隔离、谨慎部署,公募基金对OpenClaw高设“防火墙”,但拥抱AI势不可挡


  界面新闻记者 |韩理

  随着开源AI智能体框架OpenClaw(俗称“龙虾”)在全球开发者社区的火爆,一场关于“AI自主执行”的技术热潮正席卷各行各业。

  然而,在强监管、高合规要求的公募基金行业 ,面对这只“龙虾 ”,各家公司的态度却出奇一致——在确保安全与合规的前提下,保持冷静 ,谨慎设防 。

  界面新闻在采访多家基金公司后发现,尽管行业对OpenClaw带来的技术前景抱有高度期待,但在实际部署中 ,基金公司普遍筑起了高高的“防火墙”,严防数据泄露与操作风险。而在另一条战线上,AI技术早已通过量化投资、智能营销等合规路径 ,深度融入基金公司的日常工作。

  OpenClaw之所以引发行业关注,在于其具备自主决策 、调用本地资源、跨应用操控等强大能力 。对于追求极致效率的金融行业而言,这无疑是极具吸引力的“超级数字助手”。但正如一枚硬币的两面 ,这种“自主执行 ”的特性 ,在基金公司眼中,首先意味着巨大的风险。

  易方达基金金融科技板块相关人士表示,公司已组建专项团队 ,在隔离网络环境中对OpenClaw开展功能验证与技术探索,尚未进入生产部署阶段 。核心问题是原生OpenClaw的安全权限机制尚不成熟,存在数据泄露与越权操作风险 ,需开发内部专用版本以满足合规要求。

  “OpenClaw作为具备自主执行能力的开源智能体框架,在大幅提升效率的同时,也可能会带来行为不可控、决策难解释 、版本碎片化扩散等深层风险。”上述人士表示 。

  这一谨慎态度并非孤例 ,多家基金公司在接受采访时表达了类似立场。

  华东某基金公司相关人士告诉界面新闻,公司在内部合规提示中明确划定了红线:仅限内部研究,不得在生产环境部署 ,严禁通过AI工具操作业务系统。公司强调,对于基金持仓、交易记录、量化模型等敏感数据,必须“严防死守” ,并警惕OpenClaw因“信任边界模糊 ”可能导致的越权操作风险 。

  富国基金采取了“积极研究 、审慎实践”的策略 ,目前仅在云端隔离环境中进行部署,与核心生产系统完全隔离,确保不对现有业务和数据造成影响 。

  博时基金首席数字官车宏原表示 ,团队目前在公有云和合规前提下使用OpenClaw,主要用于信息的采集和分析,但其深度应用仍受限于安全限制。

  更有公司直接采取了禁止性措施。华北某基金公司透露 ,公司内部并未部署OpenClaw,并对此类应用在生产环境的使用“非常谨慎” 。一家券商系基金公司投研人士直言,OpenClaw落地到本地设备后权限极高 ,容易引发较大的信息泄露和操作风险。

  这种严管不仅体现在公司层面的部署,更延伸至员工的个人行为。一封内部通知邮件显示,某基金公司已严禁员工在公司电脑或服务器上自行安装OpenClaw等AI Agent工具 ,严禁使用个人部署的AI工具处理任何公司业务数据,甚至对内外网数据同步任务展开了专项清理 。邮件中强调:“无特殊业务原因,不允许在办公网环境中处理交易信息、持仓信息等敏感数据。 ”

  不过 ,尽管当前多家基金公司从合规角度对OpenClaw“严防” ,但是基金行业仍在拥抱AI技术,并且AI早已通过更可控的方式,在基金公司的投研、营销等领域落地。

  博道基金量化投资总监杨梦在接受界面新闻采访时表示 ,公司早在2017年就开始研究算法挖掘因子,2023年更是将AI全流程框架纳入实盘 。在这个框架下,AI模型处理各类原始数据 ,直接输出预测结果。

  “AI拓宽了量化边界,与传统的金融市场规律形成了有效互补,有助于获得穿越周期的超额竞争力。”杨梦认为 。

  中信保诚基金量化投资部副总监王颖同样将AI深度融入投研体系。由机器学习方式训练的量化因子 ,在其策略中已占据约三成比重,主要应用于量价类交易策略。她发现,AI能精准捕捉由流动性驱动的短期脉冲式机会 ,实现信号的自动生成 。同时,她更看好AI在处理新闻舆情等非结构化数据方面的潜力,认为其在效率 、敏感度和客观程度上“是人类无法比拟的 ” 。

  鑫元基金信息技术部人士告诉界面新闻 ,营销中台、品宣人员往往面临销售端高频、紧急的支持需求。通过AI能让员工能够远程 、快速完成营销材料和数据的整理制作。在投研端 ,员工则利用其自动抓取宏观经济数据 、财报信息,生成初版研报摘要,将研究员从机械劳动中解放出来 。

  不过AI在极大便利了基金公司工作的同时 ,也存在一定的风险。

  王颖表达了对AI全面应用的深层审慎。她指出,市场具有“自适应性 ”,AI模型本身的行为会成为市场的新数据 ,形成反馈循环,导致量价类因子的超额收益波动剧烈 。“最大的挑战在于,你不知道什么时候应该停掉它 ,”她坦言。因此,团队正将重心转向利用AI进行组合管理和风险控制。

  前述券商系基金公司投研人士指出,AI在实际应用中最需要警惕的有两点 ,一是数据、隐私泄露风险,二是幻觉风险 。“第二点虽然相比前两年减少了很多,但依然存在 ,在极其严谨的基金公司业务中 ,盲信AI或存在巨大风险。”

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责任编辑:杨赐