金融科技助力金融基礎設施數字化轉型

摘要：本文從國際和國內兩個角度，闡述了金融基礎設施數字化轉型的進展，同時從四個角度提出我國金融基礎設施數字化轉型的路徑，以期豐富該領域研究成果，助力我國金融行業持續發展。

關鍵詞：金融科技；金融基礎設施；數字化轉型

DOI：10.12433/zgkjtz.20242401

隨著全球經濟的快速發展和信息技術的不斷進步，金融科技（FinTech）在全球范圍內迅速崛起，成為推動金融行業變革的重要力量。大數據、云計算、人工智能等金融科技，不僅革新了傳統的金融服務模式，也在不斷推動金融基礎設施數字化轉型。我國金融機構在近年來不斷推進金融科技，落實金融基礎設施數字化轉型，因此探討當前金融科技助力金融基礎設施數字化轉型的進展，并對未來轉型發展方向進行展望，具有較高的研究價值。

一、金融基礎設施數字化轉型的內涵

所謂金融基礎設施數字化轉型，是金融機構利用新一代數字技術，為金融機構乃至金融行業的發展創造空間的新戰略，本質內涵有二：其一，金融基礎設施的數字化轉型，實質是金融基礎設施信息化的延續，而金融基礎設施信息化又是金融基礎設施電子化的延續。在電子化階段，金融機構由人工計算、人工管理轉向使用計算機進行計算管理，以電話傳真傳輸信息轉向互聯網傳輸信息。信息化階段，金融機構以信息技術改變機構內部信息資源互換模式、促進信息交流，但不論電子化還是信息化階段，業務結構并未轉變，線下業務的運營模式相同。而在數字化轉型期間，數據價值更高，客戶中心性更強，商業模式也由此迎來創新。其二，數字化轉型是金融基礎設施發展、金融機構發展乃至金融行業發展的必然路徑，在國家戰略要求以及國際金融領域發展的大背景下，必須應用金融科技持續推動金融基礎設施由信息化轉向數字化，從而順應新一輪產業革命，賦予金融機構在新時期的新職責、新功能、新發展。

二、金融基礎設施數字化轉型的國際進展

（一）AI技術的應用

許多國際金融機構已部署聊天機器人、虛擬助手等由AI驅動的智能客服系統，用于處理客戶查詢、提供金融建議和解決常見問題，在提高客戶服務效率的同時，降低運營成本。同時AI被用于實時監控和分析交易數據，識別潛在的欺詐行為，幫助金融機構提前預測信用市場風險，采取預防措施。AI還被應用于自動化交易與投資顧問。高頻交易算法利用AI技術分析海量市場數據，進行實時決策在毫秒級時間內實現自動化交易，同時基于AI的投資顧問能夠根據客戶的財務狀況、風險偏好和市場趨勢，提供個性化的投資組合建議。目前自動化交易與AI投資顧問已經在全球范圍內逐漸普及，尤其在美國和歐洲市場普及水平較高。此外，AI通過分析客戶的社交媒體、消費記錄等多維度數據，能夠生成更精準的信用評分模型，在印度、埃及、日韓等地區，大量金融機構應用基于AI的數據分析方法解決傳統信用評分方法的局限性，同時自動化的貸款審批流程利用AI技術評估借款人的信用風險，加速審批流程，減少人工審查造成的誤差。

（二）大數據技術的應用

大數據技術能夠對交易記錄、社交媒體活動等數據展開分析，幫助金融機構分析客戶行為偏好，挖掘潛在的商業機會，制定更加精準的市場營銷策略和產品設計，同時大數據技術也可應用于風險評估當中，對大量歷史數據展開分析，評估金融風險情況，提升金融機構的風險管理能力，例如高盛便應用大數據技術進行客戶行為分析和風險評估，制定精準的市場營銷策略和產品設計。

大數據技術使金融機構能夠根據客戶的歷史數據和行為模式，提供個性化的產品推薦和營銷活動，為客戶提供定制化的理財建議以及私人理財服務，如瑞銀集團利用大數據分析為客戶提供個性化的理財服務，幫助客戶更好地管理資產、規劃財務。

大數據技術也被廣泛應用于合規管理中，能夠實時監控交易行為數據，發現異常、報告違規行為，確保合規性，同時由于大數據技術分析海量交易數據和客戶信息的能力，也幫助金融機構在反洗錢方面取得突破，匯豐銀行利用大數據技術提升了監管效率，通過實時監控交易和行為數據，及時發現并報告異常和違規行為，摩根士丹利則應用大數據技術加強反洗錢措施，預防洗錢活動。

