Trust

FiClaw 安全与信任

金融智能体不仅要说明能力，也必须明确数据、模型、权限与人工复核边界。本页说明 FiClaw 面向公开试用和团队试点的基本原则。

Principles

金融场景的基本原则

团队试点时优先围绕一个明确场景接入必要数据、模型和工具，不把无关系统一次性暴露给智能体流程。

FiClaw 用于辅助研究、分析、复核和执行前检查，关键判断仍应由团队成员结合内部制度完成确认。

涉及交易、风控、客户资产或内部敏感数据的流程，必须先定义权限、日志、回滚和人工确认边界。

Data Boundary

官网 Contact / Demo 表单只用于咨询承接、演示安排和合作沟通，字段范围以当前表单和隐私政策说明为准。

桌面端登录、模型调用、会员中心和积分记录用于支撑账号、模型路由与消费记录展示，具体口径以产品内说明为准。

团队试点会先确认数据来源、接入方式、使用范围、留存方式和责任分工，再进入真实流程验证。

发送给云端模型的上下文应按任务最小化原则组织，不建议把无关敏感资料直接放入一次性请求。

Controls

围绕角色、团队、模型使用和数据接入逐步建立权限边界，避免所有成员共享同一工作入口。

对研究过程、回测实验、风控复核和重要结论保留必要记录，便于团队复盘和责任追踪。

涉及交易执行、策略上线、资金相关动作或对外输出时，应保留人工确认节点，而不是直接自动执行。

当模型输出不稳定、数据缺失或外部系统异常时，流程应降级到人工复核和明确的暂停机制。

Deployment

适合个人体验桌面端、内置 Agent、云端模型和积分体系，优先使用公开下载与快速开始流程。

适合把 FiClaw 接入投研、量化、风控或交易前检查流程，需要先确认场景、人员、数据和预算边界。

涉及内部系统、私有数据、合规要求或更复杂部署时，需要单独评估接口、权限、审计和运维责任。

Limits

如果计划将 FiClaw 接入真实投研、量化、风控或执行前检查流程，建议先梳理数据、权限、复核节点与部署约束。