数字化技术在经济金融活动中的运用催生新的技术-经济范式，网络空间、物理空间和社会空间之间相互嵌入、深度融合，线性、单向和无差别的规则设定难以满足快速迭代、动态演化的数字化环境要求，非线性、多维度和交互式的互动规则开始成为经济主体的适应性选择。

　　从这个逻辑出发，金融作为经济的镜像，中小微企业作为推动经济社会发展的重要力量，在畅通货币政策传导和强化中小微企业流动性支持的双重目标下，商业银行通过数字化转型提升普惠金融服务能力的路径选择可以概括为：依托数字化技术，以系统性创新为抓手，以平台化、数字化和普惠化为目标，搭建基于数据和算法的场景生态，打造技术和业务双螺旋驱动的金融服务体系。

　　一、技术、市场和政策因素共同推动商业银行数字化转型

　　（一）技术变革

　　科技与金融的深度融合为银行业效率变革、动力转换和模式创新带来一场新的革命，依托互联网、大数据、云计算、人工智能和区块链等新一代信息技术的传统银行线上化、数字化、生态化升级渐成主流，互联网金融、金融科技平台等新金融和类金融组织持续涌现。金融科技在银行业的应用产生技术替代效应，为线下业务向线上迁移提供技术解决方案，降低客户服务和业务拓展对人工支持和物理网点的依赖程度，同时技术应用具有边际成本优势，可以在严格成本控制下创造规模和范围经济，支撑银行业的效率变革。

　　长期以来，利息差一直是银行业的主要收入来源，但息差空间不断收窄。在新技术革命和产业互联网快速崛起的背景下，秉承“二八定律”经营理念的银行机构市场份额易被更具战略、组织、技术柔性和业务弹性的同业竞争者蚕食，银行机构收入持续增长的关键动力转换为数字化运营能力、智能化风控能力、场景渗透能力和过程性服务能力。银行业模式创新也是因应金融科技的结果，涉及业务、流程、渠道、营销、客户关系和数字化信贷风险管理等各方面，强调系统性优化、整体性迭代和适应性互动，更具平台组织特点，促使银行机构实现信用中介、信息中介和市场中介角色的统一。

　　（二）市场推动

　　金融需求和供给条件变化共同构成银行数字化转型的两大基础性因素。

　　一是客群细分和市场分层要求银行在产品开发、服务深化和信贷风险管理等方面做出相机性调整。满足不同客户、不同市场多样化、差异化的金融需求，需要银行机构积极拥抱数字化技术，展开对技术架构、流程、业务、渠道、管理、定价和风险模型的数字化改造，构建数据驱动的价值创造体系。

　　二是传统银行和新型金融组织的竞争合作，传统银行生态和金融科技生态的交叉融合，综合型银行和专业性银行、全国性银行和地方性银行、国内银行和外资银行、不同性质银行以及大中小银行充分竞争的市场格局正在形成，多层次、广覆盖和差异化的银行体系建设加快推进，普惠金融、数字金融和开放银行、网络银行、智能银行在丰富金融供给、提升金融可获得性中的作用不断显现。

　　相比依托数字化技术、具有互联网基因的金融科技平台或互联网金融，传统银行机构在需求挖掘、渠道建设、获客场景、信用评估、产品定价、成本控制和数据资产积累方面，尤其是在支付、消费信贷、小额贷款和普惠金融领域，并不一定完全占据市场有利地位。因此，传统银行的数字化转型是一次必然的生存选择，更是一次发展跨越，但无论对于新型金融业态，还是传统银行数字化转型，满足金融监管和合规要求，加强风险管理都是底线要求。

　　（三）政策引导

　　中小微企业是开展创新创业活动的主要力量，在经济活动中扮演着重要角色，其可持续健康发展是对供给侧结构性改革效果的直接检验，也是金融回归本源，更好服务实体经济的生动体现，但长期存在的金融供需结构性矛盾以及由此造成的信贷歧视仍是制约中小微企业高质量发展的主要障碍。

　　为有效解决中小微企业融资约束，提高中小微企业资金可获得性，相关机制和一系列支持政策（如货币、监管、财税、政府专项或引导基金等）先后出台，促进中小微企业发展的营商环境不断优化。同时，以普惠金融体系和能力建设为目标任务的金融改革也对银行机构、功能和风险管理提出新的要求，一些中小银行、地方性银行和互联网银行在服务中小微企业发展中的作用日益突出。

