问题——数字化转型进入深水区，提质与控险的双重挑战日益凸显。随着数字经济发展加速，金融服务对线上化、智能化和场景化的需求持续增长。银行保险机构客户触达、运营效率和风险识别上取得一定进展，但仍面临数据分散、系统割裂、应用碎片化等问题，以及新技术带来的合规与安全风险。尤其服务科技型企业和产业链中小企业时，传统依赖抵押物的评价方式难以匹配轻资产、重研发的企业特点，融资可得性和服务精准度仍有待提升。 原因——政策引导与行业演进共同推动数字化转型深化，监管重点从方向指引转向落地执行。数字金融是中央金融工作会议提出的金融“五篇大文章”之一，对提升金融体系竞争力和资源配置效率很重要。近年来，监管部门陆续出台文件，初期侧重战略规划与能力建设，引导机构启动转型；而此次实施方案更强调可落地的具体举措和质量导向，以完善治理体系、提升数据应用能力和风险防控水平为抓手，推动数字金融从“能用”向“好用、管用、可控”升级。业内普遍认为，两类政策形成递进关系，有助于明确监管预期和行动路径。 影响——数据要素价值加速释放，实体经济尤其是科技创新领域的融资支持将更加精准。方案提出推动金融数据高水平应用，强调提升数据集成、管理和应用能力，促进数据在营销、运营、风控和决策等场景的规模化落地。金融业天然具备数据密集特性，既积累了丰富的交易与经营数据，也需要在合规前提下与相应机构及产业链企业实现数据互通。多源数据整合后，可用于客户画像、风险识别、授信定价和贷后管理，从而提升金融服务的可获得性、可持续性和可控性。针对科技型企业“高投入、高成长、轻资产”的特点，方案提出建立科创大数据集并运用智能审批授信模型，在提高审批效率的同时，为未通过线上审批的客户保留线下补充通道，兼顾效率与公平，避免“一刀切”导致的服务缺口。 对策——以“治理+技术+场景”共同推进，守住安全合规底线。业内专家建议，数字金融发展应坚持安全可控、普惠共享和创新驱动原则，通过顶层设计、监管体系、技术创新与风险防控的协同发力：一是完善数字金融治理，明确数据管理责任边界和内控标准，优化模型管理、外包合作规则，强化关键系统和数据的保护；二是推动数据治理与资产梳理，解决数据口径不一、质量参差和系统孤岛问题，为风险识别和业务创新提供高质量数据基础；三是围绕实体经济需求深化场景应用，鼓励金融机构与产业链主体协同创新，提升供应链融资、贸易结算、绿色金融等领域的嵌入式服务能力；四是健全审慎监管与风险处置机制，针对算法模型、数据合规和网络安全等新型风险加强监测预警，构建可解释、可追溯、可评估的风险管理链条。 从实践看，大型商业银行正加快运用数字化能力服务科创企业。以建设银行天津市分行为例，依托“技术流”等科技创新评价工具，通过大数据模型对企业进行多维度画像，提升对企业技术价值、成长潜力和经营韧性的识别能力，从而改善轻资产企业的融资可得性。基层机构反映，在对公服务从“重资产”转向“重能力”的过程中，评价工具的迭代和数据要素的合理使用是关键。企业端也普遍希望金融支持能更及时、更匹配研发投入和项目回款周期较长的特点，确保服务的可持续性。 前景——数字金融将成为提升金融供给质量的重要抓手，竞争重点从规模扩张转向质量提升。未来，数字金融有望在以下三上取得突破：一是服务实体经济的精准度提高，更多资金将通过数据驱动的信用识别和风险定价流向制造业升级、科技创新、农业现代化和绿色转型等领域；二是行业竞争从网点规模转向数据治理能力、模型能力和场景运营能力，推动银行保险机构形成差异化服务优势；三是监管与行业标准更细化，数据合规、网络安全和模型治理将成为数字金融高质量发展的硬性要求。可以预见，在政策引导和市场需求的双重推动下，数字化转型将从局部试点走向系统重构，为金融供给侧结构性改革提供新的技术支撑。
数字化转型不仅是技术升级，更是金融服务模式的根本变革；当数据要素成为新时代的“石油”，金融机构既要成为数据价值的“挖掘者”，也要当好风险防控的“守门人”。这场变革的最终目标，是让金融资源突破传统抵押物的限制，精准支持每一份创新潜力。