我國上市金融機構金融科技應用分析

肖翔

丁洋洋

趙承浚

當前，金融科技已成為金融機構提升自身競爭力和服務人民生活的重要手段。本文以94家A股銀行、證券、保險類上市金融機構為例，對其2020年年報披露的金融科技組織機制和主要技術應用情況進行了梳理分析，就技術應用相關情況與2019年進行了對比，并提出政策建議。

當前，金融科技已成為金融機構提升自身競爭力和服務人民生活的重要手段。為全面了解我國金融機構金融科技應用情況，本文以94家A股銀證保類上市金融機構（銀行類38家、證券類49家、保險類7家，以下統稱“銀證保類”）為例，對其2020年年報披露的金融科技組織機制和主要技術應用情況進行了梳理分析，就技術應用相關情況與2019年進行了對比，并針對性提出若干政策建議。需特別說明的是，受年報篇幅、宣傳側重點等限制，各家上市金融機構披露的金融科技相關情況與實際情況可能存在一定差異，但不影響總體趨勢判斷。

金融科技組織機制建設情況

一是金融科技發展規劃更加明確。在包容的政策環境下，一些上市金融機構積極順應金融科技發展趨勢和數字化轉型浪潮，不斷重視金融科技發展和創新應用，在智慧銀行、開放銀行、架構轉型、數據治理、客戶體驗等方面制訂了明確的金融科技發展規劃和目標。

二是金融科技組織體系不斷優化。為落實金融科技發展規劃和適應數字化時代要求，部分上市金融機構通過合作或自建的方式積極成立金融科技委員會、子公司、創新實驗室、聯合研發中心等創新組織，并通過人才引培、創新孵化、內部輪崗等方式探索建立與金融科技創新發展相適應的敏捷組織和激勵機制（見表1）。據統計，截至2021年7月底，已有12家A股銀行類上市金融機構成立了金融科技子公司。

表1 部分上市金融機構2020年年報披露的金融科技組織機制建設情況

三是金融科技相關投入力度加大。金融管理部門有關數據顯示，2020年，我國銀行、證券、保險機構的信息科技總投入分別為2078億元、263億元和351億元，同比增長均超過20%。年報分析顯示，上市金融機構普遍比較重視金融科技相關人員和資金投入，以“金融科技”“信息科技”“信息技術”“科技”“技術”“研發”等口徑在年報中披露了金融科技相關人員和資金投入情況。以38家A股銀行類上市金融機構為例，分別有24家和18家銀行在2020年年報中披露了金融科技相關人員和資金投入情況，多數（62.5%）銀行金融科技相關人員數量占總員工數量的比例在5%以下，25%的銀行金融科技相關人員數量占總員工數量的比例在5%～10%；55.56%的銀行金融科技相關資金投入占營業收入的比例在3%以下，44.44%的銀行金融科技相關資金投入占營業收入的比例在3%～5%。

金融科技應用總體情況

第一，從技術情況看，大數據、人工智能、云計算在上市金融機構中應用相對較為廣泛，區塊鏈應用正加速推進。根據2020年年報披露情況，分別有71.28%、69.15%、42.55%的上市金融機構應用了大數據、人工智能、云計算，35.11%的上市金融機構應用了區塊鏈；應用機器人流程自動化（RPA）、生物識別、第五代移動通信（5G）、知識圖譜、機器學習、物聯網技術的上市金融機構分別占25.53%、23.40%、18.09%、15.96%、15.96%、14.89%；應用程序編程接口（API）、光學字符識別（OCR）、增強現實/虛擬現實（AR/VR）等技術也有所探索應用，但應用規模總體相對較小（見圖1）。

圖1 2019—2020年上市金融機構年報披露的金融科技應用情況對比

第二，從機構類型看，銀行類上市金融機構是新興技術應用的“主戰場”。銀行類上市金融機構應用各項技術的比例均高于證券類和保險類上市金融機構應用比例，且大數據（94.87%）、人工智能（89.74%）、區塊鏈（69.23%）、云計算（66.67%）應用相對較為普遍；證券類上市金融機構應用大數據（55.10%）、人工智能（53.06%）相對較為普遍；保險類上市金融機構應用人工智能（71.43%）、大數據（57.14%）和云計算（42.86%）相對較為普遍。

第三，從變化情況看，大數據、人工智能、云計算等技術應用相對較為穩定，RPA、知識圖譜、5G等技術應用增長較快。2020年應用大數據、人工智能、云計算等技術的上市金融機構占比與2019年相差不大，區塊鏈應用占比略微上升，由2019年的30.68%上升至2020年的35.11%。RPA、知識圖譜應用分別由2019年的9.09%、9.09%增長至2020年的25.53%、15.96%，同比分別增長180.88%、75.58%。銀行類上市金融機構RPA、知識圖譜、5G應用增長相對較快，同比分別增長136.87%、89.44%、23.15%；證券類上市金融機構大數據應用由2019年的46.67%上升至2020年的55.10%，其余技術應用占比變動較小；保險類上市金融機構由于數量較少，技術應用比例波動較大，5G、生物識別、機器學習增長相對較快。

