本
文
摘
要
在经济总体向好预期下，2023年金融与经济社会同频发展效应突出体现。数字与实体融合速度加快，数据价值和科技红利将得到释放，金融资源向实体领域的注入将发挥更大的作用。
在《金融科技发展规划（2022-2025年）》中，金融科技被定位为深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要引擎。 从金融机构的角度来看，它是数字化转型的关键工具和创新。 今年，金融科技也将在产业技术融合应用、数据能力建设、金融科技治理等方面迎来新的发展机遇和挑战。
一是金融科技对实体经济的赋能作用增强，要注重精准性和可持续性。
随着工业互联网的深入发展和产融结合的进一步深入，2023年金融赋能主体的意愿更加坚定。依托工业互联网的生态连接，工业产业的发展空间 数字金融的范围很广。
在具体赋能行动上，要本着公平、普惠的原则，运用数字技术促进信贷结构优化和精准投放，重点支持小微企业、专精特新企业和绿色发展。
以数据驱动改善企业信用状况，加强数据沉淀分析和图计算应用，优化信用风险评估模型，提升重点领域信贷业务流程数字化成熟度，支持扩大信贷投放 小微企业。 量化意味着平衡收益和风险，保证实体赋能的可持续性，形成科技-产业-金融的良性循环。
二是客户需求更加灵活、智能匹配，需要提升覆盖专业场景的智能决策能力。
当前金融产品日趋同质化，打造原创性、差异化产品难度加大。 因此，金融机构是否具备灵敏的需求洞察能力，能够快速响应和满足客户需求，产品和服务是否足够灵活，将是关键优势。 特别是在产业金融领域，对产品和服务的个性化、柔性化要求高，智能化决策将在其中发挥突出作用。
在人工智能的通用应用逐步发展成熟后，对专业复杂业务场景的需求也随之增加。 数字原生产品也将有助于推动金融创新和产业创新。
基于AI强化学习和深度学习能力，数据驱动、金融知识引导的规则提取和模型训练，可以覆盖业务运营、风险监控、营销投资咨询等更多场景，承载自动化部署决策和政策优化 贯穿于业务全流程的各个节点，有效赋能业务，起到节流、规避风险的作用，支持客户需求的智能匹配。
三是数据资产化建设进入实质阶段，需要加强数据质量管理和价值释放。
《数据二十条》出台后，数据确权、数据入表、数据流转等话题受到前所未有的关注，加速了数据资产化进程。 就行业而言，金融机构的数据管理建设正在快速推进。
2023年要聚焦数据资产管理和应用能力建设，加强数据资产管理平台建设，建立企业级元数据整合管理协同机制，加强行业数据标准化建设。 和源头治理，提升数据质量，构建数据资产报表，为内外部数据应用和流通奠定基础。
在此过程中，需要关注数据资产的实际应用价值，通过金融数据提炼行业知识，实现业务赋能，促进数据安全、开放、共享，加强与G端的合作，建立安全的交换流通 畅通政务数据渠道，充分发挥数据价值。
第四，行业法规和标准即将落地，需要融入自身金融科技体系进行规划和治理。
2023年，金融数字化能力成熟度行业标准有望落地，这意味着金融治理体系和衡量数字化转型效果和风险的量化评价机制建设将加快推进。
金融机构在规划转型发展战略目标时，需要结合行业法规标准，从两个方面考虑完善金融科技治理体系。
一方面，要注重顶层设计的公平与平衡，通过敏捷的组织战略引导行业技术协同推进，通过审计审查评价机制强化内部控制； 另一方面，我们需要充分考虑金融科技活动的风险，包括创新风险、数据安全、消费者权益保护等重要内容，形成可落地、可量化的治理目标。
来源：易观分析
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