　　在大力提升金融服务制造业、民营企业和中小微企业质效，助力实体经济发展的政策要求下，如何设计符合中小微企业特点的信贷条件、产品和服务，优化经营管理和风险管理体系，打造和谐、有序和共赢的银企关系成为银行机构落实政策要求、扩大市场占有率和再造品牌优势的关键抓手。

　　二、以数据和算法为核心的银行数字化进阶

　　（一）以系统性创新培育数字化运营内生能力

　　不同资产规模和资金实力的商业银行在向数字化转型的方式选择上具有差异性，但观察转型效果发现培育数字化运营内生能力是规避“水土不服”和突破“路径依赖”的关键，这对商业银行的系统性变革和创新能力提出了新的要求。系统性创新涉及业务、流程、渠道、组织架构、技术体系、合规和风险管理以及专用性人力资本开发等多个方面，旨在构筑以客户为中心的数字化经营体系。

　　具体来讲：要从理念和战略层面谋求数字化转型机遇和挑战共识，制定数字化转型战略，明确路线图、时间表和方法论。要从组织架构、业务流程和权限设置层面强化协同力及执行效率，降低重复性建设和资源耗散。要着力构建依托属性、行为、关系、信用等多维度数据的产品开发和业务创新体系，兼顾规模经济和范围效应，扩大差异化金融服务在品牌塑造和利润增长中的贡献。

　　要建立线上线下高度耦合的渠道网络，拓展客户触达的场景，提升客户服务的智能化，并通过开放社区参与机制的设计将渠道网络打造成为信息反馈和挖掘潜在市场需求的重要通道。要从柔性化角度搭建支撑数字化运营的前、中、后台技术体系，以分布式架构保障数字化运营的稳健性、以模块化设计保障运营功能的弹性拓展、以开放式端口保障终端服务的综合多样化。要将风险识别、预警和处置贯穿于数字化运营的全链条、全过程，既要合理设定鼓励数字化创新的考核机制和激励免责条件，又要对数字化产品和业务风险开展审慎专业评估，还要充分保障金融消费者的数据权益。

　　（二）以平台化组织设计搭建协同互联的价值网络

　　产业数字化和数字产业化是数字经济的两种表现形态，两种形态折射出数字化技术的工具和价值属性，其工具属性强调价值转换活动过程中效率的不断提升，价值属性强调在新的要素组合、交互方式和价值流转机制下，网络效益替代个体收益成为判断市场行为和经济活动是否有效、可持续性的基本标准。传统的偏重于利用线性化科层式组织设计对资源进行整合、再配置和采取的内部创新行为难以适应数字技术应用情境下的复杂市场环境以及充满不确定的潜在发展机遇，而具有开放性、跨时空、跨组织协同和网络效应的平台化组织设计为银行机构数字化转型提供了一条可行方案，这在商业实践中也得到了一定的验证。

　　依托新一代信息通信技术建构起来的平台组织能够发挥资源配置作用，是介于市场和企业之间的一种新资源配置方式，银行机构平台化建设的主导逻辑在于搭建具有高度互补关系的生态网络，并保持在关系链接中的控制性地位，为网络生态中各参与主体有序互动和分工体系有效运转制定规则、程序和管理制度，进而推动异质性资源加速集聚以增强平台的黏着性，这能够为银行机构嵌入金融服务场景、扩大触达客群和建立竞争壁垒提供有力保障。银行机构在保证风险可控的条件下，可借鉴开放银行理念，提供技术接口与专业机构（如金融科技、法律、征信、评级、财富管理和政府机构等）建立数据连接，丰富平台生态“种群”，借助第三方力量推动技术升级、改善客户体验。需要注意的是，平台组织的开放性客观上增加了银行机构的风险暴露，因此，银行机构在维持强大产品开发能力的同时，更要建立完善开放平台情境下的综合风险管理体系。

　　（三）以数据和算法提升普惠金融服务水平

　　普惠金融的目标任务落脚在提升金融服务的覆盖面、渗透力和精准度，实现金融资源有效供给和高效匹配，为实体经济尤其是中小微企业全生命周期发展赋能。商业银行开拓普惠金融业务，要妥善处理四类关系，即数据运用和数据安全的关系、客群规模和成本控制的关系、资信水平和风险定价的关系以及业务多样化和客户体验的关系。数据和算法的开发应用能力直接决定着商业银行数字化转型的成败和处理四类关系的效果。

