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　　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
。 ”