近期，一款名为OpenClaw（业内昵称“龙虾”）的AI智能体在公募基金行业引发关注，第三方销售机构与财富管理企业纷纷加速布局，探索其在投资顾问、运营支持等领域的落地应用。盈米基金与中欧财富作为先行者，已推出特色应用或组建专项团队，推动技术验证与场景试点，但行业仍面临授权边界、安全合规等挑战。
盈米基金率先推出“投顾龙虾”应用，通过接入自主研发的且慢MCP工具，赋予OpenClaw机构级投资顾问能力。用户可借助该工具实现基金数据查询、诊断分析、资金规划及资产配置建议等功能。为降低技术门槛，盈米同步启动“云养虾计划”，用户无需自行搭建环境即可体验预配置的智能体服务。公司高级副总裁林杰才透露，内部已形成“野生派”（个人部署）与“正规军”（统一部署）并行模式，应用场景覆盖投研分析、内容生成及数据跟踪等领域。他强调，专业领域需配套专属MCP与技能库，目前行业主要矛盾在于授权边界问题，过大的权限可能引发信息安全风险，因此公司要求员工统一使用规范部署的版本。
中欧财富则聚焦三大应用场景：一是构建个人/团队数字分身，沉淀业务人员的专业技能与经验；二是实现标准化业务流程自动化，例如基金代销中的咨询响应、报告生成及数据整理；三是探索内部工具联动，尝试将OpenClaw与现有办公及业务系统对接。据内部人士介绍，试点阶段已展现效率提升、知识沉淀等优势，但面临数据集成成本高、安全合规要求严等挑战。例如，金融行业需满足等保标准及数据隐私保护规则，而部分复杂场景仍需人工介入，如理解非标条款或应对非常规咨询需求。
行业普遍认为，OpenClaw的自主执行能力为公募行业提效赋能提供新路径，但需遵循“由内而外、分步推进”原则。中欧财富指出，该技术更适用于规则明确、数据标准化的环节，如运营支持（基金净值播报、销售数据汇总）、投研辅助（公开数据抓取、资讯筛选）及内部协同（知识库检索、流程审批触发）。林杰才补充道，短期价值在于提升信息处理与运营效率，例如自动抓取研报、公告及宏观数据，或实现合规审查自动化。但他同时强调，长期影响将触及组织形态变革：“未来依赖手工作业交付结果的岗位可能消失，员工需培养自己的‘Agent军团’以适应新趋势。”
尽管前景广阔，直接面向客户的交互场景（如智能投顾、客户服务）短期内落地仍存障碍。中欧财富分析，主要原因包括：AI对金融产品条款的理解能力有限，输出内容需严格人工审核；责任主体界定模糊，监管对投资建议的“适当性”原则缺乏明确指引；以及质量控制难度大，例如风险提示的完整性难以保证。林杰才认为，当前问题本质是“旧世界未为AI做好准备”，需双管齐下：一方面完善基础设施，如通过MCP搭建可信数据底座、制定AI专属安全规则；另一方面限定应用场景，在风险可控范围内享受技术红利。
随着技术迭代与监管框架完善，AI智能体在公募行业的应用边界将持续拓展。如何平衡效率提升与风险管控，将成为机构布局的关键课题。
