警告“养虾”造成金融崩溃：银行风险管理面临人工智能新挑战

人工智能嘉年华兴起，人人都“养龙虾”。近日，开源AI智能代理OpenClaw（俗称“龙虾”）在网络上走红。由于“免提”的便利性，许多用户也开始这样做。网友们亲切地称之为“养虾”。该工具可以自动完成文件处理、远程调试等功能，存在潜在的安全风险。部分用户通过屏蔽信用卡信息、开放公网权限等方式遭遇信用卡诈骗，造成“养虾”变成“赔钱”的尴尬场面。这一现象正在引起金融界的警惕。 3月12日，北京商报记者从多家银行征信中心负责人处获悉，部分银行已开始排查相关风险，尚未发现大规模欺诈案件。下一步将排查相关案件，深入调查推动和优化异常交易风险管理模型，提高智能生物识别和防范利用安全漏洞进行自动化操作和人工智能盗窃的能力。信用卡信息盗窃和欺诈风险 OpenClaw 的受欢迎得益于其“解放双手”的核心诉求和便捷高效的用户体验。这款开源AI代理可以集成多通道通信能力和大规模语言模型，创建具有持久记忆和主动执行能力的个性化AI助手。许多用户关注它是因为它可以自动完成文件处理、脚本编写、净化等功能。然而，这种趋势的背后却隐藏着不容忽视的安全风险。最直接的风险是信用卡信息被盗和欺诈。近日，一位开发者在社交平台上分享，他的一位朋友通过VNC远程桌面将自己的浏览器暴露到了公网使用 OpenClaw AI 代理工具编写程序时。几天后，他的信用卡连续被盗。不少网友认为，OpenClaMe担心它正在链接你的信用卡、银行卡或其他支付信息，以方便使用w。目前还没有办法完全消除痕迹，人们担心信息泄露和盗窃还会继续。有网友表示，原本以为“养虾”可以提高效率、解放双手，没想到会冒失去财产的风险。他们坦言：“我们再也不会追随这种潮流了”。不要为了方便而忽视安全性。博通咨询高级金融行业分析师王鹏博表示，使用此类人工智能代理的信用卡欺诈更像是一种基于通用人工智能工具的新攻击方法。主要是利用工具本身的巨大权威性和知名度来窃取支付信息并完成交易。与相比与传统诈骗相比，该类风险可能具有一些明显的特征，如攻击门槛较低、传播范围较广、远程操作和非接触式诈骗特征更加突出、体量小、频率高、跨境虚拟消费模式等，更容易逃避传统风险管理的监管，整体隐匿和蔓延的风险较高。苏州商业银行特约研究员吴泽伟表示，从安全角度来看，黑客利用此类人工智能工具窃取信用卡是一种新型的“智能代理滥用”攻击向量。其核心思想是攻击者不直接攻击银行系统，而是通过快速注入等技术手段劫持合法的AI代理，将其转变为犯罪代理。工具。与传统的窃取相比，新功能体现了攻击的隐蔽性和自动化。黑客不需要接触用户的设备并利用人工智能代理来自动完成从窃取卡信息到在用户授权的高权限环境下执行交易的整个过程。银行已开始调查人工智能欺诈的风险。使用人工智能代理的信用卡欺诈仍然是一个孤立事件，但它也给金融行业敲响了警钟。 3月12日，多位银行信用卡中心工作人员在接受北京商报记者采访时表示，这种新型的欺诈风险，一些银行已经开始开展AI欺诈风险排查工作。 “目前，我们银行尚未在内部引入OpenClaw AI工具。目前，它不太可能在银行业广泛普及。”一家大型国有银行信用卡中心的一名官员表示：“根据我们的调查，我们还没有发生因人工智能操作而导致客户信用卡被盗的事件。”一名官员来自另一家银行信用卡中心防诈骗部门表示：“在我们银行，目前还没有发现相关风险，还处于观察和排查阶段。目前，主要的盗窃方式仍然以利用木马病毒窃取信息为主。”不少银行人士表示，此类智能代理的技术迭代速度比较快，潜在风险不容忽视。