□张伟

近年来，我国金融科技得到迅猛发展，取得了较好的发展成果，并对金融机构服务实体经济起到了重要的促进作用。2023年既是全面贯彻党的二十大精神的开局之年，也是金融系统深化体制改革的关键之年。与之相呼应，我国金融科技的发展在2023年呈现出新体制、新技术、新场景、新格局等“四新”特点。

新体制：做好“数字金融”大文章，进一步强化金融科技顶层设计

2023年中央金融工作会议明确提出，要做好数字金融这篇大文章，将数字金融提升到国家战略部署的新高度。数字金融是支撑数字经济发展的金融形态，是金融与数字技术结合的高级发展阶段，是金融创新和金融科技的发展方向，因此，数字金融战略新部署也意味着我国金融科技将迎来加速发展新阶段。此前，中国人民银行印发了《金融科技发展规划（2022—2025年）》，原银保监会印发了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，在这两项顶层规划文件的基础上，2023年从更高层面绘制了金融科技健康可持续发展的蓝图。

值得注意的是，2023年，新一轮金融监管机构改革开启，中国人民银行仍然保留了科技司，证监会保留了科技监管局，国家金融监督管理总局则新设了科技监管司，具体职责为拟订相关信息科技发展规划和信息科技风险监管制度并组织实施。按分工承担网络安全、数据安全、关键信息基础设施监管等工作，推动数字化信息化建设。这意味着，在金融监管系统性重塑过程中，关于金融科技的监管和规范发展也在加强和完善。

新技术：生成式人工智能兴起，将极大扩展金融行业发展空间

2023年是生成式人工智能的元年，以AIGC为代表的人工智能新技术展开应用，开始影响和改变社会生产模式和人们的生活方式。据麦肯锡最新估算，生成式AI有望为全球经济贡献约7.9万亿美元的经济价值。金融业作为大数据和人工智能应用的重要领域，AIGC等人工智能新技术可以在降本增效等多个方面扩展金融行业的发展空间，为金融领域创新发展开辟新手段、新赛道。

《金融科技发展规划（2022-2025年）》中明确提出，要抓住全球人工智能发展新机遇，以人为本全面推进智能技术在金融领域的深化应用。2023年以来，金融机构和科技企业都在积极探索生成式人工智能在金融业的合理、有效应用，希望借助大数据、知识图谱、区块链、云计算、人工智能等新技术手段，提升金融业务质效。

例如在2023年上半年，42家上市银行的年报中，28家均提及了AIGC、大模型和人工智能等相关布局或进展情况。其中，工商银行半年报提到，面对以AI大模型技术为代表的新一轮产业革命，积极推进体系化建设大模型技术能力。利用AI大模型技术开拓新型业务应用场景，率先实现百亿级AI大模型的实际应用，打造网点员工智能助手，为一线员工提供规章制度、业务文档等智能问答支持，打造创新投研助手，实现金融市场投研报告的分钟级智能生成。再比如交通银行当前已制定生成式人工智能建设规划，组建GPT大模型专项研究团队，并与复旦、华为、科大讯飞等共建联合创新实验室，推进大模型及算力集群等先进技术在金融领域的落地应用。

随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，新技术会为金融行业带来更多的创新和发展机遇。当然，在应用AIGC等新技术时，金融机构也需要注意数据安全和隐私保护、算法的可解释性以及伦理问题等因素，以实现可持续和健康发展。

新场景：获客、营销、风控等多个金融场景正在向数智化转型

随着人工智能等新技术的发展和应用，数智化开始成为金融行业发展的重要趋势，金融机构利用人工智能等新技术，可以实现更加智能化的发展，至少在提高效率、降低成本、优化风险管理、改善客户体验等方面助力金融行业发展，从而逐步实现获客、营销和风控等多个场景的数智化转型。

在获客方面，新技术的运用显著提升了金融服务水平。一方面，当前金融大模型在智能客服场景的应用正成为行业创新热点，金融大模型应用于智能客服系统时，可以帮助客服人员或使得AI客服快速准确地回答客户的各种问题，实现有效的、人性化的、具有温度的智能服务。另一方面，通过自动化的数据处理，金融机构可以快速地处理大量数据，同时还可以将业务流程自动化，如贷款审批、保险理赔等，从而加快业务处理速度、提高工作效率。

在营销方面，金融机构利用大数据可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更精准的营销策略，为营销人员提供个性化营销物料，生成差异化营销方案。

在优化风险管理方面，金融机构通过智能算法和数据分析技术，可以更准确地评估借款人的信用风险和债务能力，从而降低不良贷款的风险损失。同时，金融机构还可以利用新技术，更加深入、准确分析市场风险、汇率风险等，识别内部风险和合规风险等，全面优化金融机构的内外部风险管理。

新格局：金融机构数字化转型分化，逐步形成两极的新格局

近年来，金融机构通过制定数字化转型战略、加大科技投入等，数字化转型效果逐步显现，但由于机构自身情况不同，数字化转型步伐并不一致，逐渐显现“强者恒强”的新格局。以银行业为例，当前我国银行业金融机构数字化转型步伐出现分化：无论在顶层设计布局，还是在科技投入等方面，国有大行均走在前列，而中小银行则发展相对滞后。

以上市银行为例，目前有将近一半的上市银行均设立了金融科技子公司，同时各家上市银行均有手机银行，但是无论从科研人员的数量、占比，还是科研投入的数量、占比来看，国有大行均遥遥领先，股份行次之，中小银行则相对薄弱。

基于上述指标，从成熟度角度而言，可以大致推断各类型银行数字化转型所处阶段。具体而言，头部民营银行和国有大型银行发展较快，已经大致处于平稳期，大部分股份行及头部城商行通过持续发力，大致处于爬坡区，个别股份行和城商行经过前期的投入，目前处在发展低谷，即前期投入较大，仍需要继续发力，才能进入爬坡期，部分头部的农商行和城商行经过前期投入，已经逐步进入过热期，大部分的中小城商行、农商行则仍处于萌芽期。

科技的迅猛发展，助力金融机构实现创新，建立差异化优势，在金融行业激烈的竞争中崭露头角。但每一个金融机构均有其特殊性，数字化转型也要与自身业务发展现状及特点相结合，因人而异、因地制宜地设计自身的数字化转型之道。

（作者系清华大学国家金融研究院副院长）