"Гарячка масового розведення креветок": чому фінансові сценарії важко впровадити?

Одна з відкритих AI-агентів із логотипом омара швидко здобула популярність завдяки здатності «самостійно виконувати завдання» після тренування, викликавши хвилю «народного вирощування омарів»: провідні хмарні платформи в країні пропонують послуги одноразового розгортання, великі компанії з розробки моделей виходять на ринок, урядові органи кількома публікаціями підтримують «вирощування омарів», частина страхових та платіжних компаній починають експериментувати, а тема «вирощування омарів» викликає гарячі обговорення у соцмережах.

Журналісти провели кілька інтерв’ю і дізналися, що більшість фінансових установ, таких як банки та цінні папери, ставляться до «вирощування омарів» обережно і ще не розгорнули цю технологію на рівні компанії. Лише кілька страхових та платіжних компаній застосовують її для маркетингу, залучення клієнтів та офісних задач, а у сферах, що стосуються даних та активів, підходи залишаються обережними.

Зараз фінансові установи вже перейшли до масштабного застосування AI: банки використовують його переважно для автоматизованого обслуговування клієнтів, допомоги у дослідженнях та аналізі, моніторингу ризиків і автоматизації операцій; споживчі фінансові компанії зосереджені на попередньому кредитному контролі, виявленні шахрайства, стягненні боргів і маркетингових рекомендаціях; платіжні організації зосереджені на моніторингу відмивання грошей, виявленні ризиків у транзакціях та обслуговуванні торговців. Щоб відкритий AI-агент OpenClaw (зазвичай називають «омар») міг справді потрапити у ключові сфери фінансів, потрібно виконати чотири умови: алгоритм має бути пояснюваним і піддаватись аудиту, чітко визначені межі відповідальності, дані мають бути відповідними нормам, а також потрібно вирішити проблему галюцинацій великих моделей.

Хвиля «вирощування омарів» охопила весь інтернет

Останнім часом популярність відкритого AI-агента OpenClaw стрімко зросла. Це програмне забезпечення може безпосередньо керувати комп’ютером за допомогою команд природної мови. З розширенням сфер застосування «вирощування омарів» почало ставати масовим явищем.

Вітчизняні компанії з розробки моделей та хмарні провайдери активно долучаються. Нещодавно компанія Hygon повідомила про запуск першого «омара» — DAP OpenClaw, який базується на внутрішньому прискорювачі AI — китайському AI-ускорювачі Hygon DCU, — і оптимізований для глибокого навчання. Всі компоненти та налаштування об’єднані у єдиний контейнер Docker (легкий, переносний віртуалізаційний технологічний засіб), що дозволяє швидко і без складних налаштувань створити приватний AI-сервіс, сумісний з API OpenAI.

Деякі місцеві уряди також почали «інвестувати у вирощування омарів». У районі Лонган у Шеньчжені першим опублікували «Десять правил вирощування омарів», заохочуючи комерційні та професійні платформи створювати «зони омарів», безкоштовно надаючи послуги розгортання OpenClaw, з максимальною компенсацією до 10 мільйонів юанів; у Вейсі у Вейсі у провінції Цзянсу запровадили «Дванадцять правил вирощування омарів», за якими проекти з розробки промислових моделей на базі OpenClaw, що пройшли державне погодження, отримують нагороду у 50 тисяч юанів; проекти, що досягають ключових технологічних проривів у робототехніці, інтелектуальній перевірці якості або передбаченні обладнання, можуть отримати до 500 тисяч юанів; заохочується створення спільних відкритих лабораторій «AI + виробництво», а ті, хто розробляє відкриті фреймворки або встановлює галузеві стандарти, можуть отримати до 1 мільйона юанів.

У рамках хвилі «народного вирощування омарів» деякі фінансові установи почали «експериментувати з вирощуванням». Засновник і CEO платформи платіжних технологій Yika Technology Лю Інці недавно на внутрішній стратегічній нараді заявив: «Компанія має визнати роль цифрових співробітників у структурі, і в майбутньому базові посади, ймовірно, будуть обслуговуватися двома і більше AI-агентами як помічниками». За даними, керівництво Yika вже просуває впровадження відповідних вимог у HR та IT-відділах, плануючи додати 5000 цифрових співробітників і обладнати їх цифровими ID-картками. Відділи, що потребують цифрових співробітників, можуть подавати заявки через HR або IT, заповнюючи форми з переліком функцій (Skills) і місячною зарплатою (у токенах).

