科技能夠賦能金融高質量發展是因爲技術有能力、市場有需求、監管跟得上。

首先，從技術能力看，技術賦能金融發展是個逐步演進的過程，我們經曆了算盤到計算機、存折變成卡、櫃台變ATM機、手工記賬變區塊鏈分布式賬本等科技工具賦能金融服務的過程，可以看出早些年因技術發展還不成熟，技術賦能金融發展條件不充分，技術賦能的功能不強、效果不明顯。隻有計算機技術、互聯網技術、移動通訊技術等現代科學技術快速發展，特别是大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈和物聯網技術的發展之後，科技賦能金融高質量發展才進入爆發增長階段。而在這所有的技術中，大數據技術最爲亮眼。因爲，随着技術的不斷創新，各類傳感設備已經遍布于社會生活的各個角落，我們的一舉一動都可以記錄，源源不斷地産生着自動的、感知式的大數據。大數據讓我們觀察世界比以前更加精準，更加清楚。尤其是雲計算技術的出現，使海量的大數據産生價值。如果沒有雲計算技術，大數據的價值是有限的。雲計算技術出現後，能夠挖掘數據，能夠基于海量數據找到内在規律，大數據就産生了越來越大的價值。随着人工智能技術、區塊鏈和物聯網技術相繼出現，産生了更高形式的人工智能，可以爲人類生産和生活提供更加多元化、個性化、場景化、一站式的智慧金融服務。

其次，從市場需求看，金融對科技的需求是不斷發展變化的，也是不斷升級的，也就是說，金融對科技的需求要求越來越高。金融對科技需求的演化按技術水平可分爲三個階段：一是金融對科

技需求的1.0階段，也就是金融業務電子化階段。這個階段以金融機構爲主，資金短缺是主要矛盾。因此，管好金融機構的資金是對科技的硬需求。其表現出的核心特征就是“以賬戶爲中心”的金融技術服務體系。這一階段的金融科技實際上是以銀行爲中心，銀行通過賬戶綁定所有人。二

是金融對科技需求的2.0階段，也就是金融渠道網絡化階段。這個階段以客戶爲主，資金相對過剩和金融産品過剩是主要矛盾。因此，尋找優質客戶是對科技的硬需求。其表現出的核心業務模式是“以客戶爲中心”的金融技術服務體系。金融機構爲了獲得更多更好的優質客戶，金融技術服務體系的中心開始由“賬戶”轉向“客戶”。三是金融對科技需求的3.0階段，也就是金融與科技深度融合階段。這個階段以挖掘新的金融需求爲主，資金相對過剩和金融需求不足是主要矛盾。因此，尋找更多的客戶，激發金融需求是對科技的硬需求。其表現出的核心業務模式是“以場景爲中心”的金融技術服務體系。主要目的是留住存量優質客戶，激發消費潛能，同時，通過全方位觸達客戶，競争增量客戶，挖掘長尾客戶。這一階段，金融與科技相互交織，金融服務與生産生活場景深度融合，金融機構将金融服務嵌入衣食住行、醫療教育、電子商務等民生領域，人工智能、區塊鏈、大數據、雲計算、物聯網等新興技術，在金融場景中扮演了重要角色，成爲推動“以客戶爲中心”向“以場景爲中心”轉變的新引擎。

1、在普惠金融方面做“加法”，讓更多的人群獲得金融服務。科技賦能金融，使原來得不到金融服務的人得到了金融服務，提升了個人金融服務的可獲得性。受傳統金融網點較少和金融基礎設施(如ATM、POS終端等)薄弱所限，長尾客戶無法享受到充分的金融服務。随着金融科技的發展，特别是5G技術和智能手機等移動終端的普及，金融科技将金融服務延伸到偏遠地區、鄉村等金融基礎設施薄弱地域,爲客戶提供随時、随地、随身的支付和信貸等金融服務,爲欠發達地區金融基礎設施薄弱問題提供解決方案。

2、在提高服務質量方面做“加法”，幫助金融機構獲得客戶和留住客戶。一是基于用戶的标簽、畫像人群，包含地理位置組合進行精準投放。第二種模式叫做人群擴散，基于樣本客戶，分析共性，并抽取特征，然後在更大的用戶範圍内，挖掘更多的目标客戶人群，再進行投放。第三種模式是基于用戶标簽的精準推薦，也就是所謂的千人千面産品推薦。

1、在碳排放方面做“減法”，實踐金融綠色發展。科技賦能金融，能夠減少碳排放。例如，以紙币爲例，移動支付、手機銀行、數字人民币等業務的發展，能夠顯著的減少實物現金使用，以及在紙币印刷、發行、運輸、保管、存儲、回籠的各個環節中都有效節約資源、減少碳排放，助推金融綠色發展。

2、在降低成本方面做“減法”，提高金融發展效益。金融科技降低了金融機構的運行成本，提高了資源使用效率。以銀行業爲例，一方面，金融科技能有效推動銀行業提質增效、降低人力成本。随着5G技術和移動互聯網的進一步發展，銀行傳統物理網點、人工櫃台、自動取款機甚至智能超級櫃員機等都将逐步被移動銀行和開放銀行所取代，以有效的幫助銀行降低物理網點運維成本和人力成本。另一方面，大數據技術能夠幫助銀行去庫存。随着銀行大數據技術的不斷提升，可以很容易監測分析銀行各個産品的使用情況和投入産出情況，從而及時識别和清退無效産品。同時，大數據挖掘技術還可以幫助銀行更好地預測更符合市場需求的金融産品和服務，從而提高産品研發的針對性和精準度，從生産階段就防止産品庫存積壓，從而節約資金資源的無效占用。

