每經記者｜張蕊    每經編輯｜董興生    

3月5日，十四屆全國人大四次會議開幕會在北京人民大會堂舉行。

此前，“十五五”規(guī)劃建議明確提出，加快建設金融強國；大力發(fā)展科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數字金融。

在全力做好金融“五篇大文章”的背景下，金融機構應如何避免“為了數字化而數字化”？當前的監(jiān)管框架，能否跑贏這輪AI（人工智能）金融的迭代速度？如何避免因為數據畫像的“精準”，而將靈活就業(yè)群體等最需要金融服務的人“精準排除在外”？

帶著這些問題，在全國兩會召開期間，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）對中國人民銀行原副行長李東榮進行了專訪。

自大學畢業(yè)后，40余年來，李東榮始終扎根在金融領域。2015年6月，李東榮負責籌建中國互聯網金融協會并擔任首任會長達7年，見證了行業(yè)從野蠻生長、風險整治到規(guī)范發(fā)展的過程。

金融機構推進數字化要堅持問題和效果導向

NBD：您在多個場合提到，數字金融是金融“五篇大文章”的“紐帶和助推器”。在當前全力做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融的背景下，很多人擔心數字金融會被“工具化”。您認為金融機構應如何避免“為了數字化而數字化”，真正讓數字技術穿透另外四個領域，解決實際痛點，而不是僅僅停留在表面的流程線上化？

李東榮：要解決好這個問題，我認為關鍵是始終不能偏離金融服務的宗旨，在遵循金融運行基本規(guī)律的前提下正確把握好數字技術的應用。

首先，理念要清晰明確。金融機構推進數字金融要堅持以客戶為中心，就是要主動站在客戶視角審視業(yè)務全流程，聚焦客戶在辦理業(yè)務中的痛點、難點與堵點，深入理解不同客群的差異化需求，推動服務模式從“以產品為中心”向“以客戶為中心”深度轉變。

其中，線上化和智能化是數字金融推進的體現，其根本目標是增強客戶的獲得感、滿意度與信任感，以數字化轉型賦能金融服務提質增效，更好地服務實體經濟發(fā)展與人民美好生活需要。

其次，要堅持問題導向、效果導向，堅決避免為了數字化而數字化。只有堅持靶向發(fā)力、精準破解的問題導向，才能保證數字化轉型的質效。當前，有的金融機構在推進數字金融過程中仍面臨諸多問題。

比如，缺乏對客戶需求痛點的精準研判，導致技術投入與實際需求脫節(jié)；調研不充分，重技術搭建、輕落地應用，系統(tǒng)上線后難以適配業(yè)務場景，無法有效解決服務效率低、風險管控弱等核心問題。

堅持問題導向，就是要針對傳統(tǒng)金融服務中存在的信息不對稱、資源配置不合理等難點問題，風險管控識別不精準等弱點問題，以及服務效率低、普惠覆蓋不足等痛點問題，將數字化技術與實際問題深度綁定，提供更好的解決方式，避免“大水漫灌”式轉型。

效果導向則體現在數字化舉措要以提升服務質效、增強核心競爭力、實現可持續(xù)發(fā)展為目標。只有將問題導向與效果導向有機結合，才能推動金融機構數字化轉型走深走實，真正實現提質增效、賦能業(yè)務發(fā)展，夯實數字化轉型根基。

最后，要守牢安全、合規(guī)發(fā)展的底線。要堅持創(chuàng)新應用與風險管理能力相匹配，堅守風險底線。強化客戶隱私保護與風險防控，嚴格遵守金融監(jiān)管、數據安全、個人信息保護等相關法律法規(guī)及監(jiān)管要求，確保數字化轉型在安全穩(wěn)健、依法合規(guī)的軌道上有序運行。

加快制定大模型金融應用安全規(guī)范

NBD：您曾多次提及“十五五”時期智能金融將成為數字金融的重要方向，且當前AI智能體、行業(yè)大模型已開始滲透金融核心業(yè)務。結合您提到的AI存在可解釋性不足、算法偏見等問題，您認為金融機構尤其是中小機構，應如何平衡技術應用與風險防控，找到適合自身的智能化發(fā)展路徑？現在的監(jiān)管框架，能跑贏這輪AI金融的迭代速度嗎？監(jiān)管層是否需要出臺專門的智能金融治理框架？

李東榮：我可以從三個方面介紹對這個問題的理解。

第一個方面，與大型機構相比，中小金融機構在智能金融應用上存在資源投入差距大、數據量規(guī)模相對小且維度少、數字化基礎相對弱、人才儲備不足等明顯短板。

但同時，中小金融機構存在機制靈活、決策鏈條短、貼近實體、場景聚焦等優(yōu)勢，必須找準定位、揚長避短，走符合自身實際的差異化、特色化發(fā)展道路。

要定位于小而精、專而強。應立足自身資源稟賦，聚焦本地產業(yè)、供應鏈金融、鄉(xiāng)村振興等區(qū)域特色核心場景，以輕量化、場景化的數字化手段深耕細作，把產品做專、服務做細、風控做精，通過差異化競爭，打造自己的業(yè)務“護城河”。

