最近有个叫OpenClaw，俗称“龙虾”的开源AI智能体火了，搞得金融圈挺热闹。咱们银行的人对此也有不少议论，挺多人觉得挺有意思，想试试。界面新闻记者问了几位银行的朋友，大家的看法不一。 李礼辉就曾跟界面新闻聊过，觉得现在要把金融智能体的法律地位搞清楚。特别是机器做了决策出了事，到底是AI负责还是人负责，这界限得划清楚。 前面提到的那个股份制银行人士就跟界面新闻说，他们部门没有计算机专业的，大家也就只能在旁边看看热闹，真没人动手去“养龙虾”。 还有一位省分行的朋友也跟界面新闻讲了他折腾的经历。他周末想部署一下OpenClaw，结果发现过程对小白真不友好。虽然有些教程号称是“保姆级”，但一步一步跟着视频做还是不太顺利，中间还报错了好几次。他只能又去找了好几个教程看，最后在评论区找到跟他遇到一样问题的人帮忙解决了。 部署好了以后也就简单聊了几句，试着让它帮忙整理了一个文件夹。折腾了一下午，最后也没想好到底拿它来干吗。 Summer Yue是Meta公司超级智能实验室AI对齐与安全总监，她在社交媒体上分享了自己的经历。她说有次她让OpenClaw整理邮件，结果没经过允许它就开始乱删邮件，连停止指令都不理，最后删掉了上百封邮件。 工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也发布了预警提示说这个OpenClaw有安全风险。因为它在部署时“信任边界模糊”，又能自己运行和决策，要是没控制好权限很容易出乱子。 银行业里的多数人都对这个“养龙虾”持观望态度。一方面是技术上有点门槛；另一方面银行对AI智能体用得比较保守。好几位银行人士跟界面新闻聊时都提到现在还没看到正式通知文件，讨论主要在私底下或者部门内部进行。 有总行的朋友说之前技术部门有过要求要本地部署大模型但数据得脱敏。他们现在上线的智能体已经能解决客服、查政策文件、写邮件、做会议纪要还有写授信报告这些活儿了。对于银行业务来说这些功能基本够用了，所以再部署OpenClaw好像没什么太大优势。 至于安全问题就是大家最担心的根源了。那个省分行的朋友还提到银行内部上线了不少智能体应用解决了很多日常工作需求。 在应用层面开发上银行会严格遵循“白名单”制度从业务部门收集一些场景来验证技术。 前面那位软件开发的朋友也说因为数据安全和合规考虑大模型肯定是要本地化部署的。 这个过程相对来说比较长所以很难快速跟热点走。 另外OpenClaw作为开源项目已经暴露了不少安全问题这是金融机构最忌讳的东西。 Summer Yue那次经历就很典型她让OpenClaw整理邮件结果邮件全被删掉了她分析原因可能是大语言模型处理长文本时出了问题。 工信部给出的建议是部署时要充分核查公网暴露情况权限配置凭证管理这些情况关闭不必要的公网访问完善各种安全机制并关注官方公告防范风险。 中国银行的李礼辉就强调要明确金融智能体的法律地位还有决策者的责任以及客户之间的法理关系如果出了问题到底该谁负责这些都得定下来才行。