Фінансовий сектор «холодний» щодо популярності «омарів»: питання відповідності застосування інтелектуальних агентів залишається невирішеним

（Джерело: Економічний довідковий вісник）

Хвиля «вирощування раків», спричинена відкритим AI-агентом OpenClaw (так званий «лобстер», дослівно — «рак») стрімко, з небаченою швидкістю накриває весь інтернет. Цей інструмент, названий на честь логотипу у вигляді червоного лобстера, завдяки здатності «звільнити руки» та автоматично виконувати завдання привабив прихильників — від гіків до звичайних користувачів. Проте на тлі цього галасливого технічного бенкету фінансова галузь, яка традиційно є попереду в цифровій трансформації, демонструє «спокій», відмінний від інших сфер.

Протягом трохи більше ніж останнього тижня Національний центр інтернет-екстреного реагування, Міністерство промисловості та інформатизації та Китайська асоціація інтернет-фінансів неодноразово виступали з повідомленнями, прямо вказуючи на безпекові вразливості OpenClaw у налаштуваннях за замовчуванням, зокрема ризики мережевих атак і витоку інформації; особливо у фінансовій сфері, його налаштування за замовчуванням із високими системними привілеями та слабкою безпековою конфігурацією надто легко можуть стати «точкою входу» для викрадення чутливих даних або незаконного втручання в операції. Ланцюг попереджень з боку регулятора задав фінансовому середовищу обережний тон щодо цієї хвилі, а у зіткненні технічного карнавалу з ризиковими «червоними лініями» реальне ставлення та стратегічні вибори фінансових установ стають вікном для спостереження за глибиною впровадження AI у галузі.

Хоча «вирощування раків» гаряче

Ще залишається «лінія високого тиску» — дотримання вимог

«На рівні поточного бізнесу ми не тестували інтеграцію цього агента, загалом ми все ще обережні». Співробітник одного міського комерційного банку у Північному Китаї розповів журналісту, що хоча клієнти й запитували, компанія не має планів підключення, більше того, всередині навіть не дозволяють користуватися. Практик із лінії ризик-менеджменту одного акціонерного банку у Пденному Китаї також повідомив, що в нього серед колег були спроби встановити та протестувати на приватних пристроях, але через те, що безпекові ризики здалися надто великими, зрештою вони все ж обрали видалення.

Таке поширене «очікування» не є випадковим. На відміну від ринку, що заганяє ефективність до крайньої межі, базова логіка фінансових установ — це контроль ризиків. «Ключова причина в тому, що у фінансовій галузі — сильне регулювання та жорсткі вимоги щодо дна ризиків. На цьому етапі механізм наскрізного автоматичного виконання OpenClaw та вимоги фінансової комплаєнс-сумісності істотно не узгоджуються». Так вважає Ван Пенгбо, старший аналітик з фінансового сектору консалтингу Bain & Company. Він зазначив, що серйозність і безпека у фінансовій сфері — це нездоланна «червона лінія», яка має принципові відмінності від інших галузей.

Така невідповідність наочно проявляється у технічних правах доступу. Один із технічних фахівців підрозділу фінансових технологій акціонерного банку пояснив журналісту: права, які потрібні OpenClaw, включають, окрім іншого, доступ до локальної файлової системи, виклик зовнішніх сервісів API та навіть права на системні розширення — їхній рівень суттєво вищий, ніж у звичайних діалогових AI. «Неважливо — інституції чи звичайні люди — всі мають зберігати обережність». Він сказав.

Тривога регуляторів ще системніша. У «Risk Notice», опублікованому 15 березня Китайською асоціацією інтернет-фінансів, детально перелічено чотири основні ризики OpenClaw у фінансовій галузі: ризик втрат коштів через використання вразливостей для викрадення паролів онлайн-банкінгу; ризик операційної відповідальності, коли після автоматизованих помилкових дій важко визначити суб’єкта відповідальності; комплаєнс-ризик для даних, оскільки чутливі дані можуть передаватися третім сторонам; а також ризик нових шахрайств із використанням формулювань на кшталт «AI керує купівлею/продажем акцій (代炒股)». Ці ризикові точки майже точно влучили у «слабкі місця» фінансової галузі.

