數字經濟賦能金融科技創新的機制和實現模式

摘 要：金融科技創新是推動金融行業智能化、數字化及風險可控發展的核心動力。作為新型經濟形態，數字經濟通過技術、人才、資源等內部機制，與政策、市場、競爭等外部機制的協同作用，為金融科技創新注入新的增長動能。本文立足數字經濟與金融科技的理論基礎，系統剖析了數字經濟賦能金融科技創新的內在邏輯與作用機制，并從技術驅動、數據驅動、平臺驅動及生態協同等維度，深入探討了數字經濟賦能的具體實現路徑。基于此，本文結合實踐案例總結經驗，分析了當前發展面臨的實踐挑戰，進而提出針對性的優化對策。

關鍵詞：數字經濟；金融科技創新；機制構建；技術驅動；數據驅動；平臺驅動

中圖分類號：F832.5；F124 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）08（b）--04

1 引言

隨著現代全球數字化技術的發展，數字經濟與金融科技的關聯性更為突出，如何準確把握兩者之間的潛在關聯與銜接交互機制，促進行業轉型升級，備受業內關注。數據顯示，我國2023年數字經濟規模已達56.1萬億元，占GDP的比重提高至47.6%[1]。長期以來，國家相關部門高度重視數字經濟與金融科技的深度融合，在技術倫理、數據安全等方面制定并實施諸多宏觀政策，為新時期全面厘清數字經濟與金融科技的內在關聯提供了重要的基礎遵循。本文通過分析與探討，揭示數字經濟賦能金融科技創新的底層邏輯，為相關政策的制定與行業實踐提供參考。

2 數字經濟與金融科技的理論基礎

2.1 數字經濟內涵與特征

數字經濟是以數字化知識、信息技術為核心驅動要素，通過對數據要素的深度挖掘與價值轉化，重構生產、分配、交換和消費等經濟活動的新型經濟形態。在數字經濟形態下，數據已成為價值載體，可以通過清洗、分析等方式，直接轉化為商業價值。數據顯示，通過數據資產包的價值量化，亞馬遜2023年收入超600億美元，僅第三方賣家通過亞馬遜投放廣告的投資回報率（RO）便高達1∶5，年銷售額增長200%[2]。

2.2 金融科技發展脈絡與分類

金融科技是技術驅動的金融創新，自誕生至今已經歷曲折復雜的演進過程。其中，金融電子化階段以銀行IT系統升級為主，互聯網金融階段則興起第三方支付、P2P借貸，直至今天發展至金融科技3.0時代，人工智能、大數據、區塊鏈等技術得以深度應用。在分類方面，根據技術應用與業務場景，金融科技可被歸納為支付、借貸、投資、保險、監管及加密資產等關鍵環節。

2.3 數字經濟與金融科技的關聯性

數字經濟中的區塊鏈、人工智能、大數據、云計算四大技術形成“技術協同網絡”，通過功能互補與交叉融合，重塑金融科技的“技術底座”。其中，區塊鏈技術的功能定位在于以去中心化、不可篡改、智能合約等特性重構金融交易中的信任機制；人工智能技術則通過機器學習、自然語言處理（NLP）等技術，輔助實現金融業務的自動化與智能化；大數據主要通過多源數據整合、實時分析與用戶畫像等方式，驅動金融產品的精準匹配與風險定價。根據國際數據公司（IDC）預測，2025年全球金融科技領域技術融合將創造超1.2萬億美元價值，其中技術互補性貢獻占比超過60%[3]。

3 數字經濟賦能金融科技創新的機制分析

3.1 技術賦能機制

3.1.1 區塊鏈技術對信任機制的顛覆與重構

傳統金融體系中的信任主要依賴銀行、證券交易所、支付清算系統等中心化機構的信譽和監管，該種信任機制雖可在一定程度上保障金融交易的安全與效率，但也存在諸多局限性。數字經濟背景下，區塊鏈技術通過去中心化、智能合約、共識機制等方式對傳統金融信任機制進行顛覆與重構。