3、在縮小科技鴻溝的差距和防止技術壟斷方面做“減法”，使金融科技更好地服務社會公平發展。

1、在精準服務方面做“乘法”，提升服務效率。金融科技通過大數據、人工智能等技術，實施精準營銷，爲個人、企業和政府設計出更加個性化、高效化的金融服務方案，比傳統的金融服務做得更加精準、更加有效，更好地促進了金融高質量發展。例如，金融科技能夠引導信貸資源合理配置，放大金融資源服務實體經濟的功能。一方面，雲計算、大數據等技術能幫助銀行更精确地進行風險和資本計量，提高銀行經濟資本的使用效率，消除資金内部空轉，幫助銀行業降低自身杠杆比例。另一方面，金融科技能夠幫助銀行有效挖掘真實融資需求的企業，配置數量适當、結構合理的融資金額，使企業的邊際資本産出率達到最高，引導銀行将有限的信貸資源最優化合理配置。

2、在驅動國内消費方面做“乘法”，服務以國内大循環爲主體，國内國際雙循環相互促進的新發展格局。科技賦能金融，有利于加快經濟社會發展模式的轉換，有利于形成從投資驅動轉向消費驅動的經濟增長模式。金融科技是助推個人消費升級加速的重要驅動力。我國消費升級的重要體現就是個人生活場景線上化。利用大數據、雲計算、人工智能、區塊鏈等技術，通過改變傳統個人金融服務的信息采集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用評級體系等，能夠更好地滿足線上個人金融市場的需求，進一步促進消費升級，金融科技成爲助推人民美好生活的驅動力。

1、在防範金融業務風險方面做“除法”，守住不發生系統性風險的底線。科技并沒有改變金融的本質，金融的本質還是風險控制。科技賦能金融之後，風險控制的手段與傳統的依賴抵押物、擔保和第三方信用評級等的風險控制模式相比有了很大變化。利用人工智能、大數據、區塊鏈等技術手段，解決傳統投融資業務裏面缺信息、缺信用的問題。缺信息表現在小微金融消費者，資金需求量小且過于分散，各種信息很難記錄下來。缺信用表現在小微金融消費者，真實信用難以充分和有效表達，往往缺少規範的财務報表，沒有足夠的信用基礎數據積累。引入金融科技手段後，金融機構積累了海量交易和行爲數據，有助于解決信息和信用兩缺問題。通過大數據分析對客戶畫像，精準識别客戶。通過人工智能建立智能風控體系，識别金融業務的風險。通過雲計算、區塊鏈和機器深度學習，準确識别惡意用戶與惡意行爲，幫助金融機構提升風險識别能力，降低金融機構的風險和損失。

2、在防範技術風險方面做“除法”，以算法監管算法，防止技術被濫用，促進科技向善。

金融科技監管要用好技術的“利”，除去技術的“弊”。技術存在很多風險。一是技術自身不成熟風險。人工智能、區塊鏈、雲計算、大數據、物聯網等在技術上并非是完美的，在空間上也不是絕對安全的。大量金融科技國産化率并不是很高，更存在技術不完全自主可控的風險，核心技術受制于人是我們最大的隐患。二是網絡欺詐和黑客攻擊風險。科技賦能金融之後，無論是金融機構還是大型科技平台公司承載的數據規模急劇攀升、數據價值愈加凸顯，逐漸成爲攻擊者發動網絡攻擊、進行數據竊取的重點攻擊目标。

爲了防範技術風險，必須提升金融監管科技化水平，以算法監管算法。一是堅持監管的穿透性、适應性和一緻性原則。“穿透性”就是要把資金來源、中間環節與最終投向連接起來，綜合全環節信息判斷業務性質，執行相應的監管規定。“适應性”就是在金融創新和防範風險之間進行平衡，既不能因爲監管過嚴而遏制創新，也不能過度創新而造成不安全隐患。“一緻性”就是要将所有的金融活動納入監管，并确保實質相同的金融機構和金融業務遵守相同的監管規則，形成公平競争的環境。二是要不斷優化監管體系建設。完善金融科技安全協同聯動機制，建立起工信部、網信辦、公安部等部門跟金融監管部門之間的協同聯動機制，加強金融科技風險監測、響應與處置的協同性和時效性；針對金融科技前沿安全問題和基礎安全瓶頸，開展聯合攻關研究，爲金融科技安全提供技術支撐。

3、在防範數據治理風險方面做“除法”，切實維護國家金融安全。一是數據安全與金融安全息息相關。全球海量數據在網路空間中不斷移動和流轉，跨境數據中不可避免地涵蓋了個人敏感信息、企業運營數據和國家重要信息數據，并且随着數據規模不斷的龐大、數據種類不斷的豐富，數據安全風險也在日益加劇。尤其在大國博弈持續加劇的今天，數據作爲國家重要的生産要素和戰略資源，其日益頻繁的跨境流動帶來了數據治理的風險和潛在的國家安全隐患。二是要堅持總體國家安全觀，堅持安全風險防範與科技金融發展并重。既追求數據安全，又要關注科技金融發展；既注重保護個人隐私，又要适度保持數據流動，建立健全數據安全治理體系，提高數據安全保障能力。在數據獲取階段、數據使用階段、數據處理階段、數據保護階段、數據跨境傳輸階段、數據技術等方面确保數據安全和技術自主可控，切實維護國家金融安全。