加“数”前行 发力场景金融新“蓝海”

<正>中国工商银行苏州分行锚定新的赛道,以数字化转型带动业务模式、服务流程的变革,运用“金融科技+数据要素”双轮驱动,主动布局场景金融,持续提升金融服务的便利性、可得性、精准性。近年来,随着我国数字经济快速发展,数字金融承担着深化服务,推动经济高质量发展的重要引擎作用。中央金融工作会议明确指出做好“数字金融”大文章,“加快建设金融强国”。中国工商银行苏州分行（以下简称“苏州工行”）锚定新的赛道,以数字化转型带动业务模式、服务流程的变革,运用“金融科技+数据要素”双轮驱动,主动布局场景金融,持续提升金融服务的便利性、可得性、精准性。     

浙江数字金融生态建设实践

<正>近年来,浙江发挥数字经济先行省优势,持续打造具有浙江辨识度的数字金融生态,不断增强数字金融服务实体经济能力中央金融工作会议提出,要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章,对数字金融高质量发展提出了新要求。数字金融是与数字经济相匹配的金融形态,是铺就金融强国之路的重要基石。近年来,浙江发挥数字经济先行省优势,以深入实施数字经济创新提质“一号发展工程”为契机,扎实开展金融数字化改革,推进金融机构数字化转型,强化业技融合、数字驱动、多方联动,纵深推进金融活动和金融监管的数字化,夯实“数据+金融科技”的数字金融基座,持续打造具有浙江辨识度的数字金融生态,不断增强数字金融服务实体经济能力。     

数字公共服务和金融服务的有机融合：数字普惠金融发展的一种路径

乡村公共服务数字化转型在当前实践中集中表现为数字公共服务平台对乡村社会生活的嵌入,这一嵌入过程促进了数字公共服务和金融服务的相互关联。数字公共服务平台整合多方数据且基于对乡村居民公共生活进行数字孪生的技术特性,具有削弱信息不对称、普及基础金融服务、降低金融交易成本、增加金融产品可及性与针对性的应用潜力。论文通过梳理乡村数字公共服务平台的典型特征,以此为脉络结合供需视角研究数字化公共服务对农村普惠金融的影响,并探讨农村普惠金融发展对乡村公共服务数字化转型的反哺效应。研究认为,在适当的政策设计下,数字公共服务与金融服务的有机融合,可以成为促进数字普惠金融发展的一种路径。     

数字农业与数字普惠金融的融合

<正>数字农业与数字普惠金融的融合发展是指,金融服务供应商利用农业大数据,通过数字技术和金融创新,为微观农业经营主体提供普惠金融服务,并在数字交换中实现双方商业可持续和农业大数据增值的过程。融合发展的基本思路广义的数字农业是农业全过程的数字化,是将数字化信息作为农业新的生产要素,用数字技术对农业对象、环境和生产过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的新型农业形态。狭义的数字农业则聚焦农业产供销环节,旨在将互联网、     

数字普惠金融对中小企业创新的影响研究

数字普惠金融本质上是利用数字化方式提供普惠金融服务,其兴起和发展为中小企业带来了新的机遇。本文从理论和实证两方面研究了数字普惠金融对企业创新活动的影响,理论分析显示数字普惠金融通过缓解中小企业融资约束可以促进创新活动,利用数字普惠金融指数与271家中小企业的数据进行实证研究表明,数字普惠金融及其覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度的发展均能够有效促进中小企业创新活动的开展,且其对民营企业的影响要大于国有企业。这为我国利用数字普惠金融缓解中小企业融资约束进而促进其创新活动提供了经验证据。     

发展数字普惠金融助力实现乡村振兴目标

发展数字普惠金融,是创新普惠金融发展模式,助力乡村振兴的重要手段之一.数字普惠金融是在移动互联、网络和通信服务、移动数据、云计算等数字化的技术基础上,使原有金融服务不足人口都能长期享有由各金融机构及类金融机构通过不同方式提供的多种多样的金融服务,推动乡村数字普惠金融发展,能够充分提高普惠金融服务乡村振兴的有效性,对于实...     

数字经济下的金融担当

文章基于加快推进"十四五"数字经济高质量发展的背景,阐述了交通银行甘肃省分行在政务合作、企业转型发展、民生场景构建和金融风险防控等方面的数字化建设成就,提出应通过加强数据整合能力、强化数字化思维、提高数据运用安全性、下沉金融服务重心、加大数字经济行业金融支持力度、支持传统产业优化升级等方式担负起数字经济时代的重要使命,进一步促进数字经济高质量发展.     

