Réunion stratégique des courtiers : apprendre le "élevage de crevettes" en direct ! OpenClaw "nage" dans le cercle de la recherche et de l'investissement

Reportage de Liu Xiafei, China Business News

Récemment, le sujet « Une longue file d’attente sous le bâtiment Tencent pour faire semblant d’être un « homard » » a été largement diffusé sur Internet. Cependant, cette vague de files d’attente pourrait maintenant envahir directement les sites des conférences stratégiques des sociétés de courtage.

Le journaliste de China Business News a remarqué qu’OpenClaw, cette intelligence artificielle open source dont le logo rouge en forme de homard lui a valu le surnom de « petit homard » par les utilisateurs, commence à sortir du cercle des geeks pour s’immiscer dans le domaine de la recherche et de l’investissement financiers.

Récemment, de nombreuses institutions de courtage ont publié en masse des « guides d’élevage de homards », allant jusqu’à organiser des sessions spéciales lors de leurs conférences pour enseigner directement comment « élever » ces homards ; parallèlement, des entreprises de fintech se livrent une concurrence acharnée pour développer des versions « OpenClaw pour la recherche et l’investissement » afin de prendre une longueur d’avance.

Cependant, passer de « regarder la fête » à « faire réellement le travail » comporte plusieurs obstacles liés aux coûts, à la sécurité et aux habitudes. Jusqu’où peut aller l’immersion d’OpenClaw dans le cercle de la recherche et de l’investissement ? Quelle est la profondeur réelle de cette « promenade » ?

Image : Un analyste de société de courtage enseigne en direct comment « élever un homard » (Source : Research Institute de Founder Securities)

Les sociétés de courtage organisent collectivement des sessions sur le « petit homard »

Récemment, les principales sociétés de courtage ont tenu leurs conférences stratégiques printanières. Le journaliste a constaté qu’en plus des analyses macroéconomiques et sectorielles traditionnelles, cette année, certains courtiers ont introduit le « petit homard » le plus en vogue sur place.

Ce « petit homard » désigne en réalité un agent intelligent open source nommé OpenClaw, qui prétend pouvoir « exécuter des tâches » et « travailler » comme un humain. Avec la popularité fulgurante de ce homard sur Internet, ses applications dans le domaine de la recherche et de l’investissement ont également attiré l’attention de plusieurs institutions.

Par exemple, Guojin Securities, lors de sa conférence stratégique printanière prévue les 12 et 13 mars, a organisé une session spéciale intitulée « Forum sur la recherche et l’investissement alimentés par OpenClaw et l’investissement indiciel ». Le programme montre que cette sous-session couvre des sujets allant de la tendance à « l’autonomisation de la recherche par les grands modèles » à des applications concrètes telles que « l’utilisation d’OpenClaw dans la recherche proactive et quantitative », « la construction d’assistants personnels pour la recherche » et d’autres formations pratiques, offrant une gamme complète de contenus. Ce n’est pas la première tentative de Guojin Securities. Selon les informations recueillies par le journaliste, depuis la fin février, cette société organise régulièrement à Shanghai, Pékin et ailleurs des forums sur « l’autonomisation de la recherche intelligente avec OpenClaw ».

En réalité, cette vague de vulgarisation sur « l’élevage de homards » a récemment balayé les instituts de recherche vendeurs. Selon des statistiques non exhaustives, au 10 mars, au moins neuf sociétés de courtage, dont CITIC Securities, Huatai Securities, Orient Securities, Huachuang Securities, Eastmoney Securities, Dongwu Securities, Open Source Securities, Founder Securities et Huafu Securities, ont inscrit des « cours spécialisés sur OpenClaw » dans leur calendrier de roadshows, afin de présenter aux investisseurs institutionnels ou individuels les méthodes de déploiement et les techniques d’application de cet agent.

Le journaliste a également noté qu’une session organisée par Open Source Securities le soir du 10 mars, intitulée « OpenClaw : du débutant à la maîtrise », avait déjà été visionnée près de 1000 fois sur la plateforme de diffusion.

