最近、オープンソースAI（人工知能）エージェントのOpenClaw（別名「ロブスター」）が爆発的に話題となり、多くの業界から注目を集めている。しかし、銀行業界はこの「養虾」ブームに対して一般的に慎重な態度を示している。『每日経済ニュース』の記者は、ある股份銀行の本店から、最近、規制当局から「ロブスター」に関するリスク警告を受け取ったことを知った。しかし、記者が注意したところ、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにエージェントの探索と応用を進めており、多くの銀行が第一線の業務などのシーンでエージェントを活用し、業務処理の効率化を図っている。リスク管理を厳格に行う機関として、銀行業界はAI時代の技術の波に直面したとき、どのようにして革新の探索とコンプライアンス・安全性のバランスを取るべきか。多くの銀行が「養虾」ブームを慎重に見ている--------------OpenClawは、そのアイコンが赤いロブスターに似ていることから「ロブスター」と呼ばれ、その導入・展開の過程も比喩的に「ロブスター養殖」と称されている。ChatGPTなどの純粋な対話型AIとは異なり、OpenClawは通信ソフトや大規模言語モデルを統合・呼び出すことで、ユーザーのローカルPC上でファイル管理、メール送受信、データ処理などの複雑なタスクを自主的に実行できる。まるで人の代わりに働く「デジタル社員」のように振る舞うため、多くのユーザーが実践的な応用を始めている。OpenClawの熱狂が続くにつれ、その安全性に関する懸念も高まっている。最近、工信部や国家インターネット緊急センターは、それぞれリスク警告を発表し、OpenClawに潜む一連の安全リスクについて注意喚起を行っている。この「養虾」ブームの中で、銀行業界は比較的「冷静」な態度を示している。最近、記者が業界関係者から得た情報によると、ある股份行の本店は規制当局から「ロブスター」に関するリスク警告を受け取ったほか、別の国有大手銀行の関係者も『每日経済ニュース』の記者に対し、「当行ではまだOpenClawを導入したり、学習を計画したりしていない」と述べている。なぜ銀行業界はOpenClawに対して慎重なのか？「対話型AIと異なり、OpenClawはエージェントとしてローカルファイルへのアクセスや外部API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の呼び出し、さらにはシステムレベルの権限取得を必要とする。この‘エンドツーエンド’の自動実行メカニズムは、ネットワーク攻撃やコア取引データの漏洩を引き起こしやすく、銀行の‘厳格な規制とゼロトレランス’の底線に合致しない」と、北京社会科学院の副研究員・王鵬は3月16日に『每日経済ニュース』の記者に語った。また、マーケティングコンサルティング会社のIP事業部長・高承飛も同様の見解を示した。「OpenClawの高いシステム権限は、金融のコンプライアンスの底線と天然的に衝突している。」高承飛は記者に対し、OpenClawはデフォルトでローカルファイルアクセスやAPI呼び出しなどの高い権限を取得する仕様であり、これにより業務効率は向上するものの、すでに複数の中高危険度の脆弱性が公開されていること、また機能プラグインには有効な安全審査メカニズムが欠如しており、悪意を持った第三者によりネットバンキングのパスワードや支払いキーなどの敏感情報が盗まれるリスクがあることを指摘した。さらに重要なのは、金融シーンにおいて自主的な実行能力を持つと、誤操作による資金振替や投資商品購入などの問題を引き起こす可能性があることだ。AI技術は完全に説明可能なわけではなく、自動化された実行後の責任主体の特定も困難だ。加えて、エージェントの運用中に生成されたデータが第三者に伝送される可能性もあり、信用情報や融資審査資料などの敏感情報を含む場合、データ管理のコンプライアンスリスクも生じる。したがって、高承飛は、短期的にはOpenClawは非コア業務の小規模な試験運用に適しており、大規模な導入には、安全性の確保、責任の明確化、アルゴリズムの説明性といった重要な課題の解決が必要だと考えている。王鵬の見解では、銀行はオープンソースのOpenClawを直接採用するのではなく、その技術的なルートを取り入れる形になるだろう。将来的には、「プライベートクラウド展開＋制限された環境」が主流となる見込みであり、銀行内部のイントラネット内で、自社開発やカスタマイズを通じて、エージェントを事務自動化やリスク管理支援などの非コア・高敏感シーンに適用していく。銀行のエージェント応用探索はすでに進行中------------注目すべきは、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにエージェントの探索と応用を進めていたことだ。記者は、多くの銀行が第一線の業務にエージェントを活用し、業務効率の向上を図っていることに気付いた。