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　　一年前，DeepSeek的开源突破点燃了银行业探索AI技术的热情，各类轻量化应用在远程服务、智能客服等场景落地生根，让科技赋能成为行业共识。但如今，面对爆红的OpenClawAI智能体框架，曾经大胆入局的银行却集体陷入静默，观望成为行业主流态度。

　　3月10日，多位银行人士在接受北京商报记者采访时直言，OpenClaw较高系统操作权限的远程控制功能，让承载海量客户敏感数据的银行望而却步。作为个人信息保护最严格的领域，信息安全是银行不可逾越的“红线”，而开源代码的公开性、远程控制带来的内网安全隐患，与银行闭环管理、内外网严格隔离的核心建设思路相悖。

　　数据安全与操作管控双重风险，让银行对这款“能替人干活”的智能体框架保持高度警惕。尽管OpenClaw的自动化、跨系统协同能力契合银行技术升级需求，但开源工具的风险敞口难以预测。业内人士普遍认为，唯有筑牢安全防线、实现技术可控，开源AI才能真正走进银行业，而当前，如何在效率与安全间找到平衡，成为亟待破解的难题。

　　银行人士的担忧：数据安全风险难测

　　2025年初，DeepSeek凭借架构创新打破算力依赖的技术突破，以及开源策略带来的普惠性，突破技术圈层，成为席卷全网的科技“顶流”。

　　彼时，金融行业对AI技术的探索热情空前高涨，DeepSeek开源特性的轻量化优势，也降低了银行的应用门槛，让各类尝试纷纷落地。有银行部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，在远程银行服务领域，利用多步骤推理优化能力，增强手机银行陪伴式数字员工能力；有银行则利用DeepSeek大模型对智能客服知识库进行深度解析，实现了更加精准的语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。

　　2026年的春天，科技圈顶流不是大模型，而是一只“龙虾”，这个被玩梗叫“AI小龙虾”的OpenClawAI智能体框架，凭一手自主看屏、点鼠标、跨软件干活的绝活，在开发者社区直接刷屏，引得不少公司、用户纷纷入局尝试，但将目光拉近，此前大胆尝鲜DeepSeek等大模型的银行却陷入静默。3月10日，多位银行人士在接受北京商报记者采访时直言，行内目前对OpenClaw保持观望态度。

　　有银行一线员工表示：“目前行里使用OpenClaw的人并不多。在我们看来，OpenClaw相当于一款权限较高的AI软件，能够授权操作电脑，直接执行指令。这类功能我们一线员工不会用，大概率只有技术部门在少量测试使用。”

　　一位银行业务部门负责人直言，这类开源产品在使用过程中需要用移动设备远程控制终端PC，即便宣称信息隔离，但银行依然高度谨慎，基本不会直接使用。

　　究其原因，金融机构作为个人信息保护最严格的领域，承载着海量客户的资金信息、身份信息等敏感数据，信息安全是不可逾越的“红线”，任何可能存在的安全隐患都足以引发行业警惕。“开源系统难以完全确认是否存在‘后门’；移动设备远程控制终端PC，相当于给内网开了一个潜在通道，存在信息泄露风险。”上述银行业务部门负责人说道。

　　对于银行来说，开源意味着存在风险敞口难以预测和预防，这与银行科技建设思路相悖。据了解，银行通常遵循完全闭环、内外网严格隔离的核心原则。内部办公、业务系统均为自主闭环建设，内外网实行严格的物理隔离与逻辑隔离，从源头阻断外部风险；核心业务系统以行内自研为主，确保系统的可控性与安全性；即便是引入外部科技公司提供技术支持，也仅允许其参与模块化开发，且必须交付全部源代码，不留任何外部信息出口。

　　“银行做科技建设，第一优先级永远都是安全合规，”一家地方农商行科技部门人士介绍，当前，银行对开源项目布局的核心顾虑集中在两大方面：一是数据安全风险，开源代码公开导致漏洞较多、“后门”难以排查，数据容易出现泄露隐患；二是操作管控风险，哪怕产品厂商宣称能够实现信息隔离，只要涉及跨设备、跨网络控制，就存在被劫持、截屏、录屏、越权操作的可能，这些行为都直接触碰金融安全“红线”，银行绝对不会冒险使用。

　　在苏商银行特约研究员武泽伟看来，银行在布局能够自主执行任务的智能体时面临的首要挑战在于技术架构的适配与融合，银行的业务系统多为历经多年累积的封闭式核心系统，对外接口并不统一，而智能体需要深度调用这些底层系统以完成操作，这要求其必须具备极高的兼容性与鲁棒性，任何接口的波动都可能引发连锁业务风险。再者，数据安全与隐私保护的合规压力巨大，智能体在执行任务时会触及大量高敏感度的客户与交易数据，如何在保证其学习效率的同时，严格将数据隔离在本地并符合数据最小化原则，对现有安全体系提出了更高要求。

　　探索前提：可控边界