二、金融基礎設施數字化轉型的國內進展

（一）數字新基建

數字新基建是指利用新一代信息技術對傳統基礎設施進行改造升級的數字化轉型和高質量發展戰略，囊括了5G網絡、數據中心、人工智能、工業互聯網、物聯網和區塊鏈等關鍵技術的建設應用。數字新基建不僅是技術層面的創新，更是經濟社會發展的重要支撐，旨在以數字化手段提升基礎設施的智能化水平，促進各行各業的數字化轉型。

近年來，我國政府高度重視數字新基建，出臺了一系列政策和規劃，以加快數字新基建的發展步伐。國家發展和改革委員會發布的《國家新一代信息基礎設施建設規劃（2021—2025年）》明確了數字新基建的總體目標和重點任務。該規劃提出，到2025年，初步建成高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色安全的新一代信息基礎設施體系，全面提升基礎設施的數字化、網絡化和智能化水平。中央和地方各級政府也紛紛制定相應的政策措施，引導數字新基建的發展。財政部、工業和信息化部等部門制定了專項資金、稅收優惠等政策，鼓勵企業和地方政府加大對數字新基建的投資建設力度，各地政府亦結合自身產業特點和發展需求，制定了具體的行動計劃，積極推進數字新基建項目落地。此外，我國近年來著重于數字新基建監管，堅持標準化建設，確保安全、可靠，國家標準化管理委員會聯合相關部門和行業組織，制定了一系列標準規范，引導數字新基建的發展方向，并加強了對數字新基建項目的監管，建立了嚴格的項目審批評估機制，以確保項目建設質量。

（二）新型數字化技術

在數字新基建浪潮下，各類新型數字化技術正逐步應用到金融基礎設施建設中。其中，5G網絡作為數字新基建的重要組成部分，為金融基礎設施的數字化轉型提供了高速、低延時和大連接的通信能力。5G技術的普及使得金融服務能夠更加便捷和高效地進行。例如，移動支付、在線銀行和金融交易的實時性和安全性得到了大幅提升。支付寶和微信利用5G技術拓展了支付場景，使得無現金社會逐漸成為現實，銀行業也積極采用5G技術來優化網點服務，大力建設智能終端設備，實現無接觸服務，提高客戶體驗、強化運營效率。

隨著金融業務的數字化和互聯網化，海量數據的存儲和處理需求日益增長。數據中心的建設為金融機構提供了可靠的數據存儲和計算資源，支持其進行大數據分析和人工智能應用。例如中國工商銀行和中國銀行等大型金融機構紛紛建設自己的數據中心，以滿足日益增長的數據需求并提升服務能力。

人工智能技術在金融基礎設施數字化轉型中發揮了重要作用。機器學習、自然語言處理和計算機視覺等AI技術，幫助金融機構實現了智能客服、智能投顧、風險管理和反欺詐等多種應用。例如中國建設銀行推出了智能客服機器人“龍行智庫”，能夠7x24小時在線解答客戶問題，提高了客戶服務效率。智能投顧平臺則利用AI技術分析客戶的投資偏好和風險承受能力，提供個性化的投資建議，幫助客戶實現財富增值。此外，AI技術在風險管理和反欺詐方面的應用也顯著提升了金融機構的安全性和合規性。

工業互聯網和物聯網技術在金融領域的應用也在不斷擴展。工業互聯網將設備、系統和人鏈接一體，實現信息全面互聯、數據全面感知，為金融服務提供了新的應用場景。在供應鏈金融領域，工業互聯網技術可實現對供應鏈上下游企業的實時數據監控和信用評估，有效降低金融風險，在保險業，物聯網技術則連接智能設備，實時監測被保險資產狀態，提供個性化的保險服務，實現動態風險管理。

區塊鏈技術同樣在重塑我國金融基礎設施。區塊鏈技術的去中心化、不可篡改和透明性特點，使區塊鏈技術在支付結算、跨境匯款、資產證券化等領域具有廣泛應用。由中國人民銀行牽頭的數字人民幣項目，利用區塊鏈技術實現了安全、便捷的數字貨幣流通，也為數字化支付提供了可能性。區塊鏈技術還被廣泛應用于供應鏈金融，可信數據共享以及智能合約為供應鏈金融業務的高效協同、自動化操作提供了助力。

（三）數據安全與數據管理

金融機構在數據安全方面采取了多種措施，其中以數據加密和訪問控制為主。包括中國工商銀行在內的四大行均在數據管理系統中采用了先進的數據加密技術，對客戶的交易數據和個人信息進行加密處理，并實施了嚴格的訪問控制措施，只有經過授權的員工才能訪問特定的數據，并建立了完善的數據備份和災難恢復機制，每天對重要數據進行多次備份，定期進行災難恢復演練。

