近期，一款名为 OpenClaw（业内俗称 “龙虾”）的 AI 工具突然爆火，“龙虾是什么？”“怎么养龙虾？”“养龙虾有什么用？” 成为不少圈子里的热议话题。这款 AI 工具凭借独特的功能属性，在各领域引发关注的同时，其在金融场景中应用的潜在风险也逐渐显现，成为需要金融行业及普通投资者共同警惕的问题。

OpenClaw（网友俗名 “龙虾”）是奥地利开发者彼得・斯坦伯格 2025 年 11 月推出的开源 AI 智能体框架，2026 年初迅速走红，因项目标识是红色龙虾而得名，网友也将安装部署、调试使用它的过程俗称为 “养龙虾”。

与普通的对话式 AI 不同，龙虾是一款能自主干活的数字助手：获得电脑系统权限后，它可自主操作软件、读取文件、整理邮件、迁移代码、完成任务调研，甚至能自动帮用户完成买车选品、发布社交内容等完整流程。但这款工具的运行特性也使其天生带有风险：它需要高系统权限支撑运行，自身存在多个高中危漏洞，还具备未经明确授权读取终端敏感信息的能力。这些风险在金融场景中会被进一步放大，高权限意味着一旦出现安全问题，银行卡密码、投资信息、客户资料等金融敏感信息极易面临泄露风险。从虚假理财信息推送，到危害网络安全、金融数据泄露、资金损失等风险让我们意识到规范其金融场景应用的重要性。

OpenClaw本质是一款可自定义训练的 AI 工具，具备模拟对话、生成内容、数据抓取等基础功能及直接动手操作电脑执行的真实操作能力，随着金融行业数字化发展及全民“养虾”的技术狂欢，金融机构及其员工甚至仿冒金融机构的人员在此类 AI 工具的不规范运用时，也容易给金融市场秩序带来隐患，常见的不规范应用情形包括：在办公网络中未实施严格的AI 工具准入审查，任由员工将其管理接口，且未修改默认凭证和关闭不必要端口暴露在公网上，违背网络安全保护基本义务及泄露企业核心数据资产和商业秘密；仿冒金融机构客服对话，误导投资者进行投资决策，购买不符合自身风险承受能力的产品；非法抓取用户金融敏感信息（银行卡号、交易记录等），用于违规放贷、诈骗等非法活动；生成虚假金融分析报告、理财推荐内容，片面夸大收益、刻意隐瞒投资风险；

这款看似 “高效便捷” 的 AI 工具，一旦在金融场景中越界不规范使用，不仅可能给市场参与方带来资金损失，还会触发一系列法律风险，涉及金融数据合规、民事侵权、行政处罚、刑事追责等多个层面，需要金融机构和普通投资者共同重视。

中国互联网金融协会 3月15日紧急发布风险提示，同步配合工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台、国家互联网应急中心的安全预警，明确指出了 OpenClaw 在互联网金融行业应用的四大核心风险。这些风险与金融机构的合规经营、投资者的资金安全密切相关，是金融市场各方参与主体都需要重点规避、高度警惕的问题。

据悉，OpenClaw 已公开披露多个中高危漏洞，且这类漏洞利用难度普遍较低，攻击者可轻易通过漏洞或提示词注入等方式获取用户设备控制权，进而渗透设备获取各类敏感信息。同时，其功能插件（Skills）缺乏有效社区安全审核机制，据官方复盘，2026 年 2 月下旬至 3 月初，插件平台中约 20% 的插件为恶意或可疑插件，恶意插件投毒事件频发，这类插件会悄悄植入恶意代码，窃取设备中的各类数据。在金融场景中，这些安全隐患被不法分子利用后，极易引发各类风险问题，给金融机构和投资者带来损失。

风险 1：资金安全风险 —— 虚假信息诱导，资金损失追回难度大

这是目前金融场景中最常见、最直接的风险。不法分子利用 OpenClaw 批量生成虚假理财广告、投资建议，伪装成正规金融机构工作人员，通过微信、短信等渠道向投资者推送，以 “保本高息”“日赚千元” 等噱头诱导投资。这类行为隐蔽性强，不法分子作案后常快速注销相关账号，导致投资者遭遇资金损失后，追回资金的难度极大，既损害投资者切身利益，也会影响金融市场的整体信任度。

