当前，世界百年未有之大变局加速演进，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，催生出大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息技术，数字技术革命成为推动世界之变、时代之变、历史之变的重要驱动力。发展数字经济、数字金融是拥抱新一轮科技革命的必然之选。日前，2024全球数字经济大会数字金融论坛召开，围绕数字金融，与会人士畅谈观点并建言献策。 畅想数字金融应用场景 尽管当前对于数字金融的严格定义还有争议，但是通过数字技术来实现更高效率、更高质量的金融服务已是业内基本共识。 “数字金融的重要特点是可以减少信息不对称，降低获取真实信息的成本。”中国经济体制改革研究会副会长、国民经济研究所所长樊纲在2024全球数字经济大会数字金融论坛上表示。在他看来，这是数字金融最本质的特点。 “信息成本是我们一切成本当中最重要的组成部分。”樊纲补充说，通过推动信息成本下降，金融机构可以为原本缺抵押、少担保的小微企业发放更多信用贷款，大数据加快审批流程、降低利息成本、形成差异化服务，并为不同企业提供量身定制的服务。 实际上，很多金融机构已经从上述方面展开积极实践，并推出了各种创新金融产品。一位银行业内人士告诉《金融时报》记者，数字金融服务长尾客群，具有小额分散、灵活性高等特点，能够有效分散风险，因此在流动性管理、抵抗经济周期波动上往往更具优势。此外，数字金融通过运用数字化和大数据分析能力，能够更准确地进行风险预测、流动性管理，提升风控管理水平。这正是过去几年普惠金融发展的重要推动力。 IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰提到了一个颇为新潮的概念——数字员工。“未来，数字员工将会承担90%的客服和理财工作。”武连峰说，据IDC预测，到2025年，超过80%的银行都会部署数字员工。 “今天绝大多数银行已经在应用、交互过程中开始尝试使用数字人。”武连峰表示，使用数字人可以提高效率、降低成本。同时，通过数字人可以更简单地统一标准、改进服务，并进一步沉淀数据，进而发掘更大价值，重塑银行业务。 此外，自2023年起，引人注目的大模型也被视为数字金融颇具潜力的发展方向。阿里云金融大模型首席技术专家陈风介绍了其团队的研究。“智能投研是我们团队切入金融大模型赛道的重要领域。”陈风表示，最初因为大模型是生成式AI，其输出不可控，缺乏必要的金融逻辑。同时，金融业的大量财报、年报和投研报告都以PDF形式存在，大量的图表破坏了语义的连贯性，导致智能投研存在困难。 对此，该团队采用多模态模型对PDF进行了识别，并在特定环节加入客户投研框架，整体提高了准确率，使最终大模型的输出更加严谨，更加符合客户的语言习惯，整个输出更符合金融的投研框架。“同样，在传统人力密集型的行业催收、客户营销等多领域，大模型也有着广阔的应用空间。”陈风补充道。 在安全与发展中求平衡 数字金融的前景无疑是值得期待的。但客观来看，当前发展数字金融还面临重重挑战。 深圳市前海管理局副局长王锦侠从实际经验出发列举了三大难点：一是如何提高数字金融的行业渗透率以进一步赋能产业发展；二是如何更好地强化数据驱动解决数字金融发展中面临的一系列数据问题；三是如何推动数字金融和金融科技企业出海，打造国内国际双循环枢纽。 中国建设银行研究院副院长宋效军也谈到了激活数据要素的问题。“从商业银行的角度来讲，目前，全国大概有60例数据资产成功融资或者授信的案例，总规模大概约为1.7亿元，相较将近400万亿元的金融规模而言是非常小的。”宋效军说，要积极探索合理方式，把现有数据进行数据资产入表，并进一步推广成为数据资产。 “我们不能一味强调资产带来的收益，而忽略了数据所带来的安全性问题。”中电金信高级副总裁、中电金信研究院副院长杜啸表示，当前，监管合规和数据安全问题是行业发展必须面对和解决的。“现在监管的合规要求越来越严格，这提示我们推动数据资产变现的同时不能忽略数据安全。”杜啸说。 随着技术的发展，更多的数字金融产品形式出现，监管难度将会随之增加。一位业内人士建议，相关部门在对接先进监管标准、丰富监管框架的基础上，要完善监管链条，尤其要引导数据要素的流动和价值发挥，不断完善数据安全管理架构，提高内部合规要求，设立风险早期预警防范机制。同时，引导金融机构调增风险准备比例，同步加强事后监管与风险补偿，完善风险监管与防控机制。