Всенародний "тренд розведення креветок", фінансові установи зберігають "холоднокровне" мислення

Останнім часом, у зв’язку з популярністю у мережі відкритого AI-агента “OpenClaw” (через його іконку у вигляді червоного рака, його жартівливо називають “вирощуванням раків”), влада почала регулярно випускати попередження про ризики.

10 березня Національний центр реагування на інтернет-інциденти опублікував попередження щодо безпечного застосування OpenClaw; раніше Міністерство індустрії та інформаційних технологій також зазначило, що “раки (OpenClaw)” у разі стандартних або неправильних налаштувань дуже легко спричиняють кібернапади, витік інформації та інші безпекові проблеми.

Варто зазначити, що у порівнянні з широким захопленням на масовому ринку, відгуки фінансових установ виглядають особливо “стриманими”.

Загалом, фінансові організації не впроваджували

“На рівні бізнесу поки що не тестували підключення цього агента, загалом ставимося обережно,” — повідомив співробітник однієї міської комерційної банківської установи північного регіону. “Клієнти питали, але наразі компанія не підключає OpenClaw до своїх сервісів і не дозволяє його використання.” Представник однієї брокерської компанії з північного регіону також підтвердив.

“Відділ офісних пристроїв заборонив розгортання таких відкритих AI-агентів, особисті мобільні телефони наразі не підлягають контролю,” — повідомив співробітник з відділу ризик-менеджменту однієї з банківських груп півдня країни. За його словами, колеги у їхньому підрозділі встановлювали OpenClaw на приватних пристроях і тестували його, але через потенційні безпекові ризики згодом видалили.

З відгуків кількох банків і брокерських компаній видно, що фінансові установи в цілому дотримуються очікувальної позиції щодо OpenClaw та інших відкритих AI-агентів.

“OpenClaw вимагає доступу до таких дозволів, як, але не обмежуючись, доступ до локальної файлової системи, виклики зовнішніх API сервісів, системні та розширювальні дозволи — рівень прав набагато вищий, ніж у діалогових AI. І організації, і звичайні користувачі мають бути обережними,” — зазначив технічний співробітник відділу фінтеху однієї з банківських структур.

“Головна причина — це жорсткий регуляторний режим у фінансовій сфері та високий рівень ризиків, тому автоматичне виконання кінцевої точки OpenClaw наразі суттєво не відповідає фінансовим вимогам щодо відповідності,” — підкреслив старший аналітик фінансової сфери компанії Broadcom Ван Пенбо. Він наголосив, що серйозність і безпека у фінансовій галузі — це непорушні червоні лінії, які суттєво відрізняють її від інших секторів.

Диференційований розвиток застосувань у галузі штучного інтелекту

Насправді, ще до популяризації OpenClaw, банківська сфера вже досліджувала та застосовувала AI-агенти. Так, такі банки, як ICBC, Shanghai Pudong Development Bank, WeBank, повідомляли про власні розробки корпоративних AI-агентів, які можна використовувати для офісної роботи, залучення клієнтів, управління ризиками та інших фінансових сценаріїв.

Згідно з доповіддю McKinsey “Глобальний банківський огляд 2025”, у майбутньому AI-агенти будуть інтегровані у весь ланцюг роботи банку: один агент виконує завдання та видає результати; другий перевіряє їх, виявляє вразливості та пропонує оптимізації; третій — передає результати людині для остаточного затвердження.

З цієї доповіді видно, що у співпраці людини і машини роль “перевірки” залишається незамінною: людина відповідає за остаточне рішення, контроль якості, обробку аномалій, управління ризиками та відповідністю.

Ця тенденція співпадає з сучасною практикою у галузі.

“Ми спостерігаємо, що у банках, компаніях з фінансовими послугами та платіжних системах автоматизація переважно носить допоміжний характер. Вони не прагнуть автоматизувати весь процес цілком, а роблять це поступово і з розумінням реалій, що відповідає високому регуляторному контролю у фінансовій сфері, а також сучасним технологічним і бізнес-умовам,” — зазначив Ван Пенбо.

