2024年1月，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时明确指出，新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。对银行业而言，构建与发展新质生产力就是要以科技创新为总基调，以数字技术为新方式全面提升金融服务质效和风险防范水平，着力摆脱传统的经营方式和风控模式，促进实现运营、科技和风险三者之间的良性循环，进而推动银行业金融机构的高质量转型发展。以新质生产力为驱动构建新质生产关系，对加速促进我国银行业金融机构成为推动国民经济实现高质量发展的关键服务者，具有重要的战略价值和现实意义。
我国银行业新质生产力的构建实际上在多年前就已经起步，核心是围绕市场需求和自身发展需要不断提升数字化水平，着力打造科技型银行，并取得了一系列可圈可点的成就。一方面，银行业金融机构自身的科技水平不断提升，基于数字技术的银行信贷服务和风险管理质效全面提升。根据中国金融认证中心（CFCA）发布的《2023中国数字金融调查报告》，目前银行数字化转型进入开放生态的4.0阶段，数据价值、规模价值凸显，专业化服务逐渐下沉。商业银行从制度、组织、流程、技术、业务推动数字化转型，并落实到战略、管理和业务层面，特别是在制度层面，开放合作的顶层机制、持续变革的数字入口极大增强了银行生态力、场景力和敏捷力，有效提升了终端用户体验。
另一方面，面向科创群体和实体产业的数字金融服务日趋多样化，科技型小额信贷产品供给不断增多。据中国人民银行统计，2020年我国科技型中小企业本外币贷款余额为1.31万亿元；截至2024年一季度末增长至2.7万亿元，同比增长20.4%，比同期各项贷款增速高11.2个百分点（见图1）。总体上，我国科技创新群体的金融可获得性正在不断提升。与此同时，围绕我国数字经济建设总体目标，基于数据资源的要素价值开发利用也进入了银行业金融机构的业务范围中。恒丰银行、浦发银行、光大银行、上海银行等机构均发布了数据资产价值评估与入表实践的白皮书；中国银行业协会发布的团体标准《银行业数据资产估值指南》于2024年2月末开始实施。
数据来源：中国人民银行
图1 我国科技型中小企业本外币贷款余额统计
产品创新
在配套服务机制和科技金融业务开展上，众多商业银行通过开发专属科技信贷产品、创新专营信贷管理体系、设立专营机构和服务团队等方式提供差异性、定制化服务。
科技金融产品创新体系建设日趋完善，各类创新金融产品为推动科技型企业发展提供了重要的支持。一方面，围绕科创类中小微企业的短期资金需求，商业银行推出基于数字技术的全品类金融产品，以有效匹配多样化融资需求；另一方面，有条件的银行充分发挥业务架构完整、金融服务体系齐全的优势，推出复合型金融服务。例如，华夏银行针对处于不同发展周期的科技型企业，先后推出选择权贷款、投联贷产品，向科技型企业提供“债权+股权”综合化金融服务。
商业银行针对科创型企业提供申请便捷、成本低廉、信用为主的融资优惠政策，普惠程度大幅度提高。商业银行针对科创型群体推出基于数字技术的以信用为主的快捷融资服务，专项扶持科技型、创新类中小微客群。其中民营银行中，金城银行依托自身金融技术优势，推出定向服务“专精特新”企业的全在线、高额度、低利率的数字信贷产品“专新贷”（见表1）。
风险管理理念不断升级，风险管理流程持续优化，运营管理质效有效提升。商业银行围绕新质生产力构建目标，依托数字技术不断提升风险管理效率、完善风险管理理念，进而全面促进风险管理整体水平的提高。在支持科创型企业发展过程中，借助数字技术搭建了基于“技术流”的信用评价体系，构建“科创雷达”评价工具，为科创型企业提供基于数据资产的信用评估服务，科技金融服务能力持续提升。
服务创新
围绕新质生产力构建，各商业银行着力提升自身科技水平，资源配置不断优化，推动生产力提升的要素投入持续增加。
研发投入持续增加。国内银行业金融机构在自身科技能力体系建设方面“苦练内功”，物力、财力、人力等资源要素投入规模持续增加，科技水平得到有效提升，银行的科技特色日趋明显。2023年，我国银行业IT投入规模超过了4000亿元，同比增长24.6%，占营业收入的比重为2.8%，其中国有六大行科技研发投入规模逐年增加，持续发挥示范引领作用。2023年，国有六大行金融科技研发投入总规模达到了1228.22亿元，较上年同比增长5.38%，其中工行、建行和农行的科技投入规模遥遥领先（见表2）。与此同时，各大银行的科技人员占比不断提高，科技队伍建设加速推进（见图2）。
数据来源：各行年报
图2 2023年国有六大行科技人员占比情况