要堅持場景優(yōu)先，從痛點切入。圍繞普惠信貸、小微風控、柜面運營、客戶服務、合規(guī)管理等高頻剛需場景，優(yōu)先選擇投入小、見效快、風險可控的環(huán)節(jié)開展智能化改造，讓智能應用直接解決實際問題。

要突出區(qū)域特色與客群特點。立足本地產業(yè)、小微經營、社區(qū)金融等差異化場景，將區(qū)域信息、產業(yè)信息等數據納入大數據模型，提升風控精準度與服務適配性，形成具有自身特色的場景化智能金融能力。

第二個方面，大模型的開源、高性能、低成本為中小金融機構提供了前所未有的技術賦能機遇，快速推動人工智能在中小金融機構中的應用。在此基礎上，中小機構的數據質量、合規(guī)和風控管理成為人工智能能否安全可靠運行的重要因素。

因此，中小金融機構在推進智能金融應用時需特別重視以下幾點：

一是要加強數據治理。數字化時代機構之間的競爭，本質上是數據治理能力的競爭，體現在數據的合理收集、深度挖掘和充分利用等方面。

中小金融機構往往存在客戶基數較小、數據規(guī)模有限，且數據質量不高等難題，因此要在數據治理上多努力，在確保數據安全的前提下，推進數據體系化和規(guī)范化管理，通過數據標準化、建設管理平臺等方式，推動數據治理向系統(tǒng)化、自動化、智能化邁進。

同時，要注意整合內外部數據的使用，推動數據資產融合共享，加大對數據的使用和挖掘。

二是做好風險防控。加強人機協同，發(fā)揮人工智能在數據處理、風險識別、模型測算等方面的技術優(yōu)勢，同時牢牢把握風險管理的主動權，建立健全人工復核、分級審批的風險監(jiān)督與管控機制。

明確人機權責邊界，強化關鍵環(huán)節(jié)、重要決策的人工介入與最終審定，實現技術賦能與風險可控有機統(tǒng)一。

第三個方面，要健全智能金融治理體系。要加強監(jiān)管科技能力建設，加快制定大模型金融應用安全規(guī)范等標準，發(fā)揮標準等規(guī)則的示范引領作用，推進以科技強監(jiān)管、以監(jiān)管促規(guī)范，引導智能金融在合規(guī)框架內安全有序發(fā)展。

積極運用人工智能提供有溫度的智能金融服務

NBD：您在最近的演講中提到，普惠金融正從“有沒有”向“好不好”轉變，并特別提到對快遞騎手、網約車司機等新型從業(yè)者的關愛。這類人群的就業(yè)和收入具有高度不穩(wěn)定性，傳統(tǒng)風控模型很難覆蓋。在利用新技術降低服務成本的同時，如何避免因為數據畫像的“精準”而將這群最需要金融服務的人“精準地排除在外”？這中間的平衡點在哪里？

李東榮：首先，在數字金融推進的過程中，我們一直秉持“技術中性”原則，鼓勵新技術合理應用創(chuàng)新。“技術中性”原則體現在技術本身的公平性、無善惡、無偏向。技術最終的影響和價值，不是技術本身所固有的，而取決于應用技術的人的設計，也就是最終在什么場景和規(guī)則下產生的優(yōu)劣或偏向性。

因此，在數字金融實踐過程中，要聚焦于如何更好地規(guī)范技術應用行為，讓技術更好地服務于更需要金融服務的人，而不是“標簽化地精準排除在外”，從而背離了普惠金融“普惠、公平、包容”的核心。

其次，監(jiān)管部門要加強對技術應用行為的規(guī)范引導，要堅持以人為本、科技向善。要不斷完善智能金融相關制度標準規(guī)范，避免技術異化帶來的算法歧視、精準排除等問題，讓科技成為縮小金融鴻溝、提升普惠金融服務質量的有力支撐。

要指導金融機構用技術降低服務門檻，而不是用數據標簽設置壁壘?？梢酝ㄟ^“監(jiān)管沙盒”等方式，不斷提升監(jiān)管質效，更好推動創(chuàng)新發(fā)展，努力達到效率和安全的平衡。

最后，對金融機構而言，要堅守金融服務實體經濟和人民大眾的初心，與時俱進不斷創(chuàng)新產品和服務，積極運用人工智能、大數據模型識別信用情況，提供有溫度的智能金融服務。

同時，嚴格遵守法律和倫理底線，通過開展人工智能倫理治理和教育培訓等工作，在數據獲取、算法設計、產品研發(fā)和應用等工作過程中完善措施，避免產生涉及民族、信仰、性別、年齡、職業(yè)等方面的偏見與算法歧視。

比如，針對快遞騎手、網約車司機等靈活就業(yè)群體，金融機構可加強與相關平臺的合作，在依法合規(guī)的前提下，依托新技術挖掘群體的接單穩(wěn)定性、賬戶流水規(guī)律等行為信息和場景數據，構建差異化信用評估模型，并進一步整合為可信的信用畫像，實現“以行為評信用、以信用授額度”。

總之，智能金融應用中要堅持金融服務的政治性和人民性，通過制度、標準等規(guī)范智能金融的技術應用行為，借助智能金融技術，更好地滿足人民群眾對金融服務的需求。

封面圖片來源：每經媒資庫 張祎 攝