OpenClaw在金融服务领域应用的合规监管——以英国最新发布的监管政策报告为参考2026年1月，英国财政部特别委员会（Treasury Committee）发布了专题报告《人工智能在金融服务中的应用》（Artificial Intelligence in finance services，以下简称《报告》）。该报告首次将OpenClaw类自主智能体明确纳入“高自主性AI系统”监管范畴，要求金融机构在部署前须完成SM&CR（全称为Senior Managers and Certification Regime,高级管理人员与认证制度，是英国金融行为监督管理机构落实“人管AI"原则、确保技术应用合规的关键抓手）项下的“AI责任映射表”（AI Accountability Map）,并同步向FCA（英国金融行为监督管理局）提交技术架构白皮书与决策日志格式规范。由于英国政府一向坚持推动以AI为经济增长的核心，故英国金融业对于AI的使用率已呈现井喷式的增长，为应对所带来的风险，此前，英国央行与金融行为监督管理局已于2024年11月发布《Artificial Intelligence in UK Financial Services 》(行业调查报告），2025年9月英国金融监督管理局又发布了《AI and FCA: Our Apporach》(监管原则声明）。然而，面对OpenClaw类的更具自主性的人工智能应用所带来的系统性风险，这两份报告明显不足以有效应对潜在的结构性危机。故而发布《报告》，呼吁监管机构摒弃别动的姿态，尽快出台明确的合规指引。结合三份报告的相关内容可知，英国金融监管对于AI采取技术中立、原则导向、结果聚焦的监管路径，不单独创设AI专属法规，而是将AI 风险纳入现有的监管框架进行。所谓“技术中立”原则，即监管对象是AI在金融业务中的“应用行为”，而非特定品牌或者开源项目。也就是说，如果金融机构将OpenClaw用于客户服务、交易执行或者风险管理，其应用将自动受到现有金融法规（如公平交易、数据保护、反洗钱等）的约束。一、英国监管机构对于OpenClaw应用于金融领域的核心风险识别1、权限与安全风险，包括默认高系统权限（Shell执行、文件读写、跨软件操作）以及弱安全配置，需要关注系统控制、数据泄露及恶意利用的监管。2、决策自主性风险，即从辅助工具向自助决策者的演变，执行速度快、范围广，需要关注消费者保护、责任认定以及市场稳定问题。3、数据合规风险，即持久记忆功能存储敏感金融数据，调用大模型API时可能外泄，需要关注数据保护、隐私合规和GDPR遵守问题。4、可解释性风险，即OpenClaw的决策链路复杂，难以追溯和解释，难以进行监管审查，需要关注透明度以及监管问责、消费者信任的问题。5、系统性风险，即广泛采用可能导致共同脆弱性，引发连锁反应，造成金融行业稳定问题、操作韧性以及三方依赖问题。1、Senior Managers & Certification Regime （SM&CR）。通过SM&CR落实“人管AI”，这是英国目前监管OpenClaw应用最核心的制度抓手，目前已有72%企业分配AI责任，84%有AI框架负责人。（1）高管问责。负责引入或监督OpenClaw系统的高级管理人员，必须在其“责任声明”中明确对该AI系统的监督职责。（2）认知深度要求。FCA要求金融机构高管必须充分理解OpenClaw的运行逻辑、潜在风险（如提示词注入、插件投毒等）以及缓解措施。（3）责任追溯。若OpenClaw在金融场景中导致错误交易、数据泄露或市场操纵，负责该业务领域的高级管理人员将被直接问责。2、Consumer Duty。确保OpenClaw应用符合消费者最佳利益，不造成损害。3、Operational Resilience Rules。保障OpenClaw系统韧性，设定影响容忍度，防止服务中断。4、Model Risk Management。评估、监控并控制OpenClaw模型风险，包括安全与性能。对此，FCA提供了以下创新支持与监管缓冲：（1）超级沙盒（Supercharged Sandbox）：与英伟达等机构合作，为金融机构提供一个受控的测试环境。机构可以在该环境中测试OpenClaw的复杂任务执行能力，而无需立即承担全部合规风险。（2）实时测试服务：FCA计划退出的实时测试服务允许企业在将OpenClaw投入市场前，与监管机构合作验证其安全性与合规性。5、Data Protection/GDPR。规范数据收集、存储与使用，保障个人金融信息安全。