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任图南 兴业研究公司金融行业高级研究员陈 昊 兴业研究公司金融行业高级研究员鲁政委 中国首席经济学家论坛理事、兴业银行首席经济学家、 兴业研究公司学术评审委员会主席
数字金融，数字经济 2023年10月30日至31日，中央金融工作会议在北京举行，提出了要加强“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章的总要求。目前虽然尚未有针对数字金融的官方定义，但这一提法在官方或学术界已数次出现。
结合各方对于数字金融概念的探索，并考虑发展数字金融的目标是为金融更好地服务经济发展，我们认为，数字金融实际上是数字经济在金融领域的映射，发展数字金融是金融服务经济和社会数字化转型的必然要求。从广义来看，数字金融应是一个兼容并包的概念，其主要包括三个方面：一是在资源运用层面，是数据要素价值的重点开发；二是在技术运用层面，是金融体系对金融科技的深度应用；三是在展业模式层面，是数字化金融业务模式和渠道的全面创新。
从数字金融所涵盖的三个层面内容来看，三个层面内容之间存在着递进关系，数据资源是数字金融的基础，金融科技运用是数字金融的能够实现的重要支撑，而金融业务模式的创新则是数字金融呈现在居民和企业等各类主体面前的最终表现。
第一，数据是数字经济时代重要的生产要素，更是数字金融的基石，是金融机构数字化转型与金融科技发展的基础。数据要素的前两次价值释放，即数据支撑业务贯通与数据推动数智决策在金融领域已较为成熟。未来，金融机构需关注数据流通的对外赋能，即数据价值的第三次释放。对于金融行业来说，金融数据安全等级较高，向外流通存在挑战，在数据要素市场加速建设，公共数据应用不断推进的情况下，应重点关注外部数据的引入。
第二，金融体系对金融科技的应用，则是数字金融由数据向实际转化落地的重要技术基础和媒介。从此前的金融科技运用来看，在“监管沙盒”的金融科技创新监管试点机制之下，不少金融机构所进行的监管沙箱多集中在大数据、区块链、人工智能、隐私计算等领域。从当前的趋势来看，未来金融科技的深度应用或将集中在以下三个方面：一是隐私计算的大规模应用，二是生成式人工智能大模型在金融行业内正式落地，三是数字员工的批量部署。应当关注的是，算力或将是金融科技广泛应用的潜在制约因素。
第三，金融机构业务模式和渠道的全面创新，是数字金融的最终应用层。一方面，金融机构业务线上化是数字化转型的表征；另一方面，金融机构经营智能化是数字化转型的内在。在这一过程中，数字人民币将最终演进成为数字金融中最重要的一般等价物。数字人民币不仅将迭代更新银行传统“存贷汇”业务中的“汇”这一重要模块，而且其对智能合约的运用将增大金融业务创新的空间。
应当指出的是，数字金融所包含的数字化转型不仅是金融机构的数字化转型，也包含了金融监管机构数字化监管能力的提升。
2023年10月30日至31日，中央金融工作会议在北京举行。本次金融工作会议提出了要加强“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章的总要求，其中数字金融的概念为首次在中央层面会议和文件中出现，本文旨在对数字金融的内涵和概念进行分析，从而为更好做好数字金融这篇大文章提供助力。
一、数字金融是什么？
1.1 数字金融：概念的前期探索
数字金融这一概念既似曾相识，又略显陌生。熟悉的是，不少与数字金融相关的概念已经被大家所熟知，例如数字经济、金融机构数字化转型、金融科技、数据要素等。陌生的是，此前尚未有针对数字金融的官方定义，更多的定义和要求集中于数字经济和金融科技等方面。
值得注意的是，数字金融这一概念此前已在官方或学术界出现，其内涵涉及范围较广，可为我们厘清数字金融概念提供借鉴。2022年1月10日，原银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》（银保监办发〔2022〕2号，以下简称“《指导意见》”），其中提出：“以数字化转型推动银行业保险业高质量发展，构建适应现代经济发展的数字金融新格局，不断提高金融服务实体经济的能力和水平，有效防范化解金融风险。”《指导意见》虽然没有给出数字金融的定义，但从其描述来看，数字金融是金融机构通过数字化转型，提升服务水平的一系列金融活动。
