环、内外网严格隔离。尽管 OpenClaw 的自动化与跨系统协同能力契合升级需求，风险敞口难以预测，银行普遍认为需要先建立可控边界、完整的权限与审计体系，方能在效率与安全之间取得平衡。就应用前景而言，银行趋向将开源工具用于非隐私、非核心数据的辅助场景，如智能客服、智能催收、标准化话术等，以降低风险并提升效率。未来五到十年，若要在银行领域更大规模、稳健地应用开源工具，需制定金融行业专属规范、确保国产化适配与核心技术可控，并建立完善的治理与全生命周期管控体系，以实现对开源组件的精准识别、漏洞跟踪及安全加固。

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📰 “龙虾”爆火搅动金融圈，银行人怎么看？|界面新闻

OpenClaw（俗称“龙虾”）在金融领域的热度逐渐升温，但随之而来的安全与合规担忧也逐渐凸显。银行业对其部署存在门槛与不确定性，部分从业者虽尝试在本地化部署中探索应用场景，但多限于基础办公与客服等日常工作，尚未形成明确落地价值，且缺乏统一规范导致应用热情遇冷。核心风险来自权限失控与数据安全漏洞，因为OpenClaw具自主执行能力，需要高权限才能读写、调用接口或执行命令，若缺乏有效权限控制、审计与加固，可能导致信息泄露、系统被控等严重后果。此外，由于开放源代码的特性，安全问题易被放大，且监管端对合规与责任界定不清，银行需在“白名单”机制、数据脱敏、风险评估和本地化部署之间权衡。工信部已发出预警，强调需加强公网暴露、凭证管理与安全审计，并关注官方公告与加固建议，以降低潜在的网络风险。未来银行在推动金融智能体应用时，需建立清晰的法律地位与责任分担框架，确保安全、合规与创新并重。

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