Финансовая сфера «охлаждается», а рынок омаров «горячий»: необходимость ясности в правилах соблюдения и границах применения интеллектуальных агентов

（Источник: Экономический справочник）

Волна «выращивания креветок», вызванная открытым ИИ-агентом OpenClaw (также известен как «лобстер»), стремительно накрывает весь интернет с беспрецедентной скоростью. Этот инструмент, получивший название благодаря красному логотипу в виде лобстера, благодаря способности «освободить руки» и автоматически выполнять задачи привлек внимание — от гиков до обычных пользователей. Однако на этом шумном техническом празднике финансовая отрасль, которая обычно выступает локомотивом цифровой трансформации, демонстрирует «хладнокровие», отличное от других отраслей.

Уже более чем за неделю Государственный центр реагирования на инциденты в сети, Министерство промышленности и информатизации, а также Китайская ассоциация интернет-финансов выпускают многочисленные заявления, прямо указывая на то, что при настройках по умолчанию OpenClaw имеет угрозы безопасности, включая сетевые атаки и утечку информации; особенно в финансовой сфере его стандартные высокие системные привилегии и слабые настройки безопасности создают легкий «проход» для кражи конфиденциальных данных или незаконного управления торгами. Непрерывные предупреждения регуляторов задают тон осторожному отношению финансового сообщества к этой волне: в столкновении технического карнавала и красной линии рисков настоящие установки и стратегические выборы финансовых институтов становятся окном, позволяющим наблюдать глубину внедрения ИИ в отрасли.

«Выращивание креветок» горячо

Соблюдение по-прежнему «линия высокого напряжения»

«На уровне текущего бизнеса мы не тестировали подключение этого агента, в целом мы все же осторожны». Работник одного из городских коммерческих банков в Северном Китае рассказал корреспонденту: хотя клиенты и задавали вопросы, в компании нет планов по подключению, более того, внутри компании также не разрешают его использование. Специалист по линии управления рисками из акционерного банка в Южном Китае сообщил: рядом есть коллеги, которые пытались установить и опробовать агент на персональных устройствах, но из-за ощущения, что риски для безопасности слишком велики, в итоге все же выбрали удаление.

Подобная распространенная позиция «наблюдения» не случайна. В отличие от рынка, ориентированного на максимальную эффективность, фундаментальная логика финансовых организаций — контроль рисков. «Ключевая причина в том, что финансовая отрасль находится под жестким надзором, а также действует нижняя планка для высоких рисков; в текущий момент механизм сквозного автоматического выполнения OpenClaw и требования финансового комплаенса серьезно не совпадают». По мнению старшего аналитика по финансовому сектору компании Bоptonг Консалтинг Ван Пенбо, серьезность и безопасность финансовой отрасли — непреодолимая красная линия, существенно отличающаяся по своей природе от других сфер.

Это несоответствие наглядно проявляется в технических привилегиях. Технический сотрудник из подразделения финансовых технологий одной акционерной компании объяснил корреспонденту: привилегии, которые необходимо задействовать OpenClaw, включают, но не ограничиваются, доступом к локальной файловой системе, вызовом внешних сервисов API и даже системными расширенными правами; эти права намного выше, чем у обычного диалогового ИИ. «Неважно, организация это или обычный человек, всем нужно сохранять осторожность», — сказал он.

Опасения регуляторов носят системный характер. В рисковом предупреждении, опубликованном 15 марта Китайской ассоциацией интернет-финансов, подробно перечислены четыре ключевых риска OpenClaw в финансовой отрасли: риск потерь средств из‑за кражи паролей интернет-банкинга через уязвимости; риск торговой ответственности, при котором после автоматизированных ошибок сложно определить ответственного субъекта; риск комплаенса данных, поскольку конфиденциальные данные могут передаваться третьим сторонам; а также риск новых видов мошенничества с использованием формулировок вроде «ИИ ведет спекулятивную торговлю акциями». Эти пункты рисков почти точно попали в «слабые места» финансовой отрасли.

Как отметил заместитель директора Исследовательского института ценных бумаг Федеральной резервной системы Шэнь Сяи: инновации в финансовой отрасли всегда «танцуют в кандалах», и любые технологические инновации должны основываться на предпосылке управляемости рисков.

Деференцированная исследовательская линия:

От «полной автоматизации процесса» к «человеко-машинному совместному помощнику»

Осторожность не означает отказ. На самом деле, еще до того, как OpenClaw стал внезапно хитом, в финансовых сегментах уже тихо разворачивалась более практичная и глубокая интеллектуальная трансформация.

О динамике разработки корпоративных открытых интеллектуальных агентов сообщали такие учреждения, как Индустриально-коммерческий банк, Пудун Девелопмент Банк, Вэйвэнь Банк и др. В сфере исследований и инвестиций этот тренд особенно горяч. По неполным данным корреспондента, по состоянию на настоящее время как минимум 9 брокеров, включая Citic Securities, Huatai Securities, Guojin Securities и др., включили «тематический курс по OpenClaw» в расписание дней презентаций. Фондовые компании, такие как E fund, Bosera, Xingzheng Global и др., также сформировали специальные команды для проверки функций OpenClaw в изолированных сетевых средах и изучения его применения в сценариях сбора рыночной информации, комплаенс-анализа, автоматической генерации отчетов и др.

