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、ある株式銀行の本部から、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ナリオにおいてエージェントの能力付与を積極的に推進し、業務処理効率の向上に努めている。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。複数の銀行が「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酷似していることから「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」のように変身し、多くのユーザーの実践的な応用を引きつけている。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、工業情報化部（工信部）や国家インターネット緊急センターは、それに伴う一連の安全リスクについてリスク警告を次々に発表し、OpenClawに潜む可能性のある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、銀行業界は非常に「冷静」な態度を示している。最近、記者が業界から得た情報によると、ある株式銀行の本部は規制当局から「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を展開したり、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に対して慎重な態度を取るのか？「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、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。遠望マーケティングコンサルティングIP事業部の総経理・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存在することを説明した。さらに重要なのは、その自主実行能力が金融シナリオにおいて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。加えて、AI技術は完全な説明性を備えていないため、自動化された実行後の責任主体の特定が難しい。さらに、エージェントの運用中に生成されたデータは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を引き起こす恐れもある。したがって、高承飛は、短期的にはOpenClawは非コア業務シナリオの小規模な試験運用に適しており、大規模な展開には安全性の確保、責任の明確化、アルゴリズムの説明性などの重要な課題を解決する必要があると考えている。王鵬の見解では、銀行はオープンソースのOpenClawを直接引用することはなく、その技術的なパス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」が主流となる可能性が高い。つまり、銀行内部のローカルネットワーク内で、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・高感度シナリオに適用することになる。銀行業界のエージェント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である。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、業務処理効率の向上に努め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、金融シナリオにおけるエージェントの大規模展開を模索している。彼らは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、すでに20以上の高品質エージェントを展開、事務、運営、営業支援、リスク管理などの重要分野に深く応用している。実際の効果はどうか？例えば、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のレポートを整理しているが、「訪問前一枚紙」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・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などの重要な局面でのコア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を示し、8月に小さなピークを迎えた。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・点在的だった。7月以降、エージェントの応用プロジェクトは爆発的に増加し、特に10月と11月にはすべての展開がエージェント応用のプロジェクトとなった。では、銀行が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、蘇商銀行の特約研究員・付一夫は『每日経済ニュース』の記者に対し、「第一線業務にエージェントを推進する際、銀行は管理メカニズムの革新を行い、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・制御可能にすべきだ」と述べた。また、データプライバシー保護とアルゴリズム監査を強化し、「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である。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早期発見に役立つ。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、自動化の誤りを防止できる。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、ある株式銀行の本部から、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ナリオにおいてエージェントの能力付与を積極的に推進し、業務処理効率の向上に努めている。
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。
複数の銀行が「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酷似していることから「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」のように変身し、多くのユーザーの実践的な応用を引きつけている。
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、工業情報化部（工信部）や国家インターネット緊急センターは、それに伴う一連の安全リスクについてリスク警告を次々に発表し、OpenClawに潜む可能性のある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、銀行業界は非常に「冷静」な態度を示している。最近、記者が業界から得た情報によると、ある株式銀行の本部は規制当局から「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を展開したり、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に対して慎重な態度を取るのか？
「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、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。
遠望マーケティングコンサルティングIP事業部の総経理・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存在することを説明した。
さらに重要なのは、その自主実行能力が金融シナリオにおいて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。加えて、AI技術は完全な説明性を備えていないため、自動化された実行後の責任主体の特定が難しい。さらに、エージェントの運用中に生成されたデータは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を引き起こす恐れもある。
したがって、高承飛は、短期的にはOpenClawは非コア業務シナリオの小規模な試験運用に適しており、大規模な展開には安全性の確保、責任の明確化、アルゴリズムの説明性などの重要な課題を解決する必要があると考えている。
王鵬の見解では、銀行はオープンソースのOpenClawを直接引用することはなく、その技術的なパス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」が主流となる可能性が高い。つまり、銀行内部のローカルネットワーク内で、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・高感度シナリオに適用することになる。
銀行業界のエージェント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である。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、業務処理効率の向上に努め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、金融シナリオにおけるエージェントの大規模展開を模索している。彼らは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、すでに20以上の高品質エージェントを展開、事務、運営、営業支援、リスク管理などの重要分野に深く応用している。
実際の効果はどうか？例えば、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のレポートを整理しているが、「訪問前一枚紙」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・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などの重要な局面でのコア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を示し、8月に小さなピークを迎えた。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・点在的だった。7月以降、エージェントの応用プロジェクトは爆発的に増加し、特に10月と11月にはすべての展開がエージェント応用のプロジェクトとなった。
では、銀行が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、蘇商銀行の特約研究員・付一夫は『每日経済ニュース』の記者に対し、「第一線業務にエージェントを推進する際、銀行は管理メカニズムの革新を行い、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・制御可能にすべきだ」と述べた。
また、データプライバシー保護とアルゴリズム監査を強化し、「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である。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早期発見に役立つ。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、自動化の誤りを防止できる。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。