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[财经] 毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟:重塑金融科技发展格局,金融数据要素

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忆璃萱 发表于 2022-5-16 19:19:41 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟:重塑金融科技发展格局,金融数据要素 第1张图片
图片来源:图虫创意
经济观察网 记者 李晓丹 数字化转型已经成为金融机构进一步高质量发展的必选项。
2022年1月,中国人民银行印发《金融科技发展规划(2022-2025年)》(以下简称《规划》),《规划》提出新时期金融科技发展指导意见,将数字元素注入金融服务全流程。信息技术如何应用于金融服务场景中,金融机构数字化转型将遇到哪些挑战?针对这些问题,经济观察网专访了毕马威中国金融科技主管合伙人黄艾舟。
黄艾舟表示,新版《规划》明确了未来金融科技的发展要以加强金融数据要素应用为基础,要充分释放数据要素潜能,体现了数据要素市场对于推动金融科技数字化转型的重要意义。
“加强监管科技在金融监管和金融科技监管领域的运用将是一个重要的趋势,目前在监管机构的主导下,监管科技在反洗钱、反欺诈、反恐怖融资和税务监管等领域均有运用,大大提升了监管机构的效率。”黄艾舟表示,随着数据安全立法的不断加强,对于数据跨境活动和数字主权的监管需求将不断增大,针对数据库和数据流管理的监管科技将迎来更大成长空间;既有“督”也有“促”,从金融领域防风险和更好地服务实体经济两个方面着手,才能全方位保证金融科技行业的稳健发展。
新三年规划点题“数据要素”
经济观察网:央行印发《金融科技发展规划(2022—2025年)》,提出了新阶段金融科技发展的“任务书”和“路线图”。当前,中国金融科技产业发展现状如何?
黄艾舟:2019年,央行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》被业内视为中国首个金融科技“三年规划”;今年年初,央行印发了《金融科技发展规划(2022—2025年)》,意味着金融科技发展的新阶段顶层设计正式出炉。在首个金融科技“三年规划”的支持和指引下,目前金融科技的“四梁八柱”已经基本形成,金融行业的数字化转型也得到进一步加速,金融科技服务和支持中国金融业的数字化转型已经成为普遍共识。行业整体发展态势可以说是稳中有进,并呈现出以下两点特征:
第一,新业务和新场景层出不穷,更好地发挥出了金融科技的普惠性特征。例如在绿色金融领域,区块链技术有效解决碳源、碳汇数据可信采集的问题,让企业更高效地获取绿色金融服务;在普惠金融领域,人工智能等技术深挖小微企业的多业务场景与数据,为企业精准画像,将企业的数据资产转化为信用资产,有效解决中小微企业长期的融资难问题;在供应链金融领域,通过“吃透”目标产业的商业模式和运营逻辑,金融科技企业为不同产业提供“滴灌式”的上下游综合金融服务解决方案,使供应链金融向更细分、更精准、更专业的方向发展。
第二,行业对于数据安全更加关注,隐私计算的发展成为热点。在今年我们针对金融科技50榜单的上榜企业调查显示,专利标题热词的前五名均与数据相关。随着《数据安全法》与《个人信息保护法》的出台,数据获取与使用的安全合规性成为多方关注的热点。隐私计算由于可以实现对大数据计算过程和结果的隐私保护,成为技术领域除ABCD外广受看好的细分赛道。特别是隐私计算与区块链技术相结合可实现“1+1>2”的效果。由于两者的底层逻辑具有相似之处也有各自的技术特点,因此结合发展可有效实现数据的安全流通,做到数据可记录、可追溯、可验证,保障数据安全与合规性。
经济观察网:数据要素是本轮《规划》新增的内容,您如何看待这一提法?如何激发金融科技行业的数据要素活力?
黄艾舟:数据是新时代重要的生产要素,是国家基础性战略资源,蕴藏了巨大的价值。当前中国数据要素市场体系尚不完善,企业使用数据时面临数据使用和收益权益不清晰、分级分类标准不统一、大企业垄断以及数据泄露风险等问题。新版《规划》指出,未来金融科技的发展要以加强金融数据要素应用为基础,充分释放数据要素潜能,体现了数据要素市场对于推动金融科技数字化转型的重要意义。
要激发数据要素活力,必须要保障数据要素的开放性、流通性和安全性,防止数据的垄断和滥用。开放性方面需着重实现公共数据对金融领域的开放,例如推动政府数据的开放等。流通性可将沉淀数据通过如数据交易所等桥梁平台以市场化形式进行合规流通。安全性应严格落实数据安全保护法律法规,同时利用先进技术手段严防数据的不当使用,保护数据主体隐私权不受损害。
经济观察网:新三年规划之下,金融科技的未来发展特点和趋势有哪些?
黄艾舟:随着央行最新发布的《金融科技发展规划(2022—2025年)》将未来四年金融科技发展原则定位为“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”。预计未来金融科技将继续保持回归科技服务金融本源,以技术突破行业难点的主要发展方向,在应用场景方面,绿色金融、乡村振兴、养老金融等将成为场景创新的主要发力点;在技术方面,随着“元宇宙”概念的引爆,AR/VR和数字孪生技术在B端和C端市场的应用场景也成为行业热议话题。
经济观察网:金融科技产业在快速发展的同时还面临哪些问题,如何解决?
