近期，AI智能体OpenClaw引发的“养龙虾”热潮席卷全网。近日，国元证券打响券商AI Agent自研第一枪。另据上证报记者了解，已有多家券商着手研发给内部员工使用的超级智能体。与通用AI Agent不同，券商自研AI Agent侧重行业强监管属性以及与自身业务的深度适配性，强调“安全内生于架构”，严把客户资产、公司业务及金融行业数据安全，力求干得对、干得稳、干得合规。
深度适配业务场景
“OpenClaw让大家看到了AI Agent的可能性，但每个行业都需要自己的Agent。”国元证券人工智能团队负责人于申向记者坦言。
短短一句话，道出券商自研AI Agent的核心锚点：深度适配业务场景。华福证券数智赋能部相关负责人告诉记者，券商自研的AI Agent绝大多数采用ReAct（推理—行动）架构，仅解决特定业务场景问题，设计目的性强。
据中泰证券相关负责人介绍，通用型AI Agent重点解决泛场景的办公效率、通用任务自动化问题，而券商自研AI Agent，必须立足券业的强监管属性、专业业务逻辑、客户服务核心诉求，优先解决三大核心问题：第一，解决强监管下的合规可控问题。自研AI Agent必须把合规校验、风险拦截嵌入每一步执行环节，确保所有动作都在监管框架内。第二，深度适配证券业务的专属专业逻辑。券商的财富管理、投研、投行等业务，有极强的行业专属规则、专业门槛和闭环流程，自研AI Agent必须深度打通公司业务系统、数据体系，贴合业务流程定制开发。第三，实现金融场景的全链路风险可控与可追溯。券商业务直接关联客户资产与资本市场交易，对准确性、安全性的要求近乎“零容错”，自研AI Agent需构建全链路的风险管控、日志留存、决策追溯机制，把风险防控贯穿始终。
“AI不只是给出建议，而是真正地自主规划、调用工具、执行任务、观察结果，形成完整的闭环。”于申说。
筑牢安全护城河
热闹的背后，安全是始终绕不开的话题。
“国家安全部”微信公众号最新发布的“龙虾”（OpenClaw）安全养殖手册提及，个人敏感数据交由“龙虾”处理，一旦被攻破，可能造成个人隐私泄露，带来财产与安全风险。
在金融行业，“开放”的AI Agent与“私密”的数据能否实现兼容？
“安全内生于架构”是国元证券给出的答案。其自主研发的“旗鱼”采用本地向量嵌入模型配合向量数据库构建知识库，同时支持多AI Provider灵活切换，既可以对接公有云大模型，也可以接入公司私有化大模型，从而保证敏感数据不出域，实现金融级数据安全。
中泰证券相关负责人分析，模型幻觉、逻辑偏差可能导致投资建议失准、风控误判、业务流程错配，直接关联客户资产与公司业务安全。华福证券数智赋能部相关负责人表示，这部分风险技术原理上暂时无法根除，只能通过提高准确率、控制幻觉等手段来改善。
“券商身处强监管、高风险环境，容错率极低，AI不仅要‘能干’，更要‘干得对、干得稳、干得合规’。”于申称。
券业自研风尚亟待升温
已有券商在技术研发路上快马加鞭，但行业生态建设仍任重道远。
据中国证券业协会最新发布的《中国证券业发展报告2025》，2024年前沿技术已覆盖63.2%的券商。然而，34%的券商完全依赖外购系统，自主研发占比超过40%的仅占17%，且仅8.5%的证券公司重要系统云原生架构占比超过50%。
对券商而言，自研AI Agent有何难点？中泰证券相关负责人总结出四大“难题”：合规创新与监管要求的平衡难题、金融场景的模型幻觉与专业适配难题、算力供给与规模化落地的支撑难题以及AI人才不足的难题。
券商又该如何突围？在于申看来，需要锻造“三力”：一是技术应用能力，不仅把AI Agent当作技术插件，而是作为重塑生产力和业务模式的基础设施，明确“场景驱动、自主可控”的发展路径；二是智能体治理能力，建立覆盖模型开发、数据使用、操作审计、应急响应的全生命周期治理体系，确保AI应用既高效又合规，经得起实战检验；三是组织进化能力，从“人力密集型”向“智能增强型”组织转型，构建AI友好的组织形态，让AI真正融入决策流、业务流和创新流。
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