O entusiasmo nacional pelo "criação de lagostas" mantém as instituições financeiras com uma mentalidade "fria"

Recentemente, com o sucesso do agente de IA de código aberto “OpenClaw” (que, por ter um ícone de lagosta vermelha, é popularmente chamado de “criação de lagostas”), as autoridades emitiram alertas de risco.

Em 10 de março, o Centro Nacional de Resposta de Emergências da Internet publicou um aviso de risco sobre a aplicação segura do OpenClaw; anteriormente, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação também afirmou que, em configurações padrão ou inadequadas, a “lagosta (OpenClaw)” pode facilmente causar ataques cibernéticos, vazamentos de informações e outros problemas de segurança.

Vale destacar que, em comparação com o entusiasmo do mercado de massa, o feedback das instituições financeiras tem sido particularmente “calmo”.

**　　Instituições financeiras geralmente não implementaram**

“Atualmente, não testamos a integração deste agente inteligente na nossa operação, ainda estamos sendo cautelosos”, disse um funcionário de um banco comercial na região Norte da China ao repórter. “Alguns clientes perguntaram, mas a empresa ainda não integrou o OpenClaw nos seus serviços e não permite o uso.” Um profissional de uma corretora na mesma região afirmou.

“Os terminais de trabalho do departamento proíbem a implantação de agentes inteligentes de código aberto, e os telefones pessoais dos funcionários não estão sob supervisão por enquanto”, contou um funcionário de uma instituição financeira na região Sul da China. Ele relatou que alguns colegas instalaram e testaram o OpenClaw em dispositivos pessoais, percebendo riscos de segurança, e posteriormente desinstalaram.

De várias instituições bancárias e corretoras que forneceram feedback, fica claro que as instituições financeiras geralmente adotam uma postura de observação em relação a agentes inteligentes de código aberto como o OpenClaw.

“OpenClaw requer permissões que incluem, mas não se limitam a, acesso ao sistema de arquivos local, chamadas a APIs de serviços externos, permissões de nível de sistema e extensões, com privilégios muito superiores aos de uma IA conversacional. Tanto instituições quanto indivíduos devem ser cautelosos”, afirmou um técnico do departamento de tecnologia financeira de um banco de ações.

“O motivo principal é que o setor financeiro possui regulamentação rigorosa e requisitos de alto risco, e a execução automática de ponta a ponta do OpenClaw atualmente não atende às exigências de conformidade financeira”, destacou Wang Pengbo, analista sênior da Broadcom Consulting. “A seriedade e a segurança do setor financeiro, juntamente com a forte supervisão, representam uma linha vermelha que não pode ser ultrapassada, sendo fundamentalmente diferente de outros setores.”

**　　Diferenciação no desenvolvimento de agentes inteligentes na indústria**

Na verdade, antes do sucesso do OpenClaw, o setor bancário já explorava e aplicava agentes inteligentes. Bancos como o Industrial and Commercial Bank of China, Bank of Communications, WeBank e outros já tinham projetos de agentes autogeridos para uso em escritórios, captação de clientes, gerenciamento de risco e outros cenários financeiros.

O relatório anual do setor bancário global de 2025, divulgado pela McKinsey, aponta que, no futuro, os agentes inteligentes irão percorrer toda a cadeia de trabalho bancária: um agente executa tarefas e gera resultados; um segundo verifica, identifica vulnerabilidades e sugere melhorias; um terceiro apresenta os resultados para revisão final por humanos.

A partir do relatório, fica claro que a colaboração homem-máquina ainda exige a revisão humana: os humanos devem assumir as decisões finais, controle de qualidade, tratamento de anomalias e gestão de riscos e conformidade.

Essa tendência também está alinhada com as práticas atuais do setor.

“Observamos que a transformação digital de bancos, empresas de consumo financeiro e instituições de pagamento é predominantemente assistida, sem uma busca cega pela automação total de processos, adotando uma abordagem mais pragmática. Isso está em consonância com a forte regulamentação financeira, o estado atual da tecnologia e o ambiente de negócios”, afirmou Wang Pengbo.

