專題：第21屆中國國際金融論壇

　　第21屆中國國際金融論壇於12月19日-20日在上海召開，主題爲“金融高質量服務新質生產力發展”。浙商銀行行長助理、首席信息官王超明出席並演講。

　　以下爲演講實錄：

　　大家上午好，今天非常高興有機會參加本次論壇。跟各行各業的專家做一個交流。我的演講主題：新質生產力賦能金融高質量發展。

　　“新質生產力”在2024年也首次被寫入政府工作報告，並被列爲十大任務之首。在我國邁入小康社會之後，傳統勞動密集型的產業必然要向知識密集型、資本密集型產業進行轉換。隨着社會進步和教育水平的提升，人們越來越不滿足於原來的生活狀態，使得勞動密集型產業受到很大挑戰。目前，很多加工製造產業正在往生產成本較低的東南亞國家轉移，在此背景下新質生產力確實是一個非常及時的舉措。

　　從金融層面來說，新質生產力和金融本身是相輔相成的。金融作爲國民經濟的血脈，是國家核心競爭力的重要組成部分。在新質生產力的培育和形成過程中，金融發揮着助推器和催化劑的作用。五篇大文章裏特別強調科技金融，一是新質生產力發展的前提就是高科技的比拼，二是國家希望金融行業能夠給科技發展提供更大的動力，除了通過證券市場IPO融資方式，最近這兩年各家銀行逐漸在加大對科技企業的投入，像浙商銀行也有類似人才貸等的科創金融貸款，通過這些方式促進科技企業的發展。

　　反過來，新質生產力的發展，也進一步推動金融行業高質量發展。剛很多嘉賓講了最近這幾年金融科技發展速度非常快，銀行的包容性非常強，能夠快速把一些最新的科技技術融入到銀行的日常經營中，不斷推生新產品、新服務、新業態、新模式，從而推動金融服務實體行業的能力。

　　我們將關鍵金融科技總結爲“ABCDMIX”七項。以AI爲例，AI概念並不是一個很新的名詞，八個十年代AI已經有了，但最近這兩年AI特別火，我覺得主要因爲ChatGPT的出現，使得AI技術從相對封閉的應用場景逐漸走向公開化，普通民衆也可以很方便的享用AI技術發展的成果，也倒逼了銀行去把AI用的更好、更新。

　　大數據方面，以前我們講大數據更多是說自己內部怎麼樣把大數據用好，現在各行各業也在進行數字化轉型，數據要素、數據資產發展迅速，大數據的應用也到了一個非常好的時間段。其他包括移動互聯網，金融行業利用物聯網技術加強了抵押物的管理，還有量子計算、元宇宙等新興技術正在加密通信、虛擬網點等創新場景中展現出巨大的潛力。金融科技，尤其是人工智能、區塊鏈和大數據，已經成爲金融領域新質生產力的核心體現，它們不僅推動了金融服務的創新，也爲我們提供了更高效、更安全、更智能的金融解決方案。

　　人工智能方面，更多是新型算力的增長，我們看到2023年末，210家銀行總規模達到4423FLOPS，增長38.8%，GPU爲代表的新型算力增長速度非常快。剛有嘉賓講到現在大小模型的關係問題，應該說在AIGC出來之前，銀行的AI應用更多聚焦在小模型，特別是在風控方面的應用。隨着大模型出來之後，是不是AIGC可以替換原來傳統的小模型，馬上可以應用在銀行業務處理的各個環節？其實不盡然，現在大模型的應用場景更多是在一些業務處理的輔助環節，還不能真正替代決策環節。一方面，從監管角度來講是比較謹慎的，因爲現在沒人可以確保大模型的運用能完全做到合規；另一方面，大模型更多還是對數據統計概率的運用，金融行業週期性大，而且每次週期的原因可能都不一樣，黑天鵝、灰犀牛事件特別多，不是通過歷史數據的計算、統計就能準確預判的，這也是爲什麼大模型不一定能夠真正適用於銀行業的決策環節作用的原因。

　　現階段其實是大小模型共用階段，大小模型的協同作用對於金融行業應用至關重要，因爲它能夠確保大模型在處理複雜金融問題時的準確性和可靠性。此外，小模型還負責對大模型的輸入和輸出進行安全過濾和風險控制，這對於維護金融系統的穩定性和安全性至關重要。總體來說，人工智能技術的發展正推動着金融行業向更高效、更智能的方向發展。大模型和小模型的協同應用，不僅能夠提升金融決策的效率和準確性，還能夠爲金融行業帶來更多創新的解決方案。