科技水平快速提升。以大数据、人工智能、云计算等为代表的新技术在银行业中得到越来越深入的应用。以人工智能为例，邮储、兴业、中信、百信、新网等银行在ChatGPT首次问世的3个月后纷纷宣布将接入“文心一言”等大模型平台。2023年3月，农行推出了类ChatGPT的AI大模型应用ChatABC（1.0版本）大语言模型，具备自由闲聊、行内知识问答、内容摘要等多类型任务的服务能力（见图3）。同一时期，工商银行与多家机构联合发布了基于“昇腾AI基础软硬件平台”的金融行业通用大模型，实现了企业级金融通用模型的研制投产，并应用于银行的客服、营销、运营、风控等众多业务领域。2023年7月，交通银行与华为、腾讯云、科大讯飞共建联合创新实验室，推进大模型及算力集群、网络安全以及人工智能等先进技术在金融领域的落地应用。股份制商业银行当中，招行自2017年起开始耕耘大语言模型研究，并不断尝试用数据驱动来优化迭代自身模型能力，目前已分别推出了智能财富助理“小招”以及AI Agent的应用。
资料来源：中国农业银行人工智能研发团队
图3 中国农业银行ChatABC（1.0版本）技术支撑及能力视图
科技支行布局加速。推动银行经营架构调整，加速布局科创领域新业务，是各大商业银行构建新质生产力的一项关键举措。国家金融监管总局公布的数据显示，截至2024年一季度末，各大银行开设的科技支行达到498家。2024年初，农业银行、兴业银行、浦发银行、招商银行等加速设立科技支行，抢先布局科技金融业务领域（见表3）。
创新数据资产模式。随着国内数据资产估值入表实践的开展，依托数据资产价值的授信模式在部分银行已经落地。从现有的实践来看，主流做法是将企业的数据资产进行梳理估值后入表，并纳入地方数据交易平台挂牌登记和交易，银行依据挂牌的数据资产价值评估为企业核定授信额度。例如，四川遂宁公交公司以公交数据为基础，将其“发展·智策企业信息化管理平台”上沉淀的数据资产计入无形资产，并在福建大数据交易所完成登记备案和上市挂牌，取得数据资产入表会计凭证、登记凭证及数据产品登记证明，该数据资产入表价值为101.89万元，据此获得天府银行授信100万元（见图4）。
资料来源：笔者绘制
图4 四川遂宁公交公司数据资产入表授信模式
围绕构建新质生产力战略目标，银行业需要打造对内对外“一体两翼”的科技金融服务能力体系，集中突破产业研究、产品设计、风险管理、人才培育等方面的制约。在较长的一段时期内，一方面，要持续强化科技创新能力体系建设，久久为功，下大力气“坐冷板凳”；另一方面，要不断提升银行科技层次，塑造培育长期价值投资思维。
要不断加强产业研究，深刻洞悉产业发展规律，做好前瞻应对和提前布局。一是要不断加强银行产业研究能力建设，打造研究型银行。二是建立产业服务复盘机制，促进成功经验、优秀模式形成规范，对失败教训、风险事故进行复盘分析，持续提升业务专业度。三是从产业实体领域吸纳选拔优秀人才，建立跨领域、跨产业的金融运营机制。
转变风险管理理念，从“看资产、看抵押”转向“看数据”。一方面，要持续推动理念更新、模式更新和技术更新，建立适配市场需求的风险管理机制；另一方面，要构建科学规范的大数据风险管理体系，完善大数据开发和应用规则，通过数据资产和数字技术实现对金融业务的风险评估和定价，提升风险管理的科学性。
坚持人才为本，培育复合型、高素质人才队伍。形成以多学科复合为基础的科技金融人力资源管理体系，锻造助推新质生产力发展的“人才引擎”。一方面，需要高管层加强专业能力体系建设，提升应对市场变革的能力；另一方面，要在内部构建顺畅的人才流通渠道和机制，建设有责任、有情怀、有担当的组织管理体系，为充分发挥人才价值营造良好氛围。
强化融合创新，实现金融普惠与科技普惠的深度融合。持续强化服务意识，提升科技服务效率，围绕科技型企业发展中的痛点、难点和堵点提供接地气、精细化的金融服务，摒弃“假大空”，专注解决科创服务过程中的真问题、小问题，由点及面做小、做精、做专，不断打磨服务的“颗粒度”。
注重创新要素协同。新质生产力强调科技、人力资本、数据等创新要素的融合集成。银行业金融机构需要积极探索运用金融科技手段实现知识产权、数据资产的评估，通过数字技术实现知识产权、数据资产在金融领域的“信用化”。通过“技术流分析+企业经营分析+市场化分析”三位一体的评估，解决中小科技企业“评价难、融资难”的问题。
（本文仅代表作者个人观点，与所在单位无关）
作者单位：数字中国研究院（福建），天津金城银行，其中闫旭系天津金城银行总监、董事会办公室主任，赵志远系福州大学副研究员、博士生导师，数字中国研究院（福建）院务委员、数字福建政务大数据研究所副所长文章刊发于《银行家》杂志2024年第10期「商业银行」栏目
