政策框架与战略意义 - 国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，为金融机构发力数字金融指明方向，围绕数字金融治理、数字金融服务等方面明确任务 [1] - 数字金融是中央金融工作会议提出的金融“五篇大文章”之一，对于提升金融业竞争力和服务实体经济效率具有深刻意义 [2] - 《方案》与2022年的《指导意见》构成递进关系，《指导意见》侧重战略规划与能力建设，《方案》则聚焦具体举措与质量提升，共同构建了数字金融发展的监管政策框架 [2] - 数字金融发展应坚持“安全可控、普惠共享、创新驱动”原则，在顶层设计、监管体系、技术创新及风险防控等方面协同发力 [3] 数据要素的价值与应用 - 《方案》提出推动金融数据高水平应用，提高数据集成、管理和应用能力，深化数据在营销、运营、风控、决策等领域的规模化应用 [4] - 金融机构需在合规框架下实现数据要素价值转化，多方多源数据汇聚后可用于客户画像、决策分析、风险控制等业务场景 [4] - 《方案》提出围绕科技型企业“两高一轻”特点，建立科创大数据集为企业识别画像，并合理运用智能审批授信模型提高审批效率 [4] - 建设银行天津市分行依托“技术流”等科技创新评价工具，利用大数据量化模型为企业打分画像，大幅提升融资可得性，例如为天津大地机器人有限公司提供了200万元信贷支持 [5] - 《方案》提出拓展小微企业物流、资金流、信息流数据应用，结合工商税务等外部数据完善智能授信算法模型 [6] - 浙江农商联合银行辖内温岭农商银行将客户经理产业调研数据纳入数智系统，构建上下游一体化的信息系统和风险管理体系 [6] - 上海银行、江苏银行等金融机构综合运用人工智能等技术，为产业链核心企业、链上中小供应商提供全流程线上融资服务 [6] - 推动金融数据要素价值转化需加快培育高质量金融数据市场，强化数据资源开发利用，并探索开展金融行业数据空间等基础设施建设 [7] 风险管理与能力建设 - 数字化转型在提升效率的同时也显著放大了金融风险的复杂性与潜在传染速度，新型风险如算法模型缺陷、数据安全、生态合作风险等与传统风险交织 [8] - 必须将金融机构智能风控体系建设提升至战略高度，确保创新不脱离风险管控的底线 [8] - 当前金融业数字化转型实践中面临多重制约，不同机构间能力不均衡现象突出，部分中小机构在数据基础治理层面仍存在困难 [8] - 技术应用与核心业务的融合深度普遍不足，许多尝试仍停留在外围场景，同时组织架构、人才梯队及跨机构的数据生态协同等存在体制机制障碍 [8] - 做好数字风控的关键在于构建技术赋能与业务流程再造相结合的体系，需建设集成化的智能风控平台，将机器学习、知识图谱等工具嵌入从授信审批到贷后管理的全流程 [9] - 必须建立专门的模型风险管理机制，对人工智能等模型的开发部署进行全生命周期治理，并高度重视数据安全与客户隐私保护 [9] - 监管体系自身需进行深度数字化升级，推动监管流程的智能化再造，利用大数据、人工智能等技术丰富穿透式监管工具箱 [9] - 应积极构建监管机构、金融机构与科技公司之间的协同生态，通过标准共建、技术共享，共同提升对新型风险的理解与应对能力 [9]