Він додав, що різні фінансові установи зосереджені на різних етапах автоматизації: банки — у сферах ризик-менеджменту, маркетингу клієнтів, управління кредитами та обслуговування клієнтів; компанії з фінансових послуг — у покращенні моделей ризик-менеджменту, підвищенні швидкості кредитування та точності стягнення боргів; платіжні системи — у боротьбі з шахрайством, відмиванні грошей, забезпеченні миттєвого виявлення ризиків і моніторингу транзакцій.

“Ці етапи або є допоміжними, або сферами, де AI може грати базову роль із мінімальним ризиком, що дозволяє уникнути проблем із відповідністю та безпекою, а також зберегти баланс між відкритістю бізнесу і безпекою,” — пояснив він. За його словами, з точки зору фінансової галузі головна цінність відкритих AI-агентів — зниження витрат і підвищення ефективності: автоматизація повторюваних і трудомістких процесів, таких як обслуговування клієнтів, створення рекламних текстів, введення даних, базова перевірка відповідності — все це дозволяє економити людські ресурси і підвищувати продуктивність.

Паралельний розвиток відповідно до регуляторних вимог і безпеки

Хоча AI-технології дають можливість підвищити ефективність фінансових установ, вони також породжують нові технічні ризики.

Нещодавно 四川ське управління Народного банку Китаю винесло адміністративний штраф одній банківській установі за порушення правил управління фінтехом, з накладенням попередження і штрафом понад 300 тисяч юанів.

Аналізуючи застосування відкритих AI-агентів, співробітник дослідницької компанії Suxiang Bank Сюе Хуньян відзначив, що основні побоювання фінансових установ зводяться до питань конфіденційності даних, відповідності регуляторним вимогам і витрат на розробку.

“Що стосується конфіденційності, високий рівень чутливості фінансових даних і потреба у масовому зборі даних AI-агентами вступають у конфлікт, оскільки вразливості відкритого коду можуть бути використані зловмисниками; у плані відповідності регуляторним вимогам, непрозорість AI-агентів і вимоги до їхньої відстежуваності та аудиту конфліктують, а сторонні компоненти важко прослідкувати; у частині витрат на розробку — локалізація, посилення безпеки та виправлення помилок через “галюцинації” моделей можуть перевищити очікувані вигоди,” — зазначив Сюе Хуньян.

Очевидно, що прискорення цифрової трансформації банківського сектору і глибока інтеграція з AI-агентами будуть і надалі просуватися вперед.

З прикладу Нанкінського банку: цей банк співпрацює з зовнішніми постачальниками для розгортання комплексної платформи AI-агентів HiAgent, вже впроваджено понад 20 високоякісних агентів, а також запущено “Двохсотний план великих моделей”, що сприяє активному застосуванню AI-агентів у фронтових операціях і навчанню співробітників для роботи з цими системами.

Ван Пенбо вважає, що для впровадження відкритих AI-агентів у ключові сфери фінансів потрібно вирішити шість ключових питань:

1. Алгоритми мають бути пояснюваними і відстежуваними, без “чорних ящиків”, щоб відповідати високим стандартам регулювання і безпеки.

2. Необхідно чітко визначити межі відповідальності, розмежувати обов’язки всіх учасників, враховуючи серйозність фінансової сфери.

3. Вирішити недоліки великих моделей AI, зменшити кількість помилок через базові знання, підвищити рівень глибокої інтелектуалізації та забезпечити точність виконання команд.

4. Забезпечити відповідність даних, захистити конфіденційну інформацію користувачів.

5. Враховувати бізнес-інтереси, знайти баланс між відкритістю та ключовими інтересами організацій, щоб стимулювати відкриття API і середовищ.

6. Залишити можливість людського втручання для запобігання незворотних ризиків.

Верстка: Лю Цзюньюй

Редактор: Ляо Шенчао