最近、オープンソースのAIエージェント「OpenClaw」（アイコンが赤いロブスターで、「養ロブスター」と揶揄される）がネット上で話題となる中、公式から連続してリスク警告が発表された。3月10日、国家インターネット緊急対応センターはOpenClawの安全運用に関するリスク警告を発表した。それ以前に、工業情報化部も、「ロブスター（OpenClaw）」がデフォルトまたは不適切な設定の場合、ネット攻撃や情報漏洩などの安全上の問題を引き起こしやすいと指摘している。特筆すべきは、一般市場での熱狂に比べて、金融機関の反応は非常に「冷静」だということだ。**金融機関はほとんど導入していない**「現時点では業務レベルでこのエージェントを試験的に接続したことはなく、全体として慎重だ」と、華北地区のある都市商業銀行の社員は記者に語った。「顧客から問い合わせはあったが、現時点ではOpenClawを導入している業務はなく、使用も許可していない」と、華北地区のある証券会社の関係者も述べている。「部署の業務端末でこの種のオープンソースAIエージェントの導入は禁止されており、個人のスマートフォンについては今のところ管理していない」と、華南地区のある股份制銀行のリスク管理担当者は語った。自身の部署の同僚が私用端末にOpenClawをインストールし、試用しているのを見て、安全リスクを感じたため、その後アンインストールしたという。複数の銀行や証券会社のフィードバックから、金融機関はOpenClawなどのオープンソースAIエージェントに対して、一般的に慎重な姿勢を取っていることがわかる。「OpenClawが必要とする権限には、ローカルファイルシステムへのアクセス、外部サービスAPIの呼び出し、システムレベルや拡張権限などが含まれるが、これらは対話型AIよりもはるかに高い権限であり、機関も一般人も慎重であるべきだ」と、ある股份制銀行のフィンテック部門の技術者は述べている。「根本的な理由は、金融業界の厳格な規制と高リスクの底線要件にあり、OpenClawのエンドツーエンドの自動実行は現段階では金融のコンプライアンス要件と著しく合致しない」と、博通コンサルティングの金融業界のシニアアナリスト、王蓬博は指摘する。金融分野の厳格さと安全性、そして強い規制は突破できないレッドラインであり、他の分野とは本質的に異なる。**業界のAIエージェントの差別化された発展**実際、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにAIエージェントの探索と応用を進めていた。工商銀行、浦発銀行、微众銀行などは、企業レベルの自社開発AIエージェントの動向を伝えており、業務、顧客拡大、リスク管理などさまざまな金融シーンでの利用が検討されている。マッキンゼーが発表した『2025年グローバル銀行業年度報告』によると、将来的にはAIエージェントが銀行の業務チェーン全体に浸透する。1つのAIエージェントがタスクを実行し結果を出力し、2つ目のエージェントがその結果をレビューし、脆弱性を識別し改善提案を行い、3つ目のエージェントがその結果を人間に提出して最終判断を下す。この報告からもわかるように、人とAIの協働においては、「監査」の役割は依然として不可欠だ。人間は最終的な意思決定、品質管理、異常処理、リスクとコンプライアンスの管理といった重要な責任を担わなければならない。このトレンドは、現行の業界の実践路線とも一致している。「私たちが観察しているのは、現在の銀行、消費者金融、決済機関のAI化の取り組みは、すべて補助的なアプローチを採用しており、全自動化を盲目的に追求していないことだ。実用的な配置を重視しており、これは金融の厳格な規制の性質に合致し、技術の現状やビジネス環境にも適している」と王蓬博は述べている。彼はまた、各金融機関のAI応用の重点分野は異なると指摘する。銀行は主にリスク管理の承認、顧客マーケティング、貸出後の管理、スマートカスタマーサービスに利用している。消費者金融会社はAIを用いてリスクモデルを最適化し、信用付与の効率と貸出後の催促の精度を向上させている。決済機関は主に取引の不正防止やマネーロンダリング対策に使い、リアルタイムのリスク遮断と取引監視を実現している。「これらの工程は、コアではない補助的な部分か、AIが基礎的な役割を果たしリスクがコントロールできる領域に限定されている。これにより、前述のコンプライアンスや安全リスクを回避し、ビジネスの根本的な矛盾も避けられる」と彼は述べる。金融業界の視点から見ると、オープンソースのAIエージェントの最も重要な価値はコスト削減と効率向上にあり、金融機関内の繰り返しや煩雑な業務を自動化できる点にある。例えば、カスタマーサポート応答、広告文章作成、データ入力、基本的なコンプライアンスチェックなどを自動化し、人件費を節約し、作業効率を向上させる。