| 未来三年数字金融发展展望 |
| 杨涛 2024-04-24 |
| 摘 要： |
当前，数字金融成为建设金融强国的重要着力点，也是金融业实现高质量发展的核心抓手。文章指出，如何更好地拥抱数字金融、推动数字化转型，不仅影响到金融运行能否实现安全、高效、可持续，而且对于金融服务实体经济的效果也具有深远影响。数字金融的变革动力归根结底是源于可应用于金融领域的新技术迭代。数据要素作为数字金融的“生产资料”也将进入变革“窗口期”。只有充分激活数据要素潜能，释放数据要素价值，金融数字化转型才能获得稳固的基础。 |
| 关键词： |
数字金融，人民币国际化，融资需求，资本市场 |
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当前，数字金融成为建设金融强国的重要着力点，也是金融业实现高质量发展的核心抓手。文章指出，如何更好地拥抱数字金融、推动数字化转型，不仅影响到金融运行能否实现安全、高效、可持续，而且对于金融服务实体经济的效果也具有深远影响。
一、数字金融的变革动力
数字金融的变革动力归根结底是源于可应用于金融领域的新技术迭代。近年来我国金融领域的技术应用百花齐放，而关键核心技术却亟须突破。在经历了一系列实践探索与检验之后，预期未来各方将更加关注前沿技术的成熟度和应用广泛度，并且基于金融业特性来推动技术创新和落地，既高度重视新技术，也逐渐从需求痛点出发，围绕成本收益考量并且不“为技术而技术”；同时，也需要避免“短期内高估、长期内低估”某项创新技术的金融应用价值。
一则人工智能将成为数字金融创新的“主动力”。随着我国数字经济的快速发展，人工智能的技术迭代和应用进入快车道。产业政策助力人工智能场景创新，算力、数据等基础支撑不断完善，各行业人工智能应用加速渗透。放眼全球，生成式人工智能进入“应用爆发期”，合成数据牵引着人工智能的未来。就金融领域而言，人工智能进一步支持金融服务“上云用数赋智”，不断提升智慧金融服务能力（精准洞察客户能力、智能交互服务能力、集约运营管理能力、金融产品创新能力、智慧生态建设能力、金融智能风控能力），促使场景金融更加智慧（精准营销场景、智慧服务场景、集约运营场景、产品创新场景、智慧生态场景、风险智控场景）。当然，伴随生成式人工智能大模型的快速演进，推动负责任的人工智能创新应用也成为重中之重，包括公平性、知识产权（IP）、隐私性、安全性、可解释性、可靠性、组织影响、社会和环境影响。
二则互联技术成为数字金融创新的承载力量。在万物互联的世界，可从三个维度分析互联技术的发展和应用，包括基础设施层、技术组件层和场景生态层。一是数字基础设施是万物互联的基础，针对如何让分散在各地的规模不同的数字基础设施统一调度、高效运转，既需要提升数据中心自身的计算处理能力，也需要提升网络传输的效能。二是在金融机构数字化转型步入深水区的过程中，各机构将自底向上的局部创新，与自顶向下的整体规划相结合，逐步优化技术架构、业务架构、数据架构、应用架构，推动数据、组件、服务等各类资源的互联互通和协同创新。三是依托于现代信息基础设施而构建的上层应用场景，都随着连接技术的不断改变而发生形态演进，如“AIoT""XR""虚拟数字人"等未来新型的生态交互场景逐渐涌现和完善。
三则分布式技术则是数字金融创新的拓展力量。一方面，随着技术的不断发展，各领域也不断与云平台进行紧密结合，尤其是人工智能、边缘计算等都借助云平台的优势持续向纵深发展。同时，由于云体系具有复杂度，混合云将是未来相当长的一段时间内金融行业的必然选择。另一方面，在区块链领域，大部分国家逐步加强了政策层面的管控，但从技术自身来看，一些典型的技术栈还在持续升级和完善，跨链问题也逐步有了比较清晰的解决方案。
