“你养龙虾了吗？”

近期，一只名为“OpenClaw”的“龙虾”一夜爆火，让AI行业再度沸腾，也让AI概念股再迎拉升的“春天”。然而，金融业对这只“龙虾”的追捧，也仅限于AI板块基金公司对市场行情的关注，而非过去真金白银的积极部署。

回想过去数年时间，市场几乎每隔一段时间就会有新的AI故事：一年前是DeepSeek，几个月前是豆包手机，如今则是这只让全民沸腾的“龙虾”。AI技术不断迭代更新，应用也越来越智能。但曾经被誉为AI应用最好的落地场景金融行业，却在不断迭代的“AI热”中，选择了观望。

这种态度的反差清晰可见：一年前在DeepSeek等通用模型上线后，银行业金融机构纷纷表态将积极跟进部署，但在去年底豆包手机、今年初OpenClaw火爆之时却集体选择了拒绝：多家银行禁止豆包手机使用自家App；面对OpenClaw，多位银行业内人士在贝壳财经的采访中直言：“不成熟”“不会跟进”。

金融业的态度为何会产生如此大的转变？金融行业还能否成为AI应用的落地场景？答案只在于两个字：安全。

金融行业，尤其是银行业，承载着海量客户信息和交易数据，容不得半点闪失。对于任何涉及资金、客户数据和核心交易的领域，安全与合规是不可动摇的基石。DeepSeek虽难逃“幻觉”干扰，但其对文字处理能力、算力负担的降低可以帮助银行提高业务效率，同时不会对银行核心业务产生重大安全隐患。但以OpenClaw为代表的AI智能体的运行，似乎放松了“安全与合规”这一底线。

近期，国家互联网应急中心发布的《关于OpenClaw安全应用的风险提示》指出，该类智能体在运行过程中通常需要被授予较高系统权限，例如访问本地文件系统、读取环境变量、调用外部API以及安装扩展插件等。如果默认配置缺乏必要的安全限制，攻击者一旦利用漏洞突破防护，可能获得系统的完全控制权，进而造成数据泄露或业务系统失控等严重后果。

据了解，“龙虾”智能体在运行的过程中，会根据自主决策，调用系统内的资源，往往存在将实例暴露于互联网、使用管理员权限、明文存储密钥等配置问题。作为本地运行的AI代理，“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前很多还缺乏严格审核，存在不少风险隐患。

在网络上就有网友分享，在使用过程中，存在信用卡敏感信息被OpenClaw以明文形式公开、可操作等问题。即使用户升级到最新版本，如果不采取针对性的防范措施，依然存在被攻击风险。

这种高权限、弱边界，无提示、无限度地获取信息数据的应用若大规模在金融行业中部署，其风险之大不言而喻。对将安全视作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行对这类AI智能体将不会轻易试水。

事实上，AI应用如今已经大规模应用到银行业务中，主要是辅助角色，如文件的处理、AI客服、AI催收，在信贷风控中也会使用AI系统。但由于AI无法消除幻觉等风险因素，在一些复杂的业务中，银行往往不会依赖AI完成。

值得注意的是，AI智能体的发展或是大势所趋，若想落地于金融核心业务，势必将以安全为底线“戴着镣铐跳舞”，在权限边界明晰、信息采集最小化、确保金融信息安全的基础上，先在风险等级相对较低的非核心场景进行小范围验证；再对模型进行深度改造和私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头管控风险，然后视情况决定是否推广到核心业务和核心场景。

总之，从这只龙虾的表现来看，虽“红”但不“成熟”。其应用若要落地金融行业，或将银行等金融行业作为其生态的一部分，还有很长的路要走。

“你养龙虾了吗？”

近期，一只名为“OpenClaw”的“龙虾”一夜爆火，让AI行业再度沸腾，也让AI概念股再迎拉升的“春天”。然而，金融业对这只“龙虾”的追捧，也仅限于AI板块基金公司对市场行情的关注，而非过去真金白银的积极部署。

回想过去数年时间，市场几乎每隔一段时间就会有新的AI故事：一年前是DeepSeek，几个月前是豆包手机，如今则是这只让全民沸腾的“龙虾”。AI技术不断迭代更新，应用也越来越智能。但曾经被誉为AI应用最好的落地场景金融行业，却在不断迭代的“AI热”中，选择了观望。