从境外来看，中国香港地区也存在数字金融的提法。香港中国金融协会在2023年6月撰文指出，中国香港打造数字金融中心，“打通虚拟资产和法币的自由兑换和流通是必要操作，需要商业银行积极参与到数字金融业务中来，逐步推出虚拟货币的兑换、存储、抵押、贷款、托管以及投资等业务”。由此可见，数字货币将在数字金融的发展中起到重要作用。此外，中国香港金融管理局也设有“数字金融处”。
此前，学术界对数字金融也有诸多探讨。2015年，北京大学成立数字金融研究中心，其中心主任黄益平在2023年接受采访时提出：“数字金融是数字技术应用于金融领域并改善金融服务。”此前，黄益平和黄卓（2018）研究指出，数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式。
2023年8月，北京金融控股集团董事长范文仲在《中国金融》发表文章，指出数字金融发展的两大新趋势：一是数字资产化，二是金融智能化。其中，数字资产化涉及到数据要素在金融领域的开发与利用，金融智能化则仍是金融的数字化转型。
2023年8月，北京大学数字金融研究中心特约高级研究员肖翔在《北大金融评论》撰文指出，数字金融尚未有统一的定义，但各方对其基本构成要素已有初步共识：一是参与主体既包括传统金融机构，也包括数字平台企业、金融科技公司等新兴市场主体；二是主要依托数字技术、数字渠道和数字基础设施实现金融产品和服务供给；三是促进金融产品服务、业务流程、商业模式等方面的数字化创新。
2023年10月24日，证监会原主席肖钢表示：“对于金融机构来讲，发展产业数字金融是一片蓝海。要提升数字运营能力，尤其是风控能力，从而推动产业数字化转型升级，助力高质量发展。”结合《指导意见》中“积极发展产业数字金融。积极支持国家重大区域战略、战略性新兴产业、先进制造业和新型基础设施建设，打造数字化的产业金融服务平台”的要求，不难发现产业数字金融指的是金融机构通过提升数字化运营能力，进而支持产业数字化发展的相关金融活动。
1.2 数字金融：数字经济在金融领域的映射
由于发展数字金融的目标是为了金融更好地服务经济发展，因此数字金融实际上是数字经济在金融领域的映射，发展数字金融也是金融服务经济和社会数字化转型的必然要求。中央金融工作会议在提出加强“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章的总要求之前，指出：“金融要为经济社会发展提供高质量服务，要着力营造良好的货币金融环境，切实加强对重大战略重点领域和薄弱环节的优质金融服务。”
在数字时代，经济社会的数字化发展和转型已经成为了必然的趋势，数字经济也已经成为经济发展的重要动力经。我们此前在8月20日发布的报告《数字经济：高质量发展的重要动力》中指出，党的十九大提出了“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的论断，而数字经济的内涵与高质量发展的理念相契合,一方面，在经济发展的质量上, 科技是第一生产力，加快实现高水平科技自立自强是推动高质量发展的必由之路，而数字经济的发展正是科技与创新作用于生产力的重要体现。另一方面，在经济增速上，具体表现为数字经济规模增速在2015年以来大幅领先GDP增速，数字经济占GDP比重逐年上升。在2022年我国全年GDP增速仅为3.0%的情况下，数字经济规模同比增速达到10.3%，占GDP比重达到41.5%。
数字金融这一提法的出现与数字经济高速发展、经济和社会的数字化转型密不可分。因此，从广义上来看，可采用数字经济定义的框架来分析数字金融的内涵。
