銀行闖入“龍蝦”圈

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 　　中經記者 張漫游 北京報道
　　銀行終於對OpenClaw（“龍蝦”）下手了。當AI智慧體實現從“對話AI”到“自主型AI”的範式躍遷，為商業銀行的辦公和運營效率提高，以及服務模式升級帶來了諸多想象空間。
　　近日，郵儲銀行、農業銀行兩家國有銀行均表示佈局了“龍蝦”。不過，業內人士提示到，由於銀行是被強監管、風險規避型機構，使其無法直接使用開源AI智慧體，必須進行私有化部署和安全加固。這對銀行的安全和風險管理能力、技術能力和人才都提出了極高要求。
　　從“會聊”到“會幹”
　　據悉，作為郵儲銀行在AI智慧體領域的又一重要突破，PSBC-Claw基於華為雲開源JiuwenClaw深度定制開發，以自主可控、授權可信、安全可靠、集中管控、多模態、高併發等為核心優勢，在大模型集群的支撐下，重塑金融智慧服務新範式。
　　“OpenClaw在技術層面實現了從‘對話AI’到‘自主型AI’的範式躍遷，其作為一種能從‘思考’到‘執行’的智慧體，為商業銀行的辦公和運營效率提高，以及服務模式升級帶來了諸多想象空間。”IDC中國金融行業研究經理思二勳説。
　　郵儲銀行方面亦指出，相比通用型AI智慧體，PSBC-Claw針對金融行業高合規、強安全、嚴風控、最小授權的要求，全面升級安全防護體系，構建起覆蓋數據接入、知識更新、技能准入、模型運算到結果輸出的全流程安全管控機制。
　　思二勳舉例道，在網點運營效率方面，OpenClaw可以有效降低後臺運營人力依賴，大量如查詢、對賬、信息變更、排班運營、運營監控、合規報告撰寫等簡單業務由智慧體承接，運營效率和客戶體驗將得到極大提升，此時網點工作人員可以將更多時間轉向營銷與財富服務。在服務模式升級方面，OpenClaw的應用可以有效驅動傳統的被動響應式服務向主動化、智慧化服務轉型。典型的場景是在投研領域，一方面，OpenClaw可以自動監測市場熱點，並定時給分析師提醒用戶所關注的熱點話題，使分析師的投研成果更能贏得市場關注；另一方面，分析師只要給予其指令：“寫一份高股息龍頭分析報告”，便可自動化地完成數據查詢、報告框架搭建、內容撰寫到文檔輸出，將1—2天的工作壓縮至小時級別。
　　據悉，目前PSBC-Claw已應用於郵儲銀行內部的情報監測、風險預警、技術洞察等場景。該智慧體可實現7×24小時全自動值守，高效執行全流程監測任務；同時能夠智慧優化監測規則與分析模型，快速提升精準度，助力用戶精準把握市場動態。郵儲銀行也表示，該行構建的PSBC-Claw將逐步推廣至辦公、運營、信貸、風控等領域。
　　蘇商銀行特約研究員高政揚補充道，此後在客戶服務層面，有望推動銀行服務模式從被動響應向主動服務轉型，助力銀行構建更精準的客戶畫像，實現個性化金融服務與産品的精準供給。在風險管控領域，AI智慧體可依託實時數據分析與動態模型構建，提升風險識別的前瞻性與精細化程度，強化銀行風控能力。“與此同時，AI智慧體框架還有望重塑銀行傳統IT架構，推動銀行打造以數據和模型為核心的新型核心競爭力。”
　　思二勳告訴《中國經營報》記者，短期來看，OpenClaw的應用將嚴格限定在非核心、低風險的輔助場景，而且所有探索都需要以“私有化部署”的模式進行。長期來看，隨着技術成熟和行業標準確立以及安全風險得以控制，它有望逐步向客戶運營、智慧營銷、信貸管理、財富管理、風控等更多、更細領域拓展。這需要銀行在“效率”與“安全”之間找到動態平衡。
　　銀行“養蝦”為何姍姍來遲？
　　除郵儲銀行外，此前，農業銀行董事長谷澍透露道，該行第一時間推出了農行版的“龍蝦（ABC-Claw）”，幫助客戶經理自動加工綠色項目數據、交叉驗證多維信息和智慧生成盡調報告，讓辦貸流程更便捷、更高效、更安全。
　　不過，記者注意到，“龍蝦”已在多行業火爆多時，為何銀行近期才明確開始佈局？
　　在思二勳看來，商業銀行作為強監管、風險規避型機構，在新技術應用方面應以合規、安全和可控為前提。而OpenClaw的“執行能力”需要高系統權限（訪問文件、調用API等），面臨着較大的合規風險和不可控因素（如意外刪除或發送重要文件等），同時，其開源性也帶來未經審核的插件和未修復的中高危漏洞，可能成為新的攻擊突破口。這將加大銀行的安全風險。因此，銀行無法直接使用開源版本，必須進行私有化部署和安全加固，包括建立全流程安全管控機制和專業的技能模塊。這對銀行的安全和風險管理能力、技術能力和人才都提出了極高要求。這是銀行謹慎佈局和應用OpenClaw的根源。
　　值得一提的是，近期監管層也再次發聲，鼓勵推進金融行業人工智慧試點應用。國家金融監督管理總局4月1日舉辦黨委理論學習中心組集體（擴大）學習，邀請中國科學院院士、清華大學計算機系教授、清華大學人工智慧研究院名譽院長張鈸作專題輔導講座。金融監管總局黨委書記、局長李雲澤強調，要聚焦金融主業，推動構建與未來産業全生命周期融資需求相適應的金融服務體系，以科技金融精準服務人工智慧等未來産業發展，為中國式現代化注入新動能。要統籌發展與安全，深刻認識和把握人工智慧發展態勢，穩妥有序推進金融行業人工智慧試點應用，建立健全人工智慧安全開發應用治理架構，促進數字金融高質量發展。要強化科技賦能，高質量啟動“金監工程”建設，築牢金融監管科技支撐，持續提升監管數智化水平和穿透監管能力，切實提升強監管嚴監管質效。
　　儘管如此，當前AI智慧體在銀行業的落地仍面臨不少現實難題。高政揚提示到，目前AI智慧體在銀行應用，還面臨着多方面現實挑戰。
　　首先是數據與安全層面的問題，金融數據具有高度敏感性，如何在嚴守隱私保護、符合監管合規前提下釋放數據價值成為AI智慧體落地應用的核心約束。其次是模型可靠性問題，大模型在複雜金融業務場景中産生的幻覺現象可能給銀行的風險管理與合規審計埋下潛在隱患。此外是系統整合難度較高，銀行傳統IT架構體系繁雜，AI智慧體需與銀行核心業務系統、數據中臺實現深度耦合對接，項目實施成本偏高，技術落地的門檻也相對較高。另外是組織與人才層面的挑戰，AI智慧體的落地應用涉及技術研發與部署、業務流程再造、組織文化轉型等多方面工作，需要複合型人才與跨部門協同推進。
　　（編輯：楊井鑫 審核：何莎莎 校對：宛玲）
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