なぜAI・銀行はAIエージェントに対して高度な慎重さを持つのか？**ブルーウォールニュース 3月16日（記者：厳沁雯）** 昨年、DeepSeekの登場は銀行の積極的な展開を促したが、今年爆発的に話題となった「大エビ」（OpenClaw）は、銀行にとって非常に慎重な態度をもたらしている。「OpenClawは本質的に大規模モデルを通じてオペレーティングシステムを呼び出し、ローカル操作を実現するもので、高い権限を必要とします。銀行は膨大なユーザ情報を保有しており、潜在的なリスクがあります」とある銀行の技術担当者は述べた。さらに、ある銀行関係者は記者に対し、自所属の銀行内部ではOpenClaw（エビ）の使用を禁止していると明かした。AIエージェントの波の中で、銀行などの金融機関はどのように対応すべきか？アジア銀行家2026上海国際金融イノベーションサミットでは、さまざまな業界からのゲストが金融業界における人工知能の応用について議論した。実際、銀行がOpenClawを導入するのは容易ではない。サミットで商汤科技金融事業部副社長の王凯靖は、「銀行版のOpenClawを作るには、銀行のすべてのデータベース、業務プロセス、運用ロジックについて深く理解し洞察する必要があり、その上で銀行システム内でC端市場向けのスマートエージェントアプリケーションを展開できる」と述べた。王凯靖によれば、大規模モデルのデータ分析ツールは、リスク状態をより包括的な視点で示し、銀行がより精緻なリスク管理を行うための新たな価値をもたらす。しかし、最終的なリスク判断やリスク運用のロジックは、銀行自身の運用システムやリスク監督の前提の下で行われる。北京智源人工知能研究院の副院長兼総工程師の林咏華も、安全な運用の重要性を強調した。「OpenClawなどのスマートエージェントシステムが企業に導入される場合、計算を担う環境は企業レベルの安全な運用環境でなければならない。」しかし、モールスレッドの上級副社長董龍飛は、AIエージェントは絶えず進化しているため、体系的な構築が必要だと指摘した。「今日のOpenClawやエージェントは銀行システムの革新には至らないが、十年後を見据えれば、今日のエージェントは単なる‘赤ちゃん’に過ぎず、将来的には‘成人’へと成長するだろう。」董龍飛は、「エージェントは機械と機械の通信を意味し、人と機械の通信ではない。機械と機械の通信は基本的にAPIを通じて行われるが、すべての銀行システムは閉鎖的だ。これは未来の銀行が閉鎖的な体系から開放的な体系へと移行する重要な段階だが、その変革は一朝一夕にはできない」と述べた。さらに、董龍飛は、「従来の銀行はテクノロジー企業やデジタルプラットフォームと共生し、オープンAPIを通じてAIエージェントを実現すべきだ。あるいは、将来的なモデル構築において、自身のデータプライバシー計算を構築し、信頼と倫理の基盤を築く必要がある」とも述べた。「将来的には、存在しなくなる銀行も出てくるかもしれない。一部の銀行はエージェントに変わり、機械と機械の間の通信となる。産業全体が新たな格局に変わるだろう」と董龍飛は語った。では、エージェントをより安全で効率的なソフトウェアにするために、銀行などの金融機関は何をすべきか？「非常に重要なのはスキル（専門能力モジュール）」と林咏華は指摘する。専門的なスキルだけが、専門分野の応用や知識を真に理解できる。現在、世界中で公開されているスキルは数十万に上るが、認証され、専門的な問題を解決できる高効率なスキルが不足している。金融分野にとっては、林咏華は「金融分野の知識ベースや専門知識を構築し、大規模モデルを専門知識ベースに接続する必要がある」と考える。さらに、現在のスマートエージェント時代の加速に伴い、専門分野のスキルを蓄積し、エージェントに呼び出されることが重要となる。また、AI時代は従来の銀行に衝撃を与えていることも注目すべきだ。浦发銀行研究院の副院長李麟は、「一部の銀行はAI技術やデジタル技術に積極的だが、体系的な連携はまだAIに適応していない可能性がある」と指摘した。「現在のAIは信頼と検証のためのもので、まず信頼し、その後検証する。存在する問題を検証し、業務を修正していくことが必要だ」と李麟は述べた。彼はさらに、「最大の前提はデータ基盤であり、良いデータ基盤があれば応用も良くなる。もう一つは規模に関係し、大規模なほど慣性が大きく、変革の圧力も高まる。特に人が多いほど、変革の圧力は増す」と説明した。「銀行にとって、AIの採用の有無は最終的にパフォーマンスに反映される」と李麟は締めくくった。
"Lobster" Sparks AI Agent Boom, Banks' Prudent Choices and Future Reconstruction