数字普惠金融与绿色全要素生产率——基于系统GMM的实证检验北大核心

数字普惠金融对我国绿色低碳的经济发展模式具有重要意义。本文基于2011—2019年省级面板数据,利用SBM—GML模型测度绿色全要素生产率,使用系统GMM模型探究数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响方式。研究发现:2011—2019年,技术效率提升拉动我国绿色全要素生产率持续增加;数字普惠金融通过提升技术效率显著促进绿色全要素生产率增长;异质性分析表明,金融服务覆盖广度的扩大显著提升了绿色全要素生产率。本文建议采用政策鼓励和资金引导的方式提高技术效率对绿色低碳经济的促进作用,大力发展绿色普惠金融,提高绿色普惠金融与区域协调发展能力。     

聚焦平台金融新时代的数据治理与监管变革

2021年是“十四五”规划的开局之年,我国数字经济快速发展,越来越多的产品、企业和产业进入数字化时代。人工智能、大数据、云计算等金融科技的运用推动了金融行业的数字化发展,快捷支付、线上金融服务等为客户提供了便捷的使用方式和良好的客户体验,也推动了实体经济的数字化转型。传统的线下生产和消费模式加速向线上迁移,在国民经济中的重要性显著提升。金融行业历来都是技术的先行者,这其中既包含了信息技术在传统金融领域的广泛运用,也包含了平台科技企业向金融领域的快速拓展,从而形成平台金融企业。在短短几年间,平台金融企业依托海量数据及技术优势快速成长,给社会经济的发展带来积极意义,弥补了传统金融供给的不足,提高了金融服务的便捷性,拓展了行为数据的应用领域,推动了整个金融体系的数字化转型。与此同时,金融科技也带了新的风险,首先是数据治理上的风险,包括垄断风险和算法伦理风险;其次是金融业务特有的信用风险和系统性风险。     

数字普惠金融助力城镇居民就业

<正>就业是民生之本。数字普惠金融利用数字技术为居民和企业提供价格合理、高效便捷、多层次的金融服务,通过促进创新创业水平、提升人力资本、优化资源配置来助力城镇居民就业。就业是民生之本,是经济发展的基本支撑和社会稳定的重要保障。当前,国际经济环境的变化、国内经济结构的调整给就业带来了一定的挑战,如何促进城镇居民就业成为当前社会正面临的重要问题。数字普惠金融打破传统金融服务的边界,降低金融交易成本,在普惠金融的基础上运用数字技术提供价格合理、高效便捷的金融服务。同时,数字普惠金融为市场注入了活力,促进了经济发展,提供了更多的就业岗位,对于解就业压力、促经济社会长远发展具有重要意义。     

数字普惠金融对省域绿色全要素生产率的影响研究

党中央提出我国要深化金融供给侧改革,进一步促进普惠金融和绿色金融融合发展,为经济可持续健康发展提供扎实的金融力量。在此背景下,文章尝试将数字普惠金融与绿色全要素生产率相结合,并提出理论假设,基于2012—2020年全国30个省级行政区建立面板数据,测算绿色全要素生产率,实证分析研究数字普惠金融与绿色全要素生产率的关系,并分别利用中介效应和回归模型开展影响机制和区位异质性分析。研究发现,数字普惠金融的发展可以改善并提升绿色全要素生产率;数字普惠金融通过技术创新、产业结构与缓解资源错配等中介途径,促进绿色全要素生产率增长;相较于中西部地区,数字普惠金融在东部地区的促进作用更为有效。通过理论与实证研究分析,文章建议重点扩大数字普惠金融的覆盖广度,最大化提升对绿色全要素生产率的正向促进作用;发挥好数字普惠金融的技术创新外溢、产业结构优化和资源错配减缓效应,全面提升绿色全要素生产率;促进区域数字普惠金融均衡发展,重点提高中西部地区金融服务供给水平。     

数字普惠金融对新型城镇化的影响

数字普惠金融作为传统普惠金融的延续和发展,能够有效提升金融服务效率,促进新型城镇化建设.基于2011—2019年中国大陆30个省份的面板数据,综合运用熵权TOPSIS、固定效应模型和中介效应模型检验了数字普惠金融对新型城镇化的影响机制和影响差异.研究结果表明,数字普惠金融能够促进我国新型城镇化建设,但存在区域异质性,东部地区享受数字金融技术红利更充分,而西部地区则享受了数字金融政策红利.此外,不同维度的数字普惠金融对新型城镇的影响也呈现出异质性,金融数字化还不能发挥正向影响效应.进一步研究发现,资本错配、产业升级和环境规制是数字普惠金融影响新型城镇化的重要中介渠道.     