目前，全球普遍接受的数字经济定义来自二十国集团（Group of 20，G20）在2016年杭州峰会通过的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，其中将数字经济定义为“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。
结合此前官方文件或学术界对数字金融的描述，广义来看，数字金融应是一个兼容并包的概念，其主要包括三个方面：一是在资源运用层面，数据要素价值的重点开发；二是在技术运用层面，金融体系对金融科技的深度应用；三是在展业模式层面，数字化金融业务模式和渠道的全面创新。数字金融的这三方面含义分别与数字经济定义中“使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用”大体对应。
应当指出的是，由于数字与金融的复杂相关性，上述对应关系并非一一对应，存在一定的交叉。
而从数字金融所涵盖的三个层面内容来看，三个层面内容之间存在递进关系，数据资源是数字金融的基础，金融科技运用是数字金融的能够实现的重要支撑，而金融业务模式的创新则是数字金融呈现在居民和企业等各类主体面前的最终表象。若分别将数字金融的三层次概念与数字经济中数字产业化和产业数字化概念进行对应，金融机构对于数据要素价值的重点开发应属于数字产业化部分，数字化金融业务模式和渠道的全面创新与金融体系对金融科技的深度应用应属于产业数字化部分。
第一，数据要素价值的开发利用是数字金融的基础。数据是数字经济时代的重要生产要素，更是数字金融的基石，数据要素价值的重点开发是金融科技能够得到充分运用，以及金融机构业务模式和渠道全面创新的坚实基础。若是缺乏充足的数据支撑，各类金融科技实际运用将难以精准满足金融机构各类客户群体的实际需求。
第二，金融体系对金融科技的应用则是数字金融由数据向实际转化落地的重要技术基础和媒介。在数据向应用转化的过程中，还需要金融科技的多种技术进行赋能和支撑，作为技术驱动的力量来源，金融科技的全方位使用是金融机构业务模式和渠道全面创新的内在驱动力。
第三，金融机构业务模式和渠道全面创新是数字金融的最终应用层。发展数字金融的最终目的在于服务实体经济高质量发展，特别是服务经济的数字化转型发展，借由海量数据的基础，以及充分的金融科技运用，适配经济转型发展的数字化金融服务模式和业务模式才是数字金融呈现在普罗大众面前的便捷金融服务。
从纵向发展来看，数字金融的前身包含但不限于互联网金融。人民银行等十部委发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（银发〔2015〕221号），其中将互联网金融定义为：“传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。”数字金融相较于互联网金融、金融科技更加中性，涵盖的范围更加广泛（黄益平和黄卓，2018）。可以发现，相较于互联网金融，数字金融更加强调金融机构自身的数字化能力，体现了我国传统金融机构在近十年间已取得了优秀的数字化转型成果。
二、数字金融的内涵与金融机构机遇浅析
2.1 数据要素的开发与运用
数据是数字经济时代的重要生产要素，更是数字金融的基石，是金融机构数字化转型与金融科技发展的基础。信通院（2023）指出，数据要素投入生产的途径包括三次价值释放过程：一是数据支撑业务贯通，主要指企业、政府通过业务系统的数字化实现数据对业务运转与贯通的支持；二是数据推动数智决策，主要指通过数据的加工与分析实现生产、经营、服务等环节智能化；三是数据流通对外赋能，主要是指通过数据流通以实现数据在更多场景下的汇聚融合。
当前，数据要素的前两次价值释放在金融领域已较为成熟。金融机构的数字化转型已基本实现了数据支撑业务贯通，也引入社保、公积金、税收等数据用于获客、营销、授信与风控。未来，金融机构或更需关注数据流通的赋能，即数据价值的第三次释放。然而从金融机构对外进行数据输出来看，由于金融数据安全等级较高，向外流通存在挑战。《个人信息保护法》中将金融账户信息归属于敏感个人信息，只有在具有特定的目的和充分的必要性，并采取严格保护措施的情形下，个人信息处理者方可处理敏感个人信，且应当取得个人的单独同意。
