Afinal, o "pequeno lagostim" da especulação de ações chegou? 3 grandes empresas de terminais de dados financeiros anunciam oficialmente o "cultivo de lagostins"

Jornalista do 21st Century Business Herald Liu Xiafei

Após mais de uma dezena de grandes empresas de internet como Tencent e Alibaba entrarem na guerra pelo “criação de camarões”, os principais fabricantes de terminais de dados financeiros, como Wind, Tonghuashun e Dongfang Caifu, também anunciaram oficialmente sua participação.

Em 11 de março, a Wind anunciou oficialmente o lançamento do “WindClaw”, alegando ser um “pequeno camarão de investimento que pesquisa, evolui e conecta dados”.

Logo após, na madrugada de 12 de março, a Tonghuashun anunciou na noite o lançamento do “iFinD Financial MCP”, com foco em “fornecer dados financeiros profissionais para OpenClaw”. Ao mesmo tempo, o repórter do 21st Century Business Herald soube que a Tonghuashun também está preparando o lançamento de um produto próprio chamado “iFinD Claw”, com uma proposta semelhante à do WindClaw.

Na mesma noite, a Dongfang Caifu também lançou o “Dongfang Caifu Skills”, destacando a instalação de “habilidades de suporte à decisão de investimento” para OpenClaw.

Vale destacar que, após o grande sucesso do modelo de grande escala DeekSeek em 2025, as três empresas mencionadas também lançaram seus próprios modelos de grande escala desenvolvidos internamente.

De “DeekSeek Moment” a “Camarão Moment”, a competição de IA dos principais fabricantes de terminais de dados financeiros continua a se intensificar. Especialistas entrevistados apontam que, no futuro, a competição de software pode passar a depender de quem consegue ser melhor “pilotado” por IA. A corrida dos gigantes de terminais de dados financeiros para “criar camarões” é tanto uma resposta às tendências de inteligência do setor quanto uma estratégia para consolidar barreiras comerciais e estender o valor dos serviços.

No entanto, enquanto esses gigantes de terminais de dados financeiros estão imersos na “febre do camarão”, alguns de seus principais clientes institucionais — corretoras de valores — já começaram a esfriar essa “febre” internamente, impondo restrições claras à instalação e uso do OpenClaw.

Wind, Tonghuashun e Dongfang Caifu anunciam sucessivamente “criação de camarões”

Em apenas dois dias, esses três principais fabricantes de terminais de dados financeiros lançaram suas “armas” para enfrentar a guerra do “criação de camarões”. No entanto, as abordagens de produto de cada uma diferem: algumas focam em “dados”, outras em “habilidades”, conectando-se proativamente ao OpenClaw; há também aquelas que desenvolvem versões “profissionais” do OpenClaw nativo.

Segundo um especialista em tecnologia financeira, que explicou ao repórter, como uma IA inteligente capaz de executar todo o processo, a capacidade do OpenClaw depende bastante de dois fatores: primeiro, uma quantidade massiva de dados de alta qualidade, que alimentam seu aprendizado e evolução; segundo, uma variedade de habilidades (Skills), que possibilitam sua aplicação prática e resolução de problemas reais. Assim, muitas empresas escolhem priorizar uma dessas duas vias para integrar o OpenClaw, de acordo com suas vantagens competitivas.

Mais especificamente, a Wind optou por criar uma “versão profissional do OpenClaw”, lançando o “WindClaw”, que ainda está em fase de testes públicos.

De acordo com informações oficiais da Wind, os principais destaques do produto incluem integração com dados financeiros profissionais da Wind, implantação local com um clique, aprendizado contínuo e evolução autônoma com base nos hábitos de investimento dos usuários. Ao acessar a página de inscrição para o teste público, o repórter constatou que suas funcionalidades principais incluem “Monitorar o mercado”, “Monitorar ações específicas”, “Monitorar notícias”, “Analista de ações”, “Pesquisador macroeconômico” e “Explorador de estratégias”.

Imagem: Página de teste público do WindClaw

Já a Tonghuashun priorizou a entrada por “dados”, atuando como uma “fonte de dados financeiros profissionais”, lançando o serviço de dados financeiros “iFinD Financial MCP”.