例えば、南京銀行は火山エンジンと連携し、金融シーンでのエージェントの大規模展開を模索しており、ワンストップのエージェントワークステーション「HiAgent」を導入し、20以上の高品質エージェントを展開している。これらは、事務、運営、営業支援、リスク管理などの重要分野で深く活用されている。実際の効果はどうか？一例を挙げると、法人顧客担当者は企業訪問前に、多くの時間をかけて複数システムやプラットフォームから訪問前情報を整理しているが、「1ページ紙」型のエージェントは、社内外の多源データを自動的に収集・洗浄・融合・検査・誤り修正し、迅速に包括的かつ正確な訪問前分析レポートを生成できる。これにより、準備時間は2時間から5分に短縮され、繁忙期のマーケティングや重要な局面での主要ツールとなっている。KPMGが最近発表した『2026年中国銀行業展望レポート』によると、公開入札情報の分析やKPMGの調査事例から、2025年1月から11月までの銀行の大規模モデルプロジェクトは全体的に上昇傾向にあり、8月にピークを迎えた。プロジェクトの内容を分析すると、1月から6月は知識質問応答を中心とし、エージェントの応用は散発的・断続的だったが、7月以降は爆発的に増加し、特に10月・11月にはすべてのプロジェクトがエージェント応用に集中している。では、銀行はエージェントの応用を模索する過程で、どのようにして革新とコンプライアンス・安全性のバランスを取るべきか。3月16日、蘇州商業銀行の特約研究員・付一夫は『每日経済ニュース』の記者に対し、「第一線の業務にエージェントを活用する際、銀行は管理メカニズムを革新し、コントロールされた環境で新技術をテストし、リスクを測定・制御できるようにすべきだ」と述べた。また、データプライバシー保護やアルゴリズムの監査を強化し、「最小権限」原則を遵守し、顧客情報の過剰収集を避けることも重要だ。規制当局との密接な連携や業界標準の策定に参加することも、コンプライアンス違反のリスクを事前に把握するのに役立つ。さらに、銀行は人工的な二次確認プロセスを構築し、エージェントの重要な意思決定を二重に確認する仕組みを整える必要がある。これにより、自動化によるミスを防止できる。コンプライアンス要件を技術開発の全工程に組み込み、複合型人材を育成することで、安全性を確保しつつ、エージェントの革新的価値を着実に引き出すことが可能となる。
全ネットで「エビ養殖」ブームが巻き起こる中、銀行業界は一斉に「冷静な対応」を見せる 専門家：OpenClawの高いシステム権限と金融コンプライアンスの底線には本質的な衝突が存在する
最近、オープンソースAI（人工知能）エージェントのOpenClaw（別名「ロブスター」）が爆発的に話題となり、多くの業界から注目を集めている。しかし、銀行業界はこの「養虾」ブームに対して一般的に慎重な態度を示している。『每日経済ニュース』の記者は、ある股份銀行の本店から、最近、規制当局から「ロブスター」に関するリスク警告を受け取ったことを知った。
しかし、記者が注意したところ、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにエージェントの探索と応用を進めており、多くの銀行が第一線の業務などのシーンでエージェントを活用し、業務処理の効率化を図っている。
リスク管理を厳格に行う機関として、銀行業界はAI時代の技術の波に直面したとき、どのようにして革新の探索とコンプライアンス・安全性のバランスを取るべきか。
多くの銀行が「養虾」ブームを慎重に見ている
OpenClawは、そのアイコンが赤いロブスターに似ていることから「ロブスター」と呼ばれ、その導入・展開の過程も比喩的に「ロブスター養殖」と称されている。ChatGPTなどの純粋な対話型AIとは異なり、OpenClawは通信ソフトや大規模言語モデルを統合・呼び出すことで、ユーザーのローカルPC上でファイル管理、メール送受信、データ処理などの複雑なタスクを自主的に実行できる。まるで人の代わりに働く「デジタル社員」のように振る舞うため、多くのユーザーが実践的な応用を始めている。
OpenClawの熱狂が続くにつれ、その安全性に関する懸念も高まっている。最近、工信部や国家インターネット緊急センターは、それぞれリスク警告を発表し、OpenClawに潜む一連の安全リスクについて注意喚起を行っている。
この「養虾」ブームの中で、銀行業界は比較的「冷静」な態度を示している。最近、記者が業界関係者から得た情報によると、ある股份行の本店は規制当局から「ロブスター」に関するリスク警告を受け取ったほか、別の国有大手銀行の関係者も『每日経済ニュース』の記者に対し、「当行ではまだOpenClawを導入したり、学習を計画したりしていない」と述べている。
なぜ銀行業界はOpenClawに対して慎重なのか？