**規制と安全性と並行した探索**AI技術は金融機関の効率化に寄与する一方で、技術的な懸念も生じている。最近、中国人民銀行四川省支店は行政処分を下し、ある銀行に対して金融テクノロジー管理規定違反を理由に警告と30万元超の罰金を科した。蘇商銀行の特約研究員、薛洪言は、オープンソースAIエージェントの応用について、金融機関が懸念するポイントは主にデータプライバシー、コンプライアンス、研究開発コストに集中していると分析している。「データプライバシーの観点では、金融データの高い機密性とAIエージェントの大量収集ニーズが矛盾し、オープンソースコードの脆弱性が悪用されやすい。規制の観点では、AIの説明性の欠如と‘追跡可能・監査可能’の要求が衝突し、サードパーティコンポーネントの追跡も困難だ。研究開発コストについては、ローカライズ適応やセキュリティ強化、モデルの幻覚による誤り修正コストが予想以上にかかる可能性がある」と薛洪言は述べている。今後、銀行業界はデジタル化とAIとの深い連携を加速させていくことが予想される。例えば南京銀行は、外部サプライヤーと協力してワンストップのAIエージェント作業ステーション「HiAgent」を導入し、20以上の高品質なAIエージェントを展開している。同銀行はまた、「大規模モデルダブル百計画」を開始し、最前線の業務にAIを十分に活用し、最前線の社員をAIの「ヘビーユーザー」に育成している。王蓬博は、オープンソースのAIエージェントが金融のコアシナリオに進出するには、六つの課題を解決する必要があると考えている。一つは、アルゴリズムの説明性と追跡性を確保し、ブラックボックスを排除し、金融の厳格な規制と高い安全性の要求を満たすこと。二つは、責任と権限の境界を明確にし、各関係者の責任を定義し、金融業界の厳粛さに適合させること。三つは、AI大規模モデルの短所を解消し、常識的誤りを減らし、深度のある知能化レベルを向上させ、指示の正確な実行を保証すること。四つは、データのコンプライアンスを確保し、ユーザーの敏感情報が漏洩しないようにすること。五つは、ビジネスの要求も考慮し、オープンソースと機関のコア利益のバランスを取り、環境やAPIの公開に動機付けを与えること。六つは、人間の介入権限を保持し、不可逆的なリスクを避けること。レイアウト：劉珺宇校正：廖勝超
国民の「ロブスター養殖」熱、金融機関は「冷静」な思考を維持
最近、オープンソースのAIエージェント「OpenClaw」（アイコンが赤いロブスターで、「養ロブスター」と揶揄される）がネット上で話題となる中、公式から連続してリスク警告が発表された。
3月10日、国家インターネット緊急対応センターはOpenClawの安全運用に関するリスク警告を発表した。それ以前に、工業情報化部も、「ロブスター（OpenClaw）」がデフォルトまたは不適切な設定の場合、ネット攻撃や情報漏洩などの安全上の問題を引き起こしやすいと指摘している。
特筆すべきは、一般市場での熱狂に比べて、金融機関の反応は非常に「冷静」だということだ。
金融機関はほとんど導入していない
「現時点では業務レベルでこのエージェントを試験的に接続したことはなく、全体として慎重だ」と、華北地区のある都市商業銀行の社員は記者に語った。「顧客から問い合わせはあったが、現時点ではOpenClawを導入している業務はなく、使用も許可していない」と、華北地区のある証券会社の関係者も述べている。
「部署の業務端末でこの種のオープンソースAIエージェントの導入は禁止されており、個人のスマートフォンについては今のところ管理していない」と、華南地区のある股份制銀行のリスク管理担当者は語った。自身の部署の同僚が私用端末にOpenClawをインストールし、試用しているのを見て、安全リスクを感じたため、その後アンインストールしたという。
複数の銀行や証券会社のフィードバックから、金融機関はOpenClawなどのオープンソースAIエージェントに対して、一般的に慎重な姿勢を取っていることがわかる。
「OpenClawが必要とする権限には、ローカルファイルシステムへのアクセス、外部サービスAPIの呼び出し、システムレベルや拡張権限などが含まれるが、これらは対話型AIよりもはるかに高い権限であり、機関も一般人も慎重であるべきだ」と、ある股份制銀行のフィンテック部門の技術者は述べている。
「根本的な理由は、金融業界の厳格な規制と高リスクの底線要件にあり、OpenClawのエンドツーエンドの自動実行は現段階では金融のコンプライアンス要件と著しく合致しない」と、博通コンサルティングの金融業界のシニアアナリスト、王蓬博は指摘する。金融分野の厳格さと安全性、そして強い規制は突破できないレッドラインであり、他の分野とは本質的に異なる。