Sobre o MCP, a Tonghuashun explicou que “sem a ferramenta de dados MCP, os grandes modelos só fariam buscas na internet, não atendendo às necessidades de pesquisa e análise financeira dos profissionais”. O iFinD MCP destaca-se por sua integração perfeita com bancos de dados de nível de pesquisa, modo de interação totalmente em linguagem natural, mecanismos embutidos de limpeza de dados especializados e otimização de tokens.

Segundo a Tonghuashun, os módulos principais atualmente disponíveis no iFinD MCP incluem análise de ações A, análise de fundos abertos, dados macroeconômicos e setoriais, anúncios e notícias.

Por outro lado, a Tonghuashun também não abandonou o desenvolvimento próprio de uma “versão profissional do OpenClaw”. O repórter soube que a empresa planeja lançar em breve o “iFinD Claw”, com uma proposta semelhante à do WindClaw, visando uma solução “pronta para uso”.

Imagem: Página de integração do iFinD MCP com OpenClaw

A Dongfang Caifu, por sua vez, adotou a abordagem de “habilidades (Skills)”, lançando o “Dongfang Caifu Skills”, propondo a instalação de “habilidades de suporte à decisão de investimento” no OpenClaw.

“Skills é uma pasta padronizada que ajuda assistentes de modelos de linguagem grande a obter capacidades de serviço de dados financeiros profissionais”, explica a Dongfang Caifu. Após “instalar” uma habilidade no OpenClaw, esse assistente de IA passa a ter a capacidade de acessar as interfaces financeiras correspondentes.

Segundo a empresa, após a instalação das Skills, o OpenClaw consegue obter informações de mercado em tempo real, realizar limpeza automática e processamento estruturado dos dados, além de, com base em múltiplos indicadores — como fundamentos e análise técnica — fazer triagens e análises sistemáticas de milhares de ativos, auxiliando investidores a identificar rapidamente os alvos que atendem às suas estratégias.

Na interface de instalação, a Dongfang Caifu mostra que as Skills atualmente disponíveis incluem pacotes de habilidades de busca de notícias, dados financeiros e seleção inteligente de ações.

Imagem: Página de instalação do Dongfang Caifu Skills

De “grande modelo” a “camarão”, a competição de IA se eleva novamente

Na verdade, a recente corrida para integrar ou desenvolver internamente o “camarão” é apenas um retrato da competição de IA entre os principais “players” de terminais de dados financeiros.

Em 2025, após o “Momento DeepSeek” impulsionar o “calor dos grandes modelos”, várias empresas líderes de terminais de dados financeiros lançaram seus próprios modelos de grande escala, incluindo o “Wind Alice” da Wind, o “Miaoxiang” da Dongfang Caifu e o “Wen Cai HithinkGPT” da Tonghuashun.

Segundo uma reportagem do 21st Century Business Herald, a competição entre terminais de dados financeiros está mudando de “vender recursos” para “vender ferramentas”. Antes, a vantagem competitiva vinha do acesso a dados; agora, os dados em si já não representam uma grande barreira, sendo mais importante oferecer uma ferramenta de pesquisa e negociação realmente eficiente.

E agora, com a chegada do “Camarão Moment”, o que isso significa para os gigantes de terminais de dados financeiros?

Por um lado, a transformação trazida pelo OpenClaw, como um agente de IA de nível fenômeno, pode representar o surgimento de um novo padrão de competição de software.

宋巍巍, gestor de fundos da China Europe Fund, explicou ao 21st Century Business Herald que o OpenClaw vai além do diálogo, podendo ajudar o usuário a executar tarefas. Computadores pessoais, smartphones e servidores na nuvem se tornarão plataformas para esses “agentes digitais”, ou seja, “meus funcionários digitais” ou “assistentes pessoais”.

Softwares com boas APIs poderão ser acessados de forma precisa e eficiente pelo OpenClaw, tornando-se “órgãos” do ecossistema de agentes. Com a popularização de agentes de IA como o OpenClaw, os sistemas operacionais podem evoluir de uma abordagem “centrada no humano” para uma “centrada no agente inteligente”.