数字金融:引领经济发展新格局

发展好数字金融,将从根本上改变我国政府、产业、居民的行为模式,从而推动我国经济社会全面高质量发展。“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“要加快数字化发展,建设数字中国”,并要求在推动产业数字化转型、政府数字化管理、城乡数字化发展、生态数字化建设等方面取得积极进展。数字金融是一种新兴的金融发展模式,依托于人工智能、云计算、区块链、大数据等技术手段,实现了数字技术与传统金融的有机结合。在当前疫情常态化的局面下,数字金融利用低成本、广覆盖、多元化、跨时空等优势,帮助中小企业获得融资渠道,走出融资困境,同时开创“非接触式”金融服务,满足人民群众对金融服务的需求。可以说,发展好数字金融,在未来将从根本上改变我国政府、产业、居民的行为模式,从而推动我国经济社会全面高质量发展。     

商业银行以数字金融赋能银发经济的路径探析

人口老龄化趋势下发展银发经济可有效缓解养老难题,也给商业银行拓展银发金融市场提供了新契机。银发客群对金融服务的需求是金融资产安全保值和财产性收入稳定增长,但目前商业银行服务普惠型养老仍存在着银发客群难以适应线上金融的过度数字化、推进银发客群金融服务缺乏有效数据支持等问题。数字时代,商业银行应完善数字金融服务以适应银发客群的操作习惯,利用大数据技术精准匹配银发客群的消费贷款和投资理财需求,以及通过数字金融加强对银发金融业务的风险控制等,从而使数字金融有效助力银发经济发展。     

数字普惠金融赋能双循环新发展格局的逻辑机理、实践成效与创新建议

加快构建国内外双循环新发展格局,是我国立足发展阶段、环境、条件变化的战略性布局。以互联网、云计算、大数据等技术推行的数字普惠金融,具有更为广泛的包容性,能够充分发挥金融在释放消费潜力、升级产业链、协调城乡发展、推进对外开放中的牵引作用,赋能双循环新发展格局的构建。目前,我国在消费金融、供应链金融、农村金融等领域的数字化发展,为数字普惠金融赋能新发展格局持续献力,并打造出一批具有全国影响力的标志性成果。然而,中小金融机构数字化能力薄弱、农村数字普惠金融服务覆盖不足、数据获取难度大等问题,正制约着数字普惠金融对新发展格局的赋能效应。因此,需要从数字化建设、服务可及性、数据供给、监管变革等层面重点发力,全面推进我国数字普惠金融体系建设,为构建双循环新发展格局提供坚实保障。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。     

零售金融数字化转型的实践思考

<正>近期,中央金融工作会议强调金融系统要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。当前数字金融已融入了社会的方方面面,影响着每个人的生活。在大数据、人工智能、手机银行等线上渠道的共同影响下,客户体验到了广泛、多样、创新的金融服务,演绎出数字金融和零售行业融合发展的商业新局面。此种情形下,银行为了适应零售金融转型的内在要求,需要加大产品创新、模式创新力度。本文结合二级分行实际工作,探讨运用数字化技术推进零售金融转型的一些实践做法。     

一体化支撑多业态金融服务的运维管理平台设计与实现

为了深入贯彻执行《广州市数字经济促进条例》,助力广州创建数字金融标杆城市,越秀金融科技有限公司根据越秀集团数字化转型战略要求,不断完善数字基础设施,构建了以运维数据中台和运维管控中台为核心的磐石运维管理平台,形成了一体化支撑多业态金融服务的科技服务运营体系,打造出坚如磐石、稳定可靠的数字化、智能化运维服务,进一步夯实数字金融的底座,加快金融科技自主创新和高质量发展。     

数字普惠金融、供应链金融与企业全要素生产率——以制造业为例北大核心

本文以2011—2020年制造业上市公司的微观数据为基础,用LP法构建企业全要素生产率指标,从供应链金融的视角考察数字普惠金融与企业全要素生产率之间的关系及作用机制。研究发现:数字普惠金融对企业全要素生产率有显著的促进作用,随着数字普惠金融的发展,企业全要素生产率会有一定的提高,但是这种促进作用会受企业所处地区的经济发展状况、市场化进程、制度环境等因素的影响;同时,数字化程度等也对企业全要素生产率有积极作用;机制检验发现,数字普惠金融可以通过带动供应链金融发展、促进企业创新等路径提高企业全要素生产率。     

ChatGPT对数字金融的影响及其法律规制

ChatGPT作为人工智能发展新的里程碑，在数字经济时代与数字金融的融合发展，给金融业带来机遇的同时也伴随着相应的法律风险。ChatGPT对数字金融发展的影响包括：驱动金融科技研发，优化金融要素配置；拓展金融服务模式，促进金融产业数字化发展；完善金融风险防控，提高金融风险预测能力。但ChatGPT也衍生出了一定的金融法律风险，具体包括：金融数据法律风险、金融算法法律风险、金融算力监管风险和金融应用场景风险。为有效对其进行规制，应该采取四方面措施，一是增进ChatGPT数据规制，确保金融数据合法；二是优化ChatGPT算法，促进算法合理化；三是强化ChatGPT算力规制，推动算力资源共享；四是廓清ChatGPT应用场景规制，优化金融应用场景风险管理。