“龙虾”还没养熟，信用卡先被刷爆了
“龙虾”还没养熟，信用卡先被刷爆了。
近日，一名开发者在社交平台分享称，他的朋友在使用AI代理工具OpenClaw编写程序时将浏览器通过VNC远程桌面开放至公网，几天后信用卡被连续盗刷，额度几乎被刷空。相关帖子获得超过十万次浏览，也引发技术社区对AI代理安全性的讨论。
就在几天前，AI代理工具OpenClaw在开发者社区迅速走红。由于其项目标识是一只龙虾，用户将部署和使用该系统形象地称为“养龙虾”。与传统聊天式AI助手不同，这类工具在获得授权后可以读取文件、调用浏览器、运行程序并自动执行任务，被不少用户视为能够“替人干活”的数字助手。
随着热度升温，监管部门也开始发出风险提示。日前，工业和信息化部发布公告称，在默认或不当配置情况下，OpenClaw可能存在网络攻击和信息泄露风险，并建议相关单位和个人在部署使用时加强安全防护。在金融行业，多位银行人士向记者表示，目前银行内部网络对OpenClaw等AI代理工具的接入仍然严格受限；不过有券商团队已在试水。
投资者尝试理财“养龙虾”
随着“养龙虾”热度上升，不少开发者尝试将其应用于投资理财和日常事务自动化。投资者李娜（化名）分享称，她用OpenClaw每天自动执行信息收集、股票监控和投资策略回测等任务。
比如，每日凌晨抓取最新投资方法和市场信息；早上生成包含天气、日程和投资建议的早报；收盘后自动生成股票Watchlist简报；每周进行系统备份及安全自查；通过Telegram或WhatsApp随时下达任务并接收结果。
另一位用户张伟（化名）则将OpenClaw打造成“数字巴菲特”或24小时在线的助手，实现信息收集和决策辅助自动化。他发现，初期系统完成度约50%，存在Bug和信息格式不完美等问题，但整体体验令人兴奋：“就像有一个永不休息的学生在帮你处理所有重复工作。”
不过，随着越来越多用户涌入和关注，OpenClaw的风险问题也逐渐浮现。一名开发者在社交媒体上分享称，他的朋友在使用AI代理工具OpenClaw编写程序时，将浏览器通过VNC远程桌面开放至公网，而Chrome中又保存了信用卡支付信息。几天后，他发现信用卡已被连续盗刷，额度几乎被刷空。相关帖子获得超过十万次浏览，也引发技术社区对AI代理安全性的讨论。
上述开发者解释称，盗刷问题很可能出在OpenClaw的部署方式上。在一些默认或不当配置情况下，相关服务会监听0.0.0.0地址，意味着允许来自公网的访问。如果用户没有额外限制访问权限，任何人都可能连接到该设备。
“很多人可能遇到类似问题，但没有意识到原因。”该开发者在帖子中表示，自己在部署服务时通常只开放本地地址，再通过加密隧道连接，以降低风险。
银行观望，券商试水
与个人用户的热情尝鲜相比，金融机构整体对OpenClaw等AI代理工具仍保持谨慎态度。多位银行业内人士向记者表示，目前多数银行的内部网络并未开放此类工具的接入权限。
华东地区一家上市银行的科技部门人士透露，出于信息安全与系统稳定性的考虑，行内暂未允许在内网环境中部署OpenClaw等AI代理工具。另一位股份制银行相关部门人士也表示，银行去年主要围绕大模型能力进行探索，而近期兴起的“养龙虾”热潮尚未进入银行的核心业务场景，并不会那么快部署。
尤其是在工业和信息化部发布安全提示之后，多家银行的态度进一步趋于保守。一位上市银行信息安全部门人士对记者表示，监管层已提示相关潜在风险，在安全评估和管理机制尚未明确之前，大规模在银行内网部署类似工具的可能性较低。
多位受访人士指出，银行系统承载着大量客户信息和交易数据，对安全性要求极高。一旦AI代理获得过高权限或配置不当，可能带来数据泄露或系统风险。“银行的数据体量和敏感程度远高于普通用户环境，一旦出现漏洞，影响面也会更大。”一位股份制银行技术人士说。
工商银行3月10日发布OpenClaw相关风险提示称，警惕代装陷阱、谨慎授权风险、防范投资诈骗。一方面，不随意开放通讯录、相册、文件夹等敏感权限，更不要在不明软件中输入身份证号、银行卡号、支付密码等信息；另一方面，对“AI代炒股”“稳赚不赔”“高收益低风险”等话术保持警惕，凡涉及转账、充值、投资，务必多核实、不轻信。
不过，与银行体系整体观望的态度不同，部分券商投研团队已经开始尝试在研究场景中测试AI代理工具。业内人士透露，一些量化及金融工程团队正在探索利用OpenClaw进行数据整理、报告生成以及策略研究等自动化任务，以提升投研效率。
例如，东吴证券金融工程团队负责人于明明带领团队在内部环境中对OpenClaw进行了初步测试，尝试将其应用于数据库查询自动化、研究资料整理以及量化策略回测等场景。相关实践显示，在权限和安全配置得当的前提下，AI代理在部分重复性投研工作中能够发挥辅助作用，但整体仍处于探索和试验阶段。
AI代理给金融业带来的新挑战
在银行科技人员看来，OpenClaw可以被理解为一种“进化版的大模型应用”。
但这种进化也意味着新的问题。例如，银行和支付机构近年来建立了大量反欺诈模型，通过分析用户行为特征识别异常交易，包括操作速度、设备环境以及交易频率等。
然而，高度自动化的AI助手在执行任务时，往往能够快速调用程序并完成复杂操作，这些行为在系统看来可能与异常操作类似。“类似情况此前已经出现过。某些AI手机发布后，一度遭到部分银行和支付机构限制，原因正是其自动化能力可能影响现有风控体系。”上述份制银行技术人士说。
如果未来AI代理能够代替用户完成转账或投资操作，还可能引发新的法律问题。“假设AI帮用户买了理财产品，结果亏损了，这算谁的责任？”一位金融科技人士提出这样的疑问。
在工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员刘兴亮看来，OpenClaw等AI代理工具本质上是拥有较高系统权限的“数字员工”，其风险主要集中在三方面：隐私风险、安全风险以及成本风险。
首先是隐私风险。刘兴亮指出，为了帮助用户完成任务，AI代理往往需要读取用户的邮件、日历、网盘甚至本地文件等信息。“如果权限管理不到位，或者访问范围设置过宽，就可能造成隐私数据外泄。”
其次是安全风险。由于AI代理可以执行脚本、调用系统程序甚至操作文件，一旦安装了恶意插件或配置不当，攻击者可能借此获取系统控制权限。“极端情况下，不仅数据可能被窃取，电脑本身也可能被远程控制，甚至文件被篡改或删除。”他说。
第三类风险则是成本风险。刘兴亮将OpenClaw比喻为“数字员工”。“你相当于养了一个员工，需要给它配电脑，还要给它算力。”目前这类系统通常依赖大模型进行推理，每执行一步任务都需要调用模型接口，如果配置不当，算力和调用费用都可能迅速增加。
