意見領袖 |  新金融聯盟NFA

　　作者：李偉

　　“中小銀行數字化轉型是不可避免的，不存在‘轉不轉’的問題，必須堅定不移推進，積極探索與自身特點相適應的轉型路徑，破解‘馬太效應’。”12 月 22 日下午，在四十人高級金融學院和新金融聯盟主辦的“數智銀行家 2024 年會——數驅銀行、智領未來”上，中國人民銀行科技司司長李偉在主題演講時表示。

　　對于人工智能大模型在金融領域的應用，李偉指出，要鼓勵創新和規范發展并舉，依托科學合理的治理機制設計，讓大模型金融應用走得動、走得通、走得正，讓監管看得到、認得清、穿得透，讓風險防得住、防得準、管得住、解得了。

　　本年會由四十人高級金融學院常務副院長、新金融聯盟秘書長吳雨珊主持。中國銀行原行長李禮輝、工商銀行首席技術官呂仲濤、光大銀行副行長楊兵兵也發表了精彩演講。華夏銀行原行長張健華、郵儲銀行資產負債部總經理劉麗娜主持兩場圓桌對話，共探銀行數智化突圍路徑。百余位歷屆校友、學術導師與聯盟理事參加年會并展開熱烈交流。

　　十四五規劃綱要提出，穩妥發展金融科技，加快金融機構數字化轉型。去年10月，中央金融工作會議明確，金融機構要加快數字化轉型，提高金融服務的便利性和競爭力。今年1月，習近平總書記在省部級主要領導干部推動金融高質量發展專題研討班上的講話指出，加快金融數字化、智能化轉型。11月，人民銀行聯合7部委印發了《推動數字金融高質量發展行動方案》，旨在通過金融數字化、智能化轉型提高金融服務的便利性和競爭力。后續，我們將進一步出臺推進金融數字化、智能化轉型的政策措施。

　　近年來，金融機構加快數字化轉型的步伐，運用數字技術和數據要素打造新質生產力，不斷擴張生產的可能性邊界。根據對210家商業銀行的調研，中小銀行積極擁抱數字化轉型，但與大型銀行的差距依然很大，面臨錢少、人少、數據少、技術力量薄弱的“三少一弱”局面。可見，中小銀行的數字化轉型道阻且長。但在數字經濟浪潮洶涌的歷史背景下，在金融數字化、智能化轉型的發展大勢下，中小銀行數字化轉型是不可避免的，不存在“轉不轉”的問題，必須堅定不移推進，積極探索與自身特點相適應的轉型路徑，破解“馬太效應”，實現自身的可持續發展。

　　第一，找準定位、系統推進，做好區域化差異化戰略布局。

　　七部委印發的《行動方案》明確，建立數字化轉型“一把手”負責制和統籌協調機制。中小銀行要做好頂層設計和戰略布局，自上而下推進數字化轉型。

　　從戰略制定角度看，受制于“三少一弱”，中小銀行要避免求大求全，把“船小好調頭”的優勢發揮好，好鋼要用到刀刃上，用有限的資源優先攻關客戶體驗、運營難點等問題，制定因地制宜、腳踏實地的轉型計劃。同時，要把自身數字化轉型放在數字中國、金融強國建設的宏觀背景中，放到鄉村振興、區域發展等戰略實施中去考量，切實服務好地方經濟、本地產業和細分客群。

　　從戰略執行角度看，數字化轉型不是紙面上的“鴻篇巨制”，而是一線工作的“針頭線腦”。要寫好自己的“小作文”，建立與數字化轉型戰略相適應的協同推進、進度管控與成效評價機制，確保任務可執行、進度可跟蹤、效果可評估，形成從規劃設計、執行到優化的“閉環”，真正將戰略認知力轉變為變革推動力。

