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【央视新闻客户端】

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  记者丨刘夏菲

  编辑丨姜诗蔷 张嘉钰 巫燕玲

  近日,“腾讯大厦楼下排长队装‘龙虾’ ”的话题在全网广泛传播。21世纪经济报道记者注意到,OpenClaw ,这款因红色龙虾Logo而被用户称为“小龙虾”的开源AI智能体,正从极客圈“游”入金融投研领域。

  近期,不少券商机构密集发布“养虾指南 ” ,甚至直接在策略会开设专场论坛现场教“养虾”;金融科技公司则争相布局 ,试图打造“投研版OpenClaw”抢占先机 。

  不过,前脚券商圈还在跟风“养虾 ”,后脚全行业直接按下紧急暂停键。据财联社报道 ,今天开始,券商密集下发关于“小龙虾”的内部合规提醒或相关通知,针对安装 、使用、接入作出明确限制 ,目前已有至少20家券商加入防控行列。行业人士预测,今明两天会有更多券商发布相关合规提醒 。有IT人士称,“下午刚写好提醒 ,今晚大概就会内网发。”

  券商集体开讲“小龙虾 ”

  近期,各大券商春季策略会正在陆续举行。记者注意到,除了传统的宏观研判、行业分析等内容外 ,今年策略会上还有券商把当下最火的“小龙虾 ”引入了现场 。

  所谓“小龙虾”,实际是一款名为OpenClaw的开源AI智能体,号称能真正“执行任务” ,像人一样“干活 ”。随着“小龙虾”火爆全网 ,它在投研领域的应用前景也得到了不少机构的关注。

  例如,国金证券在定于3月12日-13日举行的春季策略会上,单独开设了一场“OpenClaw赋能投研与指数投资论坛” 。议程显示 ,该分论坛的内容从“大模型赋能投研新范式 ”的趋势探讨,延伸到“OpenClaw在主动和量化投研中的应用”“OpenClaw搭建个人投研助理”等实操教学,可谓“一应俱全 ”。这并非国金证券的首次尝试。据记者了解 ,从2月下旬开始,国金证券就陆续在上海 、北京等地“巡回”举办“OpenClaw赋能智能投研”论坛 。

  实际上,这股“养虾 ”科普的热潮已经在近日席卷了卖方研究所 。据记者不完全统计 ,截至3月10日,已有包括中信证券、华泰证券、东方证券 、华创证券、东方财富证券、东吴证券 、开源证券、方正证券、华福证券等在内的不少于9家券商,将“OpenClaw专题课”排上了路演日程 ,向机构或个人投资者介绍OpenClaw的部署方法和投研应用技巧。

  记者还注意到,其中开源证券在3月10日晚开讲的一场主题为“OpenClaw:从入门到精通”的路演,截至发稿 ,在路演平台的播放次数已近1000次。

图:券商研究所OpenClaw相关路演日程

  从各家机构的分享内容来看 ,主要分为两类:一是基础入门类,包括OpenClaw的概念介绍 、快速部署、信息接入等“扫盲 ”内容;二是场景应用类,聚焦于投研工作中的具体环节实操技巧 ,如信息检索、个股分析 、选股策略构建 、全自动因子挖掘与回测等 。

  此外,还有多家券商,以专题研究的形式发布了“养虾指南 ” ,对OpenClaw的投研功能进行测评和实操拆解。

  例如,开源证券为其线上分享会的参会者准备了长达100页的《开源金工OpenClaw技术文档》PDF资料,宣称“无需基础 ,5分钟即可上手部署属于你的私人AI网关”。还有券商研报因为“手把手”式的详细拆解,而在社交媒体上火热“出圈 ”,如方正证券的《OpenClaw赋能金融投研 ,17个高效应用案例详解》;东北证券的《给你的OpenClaw安装这20个skill包能让投研效率飙升10倍》等 。