Image : Calendrier des roadshows liés à OpenClaw dans les instituts de recherche de sociétés de courtage

D’après le contenu partagé par chaque institution, on distingue principalement deux catégories : d’une part, les introductions fondamentales, comprenant la présentation du concept d’OpenClaw, le déploiement rapide, l’accès à l’information, etc., pour « démystifier » le sujet ; d’autre part, les applications concrètes, axées sur des techniques opérationnelles dans le cadre du travail de recherche et d’investissement, telles que la recherche d’informations, l’analyse de titres, la construction de stratégies de sélection, l’extraction automatique de facteurs et leur backtest.

De plus, plusieurs sociétés de courtage ont publié sous forme d’études thématiques des « guides d’élevage » évaluant les fonctionnalités d’OpenClaw et proposant des décompositions pratiques.

Par exemple, Open Source Securities a préparé pour ses participants un document PDF de 100 pages intitulé « Documentation technique OpenClaw pour la finance open source », affirmant qu’« aucune base préalable n’est nécessaire, et qu’en 5 minutes, on peut déployer son propre portail AI privé ». Certains rapports de recherche ont également connu un vif succès sur les réseaux sociaux grâce à leur approche détaillée « étape par étape », comme « OpenClaw : 17 cas d’application efficaces pour la recherche financière » publié par Founder Securities, ou encore « Installer ces 20 skill packs sur OpenClaw pour multiplier par 10 l’efficacité de la recherche » par Northeast Securities.

La compétition pour positionner la « version recherche du homard »

Les analystes des sociétés de courtage s’affairent à étudier OpenClaw et à enseigner aux investisseurs comment « élever un homard ». Les fintechs, très sensibles à ces tendances, ont quant à elles commencé à explorer plus en profondeur les points techniques problématiques liés à la mise en œuvre d’OpenClaw, dans le but de faire évoluer cet outil du simple « jouet de geeks » vers un « outil professionnel de recherche et d’investissement ».

Bien qu’OpenClaw prétende « pouvoir s’utiliser sans connaissances en codage », en tant qu’agent intelligent, dans le contexte réel de la recherche et de l’investissement, la fiabilité des données et la complexité du déploiement restent deux obstacles majeurs. Le journaliste a constaté que différentes entreprises explorent leurs propres voies pour « connecter » OpenClaw en surmontant ces deux difficultés.

Une catégorie d’entreprises choisit d’intervenir du côté des données, en se positionnant comme « bases de données professionnelles », encourageant ainsi les investisseurs à intégrer leurs propres sources de données dans OpenClaw. Par exemple, Gangtise, spécialisée dans l’agrégation d’opinions d’analystes, de comptes rendus et autres informations de recherche, définit sa plateforme comme une « base de données + knowledge base » pour la recherche IA, avec une API ouverte permettant l’intégration d’OpenClaw.

Selon l’équipe technique de Gangtise, « knowledge base et database sont les deux piliers de la nouvelle infrastructure de la recherche ». Leur façon d’« embrasser » ce homard consiste donc à fournir une source de données spécialisée pour OpenClaw.

Image : Interface d’accès aux données de recherche (Source : Gangtise)

Une autre catégorie d’entreprises va plus loin, en proposant des solutions « packagées » et « déployées dans le cloud », afin de permettre aux utilisateurs de « sortir du packaging » et d’utiliser l’outil « dès l’ouverture de la boîte », avec un faible seuil technique, pour qu’ils puissent créer leur « analyste numérique » via un langage naturel. Par exemple, Jinmen AI a lancé « Research Lobster », une version optimisée de l’agent OpenClaw, intégrant des données de haute qualité comme roadshows, rapports, cartes industrielles, EDB, etc., tout en intégrant l’ensemble des Skills de la communauté open source d’OpenClaw, avec des packs de compétences professionnelles préinstallés pour réduire la courbe d’apprentissage et la configuration.

L’équipe technique de Jinmen explique que « Research Lobster » doit disposer d’un « gène de données » spécifique à la recherche, de capacités opérationnelles optimisées, ainsi que d’un vaste écosystème d’intelligence artificielle dédié.

