導語：“數字化轉型最常見的風險就是轉向以往不熟悉的高風險業務，而自身不具備相應的風險管理能力。”

　　8月10日，在北京召開“2022數字化轉型發展高峰論壇”上，中國銀行(601988)業協會首席信息官高峰以“多視角洞察銀行業數字化轉型進階”為主題發表了演講，從銀行業數字化轉型需關注的風險、需達成的目標以及需融合的領域這三塊視角分享了自己的看法與建議。

　　重點關注三大風險

　　高峰指出，監管部門正密切關注銀行業數字化轉型風險，尤其是業務戰略風險、模型算法風險、數據安全風險。

　　今年初，銀保監會印發《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），要求銀行保險機構全面貫徹“十四五”規劃要求，以數字化轉型推動銀行業和保險業高質量發展，構建適應現代經濟發展的數字金融新格局，不斷提高金融服務實體經濟的能力和水平，有效防范化解金融風險。

　　關于業務戰略風險。《指導意見》提出將數字化轉型相關風險納入全面風險管理體系。

　　風險管理作為商業銀行的核心競爭力，預示其能否適應數字化轉型趨勢，從而決定銀行數字化轉型的成效。商業銀行應加強數字化轉型戰略規劃，明確自身風險偏好與數字化轉型之間的關系。

　　不同類型的銀行金融機構，可選擇不同的發展路徑和重點方向。大型銀行和股份制銀行，從全局發展著眼，進行整體生態系統的升級，形成了“智慧銀行”數字化轉型版圖；中小銀行集中在差異化目標規劃和資源稟賦層面，制定適合自身特色的數字化轉型目標。

　　高峰認為，數字化轉型最常見的風險就是轉向以往不熟悉的高風險業務，而自身不具備相應的風險管理能力。商業銀行應當根據自身定位，科學制定數字化發展戰略，緊緊圍繞服務實體經濟這一根本目標，充分應用金融科技，創新金融產品、經營模式、業務流程等，提升風險管理能力。

　　關于模型算法風險。《指導意見》中首次提出，實現規則與策略、模型與算法的集中統一管理。

　　任何對銀行業務會產生風險的元素都需要考慮到與數字化轉型相匹配的風險控制體系，需要納入風險管理大框架，尤其是防止人工智能算法帶來的模型風險，對模型數據的準確性和充足性進行交叉驗證和定期評估，審慎設置客戶篩選和風險評估等模型參數。

　　銀保監會推動大型銀行加快向中小銀行輸出風控工具和技術，支持不同規模、稟賦的機構建立與經營特點相匹配、與風險管理能力相適應的數字化轉型路徑。大型銀行已經逐漸從被金融科技重塑的對象，逐漸演變為引領金融科技的“主力軍”。尤其是銀行系金融科技子公司，承擔了金融科技相關工作，對外輸出相關風控產品服務和工具取得了一定的成效，涉及信用風險、市場風險、合規風險、操作風險類等領域產品。

　　關于數據安全風險。隨著網絡安全法、數據安全法和個人信息保護法的出臺，監管部門將網絡安全、數據安全和隱私保護的重要性提升到了前所未有的高度。

　　前不久，銀保監會就《銀行保險監管統計管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見。在推進數字化轉型工作中，銀行數據安全是其中一項重點工作。銀行基于數據資產和數字化技術開展金融創新，前提是要構建覆蓋數據產生、采集、傳輸、存儲、使用、共享、銷毀等全生命周期的數據安全能力。

　　《指導意見》提出，完善數據安全管理體系，建立數據分級分類管理制度，落實技術和管理措施。強化安全訪問控制和全生命周期安全閉環管理，加強對外合作中的數據安全管理。關注外部數據源合規風險，明確數據權屬關系，加強數據安全技術保護。

　　進階的三大方向

　　如何定義銀行數字化轉型成功？

　　高峰認為，客戶極致體驗、產業數字金融、價值體系重構將成為重點方向和領域。

　　監管部門明確了數字化轉型的目標，2025年銀行業保險業數字化轉型取得明顯成效。具體內容包括數字化金融產品和服務方式廣泛普及，基于數據資產和數字化技術的金融創新有序實踐，個性化、差異化、定制化產品和服務開發能力明顯增強，金融服務質量和效率顯著提高等。

　　關于極致客戶體驗。洞悉客戶感受，建立極致客戶體驗是銀行數字化轉型永恒的定律。

　　近十多年來，消費數字金融在各大型互聯網公司的帶動下發展迅猛，無論是獲客、運營和風控等都已經達到了較為成熟的水平，但距離極致客戶體驗，還永遠在路上。

　　極致客戶體驗強調從全行客戶體驗角度出發，以客戶的視角，從多維度、全場景洞見客戶的痛點、感受和需求，并解決業務痛點，提供高效、敏捷的解決方案。“以客戶為中心”向“以體驗為中心”的旅程，基本上反映出銀行數字化成熟度發展趨勢。

