¿Por qué la industria financiera dudó esta vez cuando todos estaban "criando langostas"?

“¿Has criado langostas?”

Recientemente, una langosta llamada “OpenClaw” se volvió viral de la noche a la mañana, haciendo que la industria de la IA vuelva a hervir y que las acciones relacionadas con IA experimenten otra “primavera” de crecimiento. Sin embargo, el entusiasmo del sector financiero por esta “langosta” se limita a que las empresas de fondos del sector AI presten atención a las tendencias del mercado, sin una implementación activa y real en fondos o inversiones concretas.

Al recordar los últimos años, casi cada cierto tiempo surgen nuevas historias relacionadas con la IA: hace un año fue DeepSeek, hace unos meses fue el teléfono Doubao, y ahora es esta “langosta” que ha hecho vibrar a toda la población. La tecnología de IA continúa iterando y actualizándose, y sus aplicaciones se vuelven cada vez más inteligentes. Pero, a pesar de que el sector financiero, considerado uno de los mejores escenarios para la aplicación de IA, ha sido testigo de estas iteraciones, ha optado por la espera en medio del “calor” de la tendencia.

Esta actitud de espera es claramente visible: un año atrás, tras el lanzamiento de modelos generales como DeepSeek, las instituciones bancarias expresaron su intención de seguir implementando IA activamente. Sin embargo, a finales del año pasado, cuando Doubao y OpenClaw se volvieron virales, muchas bancos optaron por rechazar: varias prohibieron el uso de Doubao en sus propias aplicaciones; respecto a OpenClaw, varios expertos en banca en una entrevista con Beike Finance dijeron directamente: “No está listo” y “No lo implementaremos”.

¿Por qué ha cambiado tanto la actitud del sector financiero? ¿Puede aún el sector financiero convertirse en un escenario de implementación de IA? La respuesta se reduce a dos palabras: seguridad.

El sector financiero, especialmente la banca, maneja una gran cantidad de información de clientes y datos de transacciones, y no puede permitirse ningún error. En cualquier área que involucre fondos, datos de clientes y transacciones clave, la seguridad y la conformidad son la base inquebrantable. Aunque DeepSeek puede verse afectado por “ilusiones” y distracciones, su capacidad de procesamiento de texto y la reducción de la carga computacional pueden ayudar a los bancos a mejorar la eficiencia operativa, sin poner en riesgo la seguridad de sus negocios principales. Sin embargo, la operación de agentes inteligentes como OpenClaw parece relajar esta línea de seguridad y cumplimiento.

Recientemente, el Centro Nacional de Respuesta de Emergencias de Internet publicó una advertencia sobre los riesgos de seguridad de OpenClaw, señalando que estos agentes inteligentes suelen requerir permisos elevados en el sistema, como acceso a archivos locales, lectura de variables de entorno, llamadas a API externas y la instalación de plugins. Si la configuración predeterminada carece de las restricciones de seguridad necesarias, un atacante que explote vulnerabilidades podría tomar control total del sistema, provocando filtraciones de datos o pérdida de control de los sistemas comerciales, con consecuencias graves.

Se ha informado que, durante su operación, estos agentes “langosta” toman decisiones autónomas y utilizan recursos del sistema, lo que puede incluir exponer instancias a Internet, usar permisos de administrador y almacenar claves en texto plano. Como agentes de IA que se ejecutan localmente, tienen características de decisión autónoma y uso de recursos del sistema, pero también presentan riesgos, especialmente dado que las fronteras de confianza son difusas, y muchos mercados de paquetes de habilidades aún carecen de una revisión estricta.

En línea, algunos usuarios han compartido que, durante su uso, se han expuesto datos sensibles de tarjetas de crédito en texto claro o que OpenClaw ha sido operado de manera que puede ser manipulado. Incluso si los usuarios actualizan a la última versión, si no toman medidas preventivas específicas, todavía existe el riesgo de ser atacados.

Este tipo de aplicaciones con permisos elevados, fronteras débiles, sin alertas y con acceso ilimitado a datos, si se despliegan a gran escala en el sector financiero, representan un riesgo enorme. Para los bancos, que consideran la seguridad como su línea de vida, si no se puede garantizar la seguridad, no se arriesgarán a probar estos agentes de IA.

De hecho, las aplicaciones de IA ya se utilizan ampliamente en los bancos, principalmente en roles de apoyo, como procesamiento de documentos, atención al cliente con IA y cobranza automatizada, además de su uso en sistemas de crédito y gestión de riesgos. Pero, debido a que la IA no puede eliminar completamente riesgos como las “ilusiones”, en negocios complejos, los bancos generalmente no dependen totalmente de la IA para decisiones críticas.

Es importante destacar que el desarrollo de agentes inteligentes de IA es una tendencia inevitable. Para que puedan implementarse en los negocios financieros centrales, deben operar con una base de seguridad sólida: con límites claros de permisos, minimización de la recopilación de información y garantizando la seguridad de la información financiera. Inicialmente, se recomienda realizar pruebas en escenarios no críticos y de menor riesgo; luego, realizar modificaciones profundas y despliegues privados, estableciendo un sistema de gobernanza de IA que controle los riesgos desde su origen. Solo después, en función de los resultados, decidir si se extiende su uso a los negocios y escenarios principales.

En resumen, aunque esta “langosta” parece “popular”, aún no es “madura”. Para que su aplicación en el sector financiero sea efectiva, aún queda mucho camino por recorrer, especialmente si se busca integrar a bancos y otras instituciones financieras en su ecosistema.

Periodista de Beike Finance, Jing Fan

Editor: Wang Jinyu

Corrección: Liu Baoqing