　　大模型本身存在一些侵權性風險、信任度風險、社會性風險，這些需要我們引起關注。現在提出一個概念，要加強人工智能的倫理治理，一方面在數據層面要確保數據合規性、有效性、準確性，在模型層面確保模型的無偏差，還有特別重要的一點，是可解釋性，如果這點邁不過去的話，最終監管層面要全面放開確實是有難度的，另一方面在應用層面要加強在全過程的風險評估，要定期做檢查，這樣才能確保人工智能應用是可靠的。

　　區塊鏈技術方面，自2016年至2020年經歷了迅猛的發展，從區塊鏈的發展趨勢圖來看，每項技術出來時首先是一個膨脹期，膨脹期完了之後又到了冷靜期，冷靜期之後現在又開始到成熟期，最近看到又開始進一步加大區塊鏈應用，最明顯就是比特幣，特別是特朗普馬上要擔任美國總統之後，因爲他推崇數字貨幣，比特幣突破10萬美元，反而進入比較成熟的階段。區塊鏈技術基本上是兩類技術，公有鏈、聯盟鏈，公有鏈不一定適用（比特幣就是公有鏈的技術），金融業聯盟鏈更加適用，對我們來說特別是金融行業要大力發展聯盟鏈技術作爲下一階段工作的重點之一。

　　大數據技術爲金融行業新質生產力的發展提供了堅實的數據基礎。剛講到了數字資產，數字要素，特別是數據資產，對於金融行業來說，將面臨新的挑戰，因爲外界也在推進數據要素入表工作，以後到銀行貸款的抵押物可能不是房產、廠房這類實物資產，可能是一堆數據。我們是不是已經做好這個準備，把數據作爲抵押物。IDC在《金融領域中數據管理分析服務最佳實踐案例》中對中國金融大數據支出規模進行預測，預計從2023年的29.7億美元以21.4%的年複合增長率增長至2027年的64.6億美元。這一增長趨勢表明，大數據技術在金融領域的應用將越來越廣泛，其重要性也將日益凸顯。因爲現在大數據不僅僅是靠銀行內部數據，僅靠銀行內部數據不足以支撐業務發展需要，更多需要其他行業的數據，共同來支撐整個大數據的計算需要。

　　下面第二部分，我講一下新質生產力賦能場景金融的具體案例。

　　新質生產力正在改變金融服務的發展方式，對金融產品與服務流程進行重塑創新，通過技術手段賦能、支持金融服務效率與金融資源配置效率的提升，打造符合場景需求的金融服務，推動場景金融的高質量發展。首先在技術底座方面，剛講的ABCDMX，在這個基礎上建設銀行能力支撐，包括產品創新、營銷觸達、服務提升、風險防控，最後把能力支撐運用到銀行各個應用場景中，包括運營管理、辦公管理、風險管理等各方面。像AIGC在辦公管理方面特別適用，包括知識問答、寫作等方面，浙商銀行也將人工智能充分應用於辦公環境中，打造了“浙小智”品牌，。

　　另外人工智能在運營管理中的應用，主要通過RPA的方法，再結合AI技術，使整個客戶服務這塊效能有很大提升。工商銀行應用機器人流程自動化（RPA）模擬和執行銀行員工的任務，以實現自動化、高效和準確的處理銀行業務中重複性、規則化的流程和任務。同時，實現RPA控制力與AI認知力的相互促進融合，快速重塑傳統業務場景的非結構化數據操作、跨系統連接、人工決策等問題，覆蓋前臺操作、中臺流轉和後臺支撐等多個業務領域。