黄艾舟:目前,金融科技产业面临着很多痛点,例如中小微企业融资难、高端复合型人才短缺、很多技术在金融场景中的落地仍处于探索阶段等,但随着时间的推移和国家配套政策的落地,如通过设立北交所为“专精特新”企业解决融资难的问题等,我相信这些痛点反而会成为中国金融科技产业未来的发力点。
以中小微企业融资贵和融资难的问题为例,目前很多金融机构仍然面临着在小微业务中强调降本提速,却难以把控信贷质量导致坏账率增加;或者强调小微业务资产质量,却无法降低运营成本等两难困局。通过金融科技的技术赋能,运用人工智能等技术可以深挖小微企业的多业务场景与数据,为企业精准画像,形成数据资产传递给银行等金融机构,有效解决信息不对称问题,协助其看清企业经营状况并识别经营风险。其次,金融科技通过优化金融机构信贷风控模型,进一步提升小微信贷交易的匹配度与效率,从而切实降低金融机构的运营成本,从而有效解决交易成本高的问题。
金融科技回归金融机构
经济观察网:从行业角度,国金融科技行业正在发生哪些重大变化?
黄艾舟:首先,金融科技三年规划使得“守正创新”的思维深入人心。通过对互联网机构在金融领域参与和扩展的监管、纠偏和治理,对于互联网信贷的治理和有序清理、对于个人信息保护的立法和执法行动、征信业务的建章立制和类征信业务的管理等,金融和科技的业务边界回归清晰。相信从业者比以往更正确地把握金融科技的核心和本质,切实做到忠实履行金融的天职和使命,以服务实体经济为宗旨。
第二个大的变化是金融科技的主体向金融机构的合理回归。在监管沙盒和金融科技子公司等一系列政策和工具的推动下,我们逐渐看到金融机构逐步回归到了金融科技创新舞台的中央,一如当年金融领域每一次技术变革一样。金融机构在服务客户的一线,距离客户的需求、服务场景最近,在科技赋能之下不断探索以数字化手段更好的服务客户是推动金融科技良性发展的动力。除了金融机构以外,政府及监管机构也在金融科技领域承担起相应的创新责任,最值得一提的就是中国的数字人民币的推出和稳健发展。
第三个变化是在金融领域乃至跨部门的更大范围内确立了数据作为生产要素和经济基础设施的战略重要性。三年规划的执行推动了金融与司法、社保、工商、税务、海关、电力、电信等行业的数据资源融合应用,推进了服务系统互联互通,极大地推动了金融普惠,特别是在疫情席卷全球的大背景下,在抵御不利影响、维护民生和稳定经济方面发挥了巨大作用。
经济观察网:金融科技的发展给传统金融行业带来挑战,具体的挑战有哪些,金融机构如何应对?
黄艾舟:金融科技企业依托自身产业背景以及线上渠道优势,吸引了大批偏好个性化、定制化金融需求的客户群体,在支付业务和普惠金融等领域发展较快。传统金融机构需要加快数字化转型来改善顾客体验和提供个性化产品,在市场竞争中发挥更大力量。例如可以通过设立金融科技子公司、金融科技部门以及金融科技研究室等多种方式加大在金融科技领域的投入,或者与金融科技公司合作,利用自身拥有线下网点丰富、大量实名客户数据资源、良好的客户信任机制、金融业务经验多、风险管理体系比较完善等优势,扩大市场份额,保持竞争力。
经济观察网:目前资本对金融科技领域早期投资有哪些趋势?二级市场该领域的投资逻辑是什么?
黄艾舟:从2021年市场情况来看,中国内地金融科技投融资市场持续回暖。2021年中国内地金融科技投融资总额达26.3亿美元,同比增长44.09%;交易量为185宗,比2020年同期小幅增加6宗,表明资金进一步向偏晚期的项目积聚,投资决策趋于谨慎。“十四五”规划明确提出大力发展“专精特新”型企业,以技术为导向、切实解决金融和实体经济痛点的金融科技创新型企业预计将进入快速发展阶段,在资本市场上受到青睐。
经济观察网:数据安全问题在金融科技发展中日益凸显推动金融科技发展的同时,如何措施保证数据安全?
黄艾舟:数据安全问题越来越受到各方的关注,需要监管、企业及个人多方协作、共同推动。在政策层面上,需要完善数据安全领域的相关立法,从制度上明确对数据信息安全的保护。2021年9月实施的《数据安全法》将数据安全提升到国家安全范畴,从监管体系、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任等方面对数据处理活动进行规制。金融业天生具有数据丰富的特性,随着《数据安全法》与《个人信息保护法》的出台,金融科技企业也更加关注数据获取与使用的安全合规性。
同时在技术层面上突破数据安全领域痛点例如目前受关注的隐私计算就可以实现对大数据计算过程和结果的隐私保护,特别是隐私计算与区块链技术相结合可实现“1+1>2”的效果。由于两者的底层逻辑具有相似之处也有各自的技术特点,因此结合发展可有效实现数据的安全流通,做到数据可记录、可追溯、可验证,保障数据安全与合规性。


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