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金融科技发展需要筑牢数字基础

近日,中国人民银行印发《金融科技发展规划(2022—2025年)》。新的规划依据“十四五”规划,提出新时期金融科技发展指导意见,明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障。同时,这是央行编制的第二轮金融科技发展规划。2019年8月,央行公布首轮金融科技发展规划《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》,明确了金融科技发展方向、任务和路径,有力推动了金融科技良性有序发展。第二轮规划的提出,意味着中国金融科技领域发展正在从“立梁架柱”的初始阶段向扩展和积累阶段进一步提升。在安邦智库(ANBOUND)看来,在金融科技发展的新阶段,同样需要关注金融数据基础的巩固和加强。

在过去的3年,国内金融科技产业可以说经历了市场从无序向有序的转变,经过互联网P2P信贷泡沫的破裂,和互联网平台渗透全面纳入金融监管,国内对于金融科技的监管体系正在逐渐形成。对于金融科技创新,国内也开始采取“金融沙盒”式的试点,将金融科技领域的研发和创新都纳入到监管体系之中。这个阶段使得互联网企业普遍的金融政策套利行为受到扼制,正在重新转向推动数字科技在金融领域应用的回归。新的规划其实也是对这些产业数字化领域的发展进一步明确,即数据基础和金融深化。

在数字经济快速发展的情况下,金融科技正在成为驱动金融变革的重要引擎,也是国内金融市场改革的主要驱动因素。从新的规划来看,央行未来四年的金融科技发展原则是“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”;发展基础是加强金融数据要素应用;发展目标是深化金融供给侧结构性改革;发展主线是加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管;同时将数字元素注入金融服务全流程,将数字思维贯穿业务运营全链条,注重金融创新的科技驱动和数据赋能。从内容看,8项重点任务是本轮《规划》的主体部分,从治理体系、数据要素、基础设施、核心技术、激活动能、智慧再造、审慎监管、发展基础等方面明确了路径和目标。

就金融科技的主要方向而言,新的规划强调了“数字驱动”的原则,可见数字基础建设仍是金融科技发展的基础。金融科技发展仍需要在数据积累和数据应用方面进一步和金融应用相融合。特别是数据获取和使用仍需要监管的清晰化和规则的进一步明确。随着《数据安全法》与《个人信息保护法》的出台,数据获取与使用的安全合规性也引起更多的关注。而在金融领域同样需要注意数据流量所带来的风险和争议。在上一轮规划之中,金融科技领域发展最明显的还是移动支付的应用。但在这个基础上,互联网企业以此为平台向信贷、保险等各个领域渗透,通过政策套利的方式实现“流量”变现,这是过去三年金融科技领域发展异化的教训。

对新的“十四五”期间金融科技发展而言,数据“流量”的问题同样需要予以关注。在普惠金融领域,客户数据的积累正在初步形成。金融科技正通过各种大数据分析等研发建立信用风险和定价在普惠领域的应用。这对于中小微企业融资和个人信贷业务发展都具有重大的意义,推动金融资源进一步向实体经济深化。在绿色金融领域、数字人民币领域,金融数据仍在积累过程之中。这些方面,不仅是金融科技发展的方向,也是金融向实体深化的主要内容。在强化数据合规和重视隐私保护的背景下,平衡数据应用和数据安全保护之间的关系成为金融科技领域发展长期存在的挑战。

在数字经济时代,随着数据使用量增大,数据质量问题同样是数据应用中面临的主要挑战。目前来看,以“ABCD”(人工智能、区块链、云计算、大数据)为代表的底层技术仍是金融科技基础设施的重要发展基础,也是未来持续深化的技术发展方向。因此,未来大数据深度应用的基础将是数据标准与规范的制定,以此实现数据本身的可见性、可信性、安全性等。这些仍是金融科技发展的基础性工作,仍需要稳步推进,不能操之过急。毕竟,无论是数据质量还是技术应用的偏差,都可能给金融业务带来巨大的预期风险。实际上,美国次贷危机带来的全球性的金融危机即表明,这种以数据为基础的技术风险同样会在未来长期影响金融领域的稳定。

需要指出的是,从目前全球金融科技发展的格局来看,中国相关领域的快速发展,其优势仍集中在市场端,即大量的客户基础带来的市场需求。相关的数字技术和金融技术、风险防控机制等方面并不具有优势。而以往的经验表明,在不具备技术优势的情况下,国内金融科技的发展更加注重规模的扩张,容易出现市场“泡沫化”的倾向。因而,在新的发展阶段,同样需要约束这种盲目扩张的市场行为,在完成数据积累的过程中,注重在此基础上提高技术积累。

在新的发展阶段,如果要在金融数字化领域有所突破,提升金融产业和数字产业的技术能力,需要更加重视体现国内广泛数据价值的基础型建设。这一方面需要避免数据的无序或扭曲对市场带来的冲击,另一方面也可以保持中国金融科技产业的竞争优势,提高国际竞争力。

最终分析结论(Final Analysis Conclusion):

在金融科技发展的新阶段,数据仍是基础,在此基础上才能实现数据价值化转换。在新的阶段,需要通过提升数据质量,打通数据壁垒,实现数据的有序流动,才能形成数据价值的转化和增值,推动金融科技领域的健康、有序发展。

 



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