风物长宜放眼量——浅论《中小银行金融科技发展研究报告（2022）》

（原标题：风物长宜放眼量——浅论《中小银行金融科技发展研究报告（2022）》）

中小银行是我国金融体系的重要组成部分，也是服务实体经济、支持小微企业、助力乡村振兴、践行金融普惠的重要力量，更是推动数实融合、探索金融科技应用的重要载体。

在银行业数字化转型的大潮之下，中小银行金融科技发展的内外部环境始终处于变化之中。虽然长期经济向好，但短期实体经济下行带来的经营压力、利率市场化改革导致的利差缩小、大型银行业务下沉带来的竞争压力、房地产整顿和地方政府财政增长乏力、监管合规日益趋严和个别机构风险暴露等问题都对中小银行经营发展带来较大挑战，而金融科技快速发展带来的技术和创新压力，似乎更加温和但影响更为深远。

无科技不金融。大型银行和中小银行近年来在金融科技方面的投入都呈上升趋势，各类银行金融科技人才队伍的规模也在不断壮大，而且一些中小银行的投入增幅更大。但金融科技具有典型的马太效应，大型银行由于基数大，在投入和人才规模上依然大幅领先。因此，对于更多的中小银行而言，如何在规模和投入硬约束下找到适合自身的金融科技发力点，就显得十分必要，要深入思考通过特色化、差异化的金融科技战略来实现突围，在不确定性中寻找新的发展机遇，不断增强金融科技赋能数字化转型升级、实现真正价值创造的内生动力。

自2017年起，中小银行联盟持续聚焦中小银行数字化转型课题，每年均推出《中小银行金融科技发展研究报告》，逐步形成了观察分析中小银行数字化转型的研究体系，笔者也从第一年报告的总主笔开始，亲历并见证着银行业金融科技应用从表及里，从互联网贷款导流风控向零售对公金融市场业务全面演进、从前台向中后台纵深渗透、从单纯科技IT向业技融合转变，从单纯的资金“金主”向独立自主可控和生态建设者迈进。而《中小银行金融科技发展研究报告》也是伴随着业内诸多实践和探索，在知行合一中不断演进与升级。

2017年，首份《中小银行金融科技发展研究报告》发布，这是业内首个专注于中小银行金融科技转型发展的专业研究报告，被百余家银行行领导参阅，诸多内容与建议被纳入大批银行金融科技发展相关战略与创新决策。2019年的《中小银行金融科技发展研究报告》中，首次提出了涵盖“战略、组织、技术、数据、应用、生态”多维度分析框架，用于评估金融科技在中小银行的应用效能。2020年，将其明确为中小银行金融科技发展的“蜂巢模型”。今年的报告基于过往五年的经验积淀，联盟和中国金融科技50人论坛（CFT50）的专家学者对2020年形成的战略、组织、技术、数据、应用、生态六维度“蜂巢模型”评价体系进行细化升级，具化为18个评价指标，更为科学。

从数据看，报告问卷调查数据显示，2022年中小银行战略维度得分65.75，在全部六个维度中得分最高，其次分别是技术（50.43）、应用（49.96）、数据（49.36）、组织（46.76）、生态（37.56）。这组数据表明，2022年中小银行继续以战略规划统领金融科技各项工作的实施和落地，不断加强技术研发与技术应用能力，在数据治理和组织变革方面稳步推进，外部生态建设持续改善。

图：金融科技“蜂巢”评分情况

将近三年数据进行环比分析后可以发现，中小银行转型整体呈现“长期向好、短期波动”的特点。相对2021年，2022年中小银行在组织、技术、应用、生态四个维度上略有下降，但在数据能力建设方面得分49.36，比上一年的42.09取得突破性进展。相对2020年，2022年战略、组织、技术、应用四个维度取得明显提升。总体来看，近三年有越来越多的中小银行切实推进数字化转型，基于外部监管要求和内部发展需求提升技术应用、数据治理等方面的能力，积极构建数据驱动的经营管理模式，逐步释放出数据要素的价值潜能。

从“蜂巢模型”的六个维度来看，一些持续性的问题尽管有所缓解，但依然对中小银行转型效能存在制约，例如转型的同质化现象还较为普遍、人才供求矛盾仍较为突出、科技投入与收益的平衡问题尚未有效解决、IT治理道阻且长、创新业务与传统制度流程文化的冲突等；而随着数字化能力的普遍提升，数据治理的重要性进一步增强，金融服务生态的要求愈发重要，中小银行在数据能力建设、应用融合深度、生态合作主导等方面也面临新的痛点。

根据较为领先的中小银行的实践探索，中小银行金融科技发展趋势与前沿模式体现出一些新的特征，并提供了未来改进和优化的前瞻性路径。战略维度上，应当平衡好短期和长期关系，明确“数字化转型一把手”的定位，有耐心、分阶段、有步骤的持续推进，围绕“全行数字化转型一盘棋”的思路，根据发展目标做好考核评估和迭代优化，进而保障战略的执行效果；组织维度上，避免纯IT的简单思维，应当更加注重跨部门、跨条线的职能整合和业务技术融合，以融合共创机制激发敏捷变革效能，并构建多层次的复合型人才体系；技术维度上，应当切实提高新技术应用和自主可控能力，完善与外部技术合作的适应性；数据维度上，认清数据治理的价值，强化数据能力关键技术支撑，提高数据管理和应用质量，建立规范有序的数据安全管理体系；应用维度上，应当坚持业务和技术融合的创新驱动模式，不是简单上了几个系统，而是要以“个性化、差异化、定制化”的能力提升为目标，强化科技赋能的实际效果；生态维度上，应当在立足安全的基础上提升资源整合效率，提高场景金融建设的自主性，在多方主体激励相容的框架下共同构建良好金融服务生态。

注：光大科技创新总监、CFT50青年学者 王硕（本文仅代表个人观点，不代表所在单位意见，转载请注明）

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