这种态度的反差清晰可见：一年前在DeepSeek等通用模型上线后，银行业金融机构纷纷表态将积极跟进部署，但在去年底豆包手机、今年初OpenClaw火爆之时却集体选择了拒绝：多家银行禁止豆包手机使用自家App；面对OpenClaw，多位银行业内人士在贝壳财经的采访中直言：“不成熟”“不会跟进”。

金融业的态度为何会产生如此大的转变？金融行业还能否成为AI应用的落地场景？答案只在于两个字：安全。

金融行业，尤其是银行业，承载着海量客户信息和交易数据，容不得半点闪失。对于任何涉及资金、客户数据和核心交易的领域，安全与合规是不可动摇的基石。DeepSeek虽难逃“幻觉”干扰，但其对文字处理能力、算力负担的降低可以帮助银行提高业务效率，同时不会对银行核心业务产生重大安全隐患。但以OpenClaw为代表的AI智能体的运行，似乎放松了“安全与合规”这一底线。

近期，国家互联网应急中心发布的《关于OpenClaw安全应用的风险提示》指出，该类智能体在运行过程中通常需要被授予较高系统权限，例如访问本地文件系统、读取环境变量、调用外部API以及安装扩展插件等。如果默认配置缺乏必要的安全限制，攻击者一旦利用漏洞突破防护，可能获得系统的完全控制权，进而造成数据泄露或业务系统失控等严重后果。

据了解，“龙虾”智能体在运行的过程中，会根据自主决策，调用系统内的资源，往往存在将实例暴露于互联网、使用管理员权限、明文存储密钥等配置问题。作为本地运行的AI代理，“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前很多还缺乏严格审核，存在不少风险隐患。

在网络上就有网友分享，在使用过程中，存在信用卡敏感信息被OpenClaw以明文形式公开、可操作等问题。即使用户升级到最新版本，如果不采取针对性的防范措施，依然存在被攻击风险。

这种高权限、弱边界，无提示、无限度地获取信息数据的应用若大规模在金融行业中部署，其风险之大不言而喻。对将安全视作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行对这类AI智能体将不会轻易试水。

事实上，AI应用如今已经大规模应用到银行业务中，主要是辅助角色，如文件的处理、AI客服、AI催收，在信贷风控中也会使用AI系统。但由于AI无法消除幻觉等风险因素，在一些复杂的业务中，银行往往不会依赖AI完成。

值得注意的是，AI智能体的发展或是大势所趋，若想落地于金融核心业务，势必将以安全为底线“戴着镣铐跳舞”，在权限边界明晰、信息采集最小化、确保金融信息安全的基础上，先在风险等级相对较低的非核心场景进行小范围验证；再对模型进行深度改造和私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头管控风险，然后视情况决定是否推广到核心业务和核心场景。

总之，从这只龙虾的表现来看，虽“红”但不“成熟”。其应用若要落地金融行业，或将银行等金融行业作为其生态的一部分，还有很长的路要走。

“你养龙虾了吗？”

近期，一只名为“OpenClaw”的“龙虾”一夜爆火，让AI行业再度沸腾，也让AI概念股再迎拉升的“春天”。然而，金融业对这只“龙虾”的追捧，也仅限于AI板块基金公司对市场行情的关注，而非过去真金白银的积极部署。

回想过去数年时间，市场几乎每隔一段时间就会有新的AI故事：一年前是DeepSeek，几个月前是豆包手机，如今则是这只让全民沸腾的“龙虾”。AI技术不断迭代更新，应用也越来越智能。但曾经被誉为AI应用最好的落地场景金融行业，却在不断迭代的“AI热”中，选择了观望。

这种态度的反差清晰可见：一年前在DeepSeek等通用模型上线后，银行业金融机构纷纷表态将积极跟进部署，但在去年底豆包手机、今年初OpenClaw火爆之时却集体选择了拒绝：多家银行禁止豆包手机使用自家App；面对OpenClaw，多位银行业内人士在贝壳财经的采访中直言：“不成熟”“不会跟进”。