Як зазначив заступник директора науково-дослідного відділу Федеральної резервної біржової інституту «Ліанцзя» (Federal Reserve Securities Research Institute) Шень Сяї, фінансові інновації завжди відбуваються «танцюючи в кайданах», і будь-яке технічне новаторство має ґрунтуватися на умові керованості ризиків.

Диверсифіковані підходи:

Від «повної наскрізної автоматизації» до «допомоги людини й машини»

Обережність не означає відмову. Насправді, ще до того як OpenClaw вибухнув і став дуже популярним, у фінансових різних сегментах уже тихо розгорталася більш практична, глибока інтелектуалізація.

З інституцій, зокрема Китайського промислово-торговельного банку, Банку Пудун і Вейчжун Банку (WeBank), надходили повідомлення про динаміку з підприємницькими власнорозробленими агентами. У сфері інвестування та досліджень ця хвиля була особливо гарячою. За неповною статистикою журналіста, станом на зараз щонайменше 9 брокерських компаній, серед яких CITIC Securities, Haitai Securities, Guojin Securities тощо, внесли «Спеціальний курс про OpenClaw» у розклад презентацій на дні roadshow. Також компанії з управління активами на кшталт E Fund, Bosera, Xingzheng Global тощо створили спеціальні команди для функціональної валідації OpenClaw у ізольованих мережевих середовищах, вивчаючи сценарії його застосування у зборі ринкової інформації, комплаєнс-перевірці та автоматичному формуванні звітів.

«Те, що ми спостерігаємо: інтелектуальна трансформація в банках, споживчому фінансуванні та платіжних організаціях іде за моделлю допоміжного використання. Ніхто не женеться сліпо за наскрізною автоматизацією — розміщення ресурсів доволі прагматичне». Так оцінив підхід Ван Пенгбо. Він зазначив, що в різних інституціях підхід має різні акценти: банки в основному використовують це для ухвалення рішень у контролі ризиків, маркетингу клієнтів, управління після видачі позик та інтелектуального сервісу клієнтів; компанії споживчого фінансування — для оптимізації моделей контролю ризиків; платіжні організації — переважно для транзакційного антифроду та протидії відмиванню грошей.

Звіт McKinsey «Щорічний звіт про глобальну банківську галузь за 2025 рік» малює картину майбутнього, яка збігається з практичним маршрутом, що вже існує в індустрії: перший агент виконує завдання, другий перевіряє на вразливості, третій подає на фінальний людський розгляд. У цьому ланцюжку робіт «остаточна перевірка» людиною залишається незамінною ланкою. По суті, ключові інтелектуальні агенти, які зараз формують окремі установи споживчого фінансування, будь то інтелектуальний контроль ризиків чи платформа платіжних сервісів, по суті працюють у рамках «людина—машина у співпраці», щоб AI міг виконувати корисну роль у некритичних або керованих за ризиками допоміжних етапах.

«Ці етапи або є некритичними допоміжними, або належать до сфер, де AI може відігравати фундаментальну роль і де ризик є керованим». Ван Пенгбо вважає, що це дозволяє уникнути і ризиків комплаєнсу та безпеки, і ключової суперечності між відкритістю бізнесу та комерційними інтересами. Найбільша цінність відкритих інтелектуальних агентів полягає в тому, що вони автоматизують ті повторювані й виснажливі процеси, які є в фінансових установах, досягаючи зниження витрат і підвищення ефективності.