因此，对于金融行业来说，在数据要素市场加速建设、公共数据应用不断推进的背景下，应重点加快更多外部数据的引入。当前，全国各地纷纷加快数据要素市场的建设，国家机构改革的过程中也已建立国家数据局，数据交易的机会不断增多，主要体现在以下两个方面：
一方面，数据交易规模逐渐扩大。截至2023年6月底，据不完全信息统计，全国共有数据交易平台44家，涉及全国30多个省、市或者地区。据媒体报道，截至2023年9月27日，深圳数据交易所与广州数据交易所累计交易额近60亿元。据贵阳大数据交易所官网数据显示，截至2023年10月18日，贵阳大数据交易所累计交易额达到18.5亿元。上海数据交易所则在2023年8月实现单月交易额破亿。
另一方面，公共数据授权运营试点逐渐增多。据不完全统计，截至2023年10月，共有30个省市出台了政务数据或公共数据管理办法（以下统称为“公共数据管理办法”），共涉及15个省份，其中有22个监管文件在2023年集中出台，各地显著加快公共数据的运用赋能步伐。与此同时，开放与运用的公共数据类型更加丰富，除传统的社保、医疗、公积金等数据类型外，多个省市的公共数据管理办法拟开展探索运用文旅、交通、教育、地理信息等多维度的数据；更有部分城市开放其特色数据，如上海涉及生产制造与航运物流，杭州涉及商贸物流等。
应当指出的是，鉴于全国各地数据标准各异，数据孤岛问题导致无法形成规模效应，金融机构在引入外部数据时应关注数据整理和统一标准。我们此前在4月7日发布的报告《全国数据交易平台梳理与商业银行业务机会分析》中指出，当前数据交易和运用存在的堵点包括：一是数据收集与存储标准不统一，尤其是政务数据，且不同来源的历史数据仍存在各地标准不一的情况，导致政务数据在统一使用中存在较大挑战。二是各数据交易平台的数据产品分类差异较大，同样的产品在各数据交易所中可能处于不同的产品分类。三是各数据交易平台使用的交易规则各异，各数据交易平台均有自身的交易规则。
2.2 金融科技的广泛和深入运用
金融科技的应用是金融业数字化转型的重要支撑，也是数字金融这一概念的重要组成部分。在国际上，金融稳定理事会（Financial Stability Board, FSB）定义金融科技（Fintech）为通过技术手段推动金融创新，形成对金融市场、机构及金融服务产生重大影响的商业模式、技术应用、业务流程和创新产品。金融科技作为技术驱动的金融创新，是深化金融供给侧改革、增强金融高质量服务经济能力的重要引擎。应当指出的是，金融科技的运用一方面依托于经济社会的数字化转型以及数字经济的发展，从而才能是的金融科技有着发展的沃土；另一方面金融科技更广泛和深度的应用也能提升金融服务的便捷度和覆盖面，从而推动经济社会更快的数字化转型发展。因此金融机构对金融科技的充分运用与数字经济的发展起到了相辅相成，互相促进的效果。
从此前的金融科技运用来看，在“监管沙盒”的金融科技创新监管试点机制之下，不少金融机构已进行了不少尖端金融科技探索运用。在人民银行的指导下，北京市率先开展金融科技创新监管试点，后续逐渐扩展至上海、重庆、深圳、河北雄安新区、杭州、苏州等6市，截至2023年9月，试点范围已扩展至全国26个省份或自治区，共有167个沙箱试点。其中，最早开始试点的北京营管部已经累计发布五批共26个监管沙箱项目，其中6个监管沙箱应用已完成全流程闭环验证。目前，我国金融机构所申请的监管沙箱主要集中在大数据、区块链、人工智能、隐私计算等领域创新应用。
从当前的趋势来看，未来金融科技的深度应用或将集中在以下三个方面：
一是隐私计算的大规模应用。随着《数据安全法》《个人信息保护法》的颁布施行，在高度强调数据安全的前提下，隐私计算可以实现数据“可用不可见”，尤其适合金融机构无法公开自身数据却对外部数据有着较强需求的应用场景。隐私计算至少包含三种核心技术，即多方安全计算、联邦学习与可信执行环境，各项技术在发展过程中不断交叉融合，共同形成隐私计算生态。因此，凡是在多方参与的数据共享与计算中保障数据安全的数据手段均可视为隐私计算范围。
