提到“数字金融”，许多消费者或许觉得有些陌生。但如果细数因它而变得触手可及的金融服务——从刷脸支付、线上秒批贷款，到24小时在线的智能客服——便会发现，这一专业概念早已深度融入日常生活。金融服务越来越便利、高效的背后，正是数字金融的蓬勃发展与持续创新。

12月26日，金融监管总局正式发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》（以下简称《方案》），明确了未来五年银行业保险业数字金融发展的主要目标，更通过33项具体工作任务描绘出一张系统清晰的数字金融高质量发展“路线图”。

深化数字化转型推进数字金融高质量发展

近年来，以2022年1月原银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（以下简称《指导意见》）为代表，一系列系统化、多层次的政策文件指引金融机构推动数字化转型取得明显成效，但在实践中还面临一些困难和挑战。

正是在此背景下，金融监管总局制定《方案》，明确相关指导原则，鼓励和引导银行业保险业加快发展数字金融，赋能金融服务提质增效，助力数字经济建设，有效防范相关风险，推动数字金融高质量发展。

从整体看，《方案》分为总体要求、工作任务、组织保障和监督管理3个部分，从数字金融治理、数字金融服务、数字技术应用、数据要素开发、风险管理和监管数字化智能化转型六方面提出了33项具体工作任务。

招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼长期关注数字金融话题。他告诉记者，《方案》中关于“建立健全数字金融治理机制”的部分让他印象最为深刻，文件中的具体表述为：要求金融机构科学制定数字金融发展规划，推动建立适配数字金融发展的业务管理模式，鼓励探索优化组织架构和机制流程，加快建立数字人才体系。

“过去谈到数字金融，更加突出技术层面问题，当前数字金融发展进入深水区，数字化转型也进入新的阶段，应当更多关注组织架构、人才体系这些‘软层面’。” 董希淼说，金融机构应加快制定科学务实的数字金融规划，深化组织变革、推进“业技融合”，强化数字化人才培养培训。

事实上，董希淼的这一观察正是政策文件深化升级的一个具体体现。金融监管总局有关司局负责人介绍，此次发布的《方案》与《指导意见》在原则导向上一脉相承。《指导意见》侧重战略规划与能力建设，引导金融机构启动数字化转型，《方案》则聚焦具体举措与质量提升，指引金融机构通过深化数字化转型推进数字金融高质量发展，两份政策文件构成递进关系，后者是前者的深化与升级，两者共同构建了数字金融发展的监管政策框架。

数字技术与数据要素双轮驱动

仔细研究《方案》不难发现，方案中对“人工智能+”及“数据要素×”着墨颇多，以独立的两部分篇章专门提出了相关要求，凸显对数字技术和数据要素的重视。

“《方案》立足当前形势，推动金融机构深化数字化转型工作，以‘数字技术与数据要素双轮驱动’为核心，将工作目标定位为实现数字金融高质量发展，在延续《指导意见》框架基础上，新增‘人工智能+’、‘数据要素×’等工作内容。”上述负责人说。

受访业内专家普遍分析认为，这是一项创新举措。“《方案》首次明确提出‘数字技术与数据要素双轮驱动’的战略主线，将数据从支撑要素提升为独立驱动引擎。” 中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏受访时说，将“人工智能+金融”与“数据要素×”纳入政策主轴，将推动技术应用从流程优化向价值创造跃迁。

中关村互联网金融研究院研究员杨小强在接受《中国银行保险报》记者采访时也表示，一方面，“人工智能+”的提出呼应了技术代际演进的必然趋势。《方案》强调“探索前沿技术应用”与“加强科技研发能力建设”，是引导机构从“技术应用”向“技术引领”转型，避免在全球金融科技竞争中出现路径依赖。

另一方面，杨小强认为，“数据要素×”这一创新表述突破了传统“数据工具论”的局限，突显其作为新型生产要素的乘数效应。金融机构虽拥有海量客户行为数据与交易数据，却长期面临“数据孤岛”和“价值沉睡”等挑战。《方案》提出“完善数据治理机制”与“构建安全可信的数据生态”，是推动数据从资源形态向资产属性转化，通过数据赋能科技、绿色、普惠等重点领域，支撑“金融五篇大文章”的有效实施。

统筹发展与安全

以数字技术和数据要素为驱动的高质量数字金融服务，最终要落实和体现到服务实体经济上来。对此，《方案》中列举了推进数字金融服务的八个重点领域。明确以数字技术和数据要素为驱动，着力提升金融在科技创新、先进制造业、绿色经济、小微企业、乡村振兴、区域协同发展、贸易数字化等领域以及对城乡居民、老年人等客群的服务质效。

例如，《方案》要求，支持科技型企业创新成长，聚焦科技型企业“两高一轻”特征，建立科创企业大数据集为企业识别画像，提高信贷审批效率。

在娄飞鹏看来，从数字金融支持科技型企业创新成长看，数字金融将深度重构科技企业金融服务模式。通过构建覆盖企业全生命周期的“技术流”评估体系，整合专利、研发团队、股权融资、技术转化等非财务数据，能够实现对企业创新能力和成长潜力的智能画像，突破传统“重抵押、看报表”的信贷瓶颈。同时，依托大数据与AI模型，可动态监测研发资金流向、技术迭代节奏与市场反馈，为科技企业提供“随需随贷、精准滴灌”的融资支持，并联动知识产权质押、科技保险、投贷联动等工具，形成覆盖“研发—中试—产业化”全链条的韧性金融生态，有效缓解科技企业“轻资产、高风险、难估值”的融资困境。

在高质量推进数字金融服务的同时，《方案》也明确了在数字金融工作中需要着重加强关注和管理的风险和挑战，提到“着力建设智能风控体系，重点强化数字化形势下的战略风险、合规风险、操作风险、外包风险、流动性风险等重点风险防控。”

“数字化转型在显著提升效率的同时，亦导致金融风险呈现出‘技术嵌套化’、‘传播网络化’及‘边界模糊化’三大新特征。”杨小强建议，针对上述挑战，构建智能风控体系需从“技术架构-数据治理-生态协同”三方面寻求突破。例如，在数据层面，要实现“治理-应用-安全”闭环管理，统一数据标准与质量管控流程。在应用端，采用区块链技术确保数据使用全程可追溯；在安全端，部署动态脱敏、隐私计算等工具，达成“数据可用不可见”的目标。

来源：中国银行保险报