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数字金融变革需把握的重点环节

作者Author:杨涛 2022-10-17 2022年10月17日

当前,伴随数字经济发展成为国家战略重点,金融科技与数字金融变革也成为大势所趋。我们认为,要推动金融数字化转型持续、健康、高效发展,就需要把握好服务对象、发展目的、生产要素、生产方式等几方面内容。

一、满足经济社会数字化的新需求

众所周知,“供给侧结构性改革”的源起是在2015年11月10日,习近平总书记主持召开中央财经领导小组第十一次会议时首次提出。此后每一年的中央经济工作会议对其都有相关的表述,既不断坚持其着眼中长期的核心理念,也根据最新的情况,每年都会做一些优化跟调整。

之所以强调供给侧结构性改革,是因为有两个历史节点值得我们关注。即2012年GDP增长7.86%,1999年以来首次破8;2015年为6.9%,1990年以来首次破7。由此就引发了各方的深入思考,即着眼于中长期如何从供给侧来增强经济内生动力。

无论从全球还是我国来看,经过2008年全球危机的冲击,各国一直都在找新的经济拉动力与“火车头”。当然基于我国的特点,现在遭遇的挑战更加突出,各种长期问题、中期问题和短期问题混合在一起。

就过去的增长模式来说,很大程度上是依赖要素高投入。传统要素包括土地、资本、劳动力等。其中,土地在改革开放以来呈现大规模市场化与重新定价,这主要借助于房地产市场的发展;资本依托的我国的高储蓄率以及资本形成率,如今也难以为继;人口老龄化、出生率增长乏力也导致人口红利消失,进而使得劳动力比较优势逐渐消失。因此,当下这些传统要素的驱动力都在弱化。对此,众多研究与实践都表明,数字经济以及其所代表的新兴产业和部门,其劳动生产率更高一些,能够在增加值贡献方面带来更多的新活力,所以或多或少都成为各国应对危机的重点。从我们国家来说也是这样,并非寄希望于数字经济马上就能够替代和成为新的拉动力,这在短期内是不太现实的,但是它能够缓解长期增长下行的压力,带来向好的因素。

政策层也都充分认识到了这一点。中央高度重视数字经济的发展。为什么要发展数字经济?一是服务于经济增长,应对传统要素供给的弱化。二是助力共同富裕,应对需求动力的弱化。三是服务于国家治理与优化,应对去年中央经济工作会议所提出的预期转弱,因为数字化、数字经济带来的是全新的规则、标准与治理模式。四是服务于数据主权与数据治权,其中数据主权是基于全球范围讨论的,因为在原有经济空间竞争之外,一个数字化的世界已经扑面而来。同时,数据作为最重要的生产要素,也需要重新梳理其要素拥有者的内在关系。

由此,金融模式演变是与所处的经济社会模式密切相关的,当经济数字化、智能化全面铺开,自然需要金融数字化转型与之相适应。

二、明确数字金融治理的目标定位

为了更好地推动金融科技健康发展,就需要做好治理工作。

在宏观层面上,包括三个基本目标。

一是金融功能更健全。金融功能包括支付结算、资金配置、股权细化、风险管理等,技术的引入改变了原有的功能,但是不能破坏原有功能的落地。

二是金融体系更稳健。其包括对金融活动信心与信任的可持续,利用了新技术之后,是不是影响了信任关系,还是强化了对金融活动的信心,这也是金融业存在的基石。同时,金融要素融合新技术之后不断变化,但是否可控?金融结构与金融生态也在变化,其是否是适度的、可预期的?这些都是金融体系更稳健的衡量标准。

三是金融绩效更理想。要避免系统性冲击,防止给金融消费者权益带来重大负面影响;金融科技并不能全面降低乃至消除风险,而是使得风险与泡沫更适度,在承担同样风险的基础上带来更大创新收益;同时,许多人希望运用新技术来降低门槛,给更多的人提供更多金融资源,但真正有价值的,应该是把合理的金融资源匹配给合适的客户。

在微观层面上,金融机构需要明确几方面认识。

一是维持功能为根本。换句话说,预期不要太高,先坚持把基本的功能维持下去。

二是以场景落地为抓手,围绕产业数字化的大势,真正实现金融、科技与产业的融合。

三是以组织保障为支撑,需要有全新的组织机构跟激励约束机制,来承载战略的落地。

四是以客户至上为宗旨,依托开放型金融服务模式,深入发掘客户需求。

五是以技术架构为承载,推动技术能力的全面提升。

六是以平台生态为拓展,搭建有效的资源互补模式,融入金融科技创新产业链。

七是以安全保障为航行,打造智能化、高效率的风险管理模式。

八是以文化品牌为依托,构建积极向上、创新向善的新型金融企业品牌。

三、优化数字金融的生产要素配置

数据是金融科技创新与变革中最重要的生产要素,当前面临“向左走、向右走”的重要转折点。一方面要加强数据与隐私保护,另一方面还需要进一步充分利用。对此需要关注几方面问题。