Sur le plan des données, il faut organiser, normaliser, relier précisément ces informations via une gestion technique rigoureuse, afin de constituer un système de connaissances fiable et clair ; en parallèle, il faut assurer la sécurité des données financières. Sur le plan de l’écosystème, « Research Lobster » doit pouvoir s’intégrer aux capacités existantes de la plateforme, telles que la gestion de réunions par IA, la transcription automatique, la traduction automatique, le cerveau de la recherche, les signaux d’événements, etc., pour couvrir l’ensemble du flux de travail de l’utilisateur, indique un responsable de Jinmen.

Image : Interface d’outils de recherche IA (Source : Jinmen)

Il est également à noter que, sur les réseaux sociaux, en dehors des fintechs professionnelles, certains blogueurs individuels proposent aussi leurs propres systèmes de recherche IA « bricolés » à partir d’OpenClaw, avec des fonctionnalités principales telles que la recherche d’actualités, l’analyse de données, le suivi de cibles, etc., à des prix généralement de quelques centaines de yuans.

Cependant, certains utilisateurs ont confié au journaliste que ces produits « bricolés » par des particuliers sont plutôt destinés à « s’amuser » et qu’ils ne sont pas vraiment fiables pour la recherche sérieuse, en raison de sources de données instables ou opaques, de mises à jour peu fréquentes, de bugs fréquents, etc., ce qui nuit considérablement à leur efficacité.

Pourquoi le cercle de la recherche et de l’investissement est-il si friand de « l’élevage de homards » ?

De la part des institutions de courtage comme des fintechs, pourquoi le « homard » suscite-t-il autant d’engouement dans le cercle de la recherche et de l’investissement ?

D’un point de vue logique, OpenClaw est considéré comme un produit d’« efficacité productive » de l’IA. Plusieurs responsables produits IA ont confié au journaliste que, par rapport aux précédents produits IA, la particularité d’OpenClaw réside dans le fait qu’il fait évoluer l’IA du simple « parler » au « faire ».

Les produits IA antérieurs se limitaient à répondre à des questions dans des scénarios de Q&A, tandis qu’OpenClaw peut directement manipuler un ordinateur pour réaliser diverses tâches de façon autonome. Cela signifie qu’il ne s’agit plus d’un simple outil de dialogue, mais d’un exécuteur capable d’accomplir des missions concrètes.

Cette capacité répond précisément à plusieurs points douloureux actuels du travail de recherche et d’investissement : surcharge d’informations, travail répétitif, et barrières techniques élevées pour la quantification.

Dans le domaine de la recherche, OpenClaw simplifie des tâches fastidieuses comme la recherche de données ou l’écriture de code en les transformant en « formulation de demandes », permettant ainsi aux chercheurs de se concentrer sur l’analyse elle-même.

Par exemple, selon une tâche illustrée dans un rapport de Guojin Securities : il suffit de « balancer » un rapport de recherche à OpenClaw, qui analysera automatiquement la logique, extraira les données, écrira le code pour le backtest, et produira un graphique de la valeur nette ainsi qu’une analyse. Ce processus, auparavant, nécessitait que l’analyste effectue manuellement le nettoyage des données, l’écriture du code, le réglage des modèles, ce qui prenait de quelques heures à plusieurs jours.

L’analyste Cao Xiaochun de Founder Securities souligne que « OpenClaw peut considérablement réduire la difficulté de construction d’outils, de données et de stratégies quantitatives, libérant ainsi les investisseurs de tâches répétitives et réglementaires, pour qu’ils se concentrent davantage sur la prise de décisions complexes et le développement de stratégies innovantes. »

La « business » de l’élevage de homards dans la recherche

Bien sûr, au-delà des avantages du produit lui-même, la compétition fébrile entre institutions et entreprises pour « attraper » ces homards reflète surtout une logique commerciale sous-jacente.

Pour les sociétés de courtage, l’émergence de produits phares comme OpenClaw constitue une double épreuve : leur capacité de recherche et leur capacité de service.

