金融業の「冷」対「ロブスター」熱 インテリジェントエージェントの適用におけるコンプライアンスの境界線が明確になっていない

（出所：経済参考報）

オープンソースAIエージェントOpenClaw（通称「ロブスター」）が引き起こした“エビ飼育”ブームが、これまでにないスピードで全ネットを席巻しつつある。赤いロブスターロゴにちなんで名付けられたこのツールは、「手を解放し」、タスクを自動的に実行する能力によって、テック系の人から一般ユーザーまで幅広い支持を集めている。しかし、この技術のお祭り騒ぎの真っ只中で、これまでデジタル変革の先導役だった金融業界は、他の業界とは異なる“冷静さ”を見せている。

ここ1週間あまりの間に、国家インターネット緊急対応センター、工業・情報化部、中国インターネット金融協会が相次いで発言し、OpenClawがデフォルト設定のままではネットワーク攻撃や情報漏えいなどのセキュリティ上のリスクを抱えていると指摘した。特に金融分野では、デフォルトの高いシステム権限と弱いセキュリティ設定が、機微データの窃取や不正な取引操作の突破口になりやすいという。規制当局による相次ぐ警告は、金融界におけるこの熱狂への慎重な姿勢に根拠を与えている。技術の狂騒とリスクのレッドラインが衝突するなかで、金融機関の実際の態度と戦略的な選択が、業界におけるAIの導入の深さを見極める窓口になりつつある。

“エビ飼育”は熱い

でも順守は“高圧ライン”

「現業の面では、このスマートエージェントを接続するテストはしていませんので、全体として慎重です。」華北地区のある都市商業銀行の社員が記者に打ち明けた。顧客から聞かれたことはあるが、会社としては接続の計画がないだけでなく、社内でも使用を許していないという。華南地区のある株式銀行の与信管理（風控）部門で働く関係者は、一方で身の回りにいる同僚が私用端末で試しにインストールしてみたものの、安全リスクが大きすぎると感じ、結局アンインストールを選んだと明かした。

このような広範な“様子見”の姿勢は、偶然ではない。大衆市場が効率を極限まで追求するのとは異なり、金融機関の基底ロジックはリスク管理だ。「主な理由は、金融業界には強い規制があり、高リスクを前にした底線が求められていることです。OpenClawの現段階におけるエンドツーエンドの自動実行メカニズムは、金融のコンプライアンス要件と大きく適合していません。」博通コンサルティングの金融業界シニアアナリスト、王蓬博はそう述べる。金融分野の厳粛さと安全性は、乗り越えられないレッドラインであり、他分野とは本質的に違う。

この不一致は、技術上の権限に端的に表れている。ある株式銀行のフィンテック部門の技術担当者が記者に説明したところによると、OpenClawが必要とする権限には、ローカルのファイルシステムへのアクセスを含むほか、外部サービスAPIの呼び出し、さらにはシステム級の拡張権限などが挙げられる。これらの権限は、一般的な会話型AIよりもはるかに高い。「機関であっても一般の人であっても、慎重であるべきです。」彼は言った。

規制側の懸念は、より体系的だ。3月15日に中国インターネット金融協会が公表したリスク提示では、OpenClawが金融業界で抱える4つのリスクを詳細に列挙している。すなわち、脆弱性を利用してネットバンキングのパスワードを窃取し、資金損失につながるリスク。自動化による誤操作の後、責任主体の特定が難しくなる取引責任リスク。機微データが第三者へ送信される可能性を伴うデータのコンプライアンスリスク。そして、「AIが株を代わりに売買する」といった文句を用いた新型の詐欺リスクである。これらのリスクポイントは、ほぼ正確に金融業界の“弱点”を突いている。

連邦準備制度理事会（FRB）系の聯储证券研究院（リサーチ部門）の副院長、沈夏宜が述べたように、金融業界のイノベーションは常に「足かせをつけて踊る」ものであり、いかなる技術革新も、リスクがコントロール可能であることを前提にしなければならない。

差別化した探索：

“全プロセス自動化”から“人・機協働の補助”へ

慎重さは拒否を意味しない。実際には、OpenClawが爆発的に注目される以前から、より実務的で踏み込んだスマート化の変革が、すでに金融の各サブ領域でこっそり進められていた。

工商銀行、浦發銀行、微衆銀行などの機関から、エンタープライズ向けに自社開発したスマートエージェントの動きがこれまでに伝えられている。投資・リサーチ（投研）の領域では、この潮流はかなり熱かった。記者の不完全な集計によると、現時点で中信証券、華泰証券、国金証券など少なくとも9社の証券会社が、「OpenClaw特別講座」を上場日（ロードショー日程）に組み入れている。イーファンデ基金、ボース（博时）基金、興証グローバルなどの資産運用会社も、隔離されたネットワーク環境でOpenClawの機能検証を行い、市場情報の収集、コンプライアンス審査、自動化されたレポート作成といったシナリオでの活用を探るための専任チームをすでに編成している。