  “投研版龙虾”卡位战

  券商分析师们忙着研究OpenClaw、教投资者们“养龙虾”。而嗅觉同样灵敏的金融科技公司,则瞄准了OpenClaw落地时的技术痛点,开始了更深入的产品探索 ,试图将其从“极客玩具 ”升级为“专业投研工具”。

  尽管OpenClaw号称“零代码基础也能用” ,但作为一款AI智能体,在实际投研场景中,数据权威性与部署操作门槛仍然是绕不开的两道难关 。记者注意到 ,围绕这两大障碍的解决,不同公司也正摸索各自“接轨 ”OpenClaw的最优路径。

  一类公司选择从数据端切入,将自己的角色定位为“专业数据库” ,鼓励投资者在OpenClaw中接入自己的投研数据源。以冈底斯信息(Gangtise)为例,这家以聚合分析师观点、公告纪要等投研信息见长的公司,将其投研平台定义为AI投研的“数据库+知识库” ,对外开放API接口支持OpenClaw接入 。

  在Gangtise投研技术团队看来,“知识库和数据库,就是投研新基建的两个支柱。 ”因此 ,他们选择“拥抱”这只“龙虾”的方式,就是为OpenClaw提供投研专门的数据源。

图:投研数据接入页面(图源:Gangtise投研)

  另一类公司则更进一步,选择了“产品封装上线 ”及“云端部署 ”的方式 ,试图让用户“开箱即用” ,以较低的技术门槛,让用户通过自然语言就能打造自己的“数字研究员” 。以进门为例,其推出的“投研龙虾 ”将OpenClaw底层能力进行封装优化 ,在接入路演 、研报、产业图谱、EDB等高质量投研数据的同时,收纳了OpenClaw开源社区全量Skills,并预置专业投研skills包 ,以降低用户的学习与配置成本 。

  进门AI投研技术团队向记者介绍,投研龙虾必须要有投研“数据基因” 、专门经过优化的投研手脚,还要有庞大的智能投研生态。

  在数据方面 ,要通过数据统一整理、规范口径、精准关联等工程化治理,形成清晰可靠的投研知识体系;同时,还要做好金融业数据安全的把控。在生态方面 ,“投研龙虾能串联起平台已有的生态能力,如AI会议托管 、AI转写、AI翻译、投研大脑 、事件信号等,满足用户完整工作流的需求 。”进门相关人士表示。

图:AI投研工具页面(图源:进门)

  值得注意的是 ,记者在社交媒体平台上还发现 ,除了专业的金融科技公司,还有一些个人博主也兜售自己依托OpenClaw“手搓 ”出的AI投研系统,核心功能包括新闻查询、数据分析、标的跟踪等 ,定价基本在几百元。

  不过,也有用户向记者反馈,这类个人“手搓”的产品更适合“玩一玩” ,真正拿来做投研,“心里还是不踏实 ”,数据源不稳定不透明 、更新不及时 、报错频繁等问题 ,都非常影响“干活”效率 。

  投研圈何以热衷“养龙虾”

  从券商机构到金融科技公司,“龙虾 ”何以在投研圈溅起如此之大的水花?

  从产品逻辑来看,OpenClaw本身就被视为一款“生产力级别”的AI产品。多位AI产品经理向记者表示 ,对比此前的AI产品,OpenClaw的独特之处就在于,它让AI从“能说”进化到了“能做 ”。

  此前的AI产品 ,解决问题还停留在问答的场景 ,而OpenClaw则可以直接操作电脑自行完成种种任务 。这意味着,它不再是单纯的对话工具,而是一个能完成具体任务的执行者。

  这种能力 ,恰好有效回应了当前投研工作的几大痛点:信息过载、重复劳动,以及量化的高技术门槛。

  在投研领域,OpenClaw将找数据、写代码等繁琐工作简化为了“提需求 ” ,而让投研人员的精力回归到研究本身 。

  以国金证券在研报中展示的任务为例:只需将一篇研报“扔”给OpenClaw,它就能自动解析逻辑 、拉取数据、编写代码进行回测,并输出净值图与分析结果。而这套流程放在过去 ,需要分析师手动完成数据清洗、代码编写 、模型调试,少则半天,多则数天。