风险 2：交易决策风险 ——AI 决策偏差，易引发金融交易纠纷

如果部分市场主体为降低运营成本，尝试用 OpenClaw 替代人工，应用于基金调仓、贷款审核、客户服务等金融核心业务环节，那么因为AI工具的决策依赖于训练数据和算法模型，一旦训练数据存在偏差、算法模型出现漏洞，就可能导致决策失误，进而引发金融交易损失，后续易产生交易纠纷，不仅会给相关市场主体带来经济损失，也会影响金融业务的正常开展。

风险 3：网络安全和数据合规风险 —— 金融数据泄露，触碰信息安全红线

《网络安全法》第二十三条明确规定，国家实行网络安全等级保护制度的要求，网络运营者应按照网络安全等级保护制度的要求，采取防范计算机病毒和网络攻击、网络侵入等危害网络安全行为的技术措施，并且在第六十一条设定了相应的罚则。多家企业因未采取技术防护措施被网络攻击，被当地公安机关予以行政处罚。工信部网络完全威胁和漏洞信息共享平台也已针对OpenClaw 发布高危风险预警，明确指出该项目在默认或不当配置情况下，存在极高安全风险，极易引发网络攻击和信息泄露。

金融数据属于敏感个人信息，受《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规严格保护。而 OpenClaw 具备的数据抓取功能被非法利用后，会出现非法抓取、存储、泄露用户银行卡信息、交易记录、征信报告等金融敏感数据的行为。比如部分助贷机构通过该工具抓取用户网贷申请记录、还款情况，用于精准推送高利率贷款产品，甚至将数据转卖给第三方，这类行为不仅违反数据合规相关规定，也严重侵犯用户的隐私权和信息安全，同时也会让涉事机构面临合规处罚风险。

风险 4：新型诈骗风险 ——AI 仿冒能力升级，诈骗手段更具迷惑性

OpenClaw 具备高模拟度的特性，可精准仿冒他人的语气、头像，甚至能生成虚假的公章、合同等材料。不法分子利用这一特性实施新型 AI 诈骗，比如仿冒投资者的亲友、金融机构的客户经理，通过 AI 语音、文字对话等方式骗取投资者信任，诱导其转账、泄露金融账户密码等信息。

这类新型诈骗比传统诈骗更具迷惑性，AI 能完美复刻熟悉的交流语气，甚至能结合此前泄露的个人信息进行针对性沟通，让投资者难以分辨真伪，极易陷入诈骗陷阱，给自身和金融机构都带来不良影响。

OpenClaw 的应用风险与金融机构数据安全管理能力直接相关，而当前金融行业数据安全合规监管已进入常态化、精细化阶段，近期北京农商行数据安全违规受罚案例，更是直观体现了监管机构对数据安全违规行为的零容忍态度，也为金融机构使用 OpenClaw 等 AI 工具划定了明确的合规红线。

案例回顾：北京农商行数据安全违规受罚

2026年2月28日，中国人民银行北京市分行公布行政处罚信息公示表，北京农村商业银行股份有限公司因违反数据安全管理相关规定，被处以罚款 100 万元。根据处罚决定，零售金融部、运行维护中心相关人员分别被处以罚款 14 万元。此次处罚体现了监管机构对数据安全违规行为的” 双罚制” 原则。据统计，北京农商行在 6 个月内因数据安全、网络安全、信息报送等问题累计被罚两次，处罚金额达数百万元，成为金融机构数据安全管控不力的典型警示案例。

监管态势：数据安全合规要求持续强化

北京农商行案例并非个例，其背后反映出当前金融数据安全监管的三个显著特征，这也是金融机构使用 OpenClaw 等 AI 工具时必须遵循的监管导向：

处罚力度持续加大：数据安全已成为监管现场检查的重点领域。从央行到金融监管总局，从国有大型银行到地方农村商业银行，数据安全违规行为的处罚呈现常态化趋势，高额罚款成为常态，倒逼金融机构强化数据安全管理。

责任追究趋于精细化：监管实践从单一机构处罚向“ 机构 + 个人” 双罚制转变，将责任压实至具体部门、岗位及人员。各级管理人员，包括副行长、部门负责人、技术负责人等均可能被纳入追责范围，这要求金融机构将 AI 工具使用的责任落实到具体岗位。

合规标准不断提高：从制度建设、技术防护到流程管控、应急处置，监管机构对数据安全管理提出全链条、更高标准的要求。《数据安全法》《个人信息保护法》《银行保险机构数据安全管理办法》等法律法规相继实施，进一步明确了金融机构的数据安全合规义务，也对 AI 工具的引入、使用、管控提出了全流程的合规要求。