　　第二，擁抱變革、向新而行，探索創新型組織模式。

　　中小銀行人員規模小、流動性強，更應該把數智化能力“建在組織上”，通過組織變革深度激活創新潛能。

　　一是打造敏捷型組織，發揮中小銀行管理層級少、決策鏈條短的優勢，圍繞重點業務領域建立跨部門、跨條線的扁平化敏捷團隊。

　　二是構建數驅型組織，建立“借數洞察、用數說話、以數決策”的工作模式，推動經營管理從經驗驅動型向數據驅動型升級。

　　三是建立學習型組織，數字化轉型不是“一錘子買賣”，也不存在一勞永逸解決所有問題的“靈丹妙藥”。要保持技術敏感性，不斷學習、跟蹤、思考，在全行范圍內營造數字文化、強化創新氛圍，持續推動組織的自我進化。

　　第三，整合資源、內優外擴，開展精細化數據治理。

　　數據是基礎性戰略資源，也是催生新質生產力的關鍵。要做好數據治理，破解“內部數據不能用、外部數據不好用、海量數據不會用”問題。

　　在內部數據整合方面，要構建全行級數據治理機制，從建立數據標準體系、建設數據資源目錄、健全數據共享機制、打造數據基礎設施等方面同向發力，拆除“數據煙囪”、盤活“沉睡數據”，通過數據的有序流轉打破部門間的壁壘，實現全行各業務條線的聯動協作。

　　在外部數據擴展方面，加強與地方政府、本土企業和農業經營主體等的合作聯動，在此過程中要堅持授權采集、合規采購，不能有技術就任性、有數據就濫用。同時，要發揮基礎設施平臺作用，盤活散落數據，在依法合規前提下實現數據安全共享。比如，工商銀行等搭建了隱私計算平臺，在數據可用不可見的前提下探索跨行資金流水核驗等場景的數據安全共享方案。人民銀行征信中心前段時間也上線了中小微企業資金流信用信息共享平臺。

　　第四，以我為主、善借外力，穩妥推進人工智能應用。

　　當前，以大模型為代表的新一代人工智能技術正在以前所未有的速度、廣度和深度變革金融發展模式，這對中小銀行既是挑戰、也是機遇。一方面，大模型將加劇“規模效應”，讓大型銀行“如虎添翼”，進一步擠壓中小銀行生存空間；另一方面，大模型也將引發“乘數效應”，給中小銀行“彎道超車”帶來機遇。

　　對此，中小銀行要化危為機，積極擁抱大模型。要善借外力，在“三少一弱”的情況下，借助外部算力基礎設施，借鑒成熟的基礎大模型、行業大模型，建立符合自身需求的企業大模型。要以我為主，提高對大模型的應用能力和掌控力，把“方向盤”牢牢把握在自己的手里，在風險可控的基礎上推進算力建設、模型訓練和場景應用。

　　關于人工智能大模型金融應用。第一，大模型應用的大趨勢已無法避免，我們要擁抱它、接受它、適應它，但必須堅持安全底線，要通過發展規劃、標準規范等手段引導守正創新。前期已發布關于人工智能算法評價、信息披露的標準規范，目前正在研究制訂大模型安全應用的標準。

　　第二，要堅持技術中性原則，穩妥應用大模型技術。根據近期調研，金融機構大模型應用主要還是內部場景，很少用于直接面客。

　　第三，如大模型面向公眾提供服務，應首先按照國家網信部門要求開展安全評估和備案，在此基礎上可通過金融科技創新監管工具進行測試，在風險可控的真實市場環境中不斷打磨完善，成熟后才能正式對外提供服務。

　　總之，要鼓勵創新和規范發展并舉，依托科學合理的治理機制設計，讓大模型金融應用走得動、走得通、走得正，讓監管看得到、認得清、穿得透，讓風險防得住、防得準、管得住、解得了，積極穩妥、科學務實地推進大模型在金融領域的應用。

　　(本文作者介紹：一個高質量的新金融政策研討和行業交流平臺。)