「対話型AIと異なり、OpenClawはエージェントとしてローカルファイルへのアクセスや外部API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の呼び出し、さらにはシステムレベルの権限取得を必要とする。この‘エンドツーエンド’の自動実行メカニズムは、ネットワーク攻撃やコア取引データの漏洩を引き起こしやすく、銀行の‘厳格な規制とゼロトレランス’の底線に合致しない」と、北京社会科学院の副研究員・王鵬は3月16日に『每日経済ニュース』の記者に語った。
また、マーケティングコンサルティング会社のIP事業部長・高承飛も同様の見解を示した。「OpenClawの高いシステム権限は、金融のコンプライアンスの底線と天然的に衝突している。」
高承飛は記者に対し、OpenClawはデフォルトでローカルファイルアクセスやAPI呼び出しなどの高い権限を取得する仕様であり、これにより業務効率は向上するものの、すでに複数の中高危険度の脆弱性が公開されていること、また機能プラグインには有効な安全審査メカニズムが欠如しており、悪意を持った第三者によりネットバンキングのパスワードや支払いキーなどの敏感情報が盗まれるリスクがあることを指摘した。さらに重要なのは、金融シーンにおいて自主的な実行能力を持つと、誤操作による資金振替や投資商品購入などの問題を引き起こす可能性があることだ。AI技術は完全に説明可能なわけではなく、自動化された実行後の責任主体の特定も困難だ。加えて、エージェントの運用中に生成されたデータが第三者に伝送される可能性もあり、信用情報や融資審査資料などの敏感情報を含む場合、データ管理のコンプライアンスリスクも生じる。
したがって、高承飛は、短期的にはOpenClawは非コア業務の小規模な試験運用に適しており、大規模な導入には、安全性の確保、責任の明確化、アルゴリズムの説明性といった重要な課題の解決が必要だと考えている。
王鵬の見解では、銀行はオープンソースのOpenClawを直接採用するのではなく、その技術的なルートを取り入れる形になるだろう。将来的には、「プライベートクラウド展開＋制限された環境」が主流となる見込みであり、銀行内部のイントラネット内で、自社開発やカスタマイズを通じて、エージェントを事務自動化やリスク管理支援などの非コア・高敏感シーンに適用していく。
銀行のエージェント応用探索はすでに進行中
注目すべきは、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにエージェントの探索と応用を進めていたことだ。記者は、多くの銀行が第一線の業務にエージェントを活用し、業務効率の向上を図っていることに気付いた。
例えば、南京銀行は火山エンジンと連携し、金融シーンでのエージェントの大規模展開を模索しており、ワンストップのエージェントワークステーション「HiAgent」を導入し、20以上の高品質エージェントを展開している。これらは、事務、運営、営業支援、リスク管理などの重要分野で深く活用されている。
実際の効果はどうか？一例を挙げると、法人顧客担当者は企業訪問前に、多くの時間をかけて複数システムやプラットフォームから訪問前情報を整理しているが、「1ページ紙」型のエージェントは、社内外の多源データを自動的に収集・洗浄・融合・検査・誤り修正し、迅速に包括的かつ正確な訪問前分析レポートを生成できる。これにより、準備時間は2時間から5分に短縮され、繁忙期のマーケティングや重要な局面での主要ツールとなっている。
KPMGが最近発表した『2026年中国銀行業展望レポート』によると、公開入札情報の分析やKPMGの調査事例から、2025年1月から11月までの銀行の大規模モデルプロジェクトは全体的に上昇傾向にあり、8月にピークを迎えた。プロジェクトの内容を分析すると、1月から6月は知識質問応答を中心とし、エージェントの応用は散発的・断続的だったが、7月以降は爆発的に増加し、特に10月・11月にはすべてのプロジェクトがエージェント応用に集中している。
では、銀行はエージェントの応用を模索する過程で、どのようにして革新とコンプライアンス・安全性のバランスを取るべきか。
3月16日、蘇州商業銀行の特約研究員・付一夫は『每日経済ニュース』の記者に対し、「第一線の業務にエージェントを活用する際、銀行は管理メカニズムを革新し、コントロールされた環境で新技術をテストし、リスクを測定・制御できるようにすべきだ」と述べた。また、データプライバシー保護やアルゴリズムの監査を強化し、「最小権限」原則を遵守し、顧客情報の過剰収集を避けることも重要だ。規制当局との密接な連携や業界標準の策定に参加することも、コンプライアンス違反のリスクを事前に把握するのに役立つ。さらに、銀行は人工的な二次確認プロセスを構築し、エージェントの重要な意思決定を二重に確認する仕組みを整える必要がある。これにより、自動化によるミスを防止できる。コンプライアンス要件を技術開発の全工程に組み込み、複合型人材を育成することで、安全性を確保しつつ、エージェントの革新的価値を着実に引き出すことが可能となる。