（1）去中心化。現代區塊鏈技術的創新發展，為金融科技創新帶來新的運行機制，不但可以將分布式賬本作為基礎依托，實現去中心化的流轉效果，而且交易網絡中的各個節點均保存完整的賬本副本，支持多節點對交易信息的共同驗證、記錄、分析與處理，極大程度上擺脫了對傳統中心化機構的依賴。

（2）智能合約。作為區塊鏈技術的重要創新點，智能合約可在特定條件下完成對合約條款的自動執行，即當相關操作滿足預設條件時，則觸發合約的自動執行。得益于此，金融行業的相關交易活動更具自動化與智能化特征，在更深層次上減少了人為干預和主觀錯誤，保障了合約的可信度與執行力[4]。

（3）共識機制。在區塊鏈網絡節點對一致性要求更高的趨勢下，共識機制的建立與運行可有效保證金融交易狀態與效果。就當前技術條件而言，基于區塊鏈技術的共識機制包括工作量證明（PoW）和權益證明（PoS）等，兩者在應用場景、機制運行與效果預期等方面存在顯著差異，但均可通過經濟激勵與懲罰等方式，促使節點誠實地參與網絡維護。

3.1.2 人工智能在風險控制與客戶服務中的應用

在現代經濟社會，金融風險的誘發因素多種多樣，若不注重風險識別、分析與控制，則勢必影響行業發展質效。人工智能技術的創新運用，則為風險控制提供了更切實有效的技術工具，使得客戶服務更具針對性。一方面，傳統信用評分對收入、負債等數據信息具有較強的依賴性，而人工智能則可通過多渠道采集多源數據，構建形成信用評估模型，對風險進行精準評估與預測[5]。另一方面，人工智能還可快速掃描、閱讀、分析數據文件，提取宏觀經濟數據、市場情緒、新聞輿情等方面的核心信息，預測未來市場發展動態，進而幫助用戶評估流動性風險[6]。

3.1.3 大數據驅動的精準營銷與信用評估

傳統金融營銷存在客戶畫像模糊、依賴人工調研或有限數據、廣告投放缺乏針對性、線下渠道運營成本高的問題。信用評估難以覆蓋“白戶”，人工審核煩瑣，傳統風控模型難以識別團伙欺詐或虛假交易。大數據可以整合多源數據，劃分用戶群體，精準匹配金融產品；多維度交叉驗證數據，感知用戶行為變化，輔助調整信用評分和貸款利率。大數據在金融科技中的典型應用場景如表1所示。

3.1.4 云計算降低金融科技基礎設施成本

數字經濟時代，云計算提供彈性計算資源，金融機構可根據業務需求動態調整資源使用量，避免固定成本浪費。此外，云平臺提供監控、備份、安全防護等諸多自動化運維工具，金融機構無需自行管理底層硬件，可有效縮減團隊規模和運維費用。在硬件部署方面，傳統模式硬件采購和部署周期長，新產品開發速度受限，而在云平臺的輔助下，可在預配置的開發、測試和生產環境中獲得一鍵部署應用功能支撐，從而縮短開發周期。隨著容器化、微服務等云原生技術的創新發展，云計算將能提供更加高效的模型訓練與推理服務，助力金融機構提升智能風控、智能客服水平[7]。

3.2 數據要素驅動機制

數字經濟時代，數據成為金融科技創新的核心要素，數據資產化趨勢加快。金融機構可以整合供應鏈上下游企業交易數據，構建動態信用評估模型，為中小企業提供無抵押融資，以數據信用替代傳統抵押擔保。數據資產化催生出各類創新產品，企業能以專利數據、用戶數據等為質押物獲取貸款；保險公司可基于數據風險評估推出數據泄露、網絡攻擊等保險產品。在數據要素的驅動下，數據流動打破了傳統金融服務的時空限制，金融機構通過開放API接口接入電商、社交等平臺數據，觸達長尾客戶，為“小眾化”客戶提供小額信貸服務，進一步拓展了金融服務范圍。