«То, что мы наблюдаем, — это то, что интеллектуальная трансформация в банках, компаниях по потребкредитованию, платежных организациях идет по вспомогательному пути; никто не стремится слепо к полной автоматизации процесса, планирование более практичное», — оценил Ван Пенбо. Он указал, что акценты у разных организаций разные: банки в основном используют это в процессах одобрения по рискам, клиентского маркетинга, управления после выдачи кредита и в интеллектуальном клиентском сервисе; компании по потребкредитованию делают акцент на оптимизации моделей риск-контроля; платежные организации главным образом применяют это для антифрода в транзакциях и противодействия легализации доходов.

Отчет McKinsey «Глобальный ежегодный отчет по банковской отрасли 2025» рисует будущую картину, которая полностью совпадает с практическими траекториями отрасли: один агент выполняет задачу, второй — перепроверяет уязвимости, третий — направляет человеку на финальное утверждение. В этой цепочке работы «финальная проверка» человеком остается незаменимым звеном. В настоящее время ключевые интеллектуальные агенты, сформированные некоторыми компаниями потребительского финансирования, или интеллектуальные платформы риск‑контроля и платежных услуг по сути встраиваются в рамки «человеко-машинного совместного взаимодействия», чтобы ИИ мог выполнять свою роль в некритичных или сценариях с управляемыми рисками.

«Эти этапы либо являются вспомогательными и не ключевыми, либо это области, где ИИ может играть базовую роль, и риски при этом контролируемы». По мнению Ван Пенбо, это одновременно позволяет избежать рисков комплаенса и безопасности, а также избежать основной коммерческой противоречивости, связанной с открытостью. Главная ценность открытых интеллектуальных агентов — автоматизировать в финансовых организациях те повторяющиеся, утомительные процессы, обеспечивая снижение затрат и повышение эффективности.

Путь в будущее:

Решать ключевые проблемы и удерживать границу безопасности

Хотя перспективы широкие, при том что интеллектуальные технологии помогают финансовым организациям эффективнее, технологические опасения также идут рядом. Недавно отделение Народного банка Китая в провинции Сычуань вынесло административное постановление для одного банка; причина как раз в нарушении положений об управлении финансовыми технологиями.

Специальный приглашенный исследователь Сушанского банка Сюэ Хунъянь анализирует: опасения финансовых организаций по поводу открытых интеллектуальных агентов сосредоточены в основном в трех измерениях: конфиденциальность данных — конфликт между высокой чувствительностью финансовых данных и потребностями агента в массовом сборе; надзорный комплаенс — конфликт между необъяснимостью агента и требованиями «возможности отслеживания и аудита»; затраты на разработку — стоимость усиления безопасности и исправления ошибок может превысить ожидаемые выгоды.

Более глубокие вызовы исходят из самой технологии. Главный информационный директор Guolian An Fund Хуан Фэн привел сравнение: текущий OpenClaw больше похож на «очень сильного стажера», который может выполнять вспомогательные задачи, но точность выдачи нестабильна. А финансовая отрасль часто требует точности результатов данных, доведенной до 100%: такие ключевые бизнес-процессы, как расчет чистой стоимости активов и запросы по счетам, не допускают ни малейшей ошибки. При этом для работы OpenClaw требуется высокий уровень системного доступа, что вступает в естественное противоречие с жестким контролем привилегий в финансовой отрасли — даже опытному сотруднику, проработавшему более десяти лет, не разрешают контактировать со всеми ключевыми данными; как тогда легко позволить «ИИ-стажеру» получить все нижележащие права доступа к данным финансовой компании?

Перед этими вызовами в отрасли сохраняется ясное понимание будущего пути развития. Ван Пенбо считает, что если открытый ИИ-агент хочет войти в ключевые финансовые сценарии, он должен решить шесть ключевых проблем: объяснимость алгоритмов, отслеживаемость, соответствие требованиям жесткого надзора; четкое определение границ прав и ответственности, соответствующее серьезности отрасли; устранение собственных недостатков больших моделей и повышение уровня интеллектуализации; комплаенс данных, обеспечивающий защиту чувствительной информации от утечек; согласование коммерческих запросов и поиск точки баланса интересов; сохранение прав на вмешательство человека, чтобы избежать необратимых рисков.

Практика Нанкинского банка дает пример для наблюдения. Банк совместно с внешним поставщиком внедрил универсальное интеллектуальное рабочее место HiAgent; уже развернуто более 20 высококачественных интеллектуальных агентов, и запущена программа «план “двух сотен” по большим моделям», нацеленная на обучение сотрудников первой линии становиться “тяжелыми игроками” интеллектуальных агентов. Эта идея «позволить сотрудникам управлять инструментом» как раз и является конкретным воплощением концепции «человеко-машинного совместного взаимодействия».

11 марта Народный банк Китая провел совещание по научно-технической работе за 2026 год и четко поставил задачу «углублять интеграцию бизнеса и технологий, активно и осмотрительно, безопасно и упорядоченно продвигать применение искусственного интеллекта в финансовой сфере, высвобождая импульс цифрового и интеллектуального развития». Этот набор из шестнадцати слов задает ориентир для поисков ИИ в финансовой отрасли: нельзя из‑за страха отказываться от всего, но и нельзя слепо идти в авантюры.

В разгар «волны выращивания креветок» выбор финансовых организаций может показаться несколько «консервативным», однако ценность технологий заключается не только в том, какое воображаемое пространство они создают, но и в том, насколько в реальности их можно безопасно и управляемо использовать. Для финансовой отрасли, возможно, устойчивость продвинется дальше, чем карнавал.

Масса новостей и точные разъяснения — всё в приложении Sina Finance