开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）近期走红，因其可自动完成文件处理、远程调试等功能，被用户称为“养虾”。部分用户为提升操作便捷性，将浏览器通过VNC远程桌面开放至公网并绑定信用卡信息，随后遭遇连续盗刷，出现“养虾”变“失财”现象。

3月12日，北京商报记者从多位银行信用卡中心人士处获悉，部分银行已启动针对AI智能体相关盗刷风险的排查工作。目前尚未发现大规模盗刷案例，但多家银行确认已开展个案研究，计划优化异常交易风控模型，提升对AI自动化操作及智能体安全漏洞利用行为的识别与防范能力。

博通咨询金融业资深分析师王蓬博指出，此类盗刷属于依托大众化AI工具形成的新型攻击方式，具有攻击门槛低、传播范围广、远程无接触、小额高频及跨境虚拟消费等特征，易绕过常规风控监测，隐蔽性与扩散风险更高。

苏商银行特约研究员武泽伟表示，该类攻击属“智能代理滥用”，黑客不直接攻击银行系统，而是通过提示注入等技术劫持合法AI智能体，使其在用户授权的高权限环境下自动完成卡片信息窃取与交易实施，全过程具备高度自动化与隐蔽性。

多位银行风险管理部门人士坦言，现有风控体系主要依赖金额、时间、地理位置等结构化数据的规则化拦截与统计模型，难以有效识别AI代理驱动的仿人操作行为。AI代理可模拟完整用户行为序列，导致传统基于单一特征点的规则模型无法区分正常交易与欺诈交易；同时，其跨境、小额高频模式易规避基础风控规则，使系统在交易发生时难以实时阻断。

素喜智研高级研究员苏筱芮强调，被劫持的AI代理能自主决策并执行多步骤任务，具备高身份迷惑性，致使传统风控依赖的“异常行为”信号消失，金融机构监测易陷入盲区。防御体系需由“被动、静态、单点”转向“主动、动态、全局”，推动多模型融合与大小模型协同。

武泽伟建议银行从规则、模型、数据和系统四个维度升级信用卡风控体系：在规则与模型层面引入具备因果推理能力的复杂模型，构建理解交易上下文与行为意图的智能决策引擎；在数据层面整合设备指纹、行为序列等非结构化数据，构建动态客户风险全景画像；在系统层面建设具备实时监控与自适应学习能力的智能风控平台；长期需确立“可信人工智能”治理框架，将安全设计内嵌于技术应用全生命周期，并建立行业级风险情报共享机制与算法审计标准。

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