习近平总书记深刻指出，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机。“十四五”规划纲要提出，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。作为我国金融体系的重要组成部分，中小银行如何顺应数字经济发展浪潮，抢抓金融数字化转型机遇，实现自身高质量、可持续发展是亟待研究解决的重要课题。针对此问题，我刊记者采访了中国人民银行科技司李伟司长。

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记者：数字经济时代，金融数字化转型已成为广泛共识。“十四五”规划纲要提出，稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。人民银行在推动金融数字化转型特别是中小银行数字化转型方面采取了哪些措施？

李伟：人民银行深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，接续出台两版金融科技发展规划，明确金融与科技融合、金融数字化转型的总体思路、目标方向和实施路径，多措并举推动规划落地实施、取得实效。一是全面启动金融数字化转型提升工程，提出50项金融数字化转型的具体措施，引导金融机构运用数字技术打造一批可复制、可推广的标杆应用、模范机构和示范区域，辐射带动中小银行加快数字化转型步伐、不断扩展转型广度与深度。二是开展数字化转型伙伴行动，推动包括中小银行在内的金融机构、科技公司等140多家单位加快合作，累计推出500余项服务举措，引导金融业持续提升“上云用数赋智”水平，更好服务实体经济发展。三是深入实施金融科技赋能乡村振兴示范工程，打造270余个惠农利民数字金融样板，从服务“三农”角度积极探索金融数字化转型的最佳实践与可行路径，有力提升农业产业现代化水平、农村金融承载能力和农民金融服务可得性。四是开展金融数据综合应用试点，推动290余个试点项目落地实施，运用新兴数字技术推动实现跨部门、跨机构、跨行业数据融合应用，充分发挥数据要素作用为金融机构特别是中小银行数字化转型注入充沛动力。五是在全国范围内实施金融科技创新管理工具，建立刚柔并济、富有弹性的创新试错容错机制，支持中小银行等金融机构在风险可控的真实市场环境中进行守正创新，累计推出200余项惠民利企创新应用，护航金融数字化转型守正向善、行稳致远。

Q

记者：当前，金融机构数字化转型进展成效如何？中小银行在数字化转型上面临哪些挑战？与大型银行的差距是拉大了，还是缩小了？

李伟：近年来，金融机构纷纷加快数字化转型的步伐。大型银行基础较好、实力较强，积极制定战略规划、采取务实举措，不断加大资源与人力投入，“疾风骤雨”般持续深化金融数字化转型，取得了显著成效。大量中小银行也纷纷加入数字化转型浪潮，积极推动数字技术应用，但由于资金投入不足、人才储备匮乏、技术基础薄弱，数字化转型往往显得“力不从心”。

根据对200多家银行的调研，数字经济背景下大型银行与中小银行“马太效应”加剧，中小银行数字化转型任重道远。从科技投入来看，资产规模超4万亿元的13家大型银行2021年的金融科技资金投入均值为122亿元，而199家中小银行均值仅为3.91亿元，差距从2019年的27倍扩大到31倍。从科技队伍来看，截至2021年末，大型银行的科技人员数量平均为8600人，而中小银行平均仅有不到300人，三年间大型银行科技人员规模始终为中小银行的30倍以上。从创新能力来看，2019~2021年大型银行与中小银行获得的专利授权总数差距逐年拉大，从2019年的1285项上升为2021年的1917项，大型银行贡献了全行业80%以上的金融科技相关专利产出。从技术应用来看，截至2021年底，中小银行系统平均上云率为29%，而大型银行已经达到了69%；中小银行平均分布式数据库实例数仅为55个，大型银行则达到2471个，差距已经从2019年的17倍扩大到了45倍。

