人民政協(xié)網(wǎng)1月15日電 金融強(qiáng)、國(guó)家才能強(qiáng)。打造金融強(qiáng)國(guó)，發(fā)展數(shù)字金融是必由之路。首先，數(shù)字金融是支撐金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要路徑。當(dāng)前，我國(guó)金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要聚焦在基礎(chǔ)設(shè)施和上層應(yīng)用兩個(gè)層面，一方面要著力打造可靠的基礎(chǔ)設(shè)施，確保金融行業(yè)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，另一方面充分發(fā)揮金融科技的力量，加速?gòu)臄?shù)字化邁向數(shù)智化的進(jìn)程。其次，數(shù)字金融直接影響金融核心競(jìng)爭(zhēng)力與服務(wù)實(shí)體的能力。與金融強(qiáng)國(guó)相適應(yīng)的現(xiàn)代金融，意味著更好的體驗(yàn)、更普惠，同時(shí)基于技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新現(xiàn)代金融應(yīng)該具有很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和有效的風(fēng)險(xiǎn)配置機(jī)制……這些都需要數(shù)字金融來支撐，同時(shí)數(shù)字金融也會(huì)通過實(shí)現(xiàn)以上，全面提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效。

中國(guó)金融行業(yè)經(jīng)過近40年的發(fā)展，從電子化發(fā)展到信息化再到當(dāng)今的數(shù)字化階段，在數(shù)字化應(yīng)用領(lǐng)域，領(lǐng)先于國(guó)內(nèi)其他行業(yè)，甚至是世界金融行業(yè)。

這表現(xiàn)在四個(gè)方面：首先是建立了完備的數(shù)字化應(yīng)用支撐體系，每家金融機(jī)構(gòu)都建立了成百上千個(gè)軟件系統(tǒng)來支撐日常的業(yè)務(wù)運(yùn)行；第二是在服務(wù)渠道上實(shí)現(xiàn)了高度的數(shù)字化，極大地方便了企業(yè)和個(gè)人客戶；第三是金融服務(wù)通過開放接口等方式深度嵌入到社會(huì)生活和產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，金融服務(wù)已經(jīng)成為社會(huì)運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施；第四是金融行業(yè)采用了大量先進(jìn)的IT技術(shù)例如云原生、集群計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等等，中國(guó)的金融行業(yè)有非常豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，為各種新技術(shù)的發(fā)展提供了試驗(yàn)場(chǎng)，促進(jìn)了先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。

特別在當(dāng)前各行業(yè)處于數(shù)字化深度轉(zhuǎn)型階段下，金融服務(wù)已成為社會(huì)運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，但金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也面臨著更多的挑戰(zhàn)：第一，需要有更強(qiáng)大、更穩(wěn)定的基礎(chǔ)運(yùn)行支撐平臺(tái)來支持越來越大的業(yè)務(wù)規(guī)模；第二，數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)逐漸基礎(chǔ)設(shè)施化，需要更普遍、深度地運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)來支持金融創(chuàng)新，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；第三，需要通過更現(xiàn)代化的IT架構(gòu)來降低能耗，提高開發(fā)效率，支持綠色發(fā)展；第四，金融安全是國(guó)家安全的重要組成部分，金融體系數(shù)字系統(tǒng)的安全也成為重中之重。在此背景下，金融機(jī)構(gòu)正在積極構(gòu)建數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施。

隨著各行業(yè)進(jìn)入了深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，我們看到AI技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在了在大量的金融行業(yè)場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，包括像智能化營(yíng)銷、智能化服務(wù)、智能化風(fēng)控、智能化生產(chǎn)、智能化運(yùn)營(yíng)等多種智慧場(chǎng)景?？梢哉f，AI技術(shù)在金融行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施化的階段。艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)顯示，2024年，中國(guó)銀行與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)前沿科技采購(gòu)支出將增長(zhǎng)到255億元，其中金融AI與大數(shù)據(jù)類186億元，占比達(dá)到73%。相信隨著技術(shù)的加強(qiáng)，大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景也會(huì)不斷演變。

大模型的建設(shè)需要大量的人力成本、算力成本、數(shù)據(jù)成本。各大企業(yè)建設(shè)AI時(shí)，第一AI計(jì)算資源需求多，尤其是大模型更多，怎么把資源有效利用起來？第二AI算法開發(fā)流程長(zhǎng)而門檻高，需要有專業(yè)的算法人員專家來支持。第三模型上線后仍不穩(wěn)定，經(jīng)常影響業(yè)務(wù)性能，可能給金融業(yè)務(wù)帶來巨大損失。

建設(shè)難、模型多，如何集中化地生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)模型？基于這樣的出發(fā)點(diǎn)，中電金信構(gòu)建了源啟·行業(yè)AI平臺(tái)，幫助企業(yè)整合AI技術(shù)和場(chǎng)景，集中化地生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)模型，從而一站式助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)和安全發(fā)展，目前已在30多家金融機(jī)構(gòu)中應(yīng)用。通過源啟·行業(yè)AI平臺(tái)，開發(fā)人員可用較短的時(shí)間、更高效地梳理和開發(fā)模型；對(duì)全行所有的模型和資源進(jìn)行統(tǒng)一管理維護(hù)、降低成本；同時(shí)打破原有煙囪式“模型孤島”，實(shí)現(xiàn)模型復(fù)用、提升效率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心在于發(fā)揮數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力，讓數(shù)據(jù)成為一種價(jià)值資產(chǎn)。首先要推進(jìn)數(shù)據(jù)的要素化，這方面依然面臨很大的瓶頸。一是很多重要的銀行系統(tǒng)一般都建設(shè)較早，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不夠，導(dǎo)致治理的難度較大；二是銀行數(shù)據(jù)的來源復(fù)雜且數(shù)據(jù)的時(shí)效性也不夠，數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提高；三是數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)體系尚不完善，尚未形成體系化的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。

數(shù)據(jù)要素時(shí)代，以數(shù)據(jù)治理為基礎(chǔ)，構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，提供可用、好用的數(shù)據(jù)，支撐企業(yè)業(yè)務(wù)流程改造、產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)防控，不斷提升企業(yè)數(shù)據(jù)能力，挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必由之路。

未來，我們提出以 “往下扎根，向上結(jié)果”為核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方法論。所謂“往下扎根”，是指數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)，其需要以良好的數(shù)據(jù)治理作為保障。沒有數(shù)據(jù)治理體系作為保障，數(shù)據(jù)不但不能轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)資產(chǎn)，還很容易讓企業(yè)陷入“數(shù)據(jù)沼澤”的陷阱。所謂“向上結(jié)果”，是指數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)要始終以數(shù)據(jù)價(jià)值釋放為中心，關(guān)注數(shù)據(jù)用戶的使用滿足度，讓數(shù)據(jù)可信、可見、好用、可評(píng)，不斷適應(yīng)和滿足內(nèi)外部利益相關(guān)方各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)需求，使數(shù)據(jù)資產(chǎn)成為企業(yè)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（作者系上海市徐匯區(qū)政協(xié)常委，CCF數(shù)字金融分會(huì)副主任、中電金信高級(jí)副總裁）