目前，囿于多方加入的隐私计算在成本付出、收益分配与数据安全仍存待解难题，隐私计算的实施仅零散落地。较为代表性的某国有银行在2022年财报中已明确表示，已经落地企业级隐私计算平台，且验证与第三方平台互联互通。未来，随着数据保护制度的进一步落实，以及金融机构对外部数据的更大需求，隐私计算的大规模应用或将实现。
二是生成式人工智能大模型在金融行业内正式落地。生成式人工智能，是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。近期生成式人工智能热潮起于2022年末由美国人工智能企业OpenAI推出的ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），是一种由人工智能驱动的自然语言处理工具，主要基于神经网络中的Transformer架构与注意力（Attention）机制（Vaswani, et. al，2017）。
生成式人工智能将成为未来银行数字化经营水平持续提高的重要技术领域。金融业拥有海量数据，是非常适合生成式大模型的应用领域。2023年以来，已有多家国内银行探索生成式人工智能在银行中的应用，但仍处于雏形阶段。某国有银行从通用能力、安全合规、金融需求三方面为出发点，设计了金融行业的大模型能力体系。采用人工评价和自动评价相结合的方式，分别对金融大模型的通用能力和金融领域能力进行分项评估。
三是数字员工的批量部署。麦肯锡在2021年尝试给出数字员工定义，具体指打破人与机器边界，以数字化技术赋予“活力”的第四种企业用工模式。数字员工的本质为基于流程自动化的软件服务，可以从事从批量、重复的工作，典型场景为客服。IDC在《银行数字科技五大趋势》中预测，到2025年，超过80%的银行都将部署数字员工，承担90%的客服和理财咨询服务。应当指出的是，智能投顾也是数字员工的应用场景之一，基于算法进行的智能化、自动化投资便是一种“数字投资顾问”。据媒体报道，摩根士丹利已在财富管理场景下引入ChatGPT4.0。
值得注意的是，生成式人工智能的出现将赋予数字员工更大的想象空间，其或将不局限于流程自动化的服务，数字员工将具有更强的创造性，可以在资料搜索、代码编写、财务分析等领域提高企业生产力。
应当关注的是，算力是制约金融科技广泛应用的潜在桎梏。中国工程院院士陈鲸在2023年“一带一路国际商协会大会”人工智能产业发展论坛上指出，大数据、算法、算力是人工智能三大核心要素，算力是人工智能发展的技术保证，是人工智能发展的动力和引擎。对于金融机构来说，为了支持分布式架构、大数据、人工智能等金融科技的运用，当前已初步具备相应的算力基础。但对于生成式人工智能的训练来说，金融机构的算力储备远远不足，而鉴于发展算力中心的巨大成本以及金融机构落地生成式人工智能多采用外部采购大模型的情况，未来金融机构的算力建设应以满足大模型的私有化训练落地为目标。
2.3 数字化业务模式的全面创新
数字金融的狭义内涵，应当为金融业数字化转型所带来的金融业务模式的全面创新。正如我们此前在2023年7月31日发布的《数字经济：定义与规模》报告中所言，广义的数字经济包括数字产业化和产业数字化两个部分，其中数字产业化指的是电子信息制造业、互联网行业等狭义数字经济范畴，产业数字化则指的是各个产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分。具体到金融行业来说，产业数字化作用的主要机制为“业务经营管理的数字化”，表现为业务线上化与经营智能化。
一方面，金融机构业务线上化是数字化转型的表征。伴随着数字经济时代的到来，企业数字化转型的不断深入以及居民生活的线上化程度不断加深，相关主体通过线上渠道获得金融服务的需求也不断上升，金融机构业务线上化是大势所趋。2011年5月，随着支付宝获得人民银行颁发的国内第一张第三方支付牌照，在线支付与移动支付在我国正式兴起。新冠疫情期间，数字经济（数字产业化与产业数字化）体现出了强大的经济韧性，而金融业务的线上化为疫情期间数字经济的发展提供了保障。2022年4月18日，人民银行与外汇局发布《关于做好疫情防控和经济社会发展金融服务的通知》，其中多次提出金融业务线上化以便利金融消费者线上咨询与投诉、中小企业线上融资与发债等。