　　打造極致客戶體驗，一方面需要加強數據治理基礎建設，打通數據并共享數據；另一方面，數字化運營是數字化轉型進階的關鍵。

　　關于產業數字金融。這是當前銀行業數字化轉型的重點方向，也是銀行數字化轉型新動能。

　　產業數字化是指在新一代數字技術支撐和引領下，以數據為關鍵要素，以價值釋放為核心，以數據賦能為主線，對垂直產業的產業鏈和內部的價值鏈進行重塑和改造的過程。

　　《指導意見》明確提出“積極發展產業數字金融”，強調積極支持國家重大區域戰略、戰略性新興產業、先進制造業和新型基礎設施建設，打造數字化的產業金融服務平臺，圍繞重大項目、重點企業和重要產業鏈，加強場景聚合、生態對接，實現“一站式”金融服務。產業發展與數字技術、數字金融的融合更加緊密，對金融服務提出了更高要求，產業數字金融勢在必行。

　　關于價值體系重構。近兩年，銀行業的數字化科技投入持續擴大，數字化轉型的投入涉及銀行各業務條線，由于其視角不同、方法不同，對數字化轉型價值的結論也會有所差異。這些差異會導致在規劃制定、投資預算、投入執行、投入評審等方面很難達成一致，進而影響到銀行數字化轉型的進程，成為數字化轉型的瓶頸。

　　銀行業需要建立一套統一認識、權威性的價值展現和評價模型，統一利益相關方對數字化價值認知和目標認知。中銀協和信通院共同牽頭，聯合銀行側和產業側成立了銀行數字化轉型投入有效性評價研究課題組，最終形成了數字化轉型投入績效“RIVER”指數模型。從銀行監管、股東、高管層的視角出發，體現銀行在社會責任（Responsibility）、創新及競爭力（Innovation）、價值創造（Value）、發展潛力（Edge）、風險和安全（Risk）五個維度的能力。

　　數字產業價值的三大體現領域

　　高峰提到，金融與信息技術，有著天然的高度融合屬性，主要體現在數據安全與隱私計算、信息科技創新應用和銀行數字化轉型成熟度評價領域。如何避免新技術帶來的不確定風險，確保數字金融支持產業金融、普惠金融等健康發展，成為金融科技賦能銀行業數字化轉型的重點工作。

　　關于數據安全與隱私計算。以隱私計算為代表的隱私科技賦能數字化轉型。

　　當前，金融領域的隱私計算技術專利申請數量、參與公司規模均位居前列。大型金融科技公司和國有大行、頭部股份制銀行等都有自己的隱私計算專利和試點應用。目前，在金融信貸風控、數字化營銷、反洗錢、反欺詐、智能風控、保險定價與理賠、業務協同等場景里，都能看到隱私計算的身影。

　　如何發揮數據要素價值，利用海量數據(603138)和豐富的應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，已成為銀行業共同關注的焦點。

　　在日趨嚴格的合規監管框架下，金融機構通過隱私計算化解隱私安全保障與數據價值流通之間的矛盾，靈活組合區塊鏈、人工智能、大數據、云計算等創新技術，可以解決數據的安全存儲、可信傳輸、協同生產三大核心問題，推動數據共享。

　　同時，積極應用多方安全計算、聯邦學習、聯盟鏈等技術，探索建立跨主體數據安全共享隱私計算平臺，在保障原始數據不出域前提下規范開展數據共享應用，確保數據交互安全、使用合規、范圍可控，實現數據可用不可見、數據不動價值動。

　　關于金融信創發展。自主可控、安全可信是金融機構踐行“金融安全是國家安全” 的必經之路。多項政策持續推動金融信創行業發展，金融信創發展主要取決于供需雙方“適配”。

　　近兩年，銀行業加速深化信創建設，以國有大行、頭部股份制銀行為代表紛紛啟動核心系統升級改造，主要集中在系統全棧改造、信創云和平臺信創建設等方面，部分銀行成立的科技子公司也積極參與到信創工作中。工商銀行率先通過分布式架構承載主要業務系統運行，部分大型銀行和一些股份制銀行也紛紛啟動了全棧信創云。

　　值得一提的是，銀行科技子公司也能夠把在本銀行的信創經驗帶到其他中小銀行信創建設中，輸出成熟經驗。中小銀行大多借助與外部科技廠商深度合作，推進自身信創發展，目前主要是對自身的單一系統或者硬件設備進行改造。

　　關于IOMM-BANK。數字化轉型也需要探究哲學問題：從哪里來？到哪里去？問題是我們現在在哪里？銀行數字化轉型成熟度評價工作，對數字化轉型的戰略制定、執行過程、實現效果等進行跟蹤監測，具有重要意義。

　　首先是引導方向和路徑：數字化轉型的切入點較多，從哪里入手、沿著什么路徑推進，關系到轉型的效率和效果。建立多維度數字化轉型評估體系，有利于明晰數字化轉型方向，幫助銀行明確數字化發展路徑和舉措。

　　其次是評估進展和成果：有利于幫助銀行根據各業務條線數字化的深入程度來評估數字化轉型的效果，可以衡量戰略轉型周期內的進展情況。

　　最后是明確重點資源投入：有利于幫助銀行厘清數字化轉型所需的關鍵資源和短板領域，協助銀行確定資源投入的優先順序，做到有的放矢。