z6com·尊龙凯时总裁 李鸿春

2019年，，，党的十九届四中全会首次将数据与土地、、、劳动力、
、
、资本、
、
、技术并列为第五大生产要素，，拉开了“以数据为核心
，，以数字技术为驱动”的数字经济这一新经济业态的发展大幕，，，
，做好数字化转型就成为了中国银行业的一项战略性工作。。

银行既是现代经济的核心，
，，更是工业时代信息化建设的引领者
。。。。数字时代，，，银行数字化转型的成败不仅关乎国民经济的数字化转型升级，，其数字化转型的引领和示范效应更将对泛行业的数字化转型产生深远影响。
。。

一、、、不同视角下银行的数字化转型目标

在银行数字化转型过程中，
，不同职位的人对数字化转型目标的认识是不同的
。
。比如银行高管的责任在于不断提升企业的价值，，，对于他来说，，，数字化转型的目标就是不断增加银行数据资产的管理规模；银行经营管理层的任务是利用数据资产实现产品和服务的敏捷创新，，，，对于管理层来说，，数字化转型的目的就是要形成业务增长的自动化飞轮；银行信息科技部门的职责在于建立更加稳健安全和富有弹性的技术平台，，快速响应业务的需求，，，，对于信息科技部门来说，
，，，数字化转型的目标就是基于“数云融合”为业务创新提供便利的支撑。。
。

笔者认为，，数字时代，，对数字资产的管理将成为银行重要的核心能力；以数据要素为核心，，通过对数据价值的挖掘实现对数据资产的持续积累与运营，，将成为银行在数字时代实现资产规模扩张、、
、市值规模提升以及数字金融服务能力延展的重要驱动力。。。

二
、、、数据驱动下的银行数字化转型

在明确银行数字化转型目标后，，下一阶段的重点任务就是推动数字化转型的开展，，，，笔者认为，，，，这一阶段的主要工作包括：提升对数字化的认知、、、、制定行之有效的数字化转型路径。。

1.用“数字思维”提升对数字化的认知

针对如何提升对数字化的认知，，笔者建议
，，，，首先要厘清信息化和数字化的差异；其次要前瞻性地洞悉数字化转型发展具有的四个典型特征。。。

数字化与信息化是不同时代的产物，，，并且银行所需具备的核心能力不同。。。信息化是工业时代的标志，，，，银行基于资本要素通过信息化建设以“效率”为中心实现对实体资产的高效管理
。。。数字化是数字时代的产物，
，，，数字经济成为新经济业态，
，银行基于数据要素实现数据资产的积累和运营，，，并将其视为最核心的能力。。。。

基于产业观察，，
，，笔者认为
，，数字时代以银行为代表的数字企业应具有四个典型的数字时代特征：一是资产数字化，，，，以资产数字化赋能资产管理，，，，让银行拥有更大的竞争优势；二是产业数联，，，通过产业数联实现产业生态的高效协同，，
，驱动共生共赢；三是决策数智化
，，
，在数据支撑下实现“数智”结合
，，，，通过决策数智化驱动管理能力提升；四是组织的无边界，，
，
，通过对内外部资源的激活，，，
，数字化转型将打破企业的固有边界，
，
，，让自身价值得到无限放大
。。

同时，，笔者建议，，，银行的数字化转型应重点关注两个方面：一是通过技术革命实现服务能力的颠覆性创新；二是充分利用数据，，，挖掘数据要素价值，，，推动自身从实体资产管理向数据资产管理的转变，，
，创新数字金融服务模式，，，实现金融服务能力的提升。。目前来看，，
，，在银行数字化转型的初期，，，大部分银行所管理的仍然是货币资产，，，，因其实体属性
，，这些货币资产存在价值上限，，，
，随着数字化进程的加速，，，以及资产数据化向数据资产化转变进程的深入，，
，
，银行所管理的数据资产将逐渐向全行业覆盖，
，，其中蕴藏的潜在价值非常高
。。因此，，银行可以通过数字化转型突破增长瓶颈，，借助数据资产实现资产规模快速增长。。

2.清晰“六位一体”的银行数字化转型路径

金融是实体经济的血脉
，
，
，，近年来银行等金融机构普遍认识到数字思维的重要性，，把数据的沉淀
、、、、管理和应用放到了重要的战略位置。
。。。在数字思维的指引下，，，，结合数字原生企业应具备的四大特征，，，笔者认为银行等金融机构的数字化转型路径应重点关注六大方面：制定数字化转型的目标和策略、
、、掌握数字化的能力、、、构建数字化的基础设施
、、、实现业务数据化和数据业务化、、、数据价值变现以及积累数据资产
。。
。

一是制定数字化转型的目标和策略。。。笔者认为数字原生几乎是所有企业数字化转型的目标，，，银行的数字化转型也需要围绕这一目标展开
。。银行可以围绕金融服务、、、、业务创新、
、组织架构
、、、、人力资源配置、、、管理文化、、
、战略愿景等
，，，基于数字技术、、、、数据要素和数据资产等新型核心能力，，，制定一体化的转型战略和与自身能力、
、、、业务、
、
、、优势匹配的落地策略。
。。。

二是掌握数字化的能力。。。数字化能力是银行构建数字原生的支撑
，，，是实现组织边界拓展的基础
。。。。银行需要通过科技能力的升级掌握数字化的能力：首先是架构升级
，，
，，构建符合云原生、、、分布式
、
、、
、全栈信创等基础要求的中台化架构支撑体系；其次是实现数据原生，，，具备数据分析、、、、挖掘、、、、应用的模型能力和算法基础；再次是强化运营，，，通过科技降低运营成本，，，整合服务
。。。

