北京银行行长杨书剑：中小银行在数字化转型中，要强化对模型算法风险、科技伦理风险等新型风险的防控

　　金融界4月17日消息 4月15日-17日，2022清华五道口全球金融论坛召开，本次论坛以“行稳致远，金融助力高质量发展”为主题。北京银行股份有限公司党委副书记、行长杨书剑“数字经济与金融机构创新”这一主题发表了演讲。

　　以数字化转型为抓手助推“数实融合” 为商业银行打造“第二发展曲线”开辟广阔空间

　　2020年，我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重38.6%，有13个省份数字经济规模超1万亿元。数字经济已经成为我国打造竞争新优势、构建新发展格局的重要力量。对于金融行业，数字经济是高质量发展不可或缺的因素。杨书剑认为，商业银行以数字化转型为抓手，助推数字经济和实体经济深度融合，是时代要求也是大势所趋，无论是对经济高质量发展还是对银行业乃至商业银行自身，都大有裨益。

　　首先，数字经济与实体经济融合，为经济高质量发展注入强大动能。以数字要素、数字技术、数字平台赋能实体经济，基于数字经济的海量数据和实体经济的丰富应用场景，构筑富有竞争力的产业数字化和数字产业化体系，可以有效发挥创新引领发展的第一动力作用，更好催生新产业、新业态、新模式，对于把握新一轮科技革命和产业革命战略机遇、推动经济高质量发展，具有十分重要的意义。其次，数字经济与实体经济融合，为银行业可持续增长带来新的机遇。数字经济涵盖的产业行业广阔，从成熟企业到初创型小微企业，都需要金融予以大力支持。数实融合趋势下，数字基础设施建设、企业数字化转型、平台建设等工作也需要金融资源支持。商业银行提升金融服务效能，为数字经济企业提供信贷、上市、投资、担保、保险、咨询等“一站式”金融服务，显得尤为重要。另外，数字经济与实体经济融合，为商业银行打造“第二发展曲线”开辟广阔空间。商业银行作为信息科技应用的前沿，通过全方位的数字化转型，重塑商业银行展业模式、业务流程和管理体系，以金融科技打造“第二发展曲线”，可以在数实融合背景下实现新的腾飞。

　　中小银行要以风控为底线 推动数字化转型行稳致远

　　当前，银行业数字化转型深入推进。面对机遇与挑战，杨书剑建议中小银行需要进一步从战略、数据、生态、人才、风控五个方面加强探索，找到一条适合自己的数字化转型道路。

　　杨书剑认为，中小银行要以战略为先导，完善数字化转型的顶层设计。一方面，要充分认识到数字化转型绝非单纯的业务线上化，而是一次认知与思维的革命、一场业务前中后台的全面重塑，必须制定全方位的数字化转型战略。以“企业级”方法论推进转型工作，设立统筹推进机构，建立跨部门敏捷组织，配套考核激励机制和创新容错机制，实现数字化与业务的深层次融合。另一方面，中小银行也需要认识到自身“资源紧平衡”的现实条件，在充分研究区域特点、客群特征、自身禀赋基础上突出转型重点，将有限的资源投向最关键、最亟需、最具有乘数效应的环节，以重点突破带动全局提升。

　　同时，杨书剑指出，中小银行要以数据为驱动，释放数据要素的价值潜能。数据是数字经济时代最重要的生产要素，是万物互联的媒介和桥梁。首先，要从源头上加强数据治理体系建设，通过监管数据报送质量、企业级数据字典和数据资源目录建设等重点任务，解决好数据质量问题。其次，强化外部政府公共数据、三方平台数据与行内各类数据的整合应用，提升数字营销、数字风控、数字运营、数字管理水平，解决好数据价值实现问题。最后，要建立健全数据全生命周期安全管理长效机制和防护措施，建立历史数据安全清理机制，解决好数据安全问题。

　　杨书剑还表示，中小银行要以生态为抓手，构建开放、合作、共赢的数字化经营新模式。要更加突出“以客户为中心”的经营理念，坚持“业务生态”视角，打造对内聚合产品与服务、对外连接合作机构与用户的数字化综合服务能力。探索与同业、客户、技术供应商、金融科技公司等生态各方的数据互联共享，以及产品的即插即用，实现金融服务的无缝嵌入，满足不同场景客户全渠道、全天候、智能化服务需求，构建基于产业链/个人生活场景的生态平台。同时，以“技术生态”视角推动技术研发，坚持核心能力不外包基础上，打造更为紧密的产学研联合创新机制，探索建立跨区域的中小银行数字化转型技术联盟，充分借助外部力量提升数字化转型的效能。

　　而在数字化转型的过程中，杨书剑指出中小银行要以人才为保障，注入持久动力。数字化转型同时具有技术密集和人才密集的双重特征，人才队伍是数字化转型的根本保障。中小银行需要坚持自我培养为主、外部引入为辅，选拔培养一支“既懂科技，又懂业务；既懂数据代码，又懂业务逻辑”的复合型人才队伍。

　　除此以外，杨书剑特别提及，中小银行要以风控为底线，推动数字化转型行稳致远。数字化转型改变了银行的形态，但不会改变金融的本质，风险防控仍然是金融工作永恒的主题。中小银行在加强数字风控能力建设同时，也需要强化对数字化转型过程中产生的模型算法风险、系统中断风险、数据泄露风险、科技伦理风险等新型风险的防控，警惕数字技术应用和数字经济发展带来的信用、市场、操作、声誉等风险变化，把握好技术创新与风险管理的平衡。