"Les petites écrevisses" du trading en bourse sont arrivées ? 3 grands fournisseurs de terminaux de données financières annoncent officiellement leur "élevage de crevettes"

Journaliste Liu Xiafei, 21st Century Business Herald

Après que plus de dix grandes entreprises Internet telles que Tencent et Alibaba ont rejoint la bataille pour « élever des crevettes », de grands fabricants de terminaux de données financières comme Wind, Tonghuashun et Dongfang Caifu ont également annoncé leur entrée officielle.

Le 11 mars, Wind a officiellement lancé « WindClaw », prétendant être un « petit crabe d’investissement capable de rechercher, d’évoluer et de communiquer avec les données ».

Le lendemain matin, le 12 mars, Tonghuashun a annoncé en urgence le lancement de « iFinD Financial MCP », mettant en avant « fournir des données financières professionnelles aux OpenClaw ». Par ailleurs, le journaliste du 21st Century Business Herald a appris que Tonghuashun préparait également le lancement de son propre produit « iFinD Claw », similaire à WindClaw.

Ce soir-là, Dongfang Caifu a également publié « Dongfang Caifu Skills », soulignant l’installation de « compétences d’aide à la décision d’investissement » pour OpenClaw.

Il est à noter qu’après la popularité du grand modèle DeekSeek en 2025, ces trois entreprises ont également lancé leurs propres grands modèles développés en interne.

Du « moment DeekSeek » au « moment Crabe », la compétition en intelligence artificielle des grands fabricants de terminaux de données financières s’intensifie. Selon des experts consultés, la compétition logicielle à l’avenir pourrait bien être celle qui sera la mieux « pilotée » par l’IA. La course pour « élever des crevettes » n’est pas seulement une réponse à la tendance d’intelligence sectorielle, mais aussi une étape nécessaire pour renforcer les barrières commerciales et étendre la valeur des services.

Cependant, alors que ces grands fabricants de terminaux de données financières se plongent dans la « fièvre des crevettes », une partie de leurs principaux clients institutionnels — les courtiers en valeurs mobilières — ont déjà commencé à freiner cette vague d’« élevage de crevettes » en interne, en imposant des restrictions claires sur l’installation et l’utilisation d’OpenClaw.

Wind, Tonghuashun, Dongfang Caifu annoncent successivement leur « élevage de crevettes »

En deux jours, ces trois grands fabricants de terminaux financiers ont lancé chacun leur « arme » pour faire face à la bataille de l’« élevage de crevettes ». Cependant, leurs stratégies diffèrent : certains se concentrent sur les « données », d’autres sur les « compétences » pour intégrer activement OpenClaw ; d’autres encore développent directement une « version professionnelle d’OpenClaw » basée sur la version native.

À ce sujet, un professionnel de la fintech a expliqué à un journaliste que, en tant qu’agent intelligent IA capable d’exécuter tout le processus, la capacité d’OpenClaw dépend largement de deux éléments : d’une part, une masse de données de haute qualité, qui constitue la « nourriture » pour l’apprentissage et l’évolution d’OpenClaw ; d’autre part, une diversité de compétences (Skills), qui permettent à l’outil de s’appliquer concrètement pour résoudre des problèmes réels. Ainsi, de nombreuses entreprises choisissent de prioriser l’une ou l’autre de ces voies pour intégrer OpenClaw selon leurs avantages.

Concrètement, Wind a opté pour la voie de la création d’une « version professionnelle d’OpenClaw », en lançant « WindClaw », qui est encore en phase de test public.

Selon Wind, les points forts du produit incluent l’accès aux données financières professionnelles de Wind, le déploiement local en un clic, et une évolution continue basée sur l’apprentissage des habitudes d’investissement des utilisateurs. En visitant la page de demande de test, on trouve des fonctionnalités telles que « surveiller le marché », « suivre une action », « suivre les actualités », « analyste boursier », « chercheur macroéconomique », « excavateur de stratégies », etc.

Figure : Page de test public de WindClaw

De son côté, Tonghuashun a choisi de commencer par l’intégration de « données » en tant que « source de données financières professionnelles », en lançant le service « iFinD Financial MCP ».