  方正证券金融工程团队分析师曹晓春指出 ,OpenClaw能够大幅降低各种工具、数据以及量化选股策略的构建难度,也可以将投资者从大量重复、规则性的工作中解放出来,更专注于复杂的决策 、创新策略的研究开发等 。

  “养虾”投研生意经

  当然 ,跳出产品本身的优势来看机构、公司争相“追虾 ”的现象 ,更深层的原因则指向商业逻辑的驱动 。

  对于券商而言,像OpenClaw这样的现象级产业热点的出现,是对研究能力和服务能力的双重考验。

  一位券商金工团队分析师向记者解释 ,“这样的现象级产品,你必须得自己上手跑一段时间、尝试做几个任务,才能够理解它的价值点和可能性。写报告的过程 ,本身也是团队自己先学会使用工具的过程 。”

  他还表示,“自己学会”只是第一步,“让客户学会 ”也很重要。无论是出“养虾指南” ,还是直播教“养虾”,本质上券商们是在向客户传递一个信号:我们不仅懂研究,还懂怎么用最新的工具帮你做研究。对日益激烈的券商研究所竞争来说 ,这种“能力输出 ”比单纯的“观点输出”更具稀缺价值 。

  而对于金融科技公司而言,“养龙虾”在AI投研这门生意中也有着特殊意义。

  一方面在于技术入口的卡位。随着用户对于这一工具使用需求逐渐旺盛,谁的产品能让用户更加“丝滑 ”地接入OpenClaw ,谁就能抢先一步嵌入用户的日常投研流 ,成为这一“智能体生态”的入口 。

  另一方面,它也带来了一种新的生意模式。有金融科技公司人士向记者分析,传统的金融终端多是SaaS(软件即服务)模式 ,用户付费使用工具,自己完成操作。而OpenClaw带来的模式则更接近AIaas(人工智能即服务)的模式,用户购买的不是工具的使用权 ,而是让AI代为执行的“智能能力” 。当AI能够真正替用户“干活 ”时,用户就会愿意为“干成的结果 ”付费,而不只是为“工具”付费。

  总的来看 ,不管是现场教“养虾”的券商,还是下场做“投研龙虾 ”的金融科技公司,本质上都是在近期用户注意力最集中的地方“借势” ,抢占下一轮投研工具与服务的话语权。

  不过,“养虾”做投研,究竟是不是一门好生意 ,在现阶段来看还难有定论 。

  有业内人士向记者透露 ,要利用OpenClaw搭建起一个真正专业可靠的投研助手,涉及的成本包括云端配置 、Tokens消耗、数据库采购与搭建等多方面的费用,整体来看 ,短期内还是一个“投入 ”而非“盈利”的状态 。

  此外,尽管机构、公司们都在尽己所能试图让OpenClaw“游”入寻常百姓家,但从实际使用情况来看 ,多数用户还是“看热闹 ”的心态。在真实的使用场景中,调教OpenClaw的时间成本与技术门槛 、AI获取过度权限的操作风险 、一不小心就用出“天价”的Tokens费用等,仍然让不少用户望而却步。

  就在3月10日 ,国家互联网应急中心还发布风险提示称,对于金融、能源等关键行业,OpenClaw的部分安全漏洞可导致核心业务数据、商业机密和代码仓库泄露 ,甚至会使整个业务系统陷入瘫痪,造成难以估量的损失 。

  应该说,从“看热闹”到“真干活 ” ,中间还隔着成本 、安全与习惯的好几道坎。OpenClaw“游”进投研圈 ,究竟是搅动一池春水的“鲶鱼”,还是只是掠过水面的涟漪,还有待时间与市场的共同验证。

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