近期科技圈与金融圈被同一个词点燃——“养龙虾”。这并非水产养殖，而是开源AI智能体OpenClaw通俗戏称。这款能自主操作电脑、自动执行任务的“数字员工”的出现，标志着人工智能正从单纯的“聊天对话”迈向深度介入业务流程的新阶段。然而，技术的热浪也伴随着风险的暗流。近期工信部发布预警提示，明确指出OpenClaw部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题，这为全社会尤其是金融行业的AI应用敲响了警钟。

对于分秒必争、数据密集的金融业而言，OpenClaw所代表的AI执行能力，无疑展现了巨大的应用前景：一句指令即可自动检索财经信息、抓取交易数据、生成研报图表；7×24小时完成公告提取、数据清洗、邮件分发、盯盘预警；直连数据库与业务终端把从业者从重复性劳动中解放……这种“端到端”的自动化能力被视为提升效率、降低成本的有效工具。

事实上，我国金融业在智能化应用上已迈出坚实步伐。比如，2025年10月，中国工商银行运用大模型与人工智能技术，打造AI Trader智能债券交易员，重塑债券交易模式，以应对每日面临海量询价与高并发交易挑战，借助数字化利器提升效能、扩大规模；2025年9月，中国平安中期业绩发布会指出，平安产险打造了客户图文信息理解、车险报价自动化、方案调整动态决策、智能答疑四大核心能力，攻克新车合格证、关单等大量非结构化、非制式单证的自动化识别与理解难题，在车代渠道车险智能出单场景下，86%以上的保单由AI自动出单……这些实践证明，AI赋能金融、服务实体经济，是高质量发展的重要路径。

然而，技术应用必须与风险管控并行。金融业以稳健、合规、风控为生命线，面对OpenClaw这类具备自主决策、持续运行、可调用系统和外部资源等特性的智能体，其潜在风险不容小觑。工信部预警中提到的“信任边界模糊”问题，在金融领域尤为突出。AI智能体若在缺乏严格权限控制、完善审计机制和安全加固的情况下部署，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，导致越权操作，使高效的“数字员工”异化为危险的“数字内鬼”。

具体而言，其风险主要集中在三个维度。一是数据安全方面，智能体为完成任务需获取文件读写、浏览器调用、API接口等高权限，一旦遭受“提示词注入”攻击或被恶意软件劫持，可能批量窃取客户信息、交易记录等核心数据，对机构信誉与客户权益造成严重损害。二是合规问责方面，金融AI应用必须坚守模型算法可解释、决策过程可追溯、风险责任可问责的监管红线，若AI自动生成的结论或触发的交易出现偏差、误导甚至违规，可能引发难以预料的连锁反应。三是系统防护方面，大量实例若默认开放端口、缺乏有效认证，将直接暴露在公网风险之下，攻击者甚至能以“合法数字分身”潜入业务系统，实施比传统网络攻击更具隐蔽性的破坏活动。

因此，面对这股“养龙虾”的技术热潮，金融行业尤需保持一份冷静与审慎。切不可因盲目跟风、急于“尝鲜”，而忽视必要的风险评估、权限隔离与安全审计。

信任是金融之本，合规是技术应用的底线。OpenClaw开启了AI执行的新时代，这是不可逆转的技术趋势。它带来的效率提升、流程优化与人力释放，金融行业同样也需积极拥抱、深入学习、善加利用。但金融业的高质量发展，从来不是追求跑得最快，而是确保行得最稳。在“养龙虾”的热潮中，金融业更应保持战略清醒与审慎态度，强化风险研判、筑牢防控屏障、严把合规关口，在创新热潮中多一分冷静、多一层防护、多一道审查，以安全可控、合规有序推动金融科技创新行稳致远。让AI始终作为辅助决策的“得力助手”，而非脱离掌控的“技术主人”；坚持守正创新、安全为先，让技术赋能始终服务于业务高质量发展，而非凌驾于金融安全底线之上。这是我国金融业拥抱AI发展应当秉持的正确姿态与行动逻辑。