“A competição de software no futuro talvez dependa de quem consegue ser melhor ‘pilotado’ por IA”, afirmou宋巍巍.

Por outro lado, do ponto de vista da lógica de evolução dos produtos de terminais de dados financeiros, integrar proativamente o OpenClaw também é uma estratégia importante para ampliar o valor dos serviços.

“Esses lançamentos visam, essencialmente, preencher a ‘última milha’ entre dados e aplicações, usando agentes de IA para conectar a oferta de dados à sua utilização prática”, explicou Zhang Ning, diretor do Centro de Pesquisa em Fintech da Universidade Central de Finanças e Economia.

Zhang argumenta que a demanda dos clientes está evoluindo de “obter dados” para “obter dados de alta utilidade”, forçando os provedores de serviços a passar de uma simples oferta de dados para o empoderamento por ferramentas inteligentes. Além disso, os fornecedores de dados, com suas barreiras de dados subjacentes e compreensão de cenários, podem rapidamente integrar agentes inteligentes com seus bancos de dados próprios, criando uma vantagem competitiva diferenciada.

“Sob essa dinâmica de esforços mútuos, a entrada de empresas de terminais de dados financeiros nesse tipo de produto é tanto uma resposta às tendências de inteligência do setor quanto uma estratégia inevitável para consolidar barreiras comerciais e estender o valor dos serviços”, concluiu Zhang Ning.

Empresas de corretagem internas reforçam restrições à “criação de camarões”

Apesar de os principais fabricantes de terminais de dados financeiros continuarem a anunciar intensamente a “criação de camarões”, alguns de seus principais clientes institucionais — as corretoras de valores — já começaram a esfriar essa febre internamente.

Segundo informações de várias corretoras, muitas delas emitiram notificações internas de conformidade, estabelecendo restrições claras à instalação e uso do OpenClaw, principalmente quanto à sua implantação e operação em equipamentos corporativos e redes internas.

De acordo com as exigências atuais, a maioria das corretoras apenas alerta para os riscos envolvidos e recomenda avaliações de segurança antes do uso; algumas chegaram a emitir “proibições” explícitas, solicitando a suspensão imediata da instalação e uso; outras adotaram um sistema de aprovação, exigindo que funcionários que precisem usar o sistema por motivos de negócio façam solicitações formais.

Importante notar que, em 10 de março, o Centro Nacional de Resposta a Emergências de Internet publicou um aviso de risco, alertando que, para setores críticos como financeiro e energético, vulnerabilidades de segurança do OpenClaw podem levar à divulgação de dados essenciais, segredos comerciais e repositórios de código, além de potencialmente paralisar sistemas inteiros, causando perdas incalculáveis.

Zhang Ning alertou que, ao integrar fortemente a recuperação, análise, operação e execução de comandos, aplicações do tipo “camarão” podem preencher lacunas entre dados e uso, mas também trazem riscos de segurança mais ocultos.

宋巍巍 também afirmou que, ao obter acesso completo ao disco (“Full Disk Access”), qualquer vulnerabilidade de segurança pode levar à divulgação sistêmica de dados. Além disso, o ecossistema de plugins de terceiros do OpenClaw (ClawHub) também pode apresentar riscos de segurança.

Para os profissionais de instituições financeiras, Zhang Ning recomenda que, além de se proteger contra vazamentos de dados, riscos de conformidade, propriedade intelectual e reputação, também se atentem a novos riscos de “extensão de caixa preta”.

Sobre esses novos riscos de “extensão de caixa preta”, Zhang explicou que a aplicação de operações de dados de ponta a ponta, encapsuladas em um pacote único, rompe os limites tradicionais de supervisão e auditoria segmentada, tornando as ações internas altamente ocultas, dificultando a detecção de comportamentos anômalos ou transmissões externas. A integração entre sistemas também pode criar canais ocultos para ataques de injeção e riscos de plugins, dificultando a rastreabilidade de riscos e aumentando a probabilidade de acidentes de segurança de dados em escala sistêmica, sendo essa uma das principais razões pelas quais várias corretoras proibiram estritamente o uso de tais ferramentas na rede interna.

(Contribuição também do repórter Li Yuchen)