金融科技主要應用場景

大數據。大數據在銀證保類上市金融機構的應用已初具規模，應用場景相對較為豐富且相對穩定，主要為風險控制（45.74%）、運營管理（37.23%）、營銷獲客（24.47%）等。銀行類上市金融機構主要將大數據應用在風險控制（86.84%）、運營管理（60.53%）、營銷獲客（42.11%）、信用評估（42.11%）等場景。證券類上市金融機構主要將大數據應用在運營管理（22.45%）等場景，但應用規模總體相對較小。保險類上市金融機構主要將大數據應用在風險控制（57.14%）、運營管理（37.23%）等場景（見表2）。

表2 2020年上市金融機構年報披露的大數據在同類機構中主要應用占比

人工智能。人工智能應用場景相對較為豐富，銀證保類上市金融機構主要將其應用在智能客服（34.04%）、智能風控（34.04%）、智能營銷（28.72%）等場景。銀行類和保險類上市金融機構在智能風控、智能客服場景應用人工智能技術相對較為普遍。證券類上市金融機構主要將人工智能技術應用在智能投顧（24.49%）和智能投研（12.24%）場景（見表3）。在人工智能的具體細分技術中，RPA主要應用在運營管理、反洗錢等人工重復操作較多的業務場景，通過模擬人工執行重復工作任務；生物識別主要在客戶身份認證等領域有所探索應用；知識圖譜通過建立客戶畫像、分析交易行為等方式，在精準營銷、反欺詐等場景已有所應用；機器學習通過使用算法規則，在客戶服務、風險防控和反欺詐等場景已有所應用；OCR主要應用于金融業務中票據、資料、檔案等的錄入和處理。

表3 2020年上市金融機構年報披露的人工智能在同類機構中主要應用占比

云計算。云計算正成為部分上市金融信息技術（IT）基礎設施部署的主流選擇。銀行類上市金融機構在個人借貸（15.79%）、小微金融（15.79%）、支付結算（7.89%）、財富管理（7.89%）、供應鏈金融（5.26%）、信用卡管理（5.26%）等場景已開展云計算部署應用。證券類上市金融機構僅在信息安全（2.04%）場景披露了云計算應用。保險類上市金融機構雖然已披露應用了云計算，但未披露具體應用場景。

區塊鏈。區塊鏈在上市金融機構的應用尚處于初步階段，在貿易金融、供應鏈金融、支付及清結算等場景的應用逐漸深化。銀行類上市金融機構主要將區塊鏈應用在貿易融資（39.47%）、供應鏈金融（21.05%）、支付及清結算（10.53%）場景，應用比例較2019年分別增加17.25%、9.94%、7.75%，部分銀行類上市金融機構還探索將區塊鏈應用在跨境金融（18.42%）、小微金融（2.63%）、消費借貸（2.63%）、發票服務（2.63%）等場景。證券類和保險類上市金融機構雖然已披露應用了區塊鏈，但未披露具體應用場景。

政策建議

一是探索建立金融科技創新應用自聲明機制。當前，我國上市金融機構金融科技信息披露已有較好基礎，但仍存在標準不統一、概念不一致等問題。建議探索建立上市金融機構金融科技創新應用自聲明機制，按照《金融科技發展指標》（JR/T0201-2020）等文件要求，進一步完善金融科技信息披露標準，通過年報、網站等載體，對金融科技相關投入、新興技術開發方和合作方以及技術版本、應用場景等相關信息進行披露，為金融科技統計監測和公共監督提供必要支撐。

二是繼續深化金融科技創新監管工具作用。上市金融機構金融科技創新活躍度較高、應用范圍較廣，為更好平衡創新與風險監管，建議進一步擴大金融科技創新監管工具的覆蓋范圍，將養老金融、普惠金融、綠色金融等領域更多符合國家政策方向的金融科技創新活動納入測試范圍，為有價值的金融科技創新活動提供充足發展空間。

三是進一步完善金融科技標準規則體系。建議按照“國家標準管底線、行業標準管門檻、團體和企業標準突出創新”的思路，針對不同技術、應用場景和應用深度，分類分級推進標準建設工作。對于應用較為成熟、范圍較廣的技術，建議以金融消費者保護和金融科技風險防控為重點，加快推進行業標準研制，對于一些行業通用型標準，可適時上升為國家標準，并通過行業協會、產業聯盟的團體標準對技術安全、功能和性能設定更高的鼓勵性、創新性、引導性要求。對于尚處于應用初期的新興技術，可考慮圍繞技術應用安全、個人金融信息保護、基本架構等開展行業標準研制，盡快明確金融科技創新應用的底線型要求。