“投顾龙虾”搅动财富管理赛道 机构加速布局AI智能体
21世纪经济报道记者 易妍君
在“数字员工”标签的加持下,近期,海外开源AI Agent(智能体)OpenClaw(昵称“龙虾”)几乎一夜成名,“养龙虾”风潮顷刻间席卷国内。
大模型厂商、互联网大厂、金融数据服务商等,纷纷加速布局类“龙虾”应用。
财富管理行业同样跃跃欲试,但不同机构的落地路径悄然分化。
21世纪经济报道记者了解到,近日,有机构率先推出“投顾龙虾”,尝试将OpenClaw引入服务过程,辅助实现基金数据查询、资金规划等功能。
然而,不少券商对此类应用保持谨慎态度。“券商的业务类型风险更高。天然的行业和业务属性,决定了券商机构此时不可能张开双臂拥抱‘龙虾’。”一位券商人士向21世纪经济报道记者指出。
合规考量之下,券商机构更倾向“量体裁衣”,探索适合自身业务场景的AI智能体应用。
一热一冷之间,折射出金融机构拥抱AI智能体时,在创新与风控之间的微妙平衡。
投顾机构试水“养虾”
近日,独立销售机构盈米基金率先推出“投顾龙虾”,为财富管理机构“养龙虾”打了样。
所谓“投顾龙虾”,盈米基金解释,在接入盈米且慢MCP工具后,“龙虾”可解锁机构级投资顾问的能力,帮助实现基金数据查询、基金诊断、资金规划和资产配置建议等投资服务功能。
并且,为进一步降低技术门槛,盈米基金同步启动“云养虾计划”,通过群运营,用户无需自行搭建环境就可以体验到已配置好的OpenClaw智能体。
“OpenClaw要在财富管理等专业领域使用出好的效果,需要有这个领域专有的MCP和Skills的支撑,我们因为已经有成熟的MCP体系,Skills体系也在不断完善中,所以提效是明显的,我们也发布了盈米MCP接入OpenClaw的指南,发布后业界响应很热烈,注册跟调用数据都大幅提升。”盈米基金高级副总裁、且慢业务负责人林杰才向记者指出。
在此之前,该公司在AI智能体投顾服务应用方面已有多种尝试。
例如,2024年5月,盈米基金且慢平台推出了证券行业首个AI大模型投顾服务——AI小顾,采用的是多Agent架构,并且其智能投顾文本生成算法通过国家网信办算法备案,开创了全Agent化智能投顾交互的全新模式。
2026年2月,盈米基金旗下且慢AI小顾(AI大模型投顾服务)搭载全新多元模型矩阵,接入且慢MCP与智能体生态,以打破数据与决策的壁垒。据悉,且慢AI 小顾目前已构建超30个金融专家代理(Agent),覆盖宏观研究、基金分析、资产配置等多个领域。
不过,多数机构对OpenClaw的应用仍处于探索阶段。
中欧财富透露,内部已组建专项小组开展OpenClaw工具的部署与试用工作,目前处于技术验证与场景探索阶段,尚未进入正式投产应用。
该公司有关人士透露,目前的测试场景主要包括:第一,个人/团队数字分身构建:将业务人员的专业技能和工作经验进行数字化沉淀,创建可复用的“数字分身”,实现知识资产的积累与传承;第二,标准化业务流程自动化:针对基金代销业务中的常见咨询场景、报告生成、数据整理等重复性工作进行自动化;第三,内部工具联动探索:尝试将OpenClaw与公司现有办公系统、业务系统进行对接验证。
券商自研智能体应用
大型券商对部署“龙虾”显得更为谨慎,特别是,目前鲜有券商宣布在财富管理业务端落地了类“龙虾”应用。
“券商不会轻易把OpenClaw布局在财富管理业务端,我们内部有各种合规红线,有风险的AI应用肯定不能直接接触客户的资产。相比其他金融机构,券商的业务类型风险更高。天然的行业和业务属性,决定了券商机构此时不可能张开双臂拥抱‘龙虾’。”一位券商人士向记者指出。
其他接受记者采访的大中型券商亦表达了类似的观点。
有券商合规人士解释,OpenClaw存在信任边界模糊问题,如未进行有效权限管控,容易被诱导执行越权操作,甚至被恶意接管,进而引发信息泄露、系统受控、网络攻击等安全事件。“我们公司暂时还未直接在To C业务中部署龙虾。”他表示。
但谨慎不代表券商会固步自封。目前,一些券商已经在“量体裁衣”,探索适合券商业务场景的AI智能体应用。
广发证券表示,公司已在安全可控范围内启动类OpenClaw的AI Agent应用及技术探索,秉承安全先行、合规准入、引导探索的原则,通过事前报备、独立网段安全沙箱、最小权限控制等方式,可控有序的探索类OpenClaw的AI Agent应用,并开展技术边界验证。
“公司在应用、技术、安全管控三个方向探索推进,通过成立OpenClaw技术调研小组,聚焦智能办公、个人助手类助理类应用,投顾、投研工具类业务场景;技术验证方面,强化OpenClaw安全管控功能、探索金融Skill插件研发等工作,重点验证技术可行性与安全性。”广发证券具体介绍道。
还有券商透露,目前正自主研发限于内部员工使用的超级智能体。
国元证券人工智能团队负责人于申在接受媒体采访时指出,“OpenClaw让大家看到了AI Agent的可能性,但每个行业都需要自己的Agent。”
据华福证券数智赋能部相关负责人介绍,券商自研的AI Agent绝大多数采用ReAct(推理—行动)架构,仅解决特定业务场景问题,设计目的性强。
此外,上述券商人士告诉记者,其所在公司是典型的稳健派。目前,公司在私有云上部署“龙虾”,员工可以申请在私有云上使用“龙虾”。
“在私有云上部署龙虾的好处是,能够确保数据安全,因为我们只给它提供有限的数据。”他解释。
值得一提的是,虽然公司层面正在积极探索AI智能体应用,但不少券商明令禁止员工在办公环境自行安装OpenClaw类软件。
广发证券表示,已向全员下发OpenClaw网络安全提醒,禁止在办公环境私自安装OpenClaw类软件,同时正在制定OpenClaw助手类AI安全管控指引规范,在确认安全可控的前提下开展探索与研究。
另有券商人士提及,“我们不允许员工在公司电脑上安装龙虾。其实系统可以做到整体控制,即员工无法在办公电脑上私自安装未经允许的应用。”
“投顾龙虾”前景几何?