Concernant MCP, Tonghuashun explique que « sans l’outil MCP, les grands modèles ne feraient que rechercher sur Internet, incapable de répondre aux besoins en données financières des chercheurs et analystes ». iFinD MCP met en avant une intégration transparente avec une base de données de recherche, une interaction en langage naturel pure, ainsi qu’un mécanisme intégré de nettoyage de données professionnelles et d’optimisation des tokens.

Selon Tonghuashun, les modules clés actuellement ouverts pour iFinD MCP incluent l’analyse des actions A, l’analyse des fonds publics, les données macroéconomiques et sectorielles, ainsi que les annonces et actualités.

Cependant, Tonghuashun n’a pas abandonné le développement de sa propre « version professionnelle d’OpenClaw ». Le journaliste a appris que Tonghuashun prévoit également de lancer prochainement « iFinD Claw », similaire à WindClaw, visant une utilisation prête à l’emploi.

Figure : Page d’intégration d’OpenClaw via iFind MCP de Tonghuashun

Dongfang Caifu, quant à lui, mise sur la « compétence (Skills) », en lançant « Dongfang Caifu Skills », proposant d’installer des « compétences d’aide à la décision d’investissement » pour OpenClaw.

« Skills est un dossier standardisé qui permet à un assistant basé sur un grand modèle linguistique d’accéder à des services de données financières professionnels », explique l’officiel de Dongfang Caifu. Après avoir « installé » une compétence dans OpenClaw ou d’autres assistants IA, celui-ci pourra invoquer les interfaces financières correspondantes.

Selon Dongfang Caifu, après l’installation de Skills, OpenClaw pourra obtenir en temps réel des informations de marché, effectuer un nettoyage et une structuration automatiques, et analyser systématiquement des milliers de sous-jacents en se basant sur des indicateurs fondamentaux et techniques, aidant ainsi les investisseurs à repérer efficacement les cibles conformes à leur stratégie.

L’interface d’installation montre que les principaux modules de Skills actuellement disponibles incluent la recherche d’informations, les données financières et la sélection intelligente d’actions.

Figure : Page d’installation de Dongfang Caifu Skills

Du « grand modèle » au « petit crabe », la compétition IA s’intensifie

En réalité, cette course pour intégrer ou développer en interne le « petit crabe » n’est qu’un aperçu de la compétition entre les principaux acteurs des terminaux de données financières.

En 2025, après que le « moment DeepSeek » a déclenché une vague de « grands modèles », plusieurs grandes entreprises de terminaux financiers ont lancé leurs propres grands modèles, tels que Wind « Wind Alice », Dongfang Caifu « Miaoxiang », Tonghuashun « Wencai HithinkGPT », etc.

À ce sujet, un journaliste du 21st Century Business Herald a rapporté que la compétition entre terminaux financiers évoluait de « vendre de l’eau » à « vendre des pelles » : autrefois, la différenciation reposait sur les ressources de données ; mais aujourd’hui, la donnée elle-même ne constitue plus une barrière majeure, et l’enjeu est plutôt d’avoir un outil de recherche et de trading vraiment efficace.

Aujourd’hui, l’arrivée du « moment Crabe » signifie quoi pour les grands fabricants de terminaux financiers ?

D’une part, le « moment OpenClaw » en tant qu’agent IA phénomène pourrait bien annoncer une nouvelle mode de compétition logicielle.

Le gestionnaire de fonds de China Europe Fund, Song Weiwei, a expliqué au 21st Century Business Herald que, au-delà du simple dialogue, OpenClaw peut aider à exécuter des tâches. Les ordinateurs personnels, smartphones et serveurs cloud personnels deviendraient les supports principaux de ces « employés numériques » ou « assistants personnels » IA.

Les logiciels dotés d’une bonne API peuvent être précisément et efficacement invoqués par OpenClaw, devenant ainsi un « organe » dans l’écosystème des agents. Avec la généralisation de ces agents IA, les systèmes d’exploitation pourraient évoluer d’un « centrage sur l’humain » vers un « centrage sur l’intelligence artificielle ».

