本報記者 郭子源

　　金融數字化轉型正在從多點突破走向深入發展。觀察陸續披露的上市銀行2021年年報，有三個變化值得關注：一是銀行愈發渴求科技人員，科技員工占比顯著提升；二是銀行普遍將數字化轉型視為發展的“總抓手”，強化統籌領導；三是數字化轉型已初顯成效，相關資金投入有望進一步增加。

　　但需注意，金融數字化轉型不是“畫餅”“講故事”，不可脫離服務實體經濟本源，而要切實惠民、利企。多位業內人士提醒，金融機構要通過科技手段，提升金融服務覆蓋面、降低運營成本、提高服務效率、優化服務體驗。

　　此外，金融數字化轉型還要負責任、有溫度。“要保障安全和隱私，有序推動數據共享。”中國人民銀行相關負責人表示，接下來，要健全金融科技倫理規范體系，多方參與、協同共治。

　　科技人員占比顯著提升

　　當前，“搶招科技人才”已被多家商業銀行視為重點工作，“科技強行”已成為不少商業銀行的發展戰略。

　　記者梳理2022年銀行春季招聘發現，信息科技類崗位的人才需求大幅提升。例如，中國工商銀行將招聘1300余名科技人員，并推出“科技菁英計劃”，意在為產品研發、大數據分析、信息安全等領域儲備科技人才。

　　哪類科技人才受青睞？“金融+IT”復合型人才。民生銀行在“民芯金融科技人才計劃”中提出了“利用技術和數據手段創新研發金融產品”的訴求；交通銀行的業務分析師崗位則明確提出，有較好的計算機專業基礎、具備計算機和金融等復合型專業背景者優先。

　　在此推動下，銀行人員結構也悄然生變，科技人員占比顯著提升。截至2021年12月末，中國建設銀行的金融科技人員數量達15121人，占集團人數的4.03%；招商銀行研發人員達10043人，較上年末增長13.07%。交通銀行招錄的金融科技專業背景人才在全員中的占比，已從2019年的32%升至2021年的55%。

　　變化的原因是什么？這與金融數字化轉型密不可分。“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要明確提出，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級。

　　根據以上要求，中國人民銀行印發了《金融科技發展規劃(2022—2025年)》，要求高質量推進金融數字化轉型，健全適應數字經濟發展的現代金融體系，為構建新發展格局、實現共同富裕貢獻金融力量。

　　“力爭到2025年實現整體水平與核心競爭力跨越式提升。”央行相關負責人表示，要把數字元素注入金融服務的全流程，要把數字思維貫穿業務運營的全鏈條，推動我國金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢”新階段。

　　重在惠民利企

　　需要注意的是，金融數字化轉型不是“畫餅”“講故事”，不可脫離服務實體經濟本源，而要切實惠民、利企。

　　多位業內人士表示，金融數字化轉型要堅持三個維度。一是有助于擴展服務的廣度，觸達此前無法服務的客戶，例如小微企業中的“小微”；二是有助于提升服務效率和體驗，壓縮業務中間環節；三是有助于降低成本，通過降低金融機構的運營成本來降低實體經濟的綜合融資成本。

　　如何拓展服務廣度、解決農村金融服務難下沉問題？“為了讓普惠金融真正扎下去，我們充分運用數字技術成果，以農村集體產權制度改革為契機，推出了數字鄉村綜合服務平臺。”工商銀行副行長張文武說，通過“一窗受理”服務模式，希望能夠實現數字鄉村治理。

　　如何提升服務效率和體驗，讓金融“有溫度”？“如果老人年齡超過55歲，當他注冊中國銀行手機銀行時，系統會自動推薦‘老年版’，服務界面不僅字號大，還有語音識別功能，產品貨架也是定制款。”中國銀行行長劉金說，希望借助金融科技，讓手機銀行界面友好、功能豐富、數據安全、便捷使用，切實惠民。

　　如何降低實體經濟綜合融資成本？“目前，微眾銀行每個賬戶的運維成本已降至2.2元，不到國內外同業的十分之一，銀行的運營成本降低了，能夠為實體經濟讓利騰挪出更多空間。”微眾銀行行長李南青介紹，通過自主創新，該行已擁有國內首個具備完全自主知識產權的分布式銀行核心系統，可支撐億量級客戶和高并發交易，上線至今實現了“24×365”無間斷運轉，服務超3億客戶，單日交易峰值超7.7億筆。

　　“接下來，工商銀行將把數字化轉型作為引領改革創新的‘總抓手’，重點從數字生態、數字資產、數字技術、數字基建、數字基因五個方面布局。”張文武說，首先要做活數字生態運營，為此，該行將在政務、產業、生活、普惠等重點領域加大創新力度，更好地滿足企業、居民的線上化、生態化、智能化金融需求。

　　保障數據安全和隱私

　　在金融數字化轉型的過程中，有一個問題不可回避——如何有序推動數據共享、綜合應用。但這里有一對矛盾：信息安全保障與數據開放共享。

　　“隱私計算正在成為解決以上矛盾的重要技術路徑。”微眾銀行首席人工智能官楊強表示，其中以聯邦學習為代表。所謂聯邦學習，指的是一種機器學習技術。該技術可在不交換數據樣本的情況下，在多個分散的邊緣設備或服務器上訓練算法。相較于傳統的數據授權、數據傳輸模式，聯邦學習能夠更好地滿足隱私保護要求，目前已在風險控制等金融場景中有所應用。

　　記者獲悉，隨著金融數字化轉型深入推進，已有多家商業銀行開始布局隱私計算方面業務。但是，由于隱私計算產品的市場監管尚不完備，其大規模應用還需時日。

　　根據《金融科技發展規劃(2022—2025年)》要求，接下來要聚焦金融科技應用的前沿問題和主要瓶頸，實行“揭榜掛帥”“賽馬”機制，通過行業組織、孵化平臺、專項合作等方式，加大關鍵軟硬件技術的應用攻關。

　　從業務操作層面看，還要切實做好數據安全保護，避免數據被過度收集、誤用、濫用。央行上述負責人表示，金融機構要明確原始數據、衍生數據的收集目的、加工方式、使用范圍，確保在用戶充分知情、明確授權的前提下，規范開展數據的收集與使用工作。

　　一方面，可探索運用匿蹤查詢、去標記化、可信執行環境等技術手段，嚴防數據逆向追蹤、隱私泄露、數據篡改與不當使用，依法依規保護數據主體隱私權不受侵害。

　　另一方面，建立“歷史數據安全清理機制”，及時刪除、銷毀超出保存期限的用戶數據，同時，定期開展數據的可恢復性驗證，確保數據無法還原。“如果必須要把數據作為樣本保存，那么金融機構要在經用戶同意后對數據進行去標識化處理，然后將其移入非生產數據庫保存，確保用戶的隱私信息不被直接或間接識別，切實保障用戶的數據安全。”該負責人說。