　　一是数据归集是数据运用的前提，通过对结构化、半结构化和非结构化数据或者对资金账户、交易、财务和行为数据的归集和运用，商业银行完成数字化产品、服务的设计、开发和市场推广以及数字化运营体系的建设，但支撑完整刻画目标客户的多维度数据并不由商业银行全部掌握，还需要从外部数据平台获取，因此要对数据授权、标准、流转程序、使用范围、付费条件和责任追溯等进行设定，以保证数据安全和相关权益。

　　二是普惠金融服务对象数量多、数据分散、区域空间跨度大且资金需求“量小、频率高、周期短、随机性大”等特点给传统银行机构的成本控制造成较大压力，而由数据和算法驱动的商业银行数字化生态可以推动线上、线下业务和渠道的融合，减少金融服务过程中的物理和人力资源投入，另外线上线下数据间的融合也为利用算法模型进行交叉验证和优化产品、服务方案提供有益支持，从而实现扩规模和降成本双重目标。

　　三是风险管理是商业银行的生命线，根据不同客户的资信水平完成风险定价、制定风控策略是风险管理的核心。全面客观评价客户资信水平的要件是建立可扩展和高度关联的数据集合，精准有效的风险定价依靠快速迭代、持续优化的算法模型，而数据集合和算法模型并不是割裂的，只有保障数据维度、规模的不断更新和关联性数据的不断输入才能更好地提高算法模型的智能化水平和决策参考价值。

　　四是商业银行在数字化转型过程中，要嵌入到不同的应用场景，通过对相关数据的收集、整理和分析，识别不同场景的金融服务诉求和潜在客户需求，利用算法模型完成客群划分及相应的产品设计或对各类业务（如现金管理、财富管理、贷款、财务咨询、资本运作等）进行整合，依托服务平台（如APP、手机银行等）等数字化渠道完成市场推送，并通过自动采集使用信息和开放社群意见领袖的主动反馈，对产品、服务进行调整和优化，对算法模型进行改进和迭代，既满足金融客户的多样化需求、又创造“保姆式”的客户体验。

　　三、银行数字化商业可持续面临的三大问题

　　数据安全和数字资产积累、算法迭代和综合风险管理、技术集成和业务合规创新共同构成商业银行数字化转型要关注的关键问题。

　　在数据安全和数字资产积累方面，数据作为关键生产要素的属性已经成为广泛共识，数据资产更是商业银行参与市场竞争的根本。在数字化转型过程中，商业银行不仅要注重数据湖的建设，更要通过对多场景、多维度数据的收集、清洗、筛选和分析，挖掘客户潜在需求和新的业务增长点，开发设计具有嵌入性、针对性和规模收益的金融产品和服务，进一步提升客户粘性，实现数据资产的循环累积。

　　在数字化商业场景下，对数据的争夺等同于竞争力“赛跑”，加之市场客户数据安全意识的觉醒，商业银行在收集和利用数据提供服务时，要注重对数据权属的界定和免责条款的设定，并对数据权限进行严格管控，强化数据伦理教育。

　　在算法迭代和综合风险管理方面，算法模型是数字银行开展产品差异化定价、客户风险评价和压力测试的基础工具，与数据要素相互支撑，是不断迭代变化的，其通过智能化运算呈现的结果是对有限抽象条件的最优化反馈，当约束条件发生变化时，算法模型也要做出相应调整。如在风险管理环节中，适用大型企业的算法模型显然不适合对中小微企业的风险水平进行评价，因此在算法模型设定中，要综合考虑适用对象的实际情况，防止出现“算法歧视”。

　　在技术集成和业务合规创新方面，驱动商业银行数字化转型的技术并不是单一技术，而是自成一体的技术群落，各项技术之间并不是简单的叠加组合，而是要根据场景和业务的特点实现有机融合，即前中后台系统集成、功能模块柔性开发和技术接口开放兼容。

　　技术集成加速业务融合、渠道拓展、场景渗透和服务效率提升，同时为新产品、新服务、新业务和新商业模式的涌现提供诸多可能。当监管法律和制度尚不健全时，出现监管真空，易引发无序竞争、野蛮生长和监管套利现象，当然业务创新并不是“洪水猛兽”，一方面要创新监管理念，保持对符合市场需求金融创新的包容审慎态度，及时出台或调整监管政策，创造规范发展的条件，一方面要加强商业银行自律建设，督促商业银行完善合规经营制度和内控机制。

　　作者：中国银行保险监督管理委员会（博士后科研工作站） 政策研究局 洪卫