金融业的态度为何会产生如此大的转变？金融行业还能否成为AI应用的落地场景？答案只在于两个字：安全。

金融行业，尤其是银行业，承载着海量客户信息和交易数据，容不得半点闪失。对于任何涉及资金、客户数据和核心交易的领域，安全与合规是不可动摇的基石。DeepSeek虽难逃“幻觉”干扰，但其对文字处理能力、算力负担的降低可以帮助银行提高业务效率，同时不会对银行核心业务产生重大安全隐患。但以OpenClaw为代表的AI智能体的运行，似乎放松了“安全与合规”这一底线。

近期，国家互联网应急中心发布的《关于OpenClaw安全应用的风险提示》指出，该类智能体在运行过程中通常需要被授予较高系统权限，例如访问本地文件系统、读取环境变量、调用外部API以及安装扩展插件等。如果默认配置缺乏必要的安全限制，攻击者一旦利用漏洞突破防护，可能获得系统的完全控制权，进而造成数据泄露或业务系统失控等严重后果。

据了解，“龙虾”智能体在运行的过程中，会根据自主决策，调用系统内的资源，往往存在将实例暴露于互联网、使用管理员权限、明文存储密钥等配置问题。作为本地运行的AI代理，“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前很多还缺乏严格审核，存在不少风险隐患。

在网络上就有网友分享，在使用过程中，存在信用卡敏感信息被OpenClaw以明文形式公开、可操作等问题。即使用户升级到最新版本，如果不采取针对性的防范措施，依然存在被攻击风险。

这种高权限、弱边界，无提示、无限度地获取信息数据的应用若大规模在金融行业中部署，其风险之大不言而喻。对将安全视作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行对这类AI智能体将不会轻易试水。

事实上，AI应用如今已经大规模应用到银行业务中，主要是辅助角色，如文件的处理、AI客服、AI催收，在信贷风控中也会使用AI系统。但由于AI无法消除幻觉等风险因素，在一些复杂的业务中，银行往往不会依赖AI完成。

值得注意的是，AI智能体的发展或是大势所趋，若想落地于金融核心业务，势必将以安全为底线“戴着镣铐跳舞”，在权限边界明晰、信息采集最小化、确保金融信息安全的基础上，先在风险等级相对较低的非核心场景进行小范围验证；再对模型进行深度改造和私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头管控风险，然后视情况决定是否推广到核心业务和核心场景。

总之，从这只龙虾的表现来看，虽“红”但不“成熟”。其应用若要落地金融行业，或将银行等金融行业作为其生态的一部分，还有很长的路要走。

“你养龙虾了吗？”

近期，一只名为“OpenClaw”的“龙虾”一夜爆火，让AI行业再度沸腾，也让AI概念股再迎拉升的“春天”。然而，金融业对这只“龙虾”的追捧，也仅限于AI板块基金公司对市场行情的关注，而非过去真金白银的积极部署。

回想过去数年时间，市场几乎每隔一段时间就会有新的AI故事：一年前是DeepSeek，几个月前是豆包手机，如今则是这只让全民沸腾的“龙虾”。AI技术不断迭代更新，应用也越来越智能。但曾经被誉为AI应用最好的落地场景金融行业，却在不断迭代的“AI热”中，选择了观望。

这种态度的反差清晰可见：一年前在DeepSeek等通用模型上线后，银行业金融机构纷纷表态将积极跟进部署，但在去年底豆包手机、今年初OpenClaw火爆之时却集体选择了拒绝：多家银行禁止豆包手机使用自家App；面对OpenClaw，多位银行业内人士在贝壳财经的采访中直言：“不成熟”“不会跟进”。

金融业的态度为何会产生如此大的转变？金融行业还能否成为AI应用的落地场景？答案只在于两个字：安全。

金融行业，尤其是银行业，承载着海量客户信息和交易数据，容不得半点闪失。对于任何涉及资金、客户数据和核心交易的领域，安全与合规是不可动摇的基石。DeepSeek虽难逃“幻觉”干扰，但其对文字处理能力、算力负担的降低可以帮助银行提高业务效率，同时不会对银行核心业务产生重大安全隐患。但以OpenClaw为代表的AI智能体的运行，似乎放松了“安全与合规”这一底线。