« La compétition logicielle à l’avenir pourrait bien être celle qui sera la mieux « pilotée » par l’IA », a déclaré Song Weiwei.

D’autre part, selon la logique d’évolution des produits des terminaux financiers, l’intégration proactive d’OpenClaw est également une étape clé pour étendre la valeur des services.

« Ces lancements comblent essentiellement le dernier kilomètre entre données et applications, en utilisant l’agent IA pour relier l’offre de données à leur utilisation réelle », a souligné Zhang Ning, directeur du Centre de recherche en fintech de l’Université centrale des finances et de l’économie.

Zhang Ning analyse que la demande client évolue de « collecte de données » vers « utilisation efficace des données », ce qui pousse les fournisseurs de services à passer d’un simple approvisionnement en données à l’activation d’outils intelligents ; les fournisseurs de données, grâce à leurs barrières de données et leur compréhension des scénarios, peuvent rapidement fusionner leurs agents avec leur propre base de données pour créer un avantage concurrentiel différencié.

« Dans cette course à double sens, le déploiement de ces produits par les entreprises de terminaux financiers est à la fois une réponse à la tendance d’intelligence sectorielle et une étape nécessaire pour renforcer leurs barrières commerciales et étendre la valeur des services », a conclu Zhang Ning.

Les banques d’investissement resserrent leurs politiques internes sur l’élevage de crevettes

Bien que les grands fabricants de terminaux financiers continuent d’annoncer intensément leur « élevage de crevettes », une partie de leurs principaux clients institutionnels — les courtiers en valeurs mobilières — ont déjà commencé à freiner cette vague en interne.

Selon plusieurs courtiers, plusieurs d’entre eux ont publié des notifications internes de conformité, imposant des restrictions claires sur l’installation et l’utilisation d’OpenClaw, notamment en ce qui concerne l’installation, le déploiement et l’utilisation sur les équipements de l’entreprise et le réseau interne.

Les exigences concrètes de ces notifications varient, mais la majorité se limitent à des rappels sur les risques, avec des évaluations de sécurité avant utilisation ; certains ont même interdit l’installation ou l’utilisation immédiate, tandis que d’autres ont instauré un système d’approbation, exigeant une demande formelle pour toute utilisation nécessaire à des fins professionnelles.

Il est à noter qu’au 10 mars, le Centre national d’urgence Internet a publié un avis de risque, indiquant que pour les secteurs clés comme la finance et l’énergie, certaines vulnérabilités de sécurité d’OpenClaw pourraient entraîner la fuite de données sensibles, de secrets commerciaux et de codes, voire paralyser tout le système d’exploitation, causant des pertes incalculables.

Zhang Ning a rappelé que les applications de type « crabe » intègrent fortement la récupération, l’analyse, l’opération et l’exécution d’instructions, ce qui, tout en comblant le déficit entre données et utilisation, introduit également des risques de sécurité plus insidieux.

Song Weiwei a également indiqué qu’après que l’IA a obtenu un accès complet au disque (Full Disk Access), toute vulnérabilité pourrait entraîner une fuite systématique des données. De plus, l’écosystème de plugins tiers d’OpenClaw (ClawHub) pourrait également présenter des risques de sécurité.

Pour les professionnels du secteur financier, Zhang Ning estime qu’il faut non seulement être vigilant face aux risques classiques de fuite de données, de conformité, de propriété intellectuelle et de réputation, mais aussi se méfier des nouveaux risques liés à la « boîte noire » étendue.

Concernant ces nouveaux risques de la « boîte noire », Zhang Ning explique que l’intégration complète des opérations de données dans un seul flux, en brisant la traçabilité réglementaire et d’audit traditionnelle, rend les comportements en interne très dissimulés, ce qui complique la détection d’anomalies ou de transferts externes. L’intégration inter-systèmes offre également des voies cachées pour les attaques par injection ou les risques liés aux plugins, rendant la traçabilité des risques plus difficile et augmentant la probabilité de défaillances systémiques de sécurité, ce qui explique pourquoi de nombreuses banques d’investissement interdisent strictement ces outils en interne.

(Contributeur : reporter Li Yuchen)