農業銀行利用大數據分析技術，建立了全面的數據審計和監控系統，對所有數據訪問和操作進行實時監控和記錄，及時發現異常行為和潛在威脅，自動觸發警報并采取相應措施，確保數據的安全合規性。

為了有效管理金融數據，金融機構還采用了數據分類分級管理的策略。數據分類分級管理是根據數據的重要性，對數據進行分類分級，制定相應保護措施的管理模式。中國銀行在數據管理體系中，對客戶的個人信息、交易數據和財務報表等數據進行不同等級的分類，并針對不同級別的數據實施相應的安全保護措施。客戶的個人信息被視為高度敏感數據，采用最高級別的安全措施進行多重加密、訪問控制，對于一般的業務數據，則采用相對較低的保護措施，平衡安全性和運營效率。

在數據治理和質量管理方面，金融機構也投入了大量資源，以確保數據的準確性、完整性和一致性。平安銀行建立了全面的數據治理框架，通過數據標準化、數據質量管理和數據生命周期管理等手段，提升數據的可信度和利用價值。具體案例如平安銀行在實施數據標準化過程中，統一了不同業務系統的數據口徑，使跨系統的數據整合分析更加便捷高效；平安銀行采用先進的數據質量管理工具，對數據進行了實時監控清洗，為數據準確性提供了保障。

三、金融基礎設施數字化轉型的未來路徑

（一）明確下一代數字化轉型目標

明確轉型目標，以確保數字化轉型的方向。制定詳細的發展規劃，涵蓋短期、中期和長期的具體目標和實施步驟，短期目標應側重于提升現有基礎設施的數字化水平，提高業務處理效率和服務質量。中期目標則應聚焦于建設智能化、互聯化和高效化的金融基礎設施，推動金融行業的全面數字化轉型。長期目標則應致力于建立具有全球競爭力的數字金融生態系統，推動金融業的創新發展、推進國際化進程；構建金融聯盟，以頂層設計加強方向引導，制定行業基礎設施數字化轉型標準規范，提供頂層制度保障；建立健全的監測評估機制，及時跟蹤評估轉型的進展情況，確保各項工作按計劃推進。

（二）結合創新需求探索技術應用

在未來，我國金融行業需要結合自身的創新需求，積極探索數字化技術的更多應用方式。人工智能、大數據、云計算等新興技術，已經在金融領域展現出巨大潛力，但應用范圍和應用深度還有待進一步挖掘。例如，區塊鏈技術可以在跨境支付、供應鏈金融和資產證券化等方面實現更加高效、安全和透明的業務流程，人工智能技術可以在風險控制、客戶服務和投資決策等方面提供智能化支持，提升業務效率和服務水平。金融機構還應加強與科技公司的合作，推動技術與業務的深度融合，形成協同創新的良好生態。各地區也需支持金融機構的技術創新，提供必要的政策資金支持，營造良好的創新環境。

（三）持續加強金融數據安全保護

未來，我國金融行業需要持續加強金融數據安全保護，建立健全的數據安全管理體系。金融機構應加大對數據安全技術的投入，采用先進的數據加密、訪問控制、數據備份和災難恢復等技術手段，確保數據在整個生命周期中的安全；建立完善的數據審計和監控機制，對數據訪問使用情況進行實時監控。加強機構內部數據安全的培訓教育工作，提高員工的數據安全意識。構建行業內以及機構內的雙重標準規范，落實數據安全管理責任，提高金融行業整體數據安全水平。

（四）培育復合型金融數字化人才

金融基礎設施的數字化轉型不僅需要技術和制度的支持，更需要大量具備專業知識和技能的復合型人才。未來，我國金融行業需要大力培育更多復合型金融數字化人才，為數字化轉型提供強有力的人才保障。金融機構應加強內部的人才培養，建立完善的培訓體系，打造人才激勵機制，提高員工的數字化素養。同時金融機構還應積極引進外部高端人才，主動出擊、遴選人才，拓寬選擇方向，并以數字化企業文化形成復合型人才集聚效應，形成多層次的人才梯隊。

四、結語

綜上所述，不論是國際還是國內，金融科技都在不斷改變金融基礎設施，推動金融行業數字化發展，AI、大數據等新型技術逐漸成為金融科技的新質生產力。而在未來，我國金融機構需要制定更明確、更長遠的目標，從技術應用、數據安全、人才培育三個角度積極推進建設。

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作者簡介：王雪松（1984），男，漢族，北京人，碩士，研究方向為軟件開發。