Чэнь Го Ван: в финансовой отрасли строго запрещается нарушать четыре "красные линии" при использовании OpenClaw

Как ИИ · Как финансовая индустрия может сбалансировать эффективность ИИ и соблюдение нормативных требований и безопасности?

В последнее время открытый ИИ-агент OpenClaw (также известный как «Лобстер») продолжает набирать популярность: он способен интегрировать вызовы коммуникационных программ и больших моделей ИИ, самостоятельно выполнять сложные задачи, такие как управление файлами и обработка данных, на локальном компьютере пользователя. Однако в строго регулируемой и высокочувствительной финансовой сфере риски безопасности OpenClaw, границы его применения и сложности внедрения всегда остаются в центре внимания отрасли.

Определение границ применения: фокус на неключевых вспомогательных задач, четкое соблюдение четырех красных линий

Что касается границ применения OpenClaw в финансовой индустрии, директор Банковского исследовательского института Чэнь Гуо Ван ясно заявил, что его основные принципы можно свести к «сильной искусственной поддержке, неключевым бизнес-процессам, недопущению выхода данных за пределы области, минимизации прав доступа и полной аудитируемости всей цепочки», что является ключевым правилом, вытекающим из его характеристик безопасности и требований соответствия в финансовой сфере.

Конкретно, реализуемые сценарии OpenClaw в основном сосредоточены в неключевых вспомогательных областях, не затрагивают ключевые операции с капиталом и при этом эффективно повышают производительность труда. Среди них — внутренняя офисная поддержка, такая как организация документов, поиск нормативных файлов, создание протоколов совещаний; помощь в обслуживании клиентов, например, генерация сценариев общения, ответы на часто задаваемые вопросы, предварительная обработка жалобных заявлений. Однако такие сценарии требуют человеческого контроля, поскольку связаны с внешней коммуникацией, и окончательное решение должно приниматься человеком. Также есть задачи по управлению рисками и соблюдению нормативных требований, такие как проверка правил противодействия мошенничеству, интерпретация регуляторных документов, предварительная маркировка подозрительных транзакций.

В то же время, директор Чэнь Гуо Ван подчеркнул, что в финансовой сфере есть четыре «красных линии», строго запрещенные для применения OpenClaw: выполнение ключевых транзакций, принятие решений по основному управлению рисками, обработка чувствительных данных и развертывание за пределами внутренней сети или в публичных сетях. Кроме того, необходимо строго соблюдать принципы приватного развертывания, минимизации прав доступа и полной аудитируемости, чтобы предотвратить риски безопасности и нарушения нормативных требований.

Проблемы внедрения ключевых бизнес-процессов: три основных ограничения

Несмотря на то, что OpenClaw обладает определенной ценностью в неключевых вспомогательных сценариях, директор Чэнь Гуо Ван отметил, что из-за трех ключевых недостатков — безопасности, нормативных требований и технологий — в краткосрочной перспективе его внедрение в основные бизнес-процессы финансовых организаций затруднено, что противоречит высоким требованиям к этим процессам.

Во-первых, существует врожденный недостаток в архитектуре безопасности. 11 марта Министерство промышленности и информационных технологий опубликовало предупреждение, в котором ясно указано, что использование OpenClaw в финансовых транзакциях может привести к ошибкам в операциях или даже к захвату аккаунтов. Анализируя это, директор Чэнь Гуо Ван отметил, что архитектура OpenClaw изначально предполагает высокий уровень привилегий и слабое шифрование, что серьезно противоречит требованиям безопасности банковских систем, а также содержит множество уязвимостей, устранение которых в краткосрочной перспективе невозможно.

Во-вторых, требования нормативных органов и стандарты нулевой терпимости в регулировании финансовых рынков не совпадают. 15 марта Китайская ассоциация интернет-финансов выпустила предупреждение, в котором ясно указано, что высокая системная привилегированность и слабая безопасность OpenClaw делают его уязвимым к утечкам чувствительных данных или незаконному управлению транзакциями. Чэнь Гуо Ван подчеркнул, что существует риск нарушения конфиденциальности данных, а также что его автономное принятие решений неотслеживаемо, а ответственность размыта, что не соответствует требованиям нулевой терпимости со стороны регуляторов.

В-третьих, технологические возможности не соответствуют стандартам бизнес-процессов в финансах. В финансовой сфере требования к точности очень высоки — допускается нулевая ошибка, однако модели OpenClaw страдают от «галлюцинаций», точность не гарантирована, отсутствуют зрелые механизмы управления рисками и проверки. Кроме того, дорогостоящая приватизация, усиление безопасности и интеграция в существующие системы делают внедрение в ключевые бизнес-процессы крайне сложным и дорогостоящим, что еще больше ограничивает его применение.

Путь к балансу: приоритет нормативных требований, человеко-машинное сотрудничество для решения противоречий между эффективностью и безопасностью

В области применения ИИ в финансах противоречие между «повышением эффективности» и «безусловным соблюдением нормативных требований» всегда присутствует. Чэнь Гуо Ван считает, что суть этого противоречия — в конфликте скорости и безопасности, а ключ к его разрешению — в принципиальном следовании принципам «приоритета нормативных требований, человеко-машинного сотрудничества и постепенного внедрения».

Для этого он предложил четыре конкретных пути балансировки: во-первых, укрепление верхнего уровня управления, четкое определение роли ИИ как вспомогательного инструмента, создание комиссии по управлению ИИ, разработка нормативных руководств и списков рисков; во-вторых, усиление технической безопасности — использование приватных развертываний, изоляции внутри корпоративной сети, управление белыми списками плагинов для обеспечения безопасности данных; в-третьих, постепенное внедрение — приоритетное применение в неключевых, низкорискованных сценариях с обязательным человеческим контролем; в-четвертых, совершенствование полного цикла управления — создание механизмов оценки перед внедрением, автоматического отключения в случае сбоев и аудита после внедрения для предотвращения различных рисков.

В заключение, Чэнь Гуо Ван отметил, что применение OpenClaw в финансовой сфере должно базироваться на соблюдении нормативных требований и обеспечении безопасности. В краткосрочной перспективе его использование ограничено неключевыми вспомогательными задачами. Ключ к успешному внедрению — устранение архитектурных недостатков, повышение объяснимости, четкое разграничение ответственности и соблюдение требований к данным. Только так можно добиться синергии между нормативами и эффективностью, максимально раскрывая потенциал ИИ и создавая условия для его долгосрочного безопасного и эффективного использования.