Журналісти дізналися, що кілька страхових компаній також почали розгортати OpenClaw, але лише для маркетингу, залучення клієнтів і офісних задач, тоді як більшість банків і цінних паперів ставляться до «вирощування омарів» обережно, особливо у сферах даних і активів.

Головний експерт і директор Шанхайської лабораторії фінансів і розвитку Цзэн Ган у коментарі журналістам зазначив: «Хвиля народного вирощування омарів» є важливим етапом у переході AI від чат-асистента до «виконавчого агента». Для фінансової сфери важливо дотримуватися принципу «відкритого дослідження та обережної реалізації». Фінансові операції вимагають високої стабільності, точності та відповідності регуляторним нормам. На даний момент OpenClaw більше підходить для внутрішнього автоматизаційного забезпечення, допомоги у дослідженнях або інструментів для роботи, але не рекомендується використовувати його безпосередньо у ключових торгових системах. У короткостроковій перспективі його слід тестувати у пісочниці або на периферійних сценарях.

Проблеми застосування AI у фінансовій сфері

Насправді, фінансові установи вже перейшли до масштабного застосування AI. Банки використовують його для моніторингу ризиків, обробки клієнтських даних, управління кредитами та автоматизованого обслуговування; споживчі фінансові компанії — для покращення моделей ризик-менеджменту, підвищення ефективності кредитування та точності стягнення боргів; платіжні організації — для боротьби з шахрайством, відмиванням грошей і моніторингу транзакцій у реальному часі.

Згідно з аналізом Цзэн Гана, з точки зору фінансової сфери, основні ризики відкритих AI-агентів полягають у трьох аспектах: по-перше, у питаннях відповідності регуляторним вимогам, оскільки фінансові дані є дуже чутливими, і використання зовнішніх сервісів або хмарних моделей може порушити питання трансграничної передачі даних і конфіденційності; по-друге, у безпеці — OpenClaw має доступ до управління комп’ютером, і при злочинних командах або уразливостях може виникнути ризик несанкціонованого доступу або витоку даних, платформи вже виявили деякі вразливості; по-третє, у витратах — відкритий код не означає низьку вартість, потрібно враховувати ресурси для обчислень, приватизації, безпеки та обслуговування.

«Автоматичне виконання OpenClaw на кінці — це наразі дуже слабкий рівень відповідності фінансовим регуляціям, він не досягає глибокої інтелектуалізації, багато базових помилок — це технічна проблема», — зазначив головний аналітик фінансового сектору компанії Broadcom Ван Пенбо. За його словами, оскільки системи і дані фінансових установ мають ключове значення, без власних агентів вони не мають стимулу відкривати свої ресурси. Це створює низку перешкод для застосування у ключових сферах, таких як кредитування, транзакції та ризик-менеджмент, оскільки будь-яка помилка може порушити регуляторні норми.

Центр реагування на кіберінциденти та безпеку мережі країни нещодавно опублікував попередження щодо ризиків безпечного застосування OpenClaw. На сьогодні вже виявлено кілька високих і критичних вразливостей, і їх використання зловмисниками може призвести до контролю системи, витоку особистих даних і конфіденційної інформації. Для користувачів-особистих осіб це може означати крадіжку фото, документів, чат-історій, платіжних даних і API-ключів. Для ключових галузей, таких як енергетика та фінанси, — витік даних, комерційних таємниць і коду, що може спричинити повний колапс систем і значні збитки.

Згідно з аналізом Цзэн Гана, щоб відкритий AI-агент справді міг увійти у ключові сфери фінансів, потрібно вирішити три головні питання: по-перше, забезпечити пояснюваність і аудит — регулятори вимагають можливості відстеження процесу прийняття рішень AI; по-друге, впровадити механізми безпеки та ізоляції даних, щоб запобігти несанкціонованому доступу до конфіденційної інформації; по-третє, забезпечити стабільність і чітке визначення відповідальності — при помилках AI потрібно мати механізми контролю ризиків і відповідальності.

З погляду майбутнього розвитку, Цзэн Ган вважає, що фінансовий AI може зосередитися на трьох напрямках: по-перше, на координації кількох агентів, які виконують ролі ризик-менеджменту, обслуговування клієнтів і досліджень; по-друге, на «AI-орієнтованих фінансах», тобто безпосередньому вбудовуванні агентів у продукти та операційні системи; по-третє, на застосуванні регуляторних технологій (RegTech) для перевірки відповідності, моніторингу відмивання грошей і попередження ризиків. Загалом, фінансові установи мають балансувати між можливостями відкритої екосистеми і необхідністю безпеки та управління, щоб поступово рухатися до інтелектуалізації.