专题：第六届中国金融科技论坛
2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”9月12日-13日在北京举行，主题为：科技赋能——金融业数字化转型与应用。中国银行业协会首席信息官高峰出席并演讲。
高峰指出，数字金融理论对数字化转型带来了深刻长远的影响。他特别提及，当前我国已经迈进了人工智能新时代，AIGC大模型应用的尽头应该是智能金融。不过，不应指望大模型能够给金融业带来翻天覆地的变化。银行业是强监管、防风险，尤其是涉及到消费者权益保护，跟客户接触点的这些大模型需要审慎使用。
“我们正处在大模型产业化的关键时期，应审慎评估大模型技术的适用性，控制发展节奏、持续优化变得尤为关键”，他说。
以下为演讲实录：
高峰：去年底的中央金融工作会议提出要做好数字金融这篇大文章，由此，银行业数字化转型底层逻辑悄然变化。原银保监会发布的《银行业保险业数字化转型指导意见》（以下简称指导意见）已经近三年，需要做阶段性的评估了。我们取得了哪些成绩？还有哪些不足？未来应该重点解决哪些问题？为此，本人思考了以下三个问题，供大家批评指正。
首先是数字金融的理论对数字化转型带来了深刻长远的影响。金融科技赋能，数字金融驱动，两个视角对数字化转型的作用有所不同。其次是通过金融来强国，金融高质量发展至关重要。国际上发达国家的实践证明，金融为经济社会的高质量发展提供了重要保障。金融“五篇大文章”规划了未来中国金融发展的强国路径。最后是我们已经迈进了人工智能新时代，AIGC大模型应用的尽头应该是智能金融。
第一，需要重新认知金融科技和数字金融。互联网金融是互联网银行的雏形，互联网金融就是把金融产品通过互联网渠道进行实现销售，具有鲜明的时代特征。金融科技是引进国外的概念，国外的Fintech跟我们国家使用的金融科技的内涵和外延不一样。金融科技的概念和内涵取决于金融和科技的融合度，应该说金融科技更强调的是使用前沿技术赋能金融业。金融科技具有金融属性和科技属性，但数字金融不只如此，数字金融的内涵应该有三要素：一是要充分运用金融科技带来的数字技术的革命；二是数据要素，没有数据要素是形成不了新的生产力；三是要找到合适的金融场景。所以通过先进的数字技术，激活了数据要素，找到适合的金融场景，最终形成数字金融业态，这是新时代赋予数字金融新的含义。关于数字金融的外延，初步总结有三点：一是数字金融是金融建设强国的需要，是建设数字中国的需要，数字经济需要数字金融，这是中国特色数字金融；二是银行本身进行数字化转型时，要求提供数字化产品和数字化服务。三是健全适应数字化时代的金融监管体系。所以，数字化转型的本质是应用数字技术赋能生产力提升，完成经营模式重构，最大限度释放数字的生产潜能。
值得一提的是，《指导意见》颁布完以后，在近三年里，国际国内形势发生了变化，需要重新审时度势数字化转型新的内涵和动力。如今，数据基础设施得到加强，《十四五数字经济发展规划》强调产业数字化与数字产业化协调发；“数据二十条” 奠定了数据要素向数据资产理论体系；“数据资产入表” 转变输传统经营思维模式，重在数据资产创造价值。新环境下，银行业务经营和管理由数据思维和用数能力全面渗透到产品、营销、服务、运营、风控、管理决策的各个领域和环节。
第二，“五篇大文章”引领数字化转型新方向。今年，金融监管总局印发了《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》。这是继《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》之后的又一份重要文件，对于银行业数字化转型意义重大。“五篇大文章”不是单一的做好每一篇文章，需要打组合拳。数字金融为其他四篇大文章提供数字化基础，其他四篇大文章为数字金融发展提供丰富场景。如何做好科技金融首篇大文章？当今世界，科技创新已经成为提高综合国力的关键支撑，成为社会生产方式和生活方式变革进步的强大动力。一方面，应充分发挥银行业金融机构作用，鼓励银行根据不同发展阶段科技型企业的需求，针对性提供覆盖企业全生命周期的多元化金融服务。打造“专营机构+专属产品+专业评价+专业团队”的“四专模式”，支持银行业金融机构构建科技金融专属组织架构和风控机制，完善绩效考核、尽职免责等内部制度。另一方面，要做好“五篇大文章” 不是银行业自己孤掌难鸣的事，应充分发挥资本市场作用，借鉴国际先进经验，完善资本市场支持科技创新的体制机制。打造科技金融生态圈，鼓励各地组建科技金融联盟，支持各类金融机构、科技中介服务组织等交流合作，为科技型企业提供“天使投资—创业投资—私募股权投资—银行贷款—资本市场融资”的多元化接力式金融服务。
总之，科技金融关系到国家振兴，绿色金融关系到后代子孙的健康，普惠金融关系到就业税收，养老金融关系到我们以后的晚年幸福。做好“五篇大文章”需要保险业、投行业联手，这样未来的“五篇大文章”才能健康快速发展。
第三，不要指望大模型能够给金融业带来翻天覆地的变化。银行业是强监管、防风险，尤其是涉及到消费者权益保护，跟客户接触点的这些大模型需要审慎使用。尽管多家银行战略布局大模型，但仍以内部赋能为主。在典型应用场景如智能客服、智慧办公、智慧运营、编码助手，大模型已经产生明显的业务价值，尤其是在降本增效方面。大模型在银行领域尚未出现“颠覆型”应用，但随着大模型应用场景逐渐拓展到银行核心业务场景，未来前景可期。据 Gartner 曲线显示，大模型和生成式AI正处于炒作曲线的顶峰，预计还需 2-5 年才能实现规模化扩散。这一周期性规律反映了创新预期与产业现实的动态平衡。因此，我们正处在大模型产业化的关键时期，应审慎评估大模型技术的适用性，控制发展节奏、持续优化变得尤为关键。
谢谢大家。
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