Q

记者：面对数字化发展的新形势、新挑战，中小银行应如何进行战略布局，从而走好自己的数字化转型之路？

李伟：中小银行受制于资本总量、技术实力、盈利能力等因素，转型的试错成本很高、破局突围更难，所以从顶层设计方面制定转型战略、找准转型方向显得尤为重要。那么，中小银行的数字化转型战略应该重点关注什么呢？我认为要量体裁衣，制定有的放矢的差异化战略规划，切实做到“特色、敏捷、精准”。“特色”就是立足本地，制定适合自己的转型战略，要注重对垂直市场、细分客群的服务，通过改换“赛道”在特定领域塑造差异化竞争优势，从而形成与大型银行互补的良性发展格局，切忌求大求全、避免同质化竞争。“敏捷”就是要发挥“船小好调头”的基因优势，围绕“技业融合”重构组织体系和运作机制，主动调整组织架构、业务流程、规章制度等，从而更好适应数字化转型需要。比如，可针对产品创新、项目攻关等重大事项，组建科技与业务融合、跨职能的敏捷小组，降低跨部门沟通成本，提升产品研发速度和业务响应效率。“精准”就是要把“好钢用在刀刃上”，集中有限的资源优先攻关涉及客户体验、运营服务的关键问题和薄弱环节，不能“眉毛胡子一把抓”，盲目照搬“先进实践”，结果变成“南橘北枳”。例如，有的中小银行数字化转型战略求大求全，盲目调整技术架构、扩充技术团队，没有明确重点业务领域，导致战略难以聚焦，不但没有改善经营困境，反而事倍功半、造成大量的资源浪费。

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记者：在数字经济时代，网络化、线上化服务渠道越来越多地受到金融消费者的青睐，这对中小银行是利还是弊？该如何应对？

李伟：以往，银行的获客渠道以线下为主，中小银行依靠在本土广泛布局的网点，对本地客户下沉服务，利用地缘、人缘等形成的局部竞争优势来获客和生存。随着数字经济的发展，网站、APP、公众号等数字服务渠道逐渐兴起，这些新渠道具有显著的平台化特征，大型银行利用这些渠道形成规模效应，大幅降低获客的边际成本，对中小银行形成了降维竞争，严重削弱了中小银行的传统地域优势。数据显示，2022年银行业平均电子渠道分流率已达96.99%。

那么中小银行应如何突围呢？这就需要回归到中小银行设立的初衷：服务基层和中小微企业，打通普惠金融最后一公里。其实，数字空间也是有“最后一公里”问题的，比如，如何向数字化基础薄弱的地区延伸数字服务？数字金融产品如何满足“千人千面”的群众需求？如何让数字素养不足的群体敢用、会用丰富的数字产品？这些问题的解决路径，就隐含着中小银行的突围策略。

具体而言，中小银行要紧扣打通数字空间普惠金融“最后一公里”这一目标定位，扬长避短、锻造长板，打好数字经济的亲情牌、地缘牌，将现实世界的人缘、地缘优势转化为数字空间的竞争优势。在线下，可聚焦网点数字化建设，运用数字技术推动服务设施智能升级，在网点中融入农业、社保、电商、社区等领域公共服务，将网点打造成“多项服务只需跑一次”的综合性、开放性服务中心；在线上，可探索金融场景特色化建设，注重在细微处下功夫，围绕地方风俗、文化传统等设计精细化产品，推出惠农版、民族版、方言版等无障碍移动金融APP，因地制宜打造差异化、有温度的金融服务，提高长尾客群用户黏性。

Q

记者：信息技术是数字化转型的重要推动力。中小银行技术实力普遍不强，应采取怎样的策略，既搭上数字化转型的快车，又避免对自身经营产生过大负担？

李伟：数字化转型需要投入大量资源，持续引入新技术、建设新系统、研发新产品，这离不开雄厚数字能力的支撑。中小银行由于自身数字能力先天不足，面对数字化转型挑战往往力不从心。如何在数字化转型竞争中“不掉队”？对此，人民银行发布的新阶段金融科技发展规划提出，鼓励金融科技共性技术、资源和服务的开放合作、互惠共享，促进新技术产业化、规模化应用。具体来说可以有以下两个方案。