四则安全技术是数字金融发展的保障力量。党的二十大报告指出“以新安全格局保障新发展格局”。金融行业的数字化转型，需要以安全作为前提和基础。大数据、人工智能等新兴科技在金融领域的加速、广泛应用，在助力业务创新、效率提升的同时，衍生出更复杂的信息环境、更多样的安全风险。“数据隐私安全”“网络黑产”“供应链安全”等成为金融领域关注的热点问题，对安全技术提出了新的要求和挑战。例如，在政策和市场的双重驱动下，隐私计算技术将迎来全面蓬勃发展，并逐渐走向技术成熟期。随着对应用场景的深入探索，人们逐渐发现数据要素流通更应侧重“数据要素外循环”，与以往强调内部数据保护的安全体系有着巨大不同。数据持有方、计算方、使用方的分离，导致部分原有的设计理念和方法不再适用。隐私计算能够解决其中“可用不可见”的部分，但是对安全模型、系统设计、权限关系、社会分工等方面仍需重新设计或考量。
二、数据要素将进入变革“窗口期”
数据要素作为数字金融的“生产资料”也将进入变革“窗口期”。只有充分激活数据要素潜能，释放数据要素价值，金融数字化转型才能获得稳固的基础。实现数据要素为金融业赋能的关键，则在于推动从数据要素到数据资产的转型升级，更有效地对金融数据要素进行价值评估和使用。
具体看，未来金融业的数据资产应用重点需要应对几方面的挑战。
一是会计计量方法的优化。对资产和无形资产的计量，通常有历史成本法、公允价值法、现值法、重置成本法和可变现净值法等，对于数据资产来说，最优的计量方法尚未形成稳定共识。
二是技术与场景的创新。数据之所以成为资产，本质是由于新技术使得用户、用户参与、用户链接等成为可识别、可衡量的资产。对于全球科技巨头的相关研究表明，其推动数据资产化的重点如：为培训算法、数据分析、数据处理等需求，合作发掘用户和使用情况；从不同的货币化机制中获得未来收入，包括用户系统留存信息（苹果）、提供订阅服务（微软），出售对用户及数据访问权（Facebook、谷歌）等。
三是配套制度则的完善。数据“入表”只是“万里长征”第一步，数据资产化还需要数据确权、数据定价、数据流转、税收等诸多配套机制。尤其是真正构建不同参与主体之间的、公平合理的收益分配制度，依据“谁贡献、谁投入、谁受益”的原则，保障数据资产相关方的利益。
四是数据的金融和资本化探索。数据资产要发挥更大的经济价值，需要实现从实物资产到金融资产的跨越，后者则不仅涉及定价问题，而且是基于被认可、可抵押、能产生未来现金流的金融市场“交易共识”。由此，能否被金融市场所接受，是数据资产转换为数据资本、进而带来更广泛价值创造的关键环节。
五是风险与泡沫的防范。数据资产化同样带来更多风险冲击，如源头的数据保护、安全、质量控制风险，中间环节的产业与市场合理竞争与健康运行，应用端的负外部性、合规性与消费者保护等，因此要从宏观层面和微观层面探索构建数据资产全面风险治理与防控机制，挤出数据资产化“泡沫”并避免一哄而上。
三、数字金融与金融科技的应用场景本质上是一致的
数字金融创新的场景应用将进一步成熟，并且更加注重对现有业务场景的边际改良，而非颠覆式改造。按照巴塞尔委员会对于金融科技的分类方式，相关场景包括支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理、市场设施类，而数字金融与金融科技的应用场景在本质上是相一致的。
一则就支付清算领域看，场景的全面升级和产业格局的不断优化推动了支付服务的创新与发展，在生物识别、人工智能、大数据智能风控、3D摄像头等先进技术发展引领下，新兴支付方式不断涌现，从银行卡支付、扫码支付拓展到刷脸支付、刷掌支付，满足了用户多样化、个性化的支付需求。同时，面对金融黑灰产的风险挑战，作为电信网络诈骗的最后一环，对资金支付环节进行重点识别、阻止与打击至关重要，新技术在此领域的应用也不断变得成熟。另外，新技术持续推动跨境支付技术和结算模式革新。技术的创新应用也为新业务模式的出现夯实了基础，在为用户提供更优、更多元和更个性化服务的同时，提升了跨境支付效率和普及程度，降低了交易成本，逐步演化出新的跨境支付格局。