Ele destacou que diferentes instituições financeiras focam em diferentes etapas da aplicação de IA: bancos usam principalmente para gerenciamento de risco, aprovação de crédito, marketing de clientes, gestão pós-empréstimo e atendimento ao cliente inteligente; empresas de consumo financeiro focam na otimização de modelos de risco, aumento da eficiência de concessão de crédito e precisão na cobrança pós-empréstimo; instituições de pagamento utilizam principalmente para fraude em transações, combate à lavagem de dinheiro, com monitoramento de riscos em tempo real.

“Essas etapas são ou de suporte não central, ou áreas onde a IA pode desempenhar funções básicas com riscos controlados, evitando os problemas de conformidade, segurança e os conflitos comerciais mencionados anteriormente”, explicou. “Do ponto de vista do setor financeiro, o valor central dos agentes inteligentes de código aberto é reduzir custos e aumentar a eficiência, automatizando processos repetitivos e trabalhosos, como atendimento ao cliente, redação de anúncios, entrada de dados e verificações de conformidade, economizando mão de obra e melhorando a produtividade.”

**　　Exploração deve avançar junto com conformidade e segurança**

Embora a tecnologia inteligente ofereça eficiência às instituições financeiras, também traz preocupações técnicas.

Recentemente, o Banco Popular da China na província de Sichuan emitiu uma multa administrativa, advertindo uma instituição financeira por violar regulamentos de gestão de tecnologia financeira, com uma multa superior a 300 mil yuan.

Xue Hongyan, pesquisador contratado do Banco de Negócios de Jiangsu, analisou que as preocupações das instituições financeiras quanto ao uso de agentes de código aberto concentram-se em privacidade de dados, conformidade e custos de pesquisa e desenvolvimento.

“Quanto à privacidade de dados, há um conflito entre a alta sensibilidade dos dados financeiros e a necessidade de coleta massiva por agentes de IA, além de vulnerabilidades em códigos de código aberto que podem ser exploradas. Em relação à conformidade regulatória, a falta de explicabilidade dos agentes e os requisitos de rastreabilidade e auditoria entram em conflito, dificultando a origem de componentes de terceiros; quanto aos custos de desenvolvimento, a adaptação local, reforço de segurança e correções devido a alucinações de modelos podem superar os benefícios esperados”, afirmou Xue Hongyan.

Previsivelmente, a transformação digital acelerada no setor bancário continuará a avançar em colaboração profunda com agentes inteligentes.

Por exemplo, o Banco de Nanjing colaborou com fornecedores externos para implementar uma estação de trabalho inteligente integrada, o HiAgent, que já conta com mais de 20 agentes de alta qualidade. Além disso, lançou o “Plano de Duplo Cem de Grandes Modelos”, promovendo o uso de agentes inteligentes em operações de primeira linha e treinando funcionários para se tornarem usuários avançados de agentes.

Wang Pengbo acredita que, para que agentes de IA de código aberto entrem em cenários bancários centrais, é necessário resolver seis questões:

1. Algoritmos explicáveis e rastreáveis, sem caixas pretas, atendendo às exigências de forte supervisão e alta segurança financeira.

2. Definir claramente os limites de responsabilidade, estabelecendo responsabilidades de todas as partes, em conformidade com a seriedade do setor financeiro.

3. Resolver as limitações dos grandes modelos de IA, reduzindo erros de conhecimento comum, elevando o nível de inteligência profunda e garantindo a execução precisa de comandos.

4. Garantir conformidade de dados, protegendo informações sensíveis dos usuários contra vazamentos.

5. Equilibrar interesses comerciais, encontrando um ponto de equilíbrio entre código aberto e os interesses centrais das instituições, incentivando a abertura de ambientes e APIs.

6. Manter permissões de intervenção humana para evitar riscos irreversíveis.

(Origem: Broker China)