金融机构若计划引入或使用 OpenClaw 等 AI 工具，需将数据安全合规要求贯穿工具引入评估、部署使用、运维管理、风险监控、人员管理、应急处置全流程，同时结合数据安全风险评估的常态化要求，在守住 3 条核心合规线的基础上，建立系统化、标准化的合规管理机制，将 AI 工具管控与数据安全治理深度融合，具体操作规范如下：

核心原则：守住 3 条 “合规线”，明确应用底线

不违规使用AI工具：严禁利用 OpenClaw 从事虚假宣传、违规交易调仓、非法数据抓取等行为，AI工具的应用场景、使用方式需严格匹配金融监管要求和行业合规准则，不得借 AI工具规避监管、开展违规业务；

坚守数据安全红线：处理金融数据时严格遵守《个人信息保护法》《数据安全法》等规定，不触碰数据非法抓取、存储、流转、泄露的合规底线，结合数据分类分级要求，对核心金融数据采取最高等级的防护措施；

明确人机责任边界：AI工具仅可作为业务辅助手段，不得替代人工参与高风险、高决策性的核心金融环节，确保人工对AI决策的最终审核权和责任归属权，避免因AI决策失误引发数据安全问题和交易纠纷。

具体实操：六大维度建立全流程合规管理体系

引入前：开展全面的合规与安全评估，融合数据安全风险评估要求

引入 OpenClaw 等 AI 工具前，需将数据安全风险评估纳入工具引入的核心评估环节，从工具安全性、合规适配性、业务匹配度三方面开展评估。重点核查工具的漏洞情况、权限管理机制、数据处理方式，评估其是否符合金融数据合规要求，是否与机构自身业务场景相匹配；对存在高权限、数据抓取无明确授权机制的工具，需制定针对性的安全改造方案，未通过评估的工具一律不得引入。同时结合数据安全风险评估的资产梳理要求，明确工具可能接触的金融数据类型、等级，提前划定数据访问边界。

部署时：强化技术管控，做好权限与数据隔离，落实数据防护技术要求

部署使用时，需由技术部门搭建独立的运行环境，实现与核心业务系统、客户敏感数据系统的物理隔离，严禁 AI 工具直接访问核心金融数据；严格管控工具的系统权限，遵循 “最小权限原则”，仅开放与业务需求匹配的必要权限，取消不必要的文件读取、网络访问、数据传输权限；同时对工具处理的所有数据进行脱敏处理，去除姓名、银行卡号、身份证号等敏感字段，从技术层面防范数据泄露风险，匹配监管对金融数据全生命周期防护的技术要求。同时按照《网络安全法》规定留存不少于六个月的网络日志，并将日志实时同步至金融机构安全运维中心进行人工研判。以防止AI 工具删除日志或自行修改日志。

使用中：建立分级审核机制，规范操作流程，强化数据使用管控

针对不同业务场景制定 AI 工具使用的分级操作流程，若将其用于非核心的办公辅助、信息整理等环节，需建立操作记录台账；若用于客户服务、市场分析等涉客环节，需设置 AI 生成内容审核岗，对 AI 生成的回复、报告、推荐内容进行人工复核，确保信息真实、合规，无虚假宣传、误导性表述；严禁将 AI 工具用于基金调仓、贷款审批、风险评级等核心决策环节，确有辅助需求的，需经多层级人工审核并留存审核记录。同时对工具使用过程中的数据访问、流转行为进行全程记录，确保数据使用可追溯，符合监管数据审计要求。

运维端：做好全流程监控，定期开展安全检测，落实数据安全常态化监控

建立 AI 工具运行的全流程监控体系，实时监测工具的权限使用、数据访问、操作行为，对异常的文件读取、数据传输、外部链接访问等行为设置自动预警自动断网机制；技术部门需定期对工具进行安全漏洞扫描和修复，同步关注工具官方发布的漏洞更新、安全预警信息，及时采取防护措施；对工具的功能插件实行 “白名单管理”，仅允许安装经过安全检测、与业务相关的合规插件，严禁安装来源不明、未通过审核的插件。同时将 AI 工具监控纳入机构整体数据安全监控体系，定期开展数据安全风险扫描，及时发现并处置工具使用中的数据安全隐患。

人员侧：开展合规培训，明确操作责任，强化数据安全意识

对接触和使用 AI 工具的员工开展专项合规与安全培训，讲解 OpenClaw 等工具的潜在风险、金融行业的合规要求、工具的规范操作流程以及违规使用的法律后果，重点融入数据安全合规和监管处罚案例培训，提升员工数据安全意识；建立工具使用的岗位责任制，明确各岗位员工的操作权限和责任，签订信息安全与合规操作承诺书，对违规操作、泄露操作信息、擅自扩大工具使用范围的员工，按机构内部制度进行追责，落实监管 “双罚制” 下的个人责任要求。

