佩企银科丨金融科技革新浪潮，引领银行业数字化转型与全球竞争力重塑
前瞻洞察
Passion Group 2024-09-05 17:34
目前，中央政府提出构建金融强国的战略目标，并倡导走具有中国特色的金融发展道路。在这一过程中特别强调要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融这五篇大文章。数字金融在其中扮演着核心角色，它不仅影响着金融的各个要素、功能、效率和模式，而且对其他四大领域的发展起到了积极的推动作用。佩企科技作为商业银行数字化战略转型路上的可靠伙伴，在数字金融战略的指导下，协助客户重新审视和规划自身的数字化转型方向和关键任务。
在学术界与产业界，关于金融科技与数字金融概念的界定一直存在诸多讨论。一方面，依据金融稳定理事会的定义，金融科技主要涉及大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴技术，这些技术推动了对金融市场及服务供给产生深远影响的新型商业模式、技术应用和产品服务。另一方面，数字金融的含义在 2020 年欧盟委员会发布的战略报告中得到了系统阐述，欧洲中央银行亦就相关战略实施提出了建议，包括确保欧盟金融服务监管框架适应数字时代的需求，即保持技术中立性和创新友好性。通过消除市场碎片化，使消费者和企业能够从欧盟范围内的统一数字金融服务市场中受益。为了欧盟消费者和企业的利益，推动金融部门在良好监管的基础上更多地以数据驱动；增强金融服务的数字运营弹性。因此，金融科技与数字金融均强调了新技术对金融业带来的全面冲击与影响，而后者更进一步突出了数据要素和数字化转型的重要性，以及为消费者和企业等终端用户带来的价值。数字金融的概念与数字经济紧密相关，从主要经济体政府部门对数字金融的关注来看，一方面普遍认为数字化对经济社会产生全面影响，自然也会对金融业带来巨大的变革动力；另一方面，则期望数字金融能够为经济和社会带来更多益处，提升传统金融服务的普惠性。
目前，商业银行的数字化经营理念日益深化，数字技术的创新速度加快，数字基础设施亦在不断迭代升级，数字化转型正步入高质量发展的新阶段。以六家国有大型银行为例，2023年在金融科技领域的投资总额达到 1228.22 亿元人民币，同比增长 5.38 %。同时，金融科技人才的数量也在持续增长。截至去年年底，工商银行的金融科技人员已增至3.6万人，占全行员工总数的8.6%；中国银行、建设银行等其他银行的金融科技人员数量也均超过万人。显而易见，各家银行正在全面推进数字化转型。例如，工商银行与农业银行均已部署人工智能大模型，数智融合迈向新的高度；除了“建设云”之外,建设银行还在加速推进业务、数据、技术“三大中台”的建设；中国银行则在加快推进“绿洲工程”进入新发展阶段。总体而言，以数据化、智能化、开放化为特征的银行数字化转型，将在业务重塑、科技引领和风险管理等多个方面发挥更加重要的作用。当前，银行数字化转型已进入开放生态的 4.0 阶段，数据价值和规模价值日益凸显，专业化服务逐渐向基层渗透。商业银行正从制度、组织、流程、技术、业务等多个方面推动数字化转型，并将其落实到战略、管理和业务层面。特别是在制度层面，开放合作的顶层机制和持续变革的数字入口，增强了银行的生态力、场景力和敏捷力，有效提升了终端用户的体验。此外，根据《中小银行金融科技发展研究报告》的研究成果，从战略、组织、技术、数据、应用、生态建设六个维度对中小银行金融科技的整体发展进行了评估。与2022年相比，2023年城市商业银行在战略、组织、技术、生态四项得分上显著提高，而民营银行则在数据和应用维度上保持领先。为深入理解银行业务的数字化转型，当前亟需采用一系列有效的评估指标或标准，这亦是学术界与实务界尚未达成一致意见的热点议题。从理论层面审视，评估银行数字化水平或数字金融业务比重的方法有集中方式。首先，可借鉴巴塞尔银行监管委员会对金融科技的定义，涵盖支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理、市场设施等四大类别，并依据数字金融的内在逻辑进一步细化分类。其次，从银行数字化转型所必需的要素着手，包括技术、数据、应用场景、风险与监管、基础设施与生态系统等方面，进而深入分析具体指标并赋予相应的权重。例如，技术方面（专利数量）、数据方面（治理、资产等）、应用场景方面（电子支付、线上贷款、消费金融、供应链金融、智能投顾等）、风险与监管方面（监管科技与合规科技的应用）、基础设施与生态系统方面（金融市场基础设施、金融生态环境）。第三，从银行业务发展的角度，选取能够体现数字金融业务成效的指标，如数字金融业务的占比、数字化程度等，以此评估整体数字化转型的进程和成效。从政策层面审视，现行的政策文件也涉及了数字化转型的评估重点。例如，2022 年 1 月 10 日，原银保监会发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，强调了银行业机构的战略规划水平、业务经营数字化、数据能力、科技能力、风险防范等方面。再如，2023 年 7 月 25 日，人民银行发布的《银行业普惠金融业务数字化模式规范》，从普惠金融数据管理、场景生态建设、客户服务、风险管控、系统支持、客户权益保护六个维度详细阐述了普惠金融数字化业务的模式及工作措施，这同样有助于我们认识银行业整体数字化转型的逻辑框架、关键举措、实施路径等。
