数字金融是加快建设金融强国的“五篇大文章”之一，也是扎实推进金融高质量发展的重要抓手之一。相比于科技金融、绿色金融与普惠金融，数字金融方兴未已，惟有根深，方能叶茂，稳扎稳打，强化基础建设极为重要。
2023年10月30日至31日召开的中央金融工作会议会议第壹次提出要“加快建设金融强国”，并指出要“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金 融、数字金融五篇大文章”，数字金融被定为国策。2024年政府工作报告提出“大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金 融、数字金融”。五大金融成为金融强国建设的施政要点、关键路径和重要抓手。而数字金融是后起新星，生来气质不同，负有特殊使命。
数字经济 是本，数字金融为器。2016年11月，G20杭州峰会通过的《二十国集团 数字经济 发展与合作倡议》提出，探讨共同利用数字机遇、应对挑战，增进 数字经济 推动经济实现包容性增长和发展的路径。2018年9月，国家发改委发布的《关于发展 数字经济 稳定并扩大就业的指导意见》提出，以大力发展 数字经济 增进就业为主线，大力提升数字化、网络化、智能化就业创业服务能力。支持私募股权和创业投资基金投资 数字经济 领域，增强资本市场支持 数字经济 创新创业能力；整合金融等相关服务，缔造集孵化器和加速器于一体的创客空间；建立健全 数字经济 企业融资信息平台，完善融资风险分担机制，在依法合规基础上，开发更多适合 数字经济 企业的融资工具，更好地满足 数字经济 企业投融资需求。2020年10月，中共中央在《关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出，加快数字化发展，发展 数字经济 ，推动 数字经济 和实体经济深度融合，强化数字社会、数字政府建设。2022年1月，国务院印发《“十四五” 数字经济 发展规划》，明确“十四五”时期推动 数字经济 健康发展的指导思想、基本规则、发展目标、重点任务和保障措施。规划提出，坚持金融活动全部并入金融监管，强化动态监测，规范数字金融有序创新，严防衍生业务风险；加大金融、物流、电子商务等领域的合作模式创新，支持我国 数字经济 企业“走出去”；积极借鉴国际规则和经验，围绕数据跨境流动、市场准入、反垄断、数字人民币、数据隐私保护等重大问题探索建立治理规则；拓展多元投融资渠道，支持符合基本条件的 数字经济 企业进入多条理资本市场进行融资，鼓励银行业金融机构创新产品和服务，加大对 数字经济 核心产业的支援力度。
金融数字化转型是金融高质量发展的 新动力 。2022年1月，中国银保监会办公厅发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提出，深化金融供给侧结构性改革，以数字化转型推动银行业保险业高质量发展，构建适应现代经济发展的数字金融新格局，不断提高金融服务实体经济的能力和水平，有效预防化解金融风险。要求银行业保险业机构要科学制定实施数字化转型战略，建立数字化战略委员会或领导小组，强化跨领域、跨部门、跨职能横向协作和扁平化管理，组建不同业务条线、业务与技术条线相融合的共创团队，大力引进和培养数字化人才。2024年5月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》提出，为深入贯彻落实中央金融工作会议关于做好“五篇大文章”的决策部署，在中央金融委的统筹指导下，围绕发展新质生产力，切实把“五篇大文章”落地落细，提高金融服务实体经济的质量和水平。要求完整、准确、全面贯彻新发展宗旨，深刻把握金融工作的政治性、人民性，以服务社会民生、服务实体经济、服务国家战略为着力点，深化金融供给侧结构性改革，增进加快发展新质生产力，着力做好“五篇大文章”，有效预防化解金融风险，统筹推进经济和金融高质量发展。