二则“存贷款与资本筹集”类场景主要描述与新技术密切相关的、新兴融资与资源配置模式的业务创新，互联网消费金融、数字化供应链金融都是其中的典型模式。例如，在互联网消费金融领域，随着“科技+金融"序幕的开启，数字科技开始被广泛应用于消费金融领域，为消费金融数字化、智能化转型发展提供了坚实的技术支撑。但数字科技在互联网消费金融行业的应用也带来了一系列新的风险问题，导致行业风险事件、金融消费者权益侵害事件频发，给我国互联网消费金融行业的发展带来一系列负面影响，这也是未来一段时间的行业治理重点。再如，在供应链金融领域，数字科技的广泛普及和深入应用加快了整个供应链金融行业数字化和智能化转型的步伐，新型商业模式层出不穷。未来，提高供应链金融的融资运营效率，降低风险水平，实现信用深层次传递，通过打造行业生态圈，服务更多中小微企业，实现产业链生态圈的可持续发展，都将成为重要的趋势。让金融服务渗透全产业链中的中小微企业，结合AI、区块链、大数据及云计算等先进技术的供应链金融科技手段或模式，将进一步提高整个供应链融资和支付流程的智能化、数字化及自动化水平。
三则投资管理类创新也是数字金融的重要领域，当前全球投资管理数字化创新已进入相对稳定阶段，智能投顾仍是财富管理科技的主要赛道。从国内财富管理行业来看，前期相关政策逐渐完善，产品供给与机构渠道稳定成形，投资者资产配置逐步多元化，金融科技持续助力数字化转型。具体看，商业银行致力于打造大财富管理生态圈，其他各类机构已初步实现了差异化发展；金融科技企业在底层、中台层和应用层为资管机构提供技术服务，其中智能投研投顾和资管云平台发展迅速。还需注意的是，国内数字藏品在监管中稳步发展，未来或可为数字化投资提供新的标的。
四、数字金融的健康发展
数字金融的健康发展也离不开有效风险控制与监管保障。
一方面，数字化与新技术带来全新的金融产品、服务与模式，与此同时也带来新的风险特征积累，因此利用数字化、智能化做好风控，天然也成为数字金融发展的重要领域和环境保障。例如，作为支撑数字金融的“润滑剂”，可以预见信用科技的发展前景令人瞩目，即通过大数据、人工智能、区块链等技术应用，对信用价值进行挖掘，推动信用评估智能化和信用价值扩大化。在大数据时代，信用科技对进一步降低信用风险，提升信用信息数据要素价值等有巨大作用。通过创新大科技生态系统和大数据风控模型，进而优化获客、风险评估、贷后管理、还款管理等，信用科技创新对长尾用户的关注以及普惠金融发展带来突出的激励与促进作用。数字经济时代，信用科技的发展关乎个人信息权益、数据安全，需要在保障个人信息合法权益和信息安全的前提下，充分释放信用科技潜能，提升金融服务质效。
另一方面，监管科技自身也将成为数字金融与金融科技的重要探索领域。基于国际上的普遍认知及业务分类，监管科技广义上包括监管部门使用的监管科技和为金融机构的合规业务赋能的合规科技（CompTech）。同时，面对数字化带来的金融与科技的全面融合，监管的重心则应该是实现科技企业与金融机构建立"各司其职、风险自担"的合作边界。可资借鉴的是，在美国成立于1979年的FFIEC有权制定金融机构监管原则、标准和报告制度，致力于促进联邦储备系统（FRB）、联邦存款保险公司（FDIC）、国家信用社管理局（NCUA）、货币监理署（OCC）和消费者金融保护局（CFPB）金融机构监管的协调统一，并制定了11项IT服务指南用以规范金融机构和技术服务供应商（TSP）的合作。2021年，FFIEC更新了《架构、基础设置和运营》手册，补充了包括云计算、微服务、人工智能与机器学习、物联网等新技术的应用、潜在风险及风险管理指南，为金融机构采用新技术提供指引和规则。
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