「われわれが見ているのは、現時点で銀行、消費者金融、決済などの機関のスマート化転換は、いずれも補助型のルートで進んでおり、盲目的に全プロセスの自動化を追い求めてはいないということです。配置（設計）は比較的実務的です。」と王蓬博は評価する。さらに彼は、機関ごとに配置の重点が異なると指摘した。銀行は主に、リスク管理の審査、顧客マーケティング、貸し出し後（貸後）管理、インテリジェント・カスタマーサポートに用いる。消費者金融会社は主にリスク管理モデルの最適化に重点を置く。決済機関は主として、取引の詐欺対策とマネーロンダリング対策に使う。

マッキンゼーが公表した『2025グローバル銀行業年次レポート』が描く将来像は、現在の業界の実践ルートとも軌を一にしている。第一に、エージェントがタスクを実行する。第二に、漏洞（バグ）や抜け穴を第2者が点検・修正する。第三に、人間が最終審査を提出する。この作業チェーンにおいて、人間の「最終的な最終審査」は依然として欠かせない要素だ。現在一部の消費者金融機関が形成している中核的なエージェントは、あるいはスマートなリスク管理と決済サービスのプラットフォームであれ、本質的には「人・機協働」の枠組みのもとで、AIが非中核、もしくはリスクがコントロール可能な補助の段階で力を発揮するようにしている。

「こうした段階は、どちらかというと非中核の補助段階であるか、あるいはAIが基礎的な役割を発揮でき、かつリスクがコントロール可能な領域です。」王蓬博はこう考えている。これは、コンプライアンスやセキュリティのリスクを回避できるだけでなく、ビジネスのオープン性という核心的な矛盾も回避できるからだ。オープンソースのスマートエージェントの最大の価値は、金融機関の中にある重複し、面倒なプロセスを自動化し、コスト削減と効率向上を実現することにある。

将来の道筋：

中核課題を解決し、安全な底線を守る

展望は広いが、スマート技術が金融機関に効率化の恩恵をもたらすと同時に、技術面の懸念も影のように付きまとう。近日、中国人民銀行四川省支店がある銀行に対し行政処分の通知を出した。理由は、金融テクノロジー管理に関する規定に違反したことにある。

蘇商銀行（商業銀行）特約研究員の薛洪言が分析しているところによれば、金融機関がオープンソースのスマートエージェントに抱く懸念は主に3つの次元に集中している。データのプライバシーの面では、金融データの高い機微性と、スマートエージェントが大量に収集する必要性との間に矛盾がある。規制のコンプライアンスの面では、スマートエージェントの説明不能性が、「追跡可能で、監査可能であること」という要件と衝突している。開発コストの面では、安全強化や誤り訂正のコストが、見込まれる収益を上回る可能性がある。

さらに深い挑戦は、技術そのものに由来する。国聯安基金のチーフ情報責任者、黄峰はたとえ話をした。「現状のOpenClawは、より強力なインターンのようなものです。補助的な仕事はできるものの、出力の正確率は安定しません。一方で、金融業界はデータ結果の正確性を100%にまで求めることが多く、純資産（基準価額）計算、口座照会などの中核業務では、わずかな誤差も許されません。同時に、OpenClawが業務を行うには高いシステムアクセス権限が必要で、これは金融業界の厳格な権限管理と天然の矛盾を作っています。仮に、10年以上働くベテランでもすべての中核データに触れることを許されないのに、どうして『AIインターン』に金融会社のすべての基盤データ権限を簡単に与えられるのでしょうか？」

こうした課題に直面し、業界内では今後の発展ルートについて、冷静な認識がある。王蓬博は、オープンソースのAIエージェントが金融の中核シーンに入るには、6つの中核課題を解決しなければならないと考えている。アルゴリズムの説明可能性と追跡可能性を確保し、強い規制の要件を満たす。権利と責任の境界を明確にし、業界の厳格さに合致させる。大規模モデル自身の弱点を解消し、スマート化の水準を引き上げる。データのコンプライアンスを徹底し、機微情報の漏えいを防ぐ。商業的な要求も両立させ、利益のバランスポイントを見つける。人による介入権限を保持し、不可逆的なリスクを避ける。

南京銀行の実践は、観察のためのサンプルを提供している。同行は外部サプライヤーと連携して、一体型スマートエージェントのワークステーションHiAgentを導入し、すでに20件あまりの高品質なスマートエージェントを稼働させている。そして「大規模モデル・百社百人計画（大模型双百计划）」を開始し、フロントラインの従業員をスマートエージェントの“ヘビープレイヤー”として育成することを目的としている。「従業員にツールを使いこなさせる」というこの考え方は、「人・機協働」の理念そのものの具体的な体現である。

3月11日、中国人民銀行は2026年のテクノロジー業務会議を開催し、「業務と技術の融合を深化させ、積極的かつ慎重に、安全かつ秩序だった形で、金融分野における人工知能アプリケーションを推進し、デジタル化・スマート化の発展エンジンを解き放つ」と明確に提起した。この16文字の方針は、金融業界のAI探索の基調を定めるものとなった。つまり、食べ過ぎを恐れて何もしないことも、無謀な前のめりもできない。

“エビ飼育”のブームの中で、金融機関の選択はやや“慎重”に見えるかもしれない。しかし技術の価値は、そのもたらす想像の余地の大きさにあるだけでなく、どれほど安全で、コントロール可能な形で使いこなせるかにもある。金融業界にとっては、健全さ（堅実さ）が狂騒よりもより遠くへ進むのかもしれない。

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