近年来，我国金融机构通过科技赋能数字化转型，不断降低金融服务成本，扩大金融服务覆盖面，深化金融服务渗透率，提升自身的运营效率和服务能力，有效落实了金融服务实体经济的国家重大战略。2023年9月8日，IDC发布《银行数字科技五大趋势》报告，根据其数据显示，我国银行业90%以上的业务已实现线上化；截至2023年6月底，我国手机银行APP月活用户数达到5.1亿。值得注意的是，我国部分金融机构业务线上化仍存优化空间。以远程开户为例，新加坡、印度尼西亚等国家的数字银行已经支持包括实名核验与远程开户在内的业务流程全线上化，而根据当前我国的监管规定，个人在银行开立的一类账户必须在银行柜台现场审核开立，对于主要通过互联网展业的银行往往只能在线上开立二类、三类账户。又如互联网贷款业务，目前只有小额和满足特定条件的才能免除面签面谈要求，大部分贷款仍需线下办理。
另一方面，金融机构经营智能化是数字化转型的内在。金融机构对外的业务线上化需要内在经营智能化的支撑。一是产品的数字化，为了应对愈发频繁的线上业务需求，例如中小企业的线上融资、零售客户的在线信用贷款审批等业务，银行需要提高内部流程的效率，这需要从数据、到流程、再到产品层面的数字化作为支撑。二是决策的智能化，银行突破传统的决策模式，依托于大数据与模型进行智能决策。此前，银行更多的依赖于“砖头”等抵质押品来衡量客户的资信水平和还款能力；未来，随着决策智能化，银行将可以更多通过各类替代数据（Alternative Data）及数字化的模型来更准确的判断客户的资信水平。反映到银行的经营指标中，典型的指标就在于信用贷款在贷款总额中占比的逐年提升。在此之前，依赖大数据等方式，13家全国性银行的信用贷款占比均值从2013年末的24.07%上涨到2022年末的33.50%，不过仍与发达经济体接近50%的信用贷款占比有着一定差距。随着未来大数据运用的增多，我国银行业的信用贷款占比亦有进一步上升的空间。
值得注意的是，数字人民币的推广和运用将是金融业数字化转型的又一重要契机。2023年10月12日，中国人民银行原行长周小川2023中国（北京）数字金融论坛上发言，指出“数字货币和支付系统大量使用互联网技术，互联网技术本身和升级换代将对数字金融和数字货币有重要的影响”。数字人民币至少将在以下两个方面对金融机构的数字化转型产生影响：
一是数字人民币支付即结算的特性将简化现在主流的四方清算模式，迭代更新银行传统“存贷汇”业务中的“汇”这一重要模块。基于数字人民币的支付业务不再需要清算机构，发卡行与收单机构的责任也发生变化。支付格局面临重构，商业银行、第三方支付机构、清算机构需要及时调整策略以适应新局面，更需要升级数字技术以更好地支持数字人民币的广泛应用。
二是数字人民币智能合约的运用将增大金融业务创新空间。2023年11月10日，数研所副所长狄刚第五届成方金融科技论坛发言，指出：“数字人民币可以通过加载不影响货币功能的智能合约实现可编程性，使数字人民币在确保安全和合规的前提下，根据交易双方商定的条件规则进行自动的支付交易，促进业务模式创新。”智能合约在预付费管理、定向支付、财政补贴、科研经费、精准扶贫、营销零售等场景具有极大的创新潜力。我们此前在9月17日发布的报告《数字人民币与碳账户融合发展意义重大》中提出，数字人民币和碳账户体系融合的核心优势和潜力在于推动智能合约在绿色金融业务领域的应用。
应当指出的是，数字金融所包含的数字化转型不仅是金融机构的数字化转型，也包含了金融监管机构数字化监管能力的提升。2023年11月9日，证监会副主席李超在2023金融街论坛年会上表示，要进一步提升数字化监管能力，要大力加强监管科技建设，完善涉资本市场监管数据和执法信息共享机制，建立覆盖股票市场、债券市场、期货市场以及场外市场的资本市场智慧监管平台，不断增强对各种违法行为和风险的监测预警能力，为监管履职提供更加有力支撑。
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