就“龙虾”本身来看,其优势主要体现在效率提升、知识沉淀等方面。
中欧财富分析,从试点情况来看,OpenClaw在效率提升、知识沉淀、服务一致性、灵活拓展等方面展现出较好的应用潜力。比如,对于高频、规则明确的重复性工作,数字分身可实现7×24小时无人值守处理,大幅降低人力成本。
但“龙虾”的局限性亦显而易见。
中欧财富认为,对于需要深度投资判断、非结构化创意设计、长周期战略规划等高度依赖人类经验与直觉的复杂决策场景,当前阶段的OpenClaw尚难以独立胜任。
该公司判断,在基金行业,AI智能体将率先在内部运营与投研辅助场景实现规模化应用。
“直接面向客户的交互场景(如智能投顾、客户服务),短期内落地仍面临较大挑战。”中欧财富分析,第一,AI智能体对金融产品复杂条款的理解能力、风险提示的完整性较难保证,输出内容需经严格人工审核;第二,当智能体给出投资建议或产品推荐时,责任主体的界定尚存在监管空白;第三,对客输出内容需满足《公开募集证券投资基金销售机构监督管理办法》等监管要求的信息披露标准,智能体难以独立判断是否符合“适当性”原则。
从合规管理角度看,机构对“养龙虾”持保留态度不无道理。
近日,国家安全部微信公众号发布了《“龙虾”(OpenClaw)安全养殖手册》一文。国家安全部提醒,火热的“龙虾”在创新改变生活的同时,也存在原生风险。
具体而言,“龙虾”智能体通过整合通信软件和大语言模型,依托高权限实现自主操作,成为其核心优势。“龙虾”不像大模型智能体通过问答提供咨询建议,而是可以通过聊天程序远程执行用户指令,自主完成任务。而“龙虾”的风险隐患包括:主机可能被接管;数据可能被窃取;言论可能被篡改;技术可能有漏洞。
对于机构而言,部署“龙虾”还面临更多专业层面的挑战。
中欧财富指出,第一,基础设施与数据集成方面,前期需要完成大量历史数据的清洗、结构化处理以及与现有系统的数据打通工作,建设成本较高。第二,安全合规考量方面,金融行业对数据安全、隐私保护、权限管控有严格的监管要求,需针对OpenClaw的部署架构进行专项安全评估,确保满足行业合规标准。第三,场景适配性上,部分复杂业务场景仍需人工判断与介入,工具在理解金融产品复杂条款、应对非标咨询需求等方面尚需持续优化。
林杰才表示,“目前考虑OpenClaw授权边界的问题,过大的权限会导致信息安全和操作风险,所以我们公司给员工统一了OpenClaw部署和使用的规范,要求跟工作相关的应用都要使用公司统一部署的OpenClaw。
也有券商人士直言,私有化部署是金融机构落地AI Agent的必然选择,能够兼顾合规与价值最大化。
另一方面,未来,类“龙虾”AI智能体若要适用更多金融业务场景,有赖于多方面助力。
林杰才坦言,在AI智能体的使用过程当中,包括现在的OpenClaw和其他AI智能体,暴露出来各种问题,比如AI幻觉、无法与物理世界互动、权限安全等,本质上这是因为“旧世界还未为AI的到来做好准备”导致的。
“因此,我们要做好两件事情,第一,转变自己的角色,一方面善于利用AI工具为我们工作,另一方面为AI的到来做好各种基础设施的完善和建设,比如通过MCP搭建可信数据底座根治幻觉;打通物理世界数字接口链接虚实;制定AI 专属安全、权限、法律规则避免越界;第二,在以上问题解决之前,暂时限定AI的应用场景,在享受技术红利的同时将风险关在笼子里。 ”林杰才谈道。
所有文章未经授权禁止转载、摘编、复制或建立镜像,违规转载法律必究。
举报邮箱:1002263188@qq.com