某银行风险管理部门负责人坦言，这种新型诈骗行为可以轻易绕过银行自身惯用的基于金额、时间、交易地点等维度的拦截机制，其自动化、隐蔽性使得系统难以有效识别机器的操作行为。银行面临着事前无法精确控制访问、事件发生时难以实时监控和预警、事后追溯追踪困难等突出挑战。吴泽伟提到，目前银行信用卡风险管理系统主要依靠预先制定的专业规则和统计机器学习模型，通过对交易金额、频率、地理位置等结构化数据的实时分析来识别风险。然而，现有系统在面对人工智能代理的新型欺诈行为时存在显着的不兼容性。在识别层面，AI代理的行为模式很大程度上模仿了人类的操作，甚至可以模拟用户的整个动作序列，使其难以建模。传统的基于单个细节的规则可以将AI代理与正常交易区分开来。在预警层面，传统模型主要依靠后标签进行训练。他们对人工智能攻击反应缓慢，这是一种没有历史样本或预先预测能力的新欺诈模式。拦截层面，跨境AI攻击，金额小，嗨高频率特征可以绕过许多基于分配和地理位置的基本风险管理规则，导致系统无法在交易发生时实时做出有效的阻止决策。四个关键方面更新信用卡风险管理体系人工智能技术的快速普及，特别是像OpenClaw这样能够实现精细化自主操作的人工智能代理的出现，给信用卡欺诈场景带来了新的变化，对银行风险管理体系、权限管理和问责机制提出了更高的要求。上述国有大行信用卡中心负责人进一步指出：“未来，该行风险管理部门将积极研究相关案例，探索和优化异常交易风险管理模型，完善人工智能自动化操作，使用智能系统。”由AI自动执行。改善风险状况并创建智能识别模型将加速具有实时拦截能力的风控系统建设。苏溪智研高级研究员苏晓锐表示，从安全角度来看，黑客利用此类人工智能工具实施信用卡诈骗。这是针对人工智能代理的自动化金融骗局。这种攻击的本质并不是直接攻击银行或用户的计算机，而是控制用户授权的高度自动化的人工智能代理，并利用其合法权限和行动能力，以符合业务逻辑的方式进行欺诈。与传统欺诈相比，被劫持的人工智能代理可以模仿人类行为，独立做出决策，执行多步骤任务，并极大地混淆你的身份。传统风险管理模型所依据的“异常行为”信号消失，攻击行为无缝融入正常流量。金融机构监管成为常态盲点。银行防御系统必须从“被动、静态、单点”向“主动、动态、全局”演进，同时提高动态适应能力，促进多模型融合和大规模模型协作。苏晓锐补充道，从长远来看，人工智能技术与金融安全的博弈将成为风险与创新不断迭代中共存的常态。在这样的技术发展环境下，既要划清标准和责任，加快制定金融人工智能应用的国家标准和安全法规，又要推动行业从单点防御走向协同治理，推动建立金融行业风险联防和信息管理体系，打破数据孤岛，共同应对跨组织、跨地域的系统性风险。 》 应对新型诈骗原因在AI代理的推动下，银行需要从规则、模型、数据、系统四个方面全面升级信用卡风险管理体系。”吴泽伟建议，从规则和模型的角度，需要引入具有因果推理能力的复杂模型，构建能够理解交易情境和行为意图的智能决策引擎，识别AI代理的自动化行为链。在数据层面，需要打破数据孤岛，整合非结构化数据，例如设备指纹、指纹识别等。在系统层面，我们需要构建一个具有实时监控和自适应学习能力的智能平台，以实现快速、重复的攻击模式。从长远来看，平衡AI技术发展和金融安全回报的关键是建立治理框架。mework致力于“值得信赖的人工智能”，并将安全设计整合到技术应用的整个生命周期中，而不是事后修复。这意味着金融机构必须积极部署人工智能以提高效率，同时坚持审慎经营和管理行业风险的原则。还需要建立情报共享机制和严格的算法审核标准，确保金融创新始终在安全可控的轨道上运行。儿子伊顿
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