3.3 平臺經濟與生態構建機制

從雙邊市場理論的核心邏輯出發，金融科技平臺的雙邊市場效應不容忽視。通過平臺連接兩組及以上用戶群體，可以精準實現交叉網絡外部性；而金融科技平臺作為中介，則能降低交易成本、提高匹配效率，推動供需雙方增長。以螞蟻集團為例，其通過支付寶連接用戶與金融機構，提供支付、理財、信貸等一站式服務。截至2024年，支付寶用戶數超過14億，合作金融機構超2000家，在國內移動支付市場占有率約54%，覆蓋超90%的互聯網用戶，形成“用戶—數據—金融”的飛輪效應。在場景驅動需求下，用戶需求已從單一金融產品轉向“金融+場景”的一站式服務。可以預見，在平臺經濟深化發展的推動下，金融科技平臺將進一步整合用戶、數據、場景，形成“超級平臺+生態伙伴”模式。

3.4 制度環境支持機制

數字經濟與金融科技的深度融合，同樣離不開制度環境的引導與保障。對此，可利用大數據分析、圖計算技術，構建跨機構、跨市場的風險預警網絡，對關聯賬戶異常資金流動進行監測，輔助實現金融創新與風險防控的動態平衡。在該領域，中國香港金管局通過“技術賦能+監管協同”模式開發人工智能驅動的反洗錢（AML）機器人，將交易篩查時間從“天級” 壓縮至“分鐘級”，誤報率從40%降至10%以下，單機構年運營成本降低50%～80%。

4 數字經濟賦能金融科技的實現模式

4.1 技術驅動型模式

如今，技術驅動型模式已超越“技術工具化”階段，進入“技術范式重構”階段。例如，生成式人工智能（如GPT-4）不僅優化了智能客服效率，還推動了金融產品設計的“人工智能原生化”；區塊鏈從“去中心化記賬”升級為“價值互聯網”基礎設施，支持跨境支付、數字資產確權等復雜場景。在實現路徑方面，依托技術組合創新，通過聯邦學習（隱私計算）+邊緣計算（實時處理）+數字孿生（風險模擬）的組合，可構建低延遲、高隱私的智能風控系統，即便對中小金融機構而言，同樣可以快速部署人工智能模型，加速技術普惠。

4.2 數據驅動型模式

數據驅動型模式通過文本、圖像、視頻等多模態數據的融合與知識圖譜的構建，分析客戶社交媒體行為、消費記錄與生物特征等，建立動態信用評分模型，實現“從感知到認知”的躍遷。為實現上述效果，可以通過以下兩方面完成數據驅動：一方面，按照數據要素市場化的現實需求，可通過數據交易所實現數據確權、定價與流通，推動數據從資源向資產轉變；另一方面，利用同態加密、多方安全計算等技術，實施隱私增強計算，使數據在“可用不可見”的狀態下被分析，破解數據孤島難題。

4.3 平臺驅動型模式

平臺驅動型模式的實現主要通過平臺治理規則重塑行業生態。例如，支付寶通過“開放平臺3.0”戰略，將支付能力封裝為標準化組件，供開發者調用，同時制定開發者分成規則，形成“平臺—開發者—用戶”的價值閉環。在實現過程中，金融機構將風控、合規等能力封裝為API，向中小銀行及其他金融機構進行輸出，形成“金融能力云”。同時，運用去中心化金融平臺的智能合約自動執行交易規則，降低對中心化機構的依賴，以消除數據源篡改等安全風險。然而，超級平臺也可能濫用市場支配地位，尤其是2022年Log4j漏洞事件暴露出平臺依賴開源組件的突出風險，需在平臺驅動過程中加強反壟斷監管，保持供應鏈安全審計的有效性。