应急层：制定专项应急预案，及时处置风险，完善数据安全应急响应

制定 AI 工具使用的专项风险应急预案，将数据泄露、工具被入侵导致的金融数据流失作为核心应急场景，明确数据泄露、工具被入侵、AI 生成虚假信息等突发风险的处置流程、责任部门、上报机制；一旦发现风险隐患，需立即停止工具使用，采取封锁运行环境、排查风险点、留存操作记录等措施；若引发客户信息泄露、交易纠纷等问题，需按规定向金融监管部门报告，并及时与客户沟通，采取补救措施，降低风险影响，同时按照数据安全法律法规要求，履行数据安全事件的上报和处置义务。

面对日益严格的监管环境，以及 OpenClaw 等 AI 工具带来的新增数据安全风险，金融机构应将数据安全风险评估纳入常态化管理工作，将其作为 AI 工具合规应用、金融数据安全管控的核心手段，从评估定位、实施流程、关键要点三个维度，构建科学、完善的数据安全风险评估体系，实现 AI 工具使用与数据安全治理的协同推进。

（一）评估工作定位

数据安全风险评估是指围绕数据资产和数据处理活动，聚焦可能影响数据保密性、完整性、可用性及数据处理合理性的安全风险，开展识别、分析和评价的专业活动。对于使用 OpenClaw 等 AI 工具的金融机构而言，评估工作的核心价值在于提前识别 AI 工具引入、使用、运维各环节的数据安全风险，划定工具的数据访问和使用边界，为 AI 工具的合规管控提供科学依据，同时满足监管对金融机构数据安全常态化评估的要求，从源头防范数据泄露等违规风险。

（二）评估实施流程

数据安全风险评估工作通常遵循以下五个阶段，金融机构可结合 OpenClaw 等 AI 工具的应用特点，针对性开展各阶段工作：

评估准备阶段：本阶段主要工作包括确定评估范围，明确评估对象（含 AI 工具相关业务系统、接触的金融数据类型、使用工具的部门范围）；组建评估团队，由业务部门、技术部门、合规部门及外部专业机构共同组成；制定评估方案，明确评估目标、方法、时间安排及资源配置；收集基础资料，梳理现有数据安全管理制度、AI 工具系统清单、数据流转文档等。

数据资产梳理阶段：本阶段主要工作包括数据资产识别，全面盘点机构内的数据资产，包括客户信息、交易数据、业务数据、系统日志等，重点梳理 AI 工具可能接触的所有金融数据；数据分类分级，按照《金融数据安全数据安全分级指南》（JR/T 0197-2020）等标准，对数据进行分类分级，明确 AI 工具对不同等级数据的访问权限；数据处理活动分析，绘制包含 AI 工具操作环节的数据流转图谱，明确数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等全生命周期处理活动；数据暴露面识别，梳理数据对外接口、第三方共享、跨境传输等数据暴露场景，重点排查 AI 工具带来的新增数据暴露风险。

风险识别与分析阶段：本阶段主要工作包括威胁识别，分析可能面临的威胁来源，包括内部人员操作 AI 工具的风险、外部利用 AI 工具漏洞的攻击威胁、系统本身的漏洞风险、第三方插件带来的合作风险等；脆弱性识别，检查数据安全管理制度、AI 工具技术防护措施、人员安全意识等方面的薄弱环节；风险分析，评估威胁利用脆弱性导致安全事件发生的可能性及影响程度；风险等级判定，可根据机构自身的风险评估模型，结合可能性和影响程度综合判定为高、中、低或其他等级，重点标记 AI 工具相关的高风险点。

安全措施评估阶段：本阶段主要工作包括制度层面评估，检查数据安全管理制度的完整性、适用性及执行情况，重点评估 AI 工具使用的专项管理制度；技术层面评估，评估数据加密、访问控制、脱敏处理、审计日志等技术措施的有效性，以及 AI 工具运行环境的隔离、权限管控措施；管理层面评估，审查数据安全组织架构、责任分工、人员培训、应急响应等管理措施，重点核查 AI 工具使用的岗位责任制和操作流程；第三方评估，评估与 AI 工具相关的第三方合作中的数据安全管控措施，包括插件合作、技术外包等场景的安全管理。