　　浙商銀行供應鏈綜合金融服務通過運用區塊鏈、物聯網、人工智能等技術實現供應鏈上下游交易產生的各類資產“上鍊” 轉化爲數字資產進行流轉，企業經營動態數據鏈下采集，構建鏈上鍊下一致、真實客觀的信用體系，建立客戶准入、評分、額度等風控模型，實現自動化風險管控和授信審批。這邊我講浙商銀行兩個優秀案例，一個是汽車公司案例，經銷商向浙商銀行申請開立銀行承兌匯票給汽車公司，汽車公司生產車輛，浙商銀行委託監管公司控車控證；汽車公司將收到的我行銀行承兌匯票在我行辦理貼現；經銷商打款提貨，由浙商銀行通知監管公司釋放車輛及汽車合格證，然後經銷商提車並完成整個融資過程。在這個過程中，剛說的區塊鏈發揮了很好的作用，涉及到包括智能合約、數字憑證等，都是非常好的應用。另一個某鋼鐵集團案例，對鋼鐵集團來說每個月的電費是一個固定的支出，也是日常成本支出中的“大頭”，由於該省國家電網過往一直僅接受現金支付電費，該鋼鐵集團用電產生的成本一直高居不下。現在通過電費證可以靈活確定繳費的比例，不夠的部分通過電費證可以從浙商銀行獲取貸款，這樣使企業的現金流管理有非常靈活的配置，有效節約成本開支。

　　區塊鏈還有一個非常大的作用，就是信用的轉移，我們可以通過開數字信用證的方式靈活滿足企業資金需求。例如上游企業拿到數字信用證之後，可以拿數字信用證到銀行貼現，另外上游企業可能還有它的上游企業，原來傳統做法是銀行存兌匯票背書，可能只給一家，不夠靈活，現在通過區塊鏈技術，可以非常靈活把數字信用拆分，去滿足它的上游企業資金需求。

　　貸後資金監管應用試點項目由國家金融監督管理總局浙江監管局牽頭，浙商銀行協同承建，旨在基於浙江省金綜平臺區塊鏈基礎設施“金綜鏈”，運用區塊鏈、多方安全計算、知識圖譜等前沿技術，打造可推廣應用的金融業務數據共享與風控平臺，落地“跨行流水驗真”和“貸後資金監管”兩大場景。首先是貸後資金監管。，大家知道對於貸款的用途有很明確的要求，以前很多企業做法是先到你這家銀行貸款，貸款之後把錢轉到另一家銀行，作爲這家銀行來說是正常存款，這樣企業就可以把錢用到其他一些敏感行業，但這樣對你這家貸款銀行來說就有很大的問題。現在建設了金綜鏈，把一個企業在各個銀行流水放到鏈上，使得貸款銀行很容易知道最終企業貸款的這些錢轉移到哪去了，及時發現企業資金非法使用的問題。

　　在金綜鏈的另一個應用是流水驗真。現在貸款申請環節中，需要提供其他銀行的業務流水，傳統做法是由企業到其他銀行開證明，因爲沒有一個好的平臺去驗流水，所以會有很多造假。現在金綜鏈通過區塊鏈技術，各家銀行把流水放上來之後相互間通過驗真手段可以知道流水真假，提高風險的防控能力。

　　第三部分我想講一下未來的展望。金融科技的發展，新質生產力是必然的需要，我們要和新質生產力深度融合，業務流程要結合新技術，特別是AIGC，將領入更加智慧、高效、包容的新階段。要對前沿數字技術做更多探索。現在技術是雙刃劍，雖然使用越來越方便了，但從另一方面講挑戰也越來越大。最近，谷歌說量子計算出來對比特幣造成了短暫的打擊，因爲數字技術如果說在密鑰層面被擊破，整個數字安全就不復存在。

　　金融場景創新方面，銀行不能侷限於傳統的金融服務，要跳出銀行做銀行，現在做銀行不是等客上門做業務，實際現在需要到供應鏈金融業務的鏈主企業，跟他們做進一步結合，要把銀行的業務過程嵌在整個行業的業務過程裏，所以銀行不以後要和行業做更多的結合。

　　數字金融生態共建方面，一是行業本身的數字化轉型，二是銀行業怎麼嵌入到行業的數字化的建設過程中，共同去給客戶提供服務。

　　未來我們也要關注機遇和增長點。首先持續賦能新質生產力；第二個要做好“五篇大文章”，特別是剛纔說的科技金融，包括養老金融、普惠金融，都需要科技支撐；第三是剛纔提到的數據要素，一方面要挖掘數據要素生產價值，另一方面要進一步開拓，如何通過數據要素轉變銀行原來傳統的服務方式；第四就是今年提出來的全國統一大市場建設，這裏面我們銀行業怎麼助力全國統一大市場建設，有很多工作要做。

　　今天我的演講就到這裏，因爲時間比較倉促，講的不是特別透，希望後面和各位嘉賓有更深入的交流，謝謝大家！

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責任編輯：王翔