Шлях у майбутнє:

Вирішення ключових проблем і збереження безпекового «дна»

Хоча перспективи широкі, коли інтелектуальні технології одночасно дають фінансовим установам ефективне підсилення, технологічні сумніви й занепокоєння тягнуться внаслідок цього. Нещодавно філія Народного банку Китаю в провінції Сичуань видала одній банківській установі адміністративне попередження/штраф; причина — порушення правил управління фінансовими технологіями.

Спецдослідник від Su商 Bank (Сушанський банк) Сюе Хун’янь проаналізував: занепокоєння фінансових установ щодо відкритих інтелектуальних агентів зосереджується головним чином у трьох вимірах. По-перше, конфіденційність даних: існує суперечність між високою чутливістю фінансових даних і потребами відкритого агента у масштабному збиранні. По-друге, комплаєнс-регуляторика: незрозумілість (некласифікованість) роботи агента конфліктує з вимогами щодо «відтворюваності та аудиту». По-третє, витрати на розробку: витрати на посилення безпеки та виправлення помилок можуть перевищити очікувані вигоди.

Ще глибші виклики походять від самої технології. Керівник відділу інформації (CIO) фонду Guolian An Huang Feng навів аналогію: нинішній OpenClaw більше схожий на «дуже здібного стажера», який може виконувати допоміжні роботи, але точність результатів нестабільна. Водночас у фінансовій галузі вимоги до точності результатів часто мають сягати 100%: такі ключові бізнес-процеси, як розрахунок чистої вартості (NAV) і запити по рахунках, не допускають жодної помилки. Крім того, для того щоб OpenClaw виконувала роботу, потрібні високі системні права доступу, що природно суперечить суворому контролю привілеїв у фінансовій галузі — навіть досвідченому співробітнику, який працює понад десять років, не дозволяють торкатися всіх критично важливих даних; тож як можна легко дозволити «AI-стажеру» отримати всі базові права доступу до даних фінансової компанії?

Зіткнувшись із цими викликами, інсайдери в галузі мають чітке розуміння можливих шляхів розвитку. Ван Пенгбо вважає, що якщо відкриті AI-агенти хочуть зайти в ключові фінансові сценарії, їм треба вирішити шість ключових проблем: пояснюваність алгоритмів, відтворюваність і забезпечення умов для сильного регулювання; чітке визначення меж відповідальності і повноважень — щоб відповідати серйозності галузі; усунення недоліків самих великих моделей і підвищення рівня інтелектуалізації; комплаєнс щодо даних, щоб запобігти витоку чутливої інформації; узгодження бізнес-потреб і пошук точки балансу інтересів; збереження прав ручного втручання, щоб уникнути незворотних ризиків.

Практика Нанзінського банку дає приклад для спостереження. Банк співпрацює із зовнішніми постачальниками та розгорнув «all-in-one» робоче місце для агентів — HiAgent. Воно вже запущено з понад 20 якісними інтелектуальними агентами та відкрито програму «подвійний сотенний план для великих моделей», що спрямована на підготовку співробітників першої лінії до ролі «важких гравців» у агентах. Такий підхід — «дати працівникам керувати інструментом» — є конкретним втіленням ідеї «людина—машина у співпраці».

11 березня Народний банк Китаю провів нараду з науково-технічної роботи за 2026 рік, чітко сформулювавши: «поглибити інтеграцію технологій і бізнесу, активно й обережно, безпечно та впорядковано просувати застосування штучного інтелекту у фінансовій сфері, вивільняти рушійні сили цифрового та інтелектуального розвитку». Ці шістнадцять слів задають базовий тон для досліджень фінансової галузі щодо AI: ні не можна впадати в «запобіжність через страх», ні не можна сліпо йти вперед.

У хвилі «вирощування раків» вибір фінансових установ може виглядати дещо «обережним», але цінність технологій полягає не лише в тому, як багато простору для уяви вона відкриває, а й у тому, наскільки великою є її керованість і безпека. Для фінансової галузі, можливо, стабільність пройде далі, ніж карнавал.

Потік великого обсягу новин і точні роз’яснення — усе в застосунку Sina Finance