導師說·第6期丨劉珺 : 數字經濟時代的六點觀察

站在AI新(xīn)時代，銀行作(zuò)為(wèi)傳統金融機構，需要從科(kē)技(jì )的視角來重塑和加強，這樣才能(néng)做得更好。當前金融業正處在十字路口，下一步的走向，取決于如何更好地擁抱 AI、擁抱科(kē)技(jì )，讓金融的明天變得更有(yǒu)垂直向度的深度和水平向度的寬度。

在工(gōng)業經濟時代，三大生産(chǎn)要素是資本、人力、土地。而數字經濟時代，驅動整個經濟的動力在發生變化，科(kē)技(jì )成為(wèi)了生産(chǎn)力最重要的驅動因素，傳統三大要素的重要性在下降，特别是2008年國(guó)際金融危機後，資金不再是稀缺資源，相應地銀行的作(zuò)用(yòng)也會下降。

全球化是惠及世界各地人民(mín)的，全球化的上半場重點在于生産(chǎn)過程而不是分(fēn)配，一定程度上導緻了經濟發展不平衡、貧富分(fēn)化以及氣候變化等問題。當前全球化正在進入下半場，要求兼顧生産(chǎn)和分(fēn)配、兼顧效率和公(gōng)平，這個過程會更加複雜，新(xīn)的科(kē)技(jì )要發揮更為(wèi)重要的作(zuò)用(yòng)， AI和數字經濟發展要體(tǐ)現科(kē)技(jì )向善，促進權利平等，推動全球實現更加平衡、綠色和可(kě)持續的發展。

如今，數據量正在以幾何級數、甚至幂級數爆炸式增長(cháng)，同時對數據的運用(yòng)也提升到了前所未有(yǒu)的高度。以前金融機構更多(duō)處理(lǐ)的是資産(chǎn)負債表、損益表、現金流量表中(zhōng)的結構性數據，之後又(yòu)加入和處理(lǐ)諸如電(diàn)力使用(yòng)、能(néng)源使用(yòng)、運輸等結構性數據，下一步還将處理(lǐ)行為(wèi)模式、情緒偏好等非結構性的數據，通過大數據分(fēn)析、人工(gōng)智能(néng)以及一系列新(xīn)的模式進行集成和提煉，用(yòng)于指導我們的發展。這在告訴我們，數據可(kě)能(néng)就是新(xīn)經濟的石油和最重要的生産(chǎn)資料，金融機構一定要學(xué)會運用(yòng)數據資産(chǎn)，學(xué)會定價數據資産(chǎn)，學(xué)會對數據資産(chǎn)進行有(yǒu)效的風險管理(lǐ)，充分(fēn)運用(yòng)數據資産(chǎn)更好地賦能(néng)金融。

傳統的工(gōng)業經濟時代，供給和需求是兩個相對分(fēn)割的環節，先生産(chǎn)再消費。而在AI時代，很(hěn)多(duō)供給和需求是重疊的，生産(chǎn)環節和需求環節很(hěn)多(duō)也是重疊的，例如短視頻，其生産(chǎn)的過程也是在消費。這一變化，對運用(yòng)傳統供求邏輯驅動經濟增長(cháng)的模式帶來了巨大挑戰，要求我們轉換思路。對金融機構來說，技(jì )術是基礎，場景是關鍵和難點，因為(wèi)場景是需求也是供給，我們要通過場景建設，激發各種可(kě)能(néng)性，來滿足客戶的需求。

随着AI以及新(xīn)的數字化工(gōng)具(jù)快速發展，人力無疑會在一定範圍内被替代，這可(kě)能(néng)會帶來就業和社會穩定方面的問題。未來，AI可(kě)能(néng)還會替代一部分(fēn)人的智力。如果AI對人力和人智的替代是一種加持和賦能(néng)，讓人的力量和智力水平有(yǒu)更高速甚至幾何級的增長(cháng)，這是我們願意看到的，但技(jì )術進步也可(kě)能(néng)成為(wèi)雙刃劍，在解決相關問題的同時，可(kě)能(néng)也會暴露出“黑洞”和“暗物(wù)質(zhì)”。如何通過AI倫理(lǐ)的提升，有(yǒu)效預防和解決這些問題，是擺在我們面前的一個重要課題。

科(kē)技(jì )正在重塑金融業，但任何技(jì )術隻是手段和工(gōng)具(jù)，更重要的是目的，因此強調“金融科(kē)技(jì )”有(yǒu)些本末倒置。結合交通銀行的實踐，我們運用(yòng)科(kē)技(jì )的目的，是要更好地服務(wù)實體(tǐ)經濟，有(yǒu)效降低實體(tǐ)經濟的融資成本，提升實體(tǐ)經濟的運行效率；更好地開展普惠金融，提升金融的包容性；更好地開展綠色金融，提升金融的綠色含量。在此過程中(zhōng)，還要運用(yòng)AI等技(jì )術工(gōng)具(jù)，有(yǒu)效防範和管控好金融風險。