Un analyste d’une équipe de mathématiques financières d’une société de courtage explique : « Pour comprendre la valeur et le potentiel d’un produit aussi phénoménal, il faut d’abord l’utiliser soi-même pendant un certain temps, essayer de réaliser quelques tâches. La rédaction d’un rapport, c’est aussi un processus où l’équipe apprend à utiliser l’outil. »

Il ajoute que « maîtriser l’outil » n’est que la première étape, et que « faire apprendre le client » est tout aussi crucial. Que ce soit en publiant un « guide d’élevage » ou en faisant des sessions en direct pour enseigner comment « élever » le homard, les sociétés de courtage envoient en réalité un signal à leurs clients : nous comprenons non seulement la recherche, mais savons aussi comment utiliser les outils les plus récents pour vous aider. Dans la compétition féroce entre les instituts de recherche, cette « capacité à transmettre » a une valeur plus rare que la simple « transmission d’opinions ».

Quant aux fintechs, « élever un homard » dans le domaine de l’IA pour la recherche et l’investissement revêt aussi une signification particulière.

D’une part, cela concerne la position stratégique dans l’accès à la technologie. Avec la demande croissante des utilisateurs pour cet outil, celui qui pourra leur offrir une intégration plus fluide d’OpenClaw pourra s’imposer comme une porte d’entrée dans cet « écosystème d’agents intelligents », s’insérant dans leur flux de recherche quotidien.

D’autre part, cela ouvre une nouvelle modalité commerciale. Un professionnel de la fintech explique que, traditionnellement, les terminaux financiers sont souvent basés sur un modèle SaaS (Software as a Service), où l’utilisateur paie pour utiliser l’outil et effectue lui-même les opérations. Le modèle apporté par OpenClaw se rapproche plutôt d’un « AI as a Service » (IA en tant que service), où l’utilisateur n’achète pas simplement un outil, mais une capacité intelligente que l’IA exécute pour lui. Lorsqu’une IA peut réellement « faire le boulot » pour l’utilisateur, celui-ci sera prêt à payer non seulement pour le résultat obtenu, mais aussi pour la « capacité intelligente » fournie.**

En résumé, que ce soit les sociétés de courtage qui enseignent « comment élever un homard » ou les fintech qui développent leur propre « homard de recherche », tous cherchent à « profiter » de l’attention récente des utilisateurs pour s’emparer de la parole dans le prochain cycle d’outils et de services de recherche.

Cependant, « élever un homard » pour la recherche n’est pas encore une activité assurée de succès à ce stade.

Un professionnel du secteur a confié au journaliste que « pour construire un assistant de recherche vraiment professionnel et fiable avec OpenClaw, il faut prendre en compte plusieurs coûts : configuration cloud, consommation de tokens, achat et mise en place de bases de données, etc. En somme, à court terme, c’est plutôt un investissement qu’un profit. »

De plus, malgré tous les efforts des institutions et des entreprises pour faire « nager » OpenClaw dans le quotidien des utilisateurs, la majorité reste encore dans une posture de « spectateur ». Dans la pratique, le temps nécessaire pour entraîner OpenClaw, la complexité technique, le risque de donner à l’IA des permissions excessives, ou encore les coûts exorbitants liés à l’utilisation des tokens, freinent encore beaucoup d’utilisateurs.

Le 10 mars, le Centre national d’urgence Internet a publié une alerte de sécurité, indiquant que pour les secteurs clés comme la finance ou l’énergie, certaines vulnérabilités d’OpenClaw pourraient entraîner la fuite de données sensibles, de secrets commerciaux ou de codes sources, voire paralyser tout le système d’exploitation, causant des pertes incalculables.

Il faut dire que, entre « regarder la fête » et « faire réellement le travail », il y a plusieurs obstacles liés aux coûts, à la sécurité et aux habitudes. L’intégration d’OpenClaw dans le cercle de la recherche et de l’investissement reste à prouver si c’est un « poisson-chat » qui remue la vase ou simplement une vague qui passe à la surface de l’eau, seul le temps et le marché pourront le confirmer.