三是构建数字化的基础设施。。金融基础设施是国家金融体系数字化转型的关键支撑和保障，，银行可以通过金融“新基建”构建数字化安全底座，，
，，防范金融风险，，，在自主安全可控的前提下实现金融服务的创新。。。。笔者认为，，，数字化的基础设施需具备三个特点：能有效防范金融风险，，适应新型金融业态、、模式和服务的需要，，，可以敏态支撑银行金融业务的革新。。构建数字化基础设施的重点工作是
：通过金融信创夯实数字底座；面向云原生，，，，实现企业的云化转型
。
。。。

四是实现业务的数据化和数据业务化。。。银行可以通过构建中台“指挥中心”，，
，对海量数据进行采集、、、存储
、、、、计算、、加工与融合，，，把业务生产资料转变为数据生产力，，，形成迭代循环，，，，助力银行的组织重构、、、、流程再造与技术升级。。。

五是数据价值变现
。
。。形成有效的数据资产是实现数据价值变现的关键。。。要形成有效的数据资产，，，首先要实现数据的互联、、共享和流转，，将割裂的碎片化数据整合为标准化数据
；其次要建立有效的数据价值评估体系，，即实现数据的金融化、、、数据资产的可度量；再次要通过“场景化”实现数据资产的价值应用
，，，，赋能业务创新、、、
、组织变革和经营管理，，，，实现数据要素的价值释放。。
。
。

六是积累数据资产。。。笔者认为，，要摆脱对实体资产的依赖，，，，向数据资产管理转变，，银行应具备数据分析
、、、挖掘、、、、应用的模型能力和算力基础，，，能充分发挥数据价值，，，支持智能服务，，，，产品逻辑基础从数据资产出发
，，包括流量、
、知识产权
、、、虚拟资产等纳入产品初始覆盖范围，，，
，以数据驱动经营，
，并可以将能力沉淀为数字资产，，，并通过数字资产管理和运维实现应用和增值，，，通过数据资产驱动经营发展。。。
。

三、、数字金融更好服务实体经济

信息化建设阶段
，
，受技术和业务模式的制约，，银行的金融服务存在很多薄弱环节和能力短板，，，，时至今日普惠金融仍然是世界性的难题
。
。
。在数据要素的作用下，
，，数字技术驱动数据资产的价值释放让银行补齐金融服务短板成为了可能。。
。。在“数字技术+数据要素”的双轮驱动下
，，，，银行可以将金融服务延伸至“三农”和小微企业等传统金融弱势群体，，，，有效畅通了金融服务实体经济的“末端”
，，，践行了金融服务实体经济的本质。。。

近年来，，，借助数字化的力量，，很多银行和金融科技企业在践行普惠金融方面进行了大量的成功探索，，，取得了众多实践成果。。

在“三农”普惠金融场景方面，，，金融科技企业z6com·尊龙凯时基于“三农”数据资产要素，，
，构建“三农”大数据平台，
，融合金融业务场景，，，
，实现“三农”数据的资产转化。
。例如，
，
，，z6com·尊龙凯时与全国650余家银行合作，，
，推出“银农、、农保”场景金融服务模式
，，，
，一方面引入商业资金带动传统“三农”产业的数字化升级改造，，，，另一方面实现“三农”数据资产的价值盘活，，，助力农业和涉农组织获取低成本信贷资金
，，，，实现金融服务的下沉。。目前，，该金融服务模式已经服务全国700余万个涉农经济组织。
。。

在解决中小微企业融资难题方面，，
，，某民营银行与z6com·尊龙凯时合作
，，积极响应国家“银税直连”政策号召，，，基于企业税务数据推出了小微贷款产品，，将中小微企业的涉税数据资产化
，，
，，通过构建企业的客户画像、、信用评估和风控体系，，，，解决了传统以实体资产为抵押的信贷模式存在的弊端，，，，极大提升了银行对中小微企业的信贷支持力度。。。。与此同时
，，
，，z6com·尊龙凯时积极推动“银税直连”模式，，已经与全国300余家银行开展合作，，，服务超过110余万家中小微企业。。

在拓展供应链金融服务转型升级方面，，，某大型商业银行与z6com·尊龙凯时合作，，通过“神州金服云”数字供应链平台，
，，在半年时间内为200余家供应链小微企业提供贷款超亿元。。双方基于供应链场景深入探索创新：一方面借助区块链
、
、、大数据、
、、、人工智能等数字技术，，解决链上数据可信、、、、数据安全、、、风险控制的问题，，，，解决“确信”和“确权”难题；另一方面，，，
，围绕链主企业数据、、、服务、、、资金闭环支付场景等，，为上下游企业增信，，，提供金融服务，，，，推动产业链和资金链即金融供需两端精准对接。。

笔者认为，，，，伴随数字化进程的加速，
，，银行在运用数字技术深入挖掘数据要素价值的过程中还存在很多难点和痛点
，，
，其中数据安全和数据标准是重中之重。。一方面，，，，部分银行缺乏统一的
、、、体系化的数据管理规范
，
，，导致大量分散的、、、内外部不同结构的数据整合难度大，
，，限制了数据要素效用的发挥和数据资产的转化；另一方面
，，，数据已经成为国家战略资源，
，如何确保数据安全，，，，尤其是金融等关键基础行业的数据安全
，，，，已经迫在眉睫，，，需要国家监管部门以及行业参与者高度重视，，共同筑起数据安全的护城河，，确保数据要素的安全使用。。如果说数据要素是数字时代的标志，，，那么在数字时代，，，基于数据资产的管理和增值，，，，或将成为中国银行业数字化转型发展的目标和方向。。
。