業界のAIエージェントの差別化された発展
実際、OpenClawが爆発的に流行する前から、銀行業界はすでにAIエージェントの探索と応用を進めていた。工商銀行、浦発銀行、微众銀行などは、企業レベルの自社開発AIエージェントの動向を伝えており、業務、顧客拡大、リスク管理などさまざまな金融シーンでの利用が検討されている。
マッキンゼーが発表した『2025年グローバル銀行業年度報告』によると、将来的にはAIエージェントが銀行の業務チェーン全体に浸透する。1つのAIエージェントがタスクを実行し結果を出力し、2つ目のエージェントがその結果をレビューし、脆弱性を識別し改善提案を行い、3つ目のエージェントがその結果を人間に提出して最終判断を下す。
この報告からもわかるように、人とAIの協働においては、「監査」の役割は依然として不可欠だ。人間は最終的な意思決定、品質管理、異常処理、リスクとコンプライアンスの管理といった重要な責任を担わなければならない。
このトレンドは、現行の業界の実践路線とも一致している。
「私たちが観察しているのは、現在の銀行、消費者金融、決済機関のAI化の取り組みは、すべて補助的なアプローチを採用しており、全自動化を盲目的に追求していないことだ。実用的な配置を重視しており、これは金融の厳格な規制の性質に合致し、技術の現状やビジネス環境にも適している」と王蓬博は述べている。
彼はまた、各金融機関のAI応用の重点分野は異なると指摘する。銀行は主にリスク管理の承認、顧客マーケティング、貸出後の管理、スマートカスタマーサービスに利用している。消費者金融会社はAIを用いてリスクモデルを最適化し、信用付与の効率と貸出後の催促の精度を向上させている。決済機関は主に取引の不正防止やマネーロンダリング対策に使い、リアルタイムのリスク遮断と取引監視を実現している。
「これらの工程は、コアではない補助的な部分か、AIが基礎的な役割を果たしリスクがコントロールできる領域に限定されている。これにより、前述のコンプライアンスや安全リスクを回避し、ビジネスの根本的な矛盾も避けられる」と彼は述べる。金融業界の視点から見ると、オープンソースのAIエージェントの最も重要な価値はコスト削減と効率向上にあり、金融機関内の繰り返しや煩雑な業務を自動化できる点にある。例えば、カスタマーサポート応答、広告文章作成、データ入力、基本的なコンプライアンスチェックなどを自動化し、人件費を節約し、作業効率を向上させる。
規制と安全性と並行した探索
AI技術は金融機関の効率化に寄与する一方で、技術的な懸念も生じている。
最近、中国人民銀行四川省支店は行政処分を下し、ある銀行に対して金融テクノロジー管理規定違反を理由に警告と30万元超の罰金を科した。
蘇商銀行の特約研究員、薛洪言は、オープンソースAIエージェントの応用について、金融機関が懸念するポイントは主にデータプライバシー、コンプライアンス、研究開発コストに集中していると分析している。
「データプライバシーの観点では、金融データの高い機密性とAIエージェントの大量収集ニーズが矛盾し、オープンソースコードの脆弱性が悪用されやすい。規制の観点では、AIの説明性の欠如と‘追跡可能・監査可能’の要求が衝突し、サードパーティコンポーネントの追跡も困難だ。研究開発コストについては、ローカライズ適応やセキュリティ強化、モデルの幻覚による誤り修正コストが予想以上にかかる可能性がある」と薛洪言は述べている。
今後、銀行業界はデジタル化とAIとの深い連携を加速させていくことが予想される。
例えば南京銀行は、外部サプライヤーと協力してワンストップのAIエージェント作業ステーション「HiAgent」を導入し、20以上の高品質なAIエージェントを展開している。同銀行はまた、「大規模モデルダブル百計画」を開始し、最前線の業務にAIを十分に活用し、最前線の社員をAIの「ヘビーユーザー」に育成している。
王蓬博は、オープンソースのAIエージェントが金融のコアシナリオに進出するには、六つの課題を解決する必要があると考えている。
一つは、アルゴリズムの説明性と追跡性を確保し、ブラックボックスを排除し、金融の厳格な規制と高い安全性の要求を満たすこと。
二つは、責任と権限の境界を明確にし、各関係者の責任を定義し、金融業界の厳粛さに適合させること。
三つは、AI大規模モデルの短所を解消し、常識的誤りを減らし、深度のある知能化レベルを向上させ、指示の正確な実行を保証すること。
四つは、データのコンプライアンスを確保し、ユーザーの敏感情報が漏洩しないようにすること。
五つは、ビジネスの要求も考慮し、オープンソースと機関のコア利益のバランスを取り、環境やAPIの公開に動機付けを与えること。
六つは、人間の介入権限を保持し、不可逆的なリスクを避けること。
レイアウト：劉珺宇
校正：廖勝超