数字化转型增进了数字金融服务有序创新。毕马威中国撰写的《2023金融业大模型应用报告》认为，当前AIGC热潮加剧，银行业或买入基础算法框架，或与头部研究机构、 独角兽 公司开展深度合作，逐步明晰大模型落地路径，竞相培育潜在场景应用，力争收益风险均衡。“沙丘智库”通过对36家中外资银行大模型应用探索热度的梳理发现，头部银行目前已经进入多场景探索大模型应用，大模型在银行营销领域得到广泛应用，6家国有银行已经实现多个业务领域的创新应用， 工商银行 等在典型应用场景的降本增效方面已发生明显的业务价值。大模型应用成为多家银行信贷场景体系化规划缔造的“有力助手”。首都经贸大学张高明在《金融与量化分析》一文中指出，在新冠时期流动性受限情形下，信息技术好的银行其实体网点访问量大幅减少，网络流量大幅增加，数字银行业务有助于吸收更多存款。
数字金融是成长中仍显稚嫩的金融新生事物，高深的课题刚刚开始，残酷的考验还远未结束。供应链金融是数字金融的幼苗，还不是数智化金融。总体上看，虽然金融 大数据 集成更具优势，金融数字化“热”已经全面启动，但距离高端发展突破和深条理“推翻性”应用还较远。金融数字化面临的挑战，不仅来自于数据质量不齐、算力与存力不足、系统迭代竞争、运行成本偏高、合规审查严、业务创新乏力等基础性难题，而且涉及数字产权纠纷、主体隐私泄露、社会伦理抗争、就业排斥、消费歧视等许多问题。国际清算银行阿尔达萨罗等专家组成员认为，机器学习和深度学习模型已经广泛应用于资产定价、信用评分和风险预警，数字金融的复杂性也造成了机器学习模型缺乏透明度、 大数据 依赖、消费者隐私泄露、 网络安全 和算法偏见等挑战。毕马威我国的报告指出，截至2023年10月，基于大模型的金融场景多在试验性探索和点状尝试，金融产业链尚未形成基于大模型的体系化应用共识和领先范式，缺失标准化的应用演进模式与明晰的场景ROI判断框架。国家金融与发展实验室杨涛认为，大模型在金融领域的合规应用仍面临准确性、严肃性等考验，除合规性风险外，还可能存在金融市场的系统性与非系统性风险，并随同着制度性与伦理性风险。在 陆家嘴 论坛上，穆迪评级全球副主席Richard Cantor认为，之前的数字领域缺乏监管，也不够透明，监管机构和监管的形式都需要与时俱进。
数字金融要牢固树立“深根”宗旨，坚持“深耕”作风，着力解决基础设施短缺和社会责任共识，稳扎稳打，有序创新。数字金融的顶级化形态应是数“智”金融，数字金融的本质特征是数“值”金融，“数值金融”致力于增强金融消费者的获得感，提升社会发展贡献度。中国工程院院士孙凝晖认为，AI大模型的出现造成了三个变革，除了技术上模型能力快速提升和产业上算力需求爆炸式增长外，第叁个就是在社会上冲击劳动力市场。根据北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》报告，深受影响的有20个职业。对照中国农业发展银行老总钱文挥等专家在 陆家嘴 论坛讲话中关于“数字金融是普惠金融的重要方向”的说法，普惠金融应是数字金融的价值标准，数字金融则是普惠金融的锋利宝剑。相应地，科技金融应是数字金融的智造工厂，绿色金融应是数字金融的社会责任， 养老金 融应是数字金融的创客空间。数字金融发展应以“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念作为根本遵循，应严格执行“机构监管、功能监管、行为监管、穿透监管、可持续监管”五大监管原则要求并努力成为“五大监管”的最佳实践者之一。数字金融需要突破两个关口，一是构建中国特色、世界水平的金融基础设施体系建设，二是充分获得数字金融的社会共识与全球共识。数字金融要兼顾国家宏观审慎原则和国际领先超越意识，要吸取中国曾经的“大跃进”教训和美欧证券化滥觞引致2008年金融危机的教训，以人为本，普惠为根，绿色为旗，助攻养老，稳扎稳打，不贪功，不偏执，有序创新。
（作者：经济学博士，《中国金融政策报告》项目（课题组）顶级研究员马强）