近期，国家互联网应急中心发布的《关于OpenClaw安全应用的风险提示》指出，该类智能体在运行过程中通常需要被授予较高系统权限，例如访问本地文件系统、读取环境变量、调用外部API以及安装扩展插件等。如果默认配置缺乏必要的安全限制，攻击者一旦利用漏洞突破防护，可能获得系统的完全控制权，进而造成数据泄露或业务系统失控等严重后果。

据了解，“龙虾”智能体在运行的过程中，会根据自主决策，调用系统内的资源，往往存在将实例暴露于互联网、使用管理员权限、明文存储密钥等配置问题。作为本地运行的AI代理，“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前很多还缺乏严格审核，存在不少风险隐患。

在网络上就有网友分享，在使用过程中，存在信用卡敏感信息被OpenClaw以明文形式公开、可操作等问题。即使用户升级到最新版本，如果不采取针对性的防范措施，依然存在被攻击风险。

这种高权限、弱边界，无提示、无限度地获取信息数据的应用若大规模在金融行业中部署，其风险之大不言而喻。对将安全视作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行对这类AI智能体将不会轻易试水。

事实上，AI应用如今已经大规模应用到银行业务中，主要是辅助角色，如文件的处理、AI客服、AI催收，在信贷风控中也会使用AI系统。但由于AI无法消除幻觉等风险因素，在一些复杂的业务中，银行往往不会依赖AI完成。

值得注意的是，AI智能体的发展或是大势所趋，若想落地于金融核心业务，势必将以安全为底线“戴着镣铐跳舞”，在权限边界明晰、信息采集最小化、确保金融信息安全的基础上，先在风险等级相对较低的非核心场景进行小范围验证；再对模型进行深度改造和私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头管控风险，然后视情况决定是否推广到核心业务和核心场景。

总之，从这只龙虾的表现来看，虽“红”但不“成熟”。其应用若要落地金融行业，或将银行等金融行业作为其生态的一部分，还有很长的路要走。

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近期，国家互联网应急中心发布的《关于OpenClaw安全应用的风险提示》指出，该类智能体在运行过程中通常需要被授予较高系统权限，例如访问本地文件系统、读取环境变量、调用外部API以及安装扩展插件等。如果默认配置缺乏必要的安全限制，攻击者一旦利用漏洞突破防护，可能获得系统的完全控制权，进而造成数据泄露或业务系统失控等严重后果。

据了解，“龙虾”智能体在运行的过程中，会根据自主决策，调用系统内的资源，往往存在将实例暴露于互联网、使用管理员权限、明文存储密钥等配置问题。作为本地运行的AI代理，“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前很多还缺乏严格审核，存在不少风险隐患。

在网络上就有网友分享，在使用过程中，存在信用卡敏感信息被OpenClaw以明文形式公开、可操作等问题。即使用户升级到最新版本，如果不采取针对性的防范措施，依然存在被攻击风险。

这种高权限、弱边界，无提示、无限度地获取信息数据的应用若大规模在金融行业中部署，其风险之大不言而喻。对将安全视作生命线的银行来讲，在安全无法保障的前提下，银行对这类AI智能体将不会轻易试水。

事实上，AI应用如今已经大规模应用到银行业务中，主要是辅助角色，如文件的处理、AI客服、AI催收，在信贷风控中也会使用AI系统。但由于AI无法消除幻觉等风险因素，在一些复杂的业务中，银行往往不会依赖AI完成。

值得注意的是，AI智能体的发展或是大势所趋，若想落地于金融核心业务，势必将以安全为底线“戴着镣铐跳舞”，在权限边界明晰、信息采集最小化、确保金融信息安全的基础上，先在风险等级相对较低的非核心场景进行小范围验证；再对模型进行深度改造和私有化部署，建立完善的AI治理体系，从源头管控风险，然后视情况决定是否推广到核心业务和核心场景。

总之，从这只龙虾的表现来看，虽“红”但不“成熟”。其应用若要落地金融行业，或将银行等金融行业作为其生态的一部分，还有很长的路要走。