一是抱团取暖。中小银行可根据自身特点，通过合作联社、同业联盟等途径，减少IT基础设施重复建设，用集约化的方式分摊成本，提升整体生产效率和经营效益。例如，可充分发挥省级联社统筹管理和服务农合机构的优势，建设云计算、大数据等基础平台，推动IT架构向中台化演进，解决多法人架构技术能力分散、产品创新能力不足等问题。又如，地理位置、机构特点相近的中小银行在确保依法合规、数据安全前提下，协同研究推动数字平台和系统模块建设，既能够降低数字化转型成本，也可提升业务需求响应速度和集约化水平。

二是借船出海。中小银行可借助外部科技力量来缓解自身技术实力不足的问题。这里的“外力”或者是行业级的基础设施，或者是市场化的解决方案和技术产品。中小银行基于自身技术目标和业务需求，可与大型金融机构、科技公司在大数据、云计算、区块链等领域开展合作，汲取前沿技术应用、系统建设、数字化运营等金融科技能力，在数字化转型过程中少走弯路。当然，中小银行在外部合作模式上也需持续优化，不断提升自主经营能力，避免对平台产生外部依赖，从而导致自主经营能力弱化。

Q

记者：防范化解风险是金融业的重要使命和任务。在数字化转型背景下，中小银行应如何运用金融科技手段增强风控能力、降低风控成本，提升金融支持实体经济水平？

李伟：在数字经济时代，风险管理不再过度依赖信贷记录、收入证明、资产证明等材料，已从经验式、手工式的传统手段日益演进为基于商业场景、行为特征的自动化风控，逐步由人员密集型模式向技术密集型模式转型。然而，风控体系升级离不开数据、算法等的基础支撑，中小银行当前普遍存在缺数据、缺模型等发展痛点，面临“无米难为炊”的困境。如何纾解眼下这一难题，我认为有以下思路。

在数据共享方面，发挥深度联结本地企业、扎根基层乡土的优势，加强与地方政府和本地企业合作，运用多方安全计算、联邦学习等技术加强跨机构、跨行业数据规范共享，补齐小微企业、弱势群体“数字足迹”，最大限度激发数据资源价值，为企业提供更便捷、更精准、更好用的金融服务。比如，可聚焦绿色低碳发展战略，与地方政府合作融合工商、司法、环保等领域数据打造数字绿色金融服务平台，构建契合绿色金融业务特点的数据指标，助力健全ESG风险评级体系，为绿色企业提供便捷精准的绿色信贷服务。

在模型设计方面，聚焦本地小微企业融资需求“短、小、频、急”特点，定制差异化算法模型和综合性融资方案，通过参数优化、特征提取、模型融合等方式增强算法健壮性和适应性，打造涵盖抵押品监控、贷后监测、预警联动的数字化风控能力，提升中小银行信贷服务精准性和获得感。例如，针对渔业场景渔船燃油价格波动大的特点，可利用机器学习等技术构建融资风控模型，动态评估渔船押品和捕捞渔获价值，推出一次核定、随用随贷、余额控制、循环支用的个性化授信策略，有效降低渔业企业生产经营的资金成本。

在场景融合方面，充分发挥数字技术的需求雷达、服务触达和互信桥梁作用，立足本地特色、深耕下沉市场，深度融入本地党建、数字乡村、智慧城市、社区治理、产业孵化等特色场景，精准识别不同行业、不同领域需求痛点，因地制宜打造更具用户黏性、更有市场竞争力的数字化金融产品服务。例如，针对农村地区信用白户问题，可强化与地方政府合作，以党建为引领、以科技为支撑，运用大数据、人工智能、移动互联网等技术规范涉农数据共享、建立完善信用档案、构建评价模型，深化推进信用户、信用村、信用乡（镇）建设，让信息“多跑路”、农民“少跑腿”，助力更多农业经营主体和农民群众获得优质金融产品服务。