实施要点包括最小必要原则、同意机制以及数据主体权利。三、英国关于OpenClaw在金融领域应用的监管发展趋势1、监管立场强化：财政部委员会批评现有“观望态度”，要求加速运动，2026年底前指定主要AI与云提供商为关键第三方（CTPs）。2、自主智能体专项关注：FCA首席数据官Jessica Rusu指出，agentic AI 引入新风险，主要源于“能快速执行操作的能力”，将重点监控早期消费者应用。3、规则细化：FCA启动Mills Review， 评估先进AI对零售金融的长期影响，明确将现有原则框架应用于自主智能体，不增设新规则。4、国际协调：与欧盟AI法案、新加坡智能体治理框架等国际监管趋势保持协同，关注高风险AI应用的监管一致性。1、明确应用边界：严格限制在非核心业务，划定“红线场景”（核心交易、风险、敏感数据处理、公网部署）（1）创建专用低权限用户（如clawuser），仅授权访问指定工作目录。（2）禁用Shell命令执行、浏览器控制等高风险功能，采用API调用替代。（2）调用大模型API前脱敏处理，防止敏感金融信息外泄。（1）纳入现有AI治理框架，明确SM&CR下的责任主体。（3）定期开展安全评估与合规审查，更新风险控制措施。英国对OpenClaw等自主智能体的监管遵循"以现有规则为基础、以风险为导向、以责任为核心"的路径，不追求技术特定性规制，而是通过强化现有监管框架的执行来应对新风险。对金融机构而言，合规的关键在于：将OpenClaw视为需要严格治理的业务工具，而非简单的技术插件；在享受效率提升的同时，确保权限可控、数据安全、决策透明、责任可追溯。随着监管实践的深入，英国可能进一步细化针对agentic AI的监管指引，特别是在可解释性、算法审计和系统韧性方面提出更具体的要求。这样的思路同样值得我国金融监管机构及金融机构学习和参考，我国金融领域，无论是金融机构还是金融消费者，都需要在新科技的浪潮中找到新的发展机会，而金融监管机构在保障风险底线的同时，亦需要做好引导工作。2026年3月15日，中国互联网金融协会发布《关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示》。该风险提示提供了一些贴合实际的风险防范建议，而这远远不够，我国金融领域要完全拥抱OpenClaw这样的高自主性智能体，并利用其进行支付和交易，甚至进行金融监管，还需要详细制定长远的计划以及有效的管理和审计，监控智能体的交易，在颠覆性的技术与金融机构工作韧性中找到平衡。高质量的发展需要高质量的合规风险管理，为了保持竞争力并继续支持实体经济，金融资本市场必须拥抱这样的创新和变化。未来已来，在智能体日渐自主化的过程中，金融监管机构和整个金融行业都需要改被动为主动，切实在实践中发现合规风险，找到防范风险的方法，充分利用技术革新推动金融创新。
广东财经大学企业合规研究院
一、广东财经大学企业合规研究院的专业特色
广东财经大学合规研究院主要依托广东财经大学法学、经济学、管理学等优势学科专门建立。合规研究院的成立旨在为华南地区各类企业提供优质的企业合规服务及企业合规专业人才培养服务，并为校企合作、产教融合提供平台。合规研究院结合广东财经大学自有的学科特色及合作律师团队的专业特色，有针对性地以行业和企业作为类型划分研究板块。目前，合规研究院已下设数字合规、金融合规、审计合规、税务合规、人力资源与劳动安全合规、建设工程企业合规、涉外企业合规、知识产权合规等研究中心。合规研究院师资队伍除依托广东财经大学优势学科师资力量，同时聘任了金融、税务、司法机关等实务部门合规专家，形成了学术专家和实务专家相结合的强大研究力量与专业团队。
二、广东财经大学企业合规研究院的主要职能
1.学术研究。组织开展与企业合规相关的研究和学术交流活动；研究、编写和出版学术性书刊，发布相关信息；建立和管理企业合规相关数据库和案例库等。
2.人才培养。开展企业合规相关人才培养，为企业等实务部门培养相关合规人才提供支持；研究并向相关单位输出与企业合规有关的精品课程和师资。
3.决策咨询。承接与企业合规相关的课题；促进研究成果转化为决策咨询报告，为司法行政机关提供科学分析和意见建议。
4.社会服务。承办或协助相关职能部门举办企业合规相关会议、论坛等大型活动；承接企业合规专业培训项目；承接企业咨询服务项目，组织和实施企业合规学术成果的产学研转化项目。
5.企业合规产品研究。响应国家全面推行的企业合规政策，针对企业合规整改现状与需求，结合专业律师企业合规实务经验，打造企业合规产品，提升企业合规建设能力。
夜雨聆风