一是数据要素在金融领域应用的目标。

当谈到数据要素利用时,归根到底是使其在经济社会发展中发挥更多的价值,如服务于经济增长、共同富裕、数字化转型、就业或其他。然而,众多目标之间是有优先次序选择的,有时候甚至会产生一些矛盾。由此,为了把握好数据运用的“翘翘板”,首要难题就是处理好多重目标之间的排序选择。同样在金融领域的数据要素应用时,也面临更加突出的挑战,因为无论是基于金融消费者保护,还是考虑到当前金融业数字化转型仍显不足,都存在诸多政策目标的权衡。客观看,当前应该把服务金融数字化转型、提升金融业持续健康的运行效率为核心目标,并同步兼顾金融数据的保护问题。

二是数据要素市场本身仍需构建和完善。

数据要素市场并非空泛的概念,而是需要有更加明晰的确权与定价机制,要有多元化的参与主体,彼此权责清晰,还需有非常有效的交易机制与市场纵深度,所有这些目前仍然处于改革探索的初始阶段。尤其是在金融数据的市场搭建中,面临更加复杂的内外影响因素,对于金融数据的生产、交换、分配和消费都还缺乏理论、政策与实践共识,亟待构建丰富而稳定的市场体系。

三是完善数据相关的规则与标准。

一方面,当前以《密码法》《数据安全法》《个信息保护法》等为基础的多项政策法规逐步落地,使得数据安全相关的安全法律体系进一步完善,也使得包括金融数据在内的市场行为有了更明确的行为依据。另一方面,无论是一般数据还是金融数据应用,都还有大量的前沿领域和“空白地带”,在快速演变的过程中,寄希望于出台完备的上位法来约束所有活动,似乎也难以做到。对此,可能很大程度上要依赖各种各样的“软法”,包括各类标准、行业自律、数据伦理等的规范。

四是需要坚持数据应用的底线原则。

当数据要素应用带来全新挑战时,由于担心出问题,有时候可能出现政策“一刀切”,反而阻碍了数字化进程。但是,如果能够准确地把握哪些底线不能够触碰,则有利于形成共识,稳步推动数据应用的深度应用。因此,所谓底线就是需界定数据要素应用需避免怎样的“双刃剑”效果,如大型数字平台的垄断、部分公共部门的数据垄断、个人信息被非法收集和滥用等,从而设置好数字化理论与政策的“负面清单”。

五是数据应用需要更科学的方法。

尤其在数字金融领域,数据要素的应用与传统数据使用方法肯定有很多差异。如包括多方安全计算、联邦学习、机密计算、差分隐私及数据脱敏等在内的隐私计算技术,使参与主体在数据合规要求前提下,充分调动数据资源拥有方、使用方、运营方、监管方各方主体积极性,实现数据资源海量汇聚、交易和流通,促进数据要素的市场化配置。同样,面对大数据杀熟、信息茧房、NFT与DeFi(去中心化金融)等众多新问题,政府自身也要积极拥抱数字化,跳出原有现场与非现场监管的局囿,运用数字化工具来应对数字化风险以及管理难题。

综合来看,为了使数据要素更好地用于金融市场与金融活动,迫切需要在这些重大问题上形成共识。

四、创新数字金融的生产方式

包括大数据、人工智能、互联技术、分布式技术、安全技术在内的新技术,带来了金融科技变革与数字化转型中的生产方式转变,并且更高效地把数据生产要素整合起来,融入金融领域的投入产出当中。

对此,一方面要看到我国的金融科技的技术侧创新虽然百花齐放,众多专利申请已经居于全球前列,但关键核心技术创新仍然不足,还是更多依赖“需求拉动型”的金融科技发展模式。另一方面不能为新技术而用技术,而是需真正扎根于客户侧、需求侧的特点与偏好,从业务痛点入手来推动金融科技产品和服务创新。

要做好这些,当前一个关键环节就是需要重新厘清技术与金融之间的边界,因为对此经常会产生认识偏差。无论从理论还是实践角度,都可以看到金融业本身就是一个特殊的信息处理行业,伴随着信息技术的快速演进,肯定会发生重大变革。但是在技术和金融融合过程中,也会出现特定的风险与矛盾,从而引发了相应的整治。其中,所谓“技术的归技术,金融的归金融”,本质上是基于监管视角,针对与新技术相关的类金融活动中的违规行为,但是在实践中各方的认识可能会走极端。

新形势下,关注技术与金融的关系,一方面对技术企业、数据企业在“灰色地带”承担了类金融功能来说,需要深入研究和探讨风险与合规边界,因为这是各国都面临的全新挑战;另一方面更多需要着眼的是,过去纯做技术的平台或主体,与金融行业相融合时,需要遵循什么样的原则?原有的规则是否需要进一步优化?这个领域恰恰是金融科技技术应用最主要的环节,也是提升金融科技核心竞争力的关键点。