评估报告与整改阶段：本阶段主要工作包括编制评估报告，汇总评估发现，明确风险清单、风险等级及整改建议，重点针对 AI 工具应用提出针对性的整改措施；制定整改计划，根据风险优先级，制定分阶段整改方案，明确责任部门、完成时限；落实整改措施，按照整改计划推进各项措施落地，完善 AI 工具的合规管控和数据安全防护；跟踪验证，对整改效果进行验证，形成闭环管理，确保 AI 工具相关的数据安全风险得到有效处置。

（三）关键实施要点

数据分类分级是评估基础：金融机构应首先建立数据分类分级标准，明确核心数据、重要数据、个人信息等不同类型数据的保护要求。评估工作应针对不同级别数据采取差异化的评估深度和防护要求，AI 工具的权限设置需与数据分级结果严格匹配，核心金融数据严禁 AI 工具直接访问。

业务场景化评估：数据安全风险评估应紧密结合业务场景，重点关注以下高风险场景：客户信息采集与使用场景、交易数据传输与处理场景、数据对外共享与开放场景、数据跨境传输场景、大数据分析与建模场景、第三方合作与外包场景，同时新增AI 工具使用场景为重点评估对象，全面排查工具应用的数据安全风险。

技术与管理并重：评估工作既要关注技术防护措施的完备性，也要重视管理制度和流程的有效性。技术措施包括数据加密、脱敏、访问控制、审计监控等，以及 AI 工具的隔离、漏洞修复、插件管理等；管理措施包括制度建设、人员管理、应急响应、安全培训等，重点完善 AI 工具使用的专项管理流程。

第三方专业机构参与：鉴于数据安全风险评估的专业性要求，建议金融机构引入具有资质的第三方专业机构参与评估工作。第三方机构可提供独立的评估视角、专业的技术方法和行业最佳实践参考，尤其针对 OpenClaw 等新型 AI 工具，第三方专业机构能更精准识别潜在的技术风险和合规漏洞。

评估周期与动态管理：数据安全风险评估应定期开展，建议至少每年进行一次全面评估。同时，在以下情况应及时开展专项评估：新业务、新系统上线前，尤其是引入 OpenClaw 等新型 AI 工具时；数据安全事件发生后，尤其是因 AI 工具使用引发的安全事件；监管政策发生重大变化；组织架构或业务模式发生重大调整；发生并购、重组等重大事项。

与监管检查对标：评估工作应充分参考监管检查要点，确保评估内容覆盖监管关注的核心领域。重点关注以下监管高频检查项：数据安全管理制度建设情况、数据分类分级管理情况、数据全生命周期安全管控措施、数据安全事件应急响应机制、第三方数据合作安全管理、数据安全培训与意识教育，同时将 AI 工具的合规使用纳入监管对标评估的核心内容。

无论是金融机构还是普通投资者，一旦遭遇因 OpenClaw 不规范应用引发的诈骗、数据泄露、资金损失等问题，均可通过以下方式维权：

留存完整证据：及时保存好 AI 推送的信息、聊天记录、转账凭证、系统截图、漏洞记录、工具操作日志等材料，作为后续维权的核心依据；若发生数据泄露，还需留存数据泄露的相关痕迹、机构处理记录等，为监管投诉和法律维权提供支撑；

及时报案 / 投诉：若遭遇金融诈骗，立即拨打 110 向公安机关报案；若发现 AI 工具违规应用、金融机构数据安全合规问题，可向国家金融监督管理总局、证监会、中国互联网金融协会、中国人民银行等监管部门或行业协会投诉，监管部门将按照数据安全相关法律法规进行调查处置；

依法主张权利：若已造成实际经济损失，可通过协商、仲裁、诉讼等合法途径，向相关责任主体主张赔偿，维护自身的合法权益；金融机构若因自身数据安全管控不力或 AI 工具违规使用被监管处罚，还需按要求完成整改，追究相关人员责任。

对于金融机构而言，合规使用是 AI 工具应用的底线，需将监管要求和法律准则贯穿于 AI 工具的引入、使用、管理全流程，结合数据安全风险评估的常态化要求，守住金融合规和数据安全的红线；对于普通投资者而言，提高风险警惕是守护自身权益的关键，需树立正确的投资理念，做好个人金融信息防护，不贪 “保本高息” 的虚假噱头；对于整个金融市场而言，各方主体需共同营造 AI 工具规范应用的环境，让 AI 技术真正为金融行业发展赋能，而非成为风险的诱因。

后续我们会持续关注 AI 工具金融场景应用的最新动态，解读相关法律法规和行业案例，为金融市场各方主体提供风险防范和合规指引，助力大家避开金融陷阱、守住合法权益。