央行科技司司长李伟：中小银行要坚定数字化转型，稳妥推进人工智能应用

财富 2024-12-31 16:24 北京

中国人民银行科技司司长李伟

“中小银行数字化转型是不可避免的，不存在‘转不转’的问题，必须坚定不移推进，积极探索与自身特点相适应的转型路径，破解‘马太效应’。”12 月 22 日下午，在四十人高级金融学院和新金融联盟主办的“数智银行家 2024 年会——数驱银行、智领未来”上，中国人民银行科技司司长李伟在主题演讲时表示。

对于人工智能大模型在金融领域的应用，李伟指出，要鼓励创新和规范发展并举，依托科学合理的治理机制设计，让大模型金融应用走得动、走得通、走得正，让监管看得到、认得清、穿得透，让风险防得住、防得准、管得住、解得了。

李伟司长有关发言如下：

十四五规划纲要提出，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。去年10月，中央金融工作会议明确，金融机构要加快数字化转型，提高金融服务的便利性和竞争力。今年1月，习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班上的讲话指出，加快金融数字化、智能化转型。11月，人民银行联合7部委印发了《推动数字金融高质量发展行动方案》，旨在通过金融数字化、智能化转型提高金融服务的便利性和竞争力。后续，我们将进一步出台推进金融数字化、智能化转型的政策措施。

近年来，金融机构加快数字化转型的步伐，运用数字技术和数据要素打造新质生产力，不断扩张生产的可能性边界。根据对210家商业银行的调研，中小银行积极拥抱数字化转型，但与大型银行的差距依然很大，面临钱少、人少、数据少、技术力量薄弱的“三少一弱”局面。可见，中小银行的数字化转型道阻且长。但在数字经济浪潮汹涌的历史背景下，在金融数字化、智能化转型的发展大势下，中小银行数字化转型是不可避免的，不存在“转不转”的问题，必须坚定不移推进，积极探索与自身特点相适应的转型路径，破解“马太效应”，实现自身的可持续发展。

第一，找准定位、系统推进，做好区域化差异化战略布局。

七部委印发的《行动方案》明确，建立数字化转型“一把手”负责制和统筹协调机制。中小银行要做好顶层设计和战略布局，自上而下推进数字化转型。

从战略制定角度看，受制于“三少一弱”，中小银行要避免求大求全，把“船小好调头”的优势发挥好，好钢要用到刀刃上，用有限的资源优先攻关客户体验、运营难点等问题，制定因地制宜、脚踏实地的转型计划。同时，要把自身数字化转型放在数字中国、金融强国建设的宏观背景中，放到乡村振兴、区域发展等战略实施中去考量，切实服务好地方经济、本地产业和细分客群。

从战略执行角度看，数字化转型不是纸面上的“鸿篇巨制”，而是一线工作的“针头线脑”。要写好自己的“小作文”，建立与数字化转型战略相适应的协同推进、进度管控与成效评价机制，确保任务可执行、进度可跟踪、效果可评估，形成从规划设计、执行到优化的“闭环”，真正将战略认知力转变为变革推动力。

第二，拥抱变革、向新而行，探索创新型组织模式。

中小银行人员规模小、流动性强，更应该把数智化能力“建在组织上”，通过组织变革深度激活创新潜能。

一是打造敏捷型组织，发挥中小银行管理层级少、决策链条短的优势，围绕重点业务领域建立跨部门、跨条线的扁平化敏捷团队。

二是构建数驱型组织，建立“借数洞察、用数说话、以数决策”的工作模式，推动经营管理从经验驱动型向数据驱动型升级。

三是建立学习型组织，数字化转型不是“一锤子买卖”，也不存在一劳永逸解决所有问题的“灵丹妙药”。要保持技术敏感性，不断学习、跟踪、思考，在全行范围内营造数字文化、强化创新氛围，持续推动组织的自我进化。

第三，整合资源、内优外扩，开展精细化数据治理。

数据是基础性战略资源，也是催生新质生产力的关键。要做好数据治理，破解“内部数据不能用、外部数据不好用、海量数据不会用”问题。

在内部数据整合方面，要构建全行级数据治理机制，从建立数据标准体系、建设数据资源目录、健全数据共享机制、打造数据基础设施等方面同向发力，拆除“数据烟囱”、盘活“沉睡数据”，通过数据的有序流转打破部门间的壁垒，实现全行各业务条线的联动协作。

在外部数据扩展方面，加强与地方政府、本土企业和农业经营主体等的合作联动，在此过程中要坚持授权采集、合规采购，不能有技术就任性、有数据就滥用。同时，要发挥基础设施平台作用，盘活散落数据，在依法合规前提下实现数据安全共享。比如，工商银行等搭建了隐私计算平台，在数据可用不可见的前提下探索跨行资金流水核验等场景的数据安全共享方案。人民银行征信中心前段时间也上线了中小微企业资金流信用信息共享平台。

第四，以我为主、善借外力，稳妥推进人工智能应用。

当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术正在以前所未有的速度、广度和深度变革金融发展模式，这对中小银行既是挑战、也是机遇。一方面，大模型将加剧“规模效应”，让大型银行“如虎添翼”，进一步挤压中小银行生存空间；另一方面，大模型也将引发“乘数效应”，给中小银行“弯道超车”带来机遇。

对此，中小银行要化危为机，积极拥抱大模型。要善借外力，在“三少一弱”的情况下，借助外部算力基础设施，借鉴成熟的基础大模型、行业大模型，建立符合自身需求的企业大模型。要以我为主，提高对大模型的应用能力和掌控力，把“方向盘”牢牢把握在自己的手里，在风险可控的基础上推进算力建设、模型训练和场景应用。

关于人工智能大模型金融应用。第一，大模型应用的大趋势已无法避免，我们要拥抱它、接受它、适应它，但必须坚持安全底线，要通过发展规划、标准规范等手段引导守正创新。前期已发布关于人工智能算法评价、信息披露的标准规范，目前正在研究制订大模型安全应用的标准。

第二，要坚持技术中性原则，稳妥应用大模型技术。根据近期调研，金融机构大模型应用主要还是内部场景，很少用于直接面客。

第三，如大模型面向公众提供服务，应首先按照国家网信部门要求开展安全评估和备案，在此基础上可通过金融科技创新监管工具进行测试，在风险可控的真实市场环境中不断打磨完善，成熟后才能正式对外提供服务。

总之，要鼓励创新和规范发展并举，依托科学合理的治理机制设计，让大模型金融应用走得动、走得通、走得正，让监管看得到、认得清、穿得透，让风险防得住、防得准、管得住、解得了，积极稳妥、科学务实地推进大模型在金融领域的应用。

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来源：新金融联盟微信公众号
作者：李伟
编辑：刘能静
邮箱：fnweb@126.com
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