佩企观点：在金融强国战略的推动下，银行数字化转型成为行业发展的关键。目前商业银行正通过金融科技投资和人才队伍建设，推动业务模式和服务方式的创新。中小银行在特定领域表现突出，显示出银行业在数字化转型上的积极进展。然而数字化转型是一个复杂过程，需要银行业在技术应用、数据治理、风险管理等方面进行深入探索。数据治理尤为关键，银行需将数据要素转化为数据资产，实现其价值创造。在金融强国的背景下，进一步明确推动银行业数字化转型的总体目标与战略方向显得尤为重要。首先，目标应聚焦于实现银行业的“由大到强”，提升其可持续发展能力。
据最新统计，截至2023年末，我国银行业机构总资产达到417.3万亿元人民币，位居全球首位，而美国银行业资产规模大约为 24 万亿美元。尽管如此，我国银行业仍在运行质效方面存在诸多的不足，而且在发展过程中存在结构性失衡问题。因此，银行业数字化转型的核心在于服务供给侧结构性改革，为银行业高质量发展提供实质性的支持。其次，银行业数字化转型应助力于经济强国的建设，服务于经济增长方式的改善。
从宏观角度来看，我国长期面临着内生增长动力不足的挑战，短期内则承受着“供给冲击、需求收缩、预期转弱”的三重压力。因此，银行业数字化转型肩负着发挥经济“血脉”功能的重要历史使命，助力我国经济摆脱困境，获得新的增长动能。这不仅体现在能否有效推进科技金融、绿色金融等领域的发展，也反映了数字金融的价值所在。从微观层面来看，银行业数字化转型的成功与否，关键在于是否能够真正增强企业部门和居民部门的活力，为他们带来相应的效益与福利提升。此外，银行业数字化转型还应妥善处理价值与安全之间的平衡，有效管理和运用风险资源。
尽管学界对于数字金融和金融科技创新活动在系统性层面上对金融风险的影响存在争议，但普遍认为数字化与新技术从根本上改变了金融活动的风险收益比，即在承担同等风险的情况下，能够带来更大的创新收益。在中观和微观层面，则需深入分析数字化转型对原有非系统性风险的影响。为了保障银行业数字化转型的健康发展，目标并非消除所有风险，而是使风险处于可控、适度的状态，并增强银行体系的韧性，以便在面临危机和风险冲击时能够更加有效地应对和恢复。最后，银行业数字化转型应致力于提升金融业的全球竞争力，服务于金融制度型开放战略。
中央金融工作会议强调了扩大金融领域制度放的重要性，这本质上是通过规则、规制、管理、标准等制度层面的变革与开放，更好地适应国际金融市场的规则，并在激烈的全球金融竞争中增强我国金融体系的抗压能力和服务能力。面对逆全球化的挑战，数字经济成为可能对冲“碎片化”世界的少数领域之一，数字金融亦具有相似的价值。因此，银行业应通过加速数字化转型，真正提升在全球金融市场中的地位和影响力。佩企观点：银行业数字化转型的战略方向，旨在实现从规模扩张到质量提升的转变，以支持经济强国建设。面对内生增长动力不足和结构性失衡的挑战，银行业需通过数字化转型，优化服务供给侧，提升运行质效。同时，必须平衡创新与风险，确保数字化带来的系统性变革在可控范围内，增强银行体系的韧性。此外，银行业应利用数字化转型提升全球竞争力，适应国际金融市场规则，增强服务能力，以应对逆全球化挑战，实现可持续发展。
首先，必须以更加理性的态度选择和应用新技术。
在某种程度上，银行业可被视为一个特殊的信息处理行业。随着信息技术的不断升级和迭代，银行业务必然面临全面的变革。对此，商业银行应积极接纳新技术，同时避免盲目追求技术本身，防止对热门技术的短期过高评价和长期的低估。例如，当前生成式人工智能正处于应用的爆发期，合成数据正引领着人工智能的未来发展。人工智能助力金融服务“上云用数赋智”，提升智慧金融服务能力，推动场景金融向更智能化方向发展，这正是银行业需要迅速布局的关键领域。又如，分布式技术在金融行业的应用已经深入，正逐步向全行级的技术中台演进，最新的云原生技术也开始在金融行业进行试点，相关应用已进入稳定发展阶段。其次，商业银行需加速推进数据治理与应用的优化，以实现数据要素向数据资产的高效转化。这一举措将有助于在业务运营中充分激发数据要素的潜力，释放其价值，并开拓更广阔的价值创造空间。数据资产的管理不仅关乎其在财务报表中的体现，更关键的是实现从传统资产向金融资产的转变。这一转变不仅涉及资产的定价问题，还涉及市场对数据资产的认可度、可抵押性以及其产生未来现金流的能力，这些都是金融市场交易共识的基础。对此，银行应积极探索将数据资产融入业务创新的有效途径。即便短期内难以实现数据资产抵押融资的创新，也应在现有信用融资模式的基础上，利用数据资产进行信用增级。此外，在开放银行生态系统的构建中，银行应致力于建立一个公平合理的收益分配机制，确保数据资产相关各方的利益得到保障，遵循“谁贡献、谁投入、谁受益”的原则。银行的数字化转型并非毫无波折，它同样会带来新的风险挑战。首先是模型算法风险，必须对模型数据的精确度和充分性进行反复验证和定期评估，并构建一个全面的模型及算法风险管理架构。
其次是创新业务的合规性问题，特别是在消费者权益保护、数据安全、合规销售、产品及服务定价、声誉风险、反洗钱和反恐怖融资等方面，需要确保合规。
第三是自主创新与自主控制的挑战，鉴于科技的快速发展，技术的广泛性和复杂性要求更多的开放与合作，银行实现完全自主创新的难度较大，且成本高昂。
第四是数据治理问题，银行业作为数据密集型行业，积累了大量跨周期数据，且以个人数据为主，因此面临更多的合规挑战。对此，监管者需全面加强与数字化转型相适应的机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管和持续监管；而银行方面，亦可将更多的数字化和科技能力融入合规建设之中，以更好地为数字化转型提供保障。
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