“Lobster” memicu gelombang AI Agent, pilihan hati-hati bank dan rekonstruksi masa depan

Tanya AI · Mengapa bank sangat berhati-hati terhadap AI Agent?

Berita Blue Whale 16 Maret (wartawan Yan Qinwen) Peluncuran DeepSeek tahun lalu memicu bank-bank untuk segera melakukan penyesuaian strategi, namun “Kepiting Besar” yang tiba-tiba menjadi viral tahun ini justru membuat bank-bank menjadi sangat berhati-hati.

“OpenClaw pada dasarnya adalah menjalankan sistem operasi lokal melalui pemanggilan model besar, membutuhkan hak akses yang cukup tinggi. Bank menyimpan data pengguna dalam jumlah besar, sehingga berpotensi menimbulkan risiko,” kata seorang profesional teknologi dari institusi perbankan. Bahkan, seorang pejabat bank mengungkapkan kepada wartawan bahwa internal bank tempat dia bekerja melarang penggunaan OpenClaw (Kepiting).

Di tengah gelombang AI Agent, bagaimana bank dan lembaga keuangan lainnya merespons? Pada Konferensi Inovasi Keuangan Internasional Shanghai 2026, para tamu dari berbagai industri membahas penerapan kecerdasan buatan di sektor keuangan.

Sebenarnya, mengimplementasikan OpenClaw di bank bukanlah hal yang mudah. Dalam konferensi tersebut, Wang Kaijing, Wakil Presiden Divisi Keuangan SenseTime, mengatakan, “Jika ingin membuat versi OpenClaw untuk bank, diperlukan pemahaman dan wawasan mendalam tentang seluruh database bank, proses bisnis, dan logika operasionalnya, agar dapat menjalankan aplikasi agen cerdas yang terlihat di pasar C-end dalam sistem perbankan.”

Menurut Wang Kaijing, alat analisis data berbasis model besar yang mampu menampilkan status risiko secara lebih komprehensif dan membantu bank menjalankan kontrol risiko secara lebih rinci adalah nilai baru yang dapat dibawa oleh era AI. Namun, keputusan risiko akhir dan logika operasional risiko tetap harus dieksekusi berdasarkan sistem operasional bank sendiri atau pengawasan risiko.

Wakil Direktur Pusat Riset Kecerdasan Buatan Zhi Yuan Beijing dan Insinyur Kepala Lin Yonghua juga menekankan pentingnya keamanan operasional. “Sistem agen cerdas seperti OpenClaw yang masuk ke perusahaan harus dijalankan dalam lingkungan yang aman dan berskala perusahaan.”

Namun, Dong Longfei, Wakil Presiden Senior Mooresoft, menyebutkan bahwa AI Agent terus mengalami iterasi dan dalam kondisi ini, perlu membangun sistem yang kokoh. “OpenClaw atau Agent saat ini belum mampu merevolusi sistem perbankan, tetapi jika kita melihat sepuluh tahun ke depan, Agent saat ini mungkin hanya ‘Bayi’, dan akan tumbuh menjadi ‘Dewasa’.”

Dong Longfei menjelaskan bahwa Agent mewakili komunikasi antar mesin, bukan antara manusia dan mesin. Komunikasi antar mesin secara esensial dilakukan melalui API, tetapi semua sistem bank bersifat tertutup. “Ini adalah langkah penting bagi masa depan bank untuk beralih dari sistem tertutup ke sistem terbuka, tetapi perubahan ini tidak bisa dilakukan dalam sehari atau dua hari.”

Lebih jauh, Dong Longfei menambahkan bahwa bank tradisional harus menjalin simbiosis dengan perusahaan teknologi dan platform digital, serta menyediakan API terbuka yang sesuai untuk mewujudkan AI Agent dalam seluruh sistem. Atau, dalam pembangunan model di masa depan, mereka harus membangun sistem privasi data dan kepercayaan dasar yang etis.

“Bisa jadi nanti beberapa bank tidak lagi ada, dan sebagian bank akan berubah menjadi agen (Agent), yang merupakan konstruksi antar mesin. Seluruh industri akan berubah menjadi pola baru,” katanya.

Lantas, apa yang bisa dilakukan bank dan lembaga keuangan lainnya agar Agent menjadi perangkat lunak yang lebih aman dan efisien?

“Yang sangat penting adalah Skills (modul kemampuan profesional),” kata Lin Yonghua. “Hanya Skills yang profesional yang benar-benar mampu memahami aplikasi dan pengetahuan di bidang tertentu. Saat ini, ada puluhan ribu Skills yang bersifat open source di seluruh dunia, tetapi yang kurang adalah Skills yang terverifikasi dan mampu menyelesaikan masalah profesional secara efisien.”

Bagi bidang keuangan, Lin Yonghua berpendapat bahwa perlu membangun basis pengetahuan keuangan dan pengetahuan profesional, yaitu menghubungkan model besar ke basis pengetahuan yang spesifik. Seiring dengan percepatan perkembangan era agen cerdas saat ini, akumulasi Skills yang dapat dipanggil oleh agen cerdas di bidang tertentu menjadi prioritas utama.

Perlu dicatat bahwa era AI juga membawa dampak besar bagi bank-bank tradisional. Wakil Direktur Pusat Riset Bank Pufa, Li Lin, menunjukkan bahwa meskipun beberapa bank telah banyak mengadopsi teknologi AI dan digital, namun sistem penghubung secara sistematis mungkin belum cukup cocok untuk AI.

“AI saat ini lebih kepada kepercayaan dan verifikasi. Pertama, harus percaya dulu, lalu memverifikasi. Verifikasi terhadap masalah yang muncul, kemudian melakukan koreksi terhadap bisnis,” kata Li Lin.

Dia menjelaskan lebih jauh bahwa fondasi utama adalah data. Jika data dasar kuat, maka penerapannya akan lebih baik. Selain itu, skala juga berpengaruh besar; skala besar berarti inersia tinggi dan tekanan transformasi juga besar, terutama semakin banyak orang, semakin besar pula tekanan untuk bertransformasi.

“Bagi bank, penerapan AI atau tidaknya akhirnya akan tercermin pada kinerja,” tegas Li Lin.