隨著開源AI智能體框架OpenClaw（俗稱“龍蝦”）在全球開發(fā)者社區(qū)的火爆，一場關于“AI自主執(zhí)行”的技術熱潮正席卷各行各業(yè)。

然而，在強監(jiān)管、高合規(guī)要求的公募基金行業(yè)，面對這只“龍蝦”，各家公司的態(tài)度卻出奇一致——在確保安全與合規(guī)的前提下，保持冷靜，謹慎設防。

界面新聞在采訪多家基金公司后發(fā)現(xiàn)，盡管行業(yè)對OpenClaw帶來的技術前景抱有高度期待，但在實際部署中，基金公司普遍筑起了高高的“防火墻”，嚴防數(shù)據(jù)泄露與操作風險。而在另一條戰(zhàn)線上，AI技術早已通過量化投資、智能營銷等合規(guī)路徑，深度融入基金公司的日常工作。

OpenClaw之所以引發(fā)行業(yè)關注，在于其具備自主決策、調用本地資源、跨應用操控等強大能力。對于追求極致效率的金融行業(yè)而言，這無疑是極具吸引力的“超級數(shù)字助手”。但正如一枚硬幣的兩面，這種“自主執(zhí)行”的特性，在基金公司眼中，首先意味著巨大的風險。

易方達基金金融科技板塊相關人士表示，公司已組建專項團隊，在隔離網(wǎng)絡環(huán)境中對OpenClaw開展功能驗證與技術探索，尚未進入生產部署階段。核心問題是原生OpenClaw的安全權限機制尚不成熟，存在數(shù)據(jù)泄露與越權操作風險，需開發(fā)內部專用版本以滿足合規(guī)要求。

“OpenClaw作為具備自主執(zhí)行能力的開源智能體框架，在大幅提升效率的同時，也可能會帶來行為不可控、決策難解釋、版本碎片化擴散等深層風險。”上述人士表示。

這一謹慎態(tài)度并非孤例，多家基金公司在接受采訪時表達了類似立場。

華東某基金公司相關人士告訴界面新聞，公司在內部合規(guī)提示中明確劃定了紅線：僅限內部研究，不得在生產環(huán)境部署，嚴禁通過AI工具操作業(yè)務系統(tǒng)。公司強調，對于基金持倉、交易記錄、量化模型等敏感數(shù)據(jù)，必須“嚴防死守”，并警惕OpenClaw因“信任邊界模糊”可能導致的越權操作風險。

富國基金采取了“積極研究、審慎實踐”的策略，目前僅在云端隔離環(huán)境中進行部署，與核心生產系統(tǒng)完全隔離，確保不對現(xiàn)有業(yè)務和數(shù)據(jù)造成影響。

博時基金首席數(shù)字官車宏原表示，團隊目前在公有云和合規(guī)前提下使用OpenClaw，主要用于信息的采集和分析，但其深度應用仍受限于安全限制。

更有公司直接采取了禁止性措施。華北某基金公司透露，公司內部并未部署OpenClaw，并對此類應用在生產環(huán)境的使用“非常謹慎”。一家券商系基金公司投研人士直言，OpenClaw落地到本地設備后權限極高，容易引發(fā)較大的信息泄露和操作風險。

這種嚴管不僅體現(xiàn)在公司層面的部署，更延伸至員工的個人行為。一封內部通知郵件顯示，某基金公司已嚴禁員工在公司電腦或服務器上自行安裝OpenClaw等AI Agent工具，嚴禁使用個人部署的AI工具處理任何公司業(yè)務數(shù)據(jù)，甚至對內外網(wǎng)數(shù)據(jù)同步任務展開了專項清理。郵件中強調：“無特殊業(yè)務原因，不允許在辦公網(wǎng)環(huán)境中處理交易信息、持倉信息等敏感數(shù)據(jù)。”

不過，盡管當前多家基金公司從合規(guī)角度對OpenClaw“嚴防”，但是基金行業(yè)仍在擁抱AI技術，并且AI早已通過更可控的方式，在基金公司的投研、營銷等領域落地。

博道基金量化投資總監(jiān)楊夢在接受界面新聞采訪時表示，公司早在2017年就開始研究算法挖掘因子，2023年更是將AI全流程框架納入實盤。在這個框架下，AI模型處理各類原始數(shù)據(jù)，直接輸出預測結果。

“AI拓寬了量化邊界，與傳統(tǒng)的金融市場規(guī)律形成了有效互補，有助于獲得穿越周期的超額競爭力。”楊夢認為。

中信保誠基金量化投資部副總監(jiān)王穎同樣將AI深度融入投研體系。由機器學習方式訓練的量化因子，在其策略中已占據(jù)約三成比重，主要應用于量價類交易策略。她發(fā)現(xiàn)，AI能精準捕捉由流動性驅動的短期脈沖式機會，實現(xiàn)信號的自動生成。同時，她更看好AI在處理新聞輿情等非結構化數(shù)據(jù)方面的潛力，認為其在效率、敏感度和客觀程度上“是人類無法比擬的”。

鑫元基金信息技術部人士告訴界面新聞，營銷中臺、品宣人員往往面臨銷售端高頻、緊急的支持需求。通過AI能讓員工能夠遠程、快速完成營銷材料和數(shù)據(jù)的整理制作。在投研端，員工則利用其自動抓取宏觀經濟數(shù)據(jù)、財報信息，生成初版研報摘要，將研究員從機械勞動中解放出來。

不過AI在極大便利了基金公司工作的同時，也存在一定的風險。

王穎表達了對AI全面應用的深層審慎。她指出，市場具有“自適應性”，AI模型本身的行為會成為市場的新數(shù)據(jù)，形成反饋循環(huán)，導致量價類因子的超額收益波動劇烈。“最大的挑戰(zhàn)在于，你不知道什么時候應該停掉它，”她坦言。因此，團隊正將重心轉向利用AI進行組合管理和風險控制。

前述券商系基金公司投研人士指出，AI在實際應用中最需要警惕的有兩點，一是數(shù)據(jù)、隱私泄露風險，二是幻覺風險。“第二點雖然相比前兩年減少了很多，但依然存在，在極其嚴謹?shù)幕鸸緲I(yè)務中，盲信AI或存在巨大風險。”