なぜAI・銀行はAIエージェントに対して高度な慎重さを持つのか？
ブルーウォールニュース 3月16日（記者：厳沁雯） 昨年、DeepSeekの登場は銀行の積極的な展開を促したが、今年爆発的に話題となった「大エビ」（OpenClaw）は、銀行にとって非常に慎重な態度をもたらしている。
「OpenClawは本質的に大規模モデルを通じてオペレーティングシステムを呼び出し、ローカル操作を実現するもので、高い権限を必要とします。銀行は膨大なユーザ情報を保有しており、潜在的なリスクがあります」とある銀行の技術担当者は述べた。さらに、ある銀行関係者は記者に対し、自所属の銀行内部ではOpenClaw（エビ）の使用を禁止していると明かした。
AIエージェントの波の中で、銀行などの金融機関はどのように対応すべきか？アジア銀行家2026上海国際金融イノベーションサミットでは、さまざまな業界からのゲストが金融業界における人工知能の応用について議論した。
実際、銀行がOpenClawを導入するのは容易ではない。サミットで商汤科技金融事業部副社長の王凯靖は、「銀行版のOpenClawを作るには、銀行のすべてのデータベース、業務プロセス、運用ロジックについて深く理解し洞察する必要があり、その上で銀行システム内でC端市場向けのスマートエージェントアプリケーションを展開できる」と述べた。
王凯靖によれば、大規模モデルのデータ分析ツールは、リスク状態をより包括的な視点で示し、銀行がより精緻なリスク管理を行うための新たな価値をもたらす。しかし、最終的なリスク判断やリスク運用のロジックは、銀行自身の運用システムやリスク監督の前提の下で行われる。
北京智源人工知能研究院の副院長兼総工程師の林咏華も、安全な運用の重要性を強調した。「OpenClawなどのスマートエージェントシステムが企業に導入される場合、計算を担う環境は企業レベルの安全な運用環境でなければならない。」
しかし、モールスレッドの上級副社長董龍飛は、AIエージェントは絶えず進化しているため、体系的な構築が必要だと指摘した。「今日のOpenClawやエージェントは銀行システムの革新には至らないが、十年後を見据えれば、今日のエージェントは単なる‘赤ちゃん’に過ぎず、将来的には‘成人’へと成長するだろう。」
董龍飛は、「エージェントは機械と機械の通信を意味し、人と機械の通信ではない。機械と機械の通信は基本的にAPIを通じて行われるが、すべての銀行システムは閉鎖的だ。これは未来の銀行が閉鎖的な体系から開放的な体系へと移行する重要な段階だが、その変革は一朝一夕にはできない」と述べた。
さらに、董龍飛は、「従来の銀行はテクノロジー企業やデジタルプラットフォームと共生し、オープンAPIを通じてAIエージェントを実現すべきだ。あるいは、将来的なモデル構築において、自身のデータプライバシー計算を構築し、信頼と倫理の基盤を築く必要がある」とも述べた。
「将来的には、存在しなくなる銀行も出てくるかもしれない。一部の銀行はエージェントに変わり、機械と機械の間の通信となる。産業全体が新たな格局に変わるだろう」と董龍飛は語った。
では、エージェントをより安全で効率的なソフトウェアにするために、銀行などの金融機関は何をすべきか？
「非常に重要なのはスキル（専門能力モジュール）」と林咏華は指摘する。専門的なスキルだけが、専門分野の応用や知識を真に理解できる。現在、世界中で公開されているスキルは数十万に上るが、認証され、専門的な問題を解決できる高効率なスキルが不足している。
金融分野にとっては、林咏華は「金融分野の知識ベースや専門知識を構築し、大規模モデルを専門知識ベースに接続する必要がある」と考える。さらに、現在のスマートエージェント時代の加速に伴い、専門分野のスキルを蓄積し、エージェントに呼び出されることが重要となる。
また、AI時代は従来の銀行に衝撃を与えていることも注目すべきだ。浦发銀行研究院の副院長李麟は、「一部の銀行はAI技術やデジタル技術に積極的だが、体系的な連携はまだAIに適応していない可能性がある」と指摘した。
「現在のAIは信頼と検証のためのもので、まず信頼し、その後検証する。存在する問題を検証し、業務を修正していくことが必要だ」と李麟は述べた。
彼はさらに、「最大の前提はデータ基盤であり、良いデータ基盤があれば応用も良くなる。もう一つは規模に関係し、大規模なほど慣性が大きく、変革の圧力も高まる。特に人が多いほど、変革の圧力は増す」と説明した。
「銀行にとって、AIの採用の有無は最終的にパフォーマンスに反映される」と李麟は締めくくった。