4.4 生態協同型模式

生態協同主要利用工業元宇宙等數字孿生技術，將制造業供應鏈、物流、金融等環節映射到虛擬空間，實現全鏈路協同優化，通過“價值網絡”（Value Network）實現多方共贏的“價值共生”。在該模式下，金融科技企業、金融機構、科技公司、監管機構和第三方服務商均可保持多主體協同，通過建立安全的數據共享機制，開放API接口，促進數據流通與價值挖掘，并共享云計算、區塊鏈等基礎設施，進而降低運營成本。騰訊金融科技可謂生態協同型模式的典范，其依托微信支付、QQ 錢包等平臺，整合支付、理財等金融服務，構建以用戶需求為核心的金融科技生態，連接超12億用戶，日均交易筆數超20億筆。

5 面臨的挑戰與對策

5.1 主要挑戰

一方面，在金融科技覆蓋性更強的背景下，更多金融數據將被收集、存儲和處理，無形之中提高了數據泄露、篡改和丟失風險。一旦發生數據安全事故，勢必會造成客戶的嚴重損失，并誘發行業內的信任危機，波及金融科技企業形象與聲譽。另一方面，金融科技創新離不開大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術，而上述技術所固有的算法偏見、系統漏洞等問題，需要采取有效措施予以重點防范與應對。此外，數字鴻溝使得部分人群難以享受到金融科技帶來的便利，尤其是基礎設施薄弱、數字素養不足的農村地區和偏遠地區等，數字鴻溝問題尤為突出。

5.2 對策建議

5.2.1 加強數據安全治理

加快制定數據安全相關法律法規，明確數據收集、存儲、處理和使用的規則，堵塞數據安全漏洞。加大數據安全技術研發力度，采用加密技術、訪問控制等方法，提升數據安全性和隱私保護水平。金融科技企業作為金融科技創新的主體，同樣應建立健全數據安全管理制度，加強內部員工培訓，強化數據安全意識，確保客戶數據信息安全。而對于供應鏈金融，則可利用區塊鏈的不可篡改屬性，通過區塊鏈記錄交易數據，以防止數據篡改。

5.2.2 完善監管體系

運用大數據、人工智能等新興技術，通過分析數據訪問日志，發現批量下載、非工作時間訪問等異常行為，提升監管的智能化和精準化水平，對金融科技活動進行實時監測與預警。建立跨部門監管協調機制，加強金融監管機構與其他部門的協作，形成監管合力，共同防范和化解金融風險。明確金融數據中核心數據、敏感數據、一般數據的分類分級標準，細化各層級數據的保護要求，詳細規定數據跨境流動規則，平衡數據共享與安全風險。推動“監管沙盒”試點，允許金融機構在可控范圍內測試創新技術。

5.2.3 推進普惠金融數字化轉型

加強基礎設施建設，加大對農村地區和偏遠地區的基礎設施投入，大力提升網絡覆蓋率和數字金融服務水平，縮小數字鴻溝。針對小微企業和低收入群體的金融需求，開發最為適宜的小額信貸、移動支付等金融產品和服務，提升金融服務的可得性和便利性。加強數字素養教育，提高公眾對數字金融的認知和使用能力，促進普惠金融的數字化發展。依托大數據建模，構建數字化風控體系，將準入、額度管理、線上簽約、風險監控與處置等納入閉環體系。

6 結語

綜上所述，數字經濟與金融科技相融合，不僅是技術迭代的產物，還是經濟范式變革的必由路徑，尤其是技術賦能、數據驅動、平臺經濟與生態協同的交互作用，也為金融科技創新拓展了更加廣闊的空間。因此，技術人員應宏觀審視數字經濟與金融科技的契合點，建立健全基于全流程的核心框架和規則體系。在宏觀層次上，優化整合各項數字資源要素，強化“技術向善”的價值導向和“數據安全”的發展底線，為全面彰顯數字經濟的時代價值奠定基礎，為驅動現代金融經濟高質量發展提供“數字引擎”。

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