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篇(1)
导语：古希腊数学家、哲学家毕达哥拉斯认为，“万物皆数”，宇宙万物皆由“数”构成，所有事物皆可由“数”来阐释。狭义上，数字经济可理解为基于数字技术和算法技术的经济活动;而广义上，数字经济又包括数字货币、数字资产、数字财务和生产方式等新经济形态。因此，广义上的数字经济离不开数字技术的支撑，新的经济形态依靠新的技术来支撑，二者相辅相成。未来，把握关键技术将是数字经济时代自主创新的重要突破口。
银行作为现代经济的核心，面对数字经济的发展，未来将通过构建知识图谱、提升算力、數据深度挖掘等方式来推动金融科技的发展。因此，银行如何利用大数据和云计算去重构业务，是未来金融科技的发展方向之一。与此同时，掌握和运用以人工智能、大数据、区块链为代表的数字技术，完成与金融业务的深度融合，创新金融服务理念、流程和模式，以科技赋能金融，已成为银行推动自身数字化转型、支撑中国数字经济新优势的建立、以及构建自身核心竞争力的关键。
“分布式+微服务+云原生”重塑银行基础架构
数字经济发展对金融行业服务模式、产品创新提出了新的要求，银行作为金融行业的核心基础，要面临更多新的挑战。并且，随着国际地缘政治变化，国家也对银行业的发展提出了新要求：“自主可控，防范风险;支撑实体，回归本源”。银行作为高度信息化产业，科技已经成为驱动其发展的关键要素，新技术的掌握和应用更成为承接挑战的核心。
以往银行的“竖井式”开发模式，造成大量单系统、紧耦合，不仅运维复杂、业务响应迟缓，而且资源利用率低下，成本投入居高不下。同时，因历史原因，国内银行已经围绕国外核心基础的软硬件，构建起了集中式IT架构，实质上已形成被绑定的局面。2016年，银监会下发《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》，明确提出银行IT架构向云计算迁移，开放的分布式架构成为信息系统发展的方向。2019年8月，中国人民银行发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》(以下简称《规划》)明确将科技赋能、安全可控做为基本原则。
分布式技术
目前，国内银行正处于从第三代集中式SOA架构向第四代分布式架构演进的关键时期。分布式技术已经在银行业得到广泛应用，不仅从业务层面有效解决了互联网时代银行所必须应对的高并发、大数据量和数据浪涌等问题，更从应用层面实现了应用功能的微服务化拆分，实现了应用层的分布式微应用化，帮助银行响应市场创新的需求。同时，分布式技术的应用，也进一步推动了国内银行IT系统上“云”，解决了自主安全可控等方面的问题。
与其他行业相比，银行具有场景多样、时效性强、逻辑复杂等特点，很难通过一项技术解决所有问题，分布式技术也不例外。但其“逻辑上一份、物理上多份”的思路，却带给银行业很大启发。银行IT系统目前面临的首要问题是“大”，如数据量大、并发量大等，分布式技术恰恰可帮助银行进行“拆”：数据量大，拆数据;请求量大，增加实例。但是，在“拆”的过程中，数据分布式和事务一致性也成为银行必须面对和解决的问题，否则无法满足银行业务的必要需求。因此，银行分布式技术应用必须成体系，覆盖银行所有业务场景，构建完整的分布式技术体系，主要包含以下几个方面：一是服务分布式，即通过对业务功能进行拆分，使业务系统更加灵活，同时每部分多实例运行，大幅提升系统的可用性及处理能力。二是数据分布式，即通过对数据的分布式存储及访问，提升大数据量表的访问能力，增加数据库整体运行资源。三是分布式缓存的合理使用，即降低数据的访问次数，提升单个服务的响应速度，间接提升系统的整体处理能力。四是分布式事务，该问题也是分布式在银行应用的最大挑战，针对不同场景，提供切实可落地的方案，解决跨服务、跨数据库节点的事务一致性问题。事务一致性的解决才能让分布式真正在金融行业实现落地。五是分布式统一调度，即协调多个分布式节点协同工作，有效控制日终处理时间。
微服务技术
微服务是分布式技术的演进。与工业生产的演进比较类似，技术发展到一定程度后，都会慢慢形成更清晰、更专业的功能划分，分布式技术也不例外。在银行应用架构层面，已经经历从集中式、分布式、微服务再到微服务体系的演进过程，从分布式到微服务充分体现了这种演进的过程，从单纯的分拆到整合，再到形成体系，通过微服务体系对分拆功能进行完整管控，才能让服务分布式具备生产级的可用功能。
云原生技术
伴随云计算的快速发展，容器技术已经成为云原生技术的重要组成部分，以Docker(一个开源的应用容器引擎)和Kubcernetes(谷歌开源的一个容器编排引擎)为代表的容器技术在银行业也得到了广泛应用，并不断积累形成了基于容器的云上生态系统。基于容器技术的PaaS平台能够完美结合微服务架构，帮助银行实现敏捷、轻量、快速、高效地开发、测试、交付和运维一体化融合模式。并且，国内银行已经走在云原生技术的前列，如互联网服务、普惠金融、信用卡为主的to C端业务系统，已经大范围应用云原生技术。同时，银行获客系统、手机App、理财系统和银行活动系统等一大批面向C端用户的应用，以云原生容器技术作为支撑，获得了很好的管理和用户体验。可预见未来基于容器的云原生技术将更广泛地应用于银行业务系统中，银行也在慢慢将除交易系统外的大量金融业务迁移到容器平台上，实现PaaS层的标准化能力输出。
基于数据和知识重塑核心竞争力
数字经济在中国发展至今，已摆脱了单一发展模式，呈现出线上、线下融合发展的态势，并逐渐向一二产业延伸融合，“新零售”和“工业4.0”在数字经济的助推下，也呈现出新的发展态势，实体经济与虚拟经济深度融合已成为数字经济发展的新态势。“5iABCD”等新技术的应用为银行开辟了无限可能的创新领域，“无接触”“嵌入式”“场景融合”等创新型金融服务模式不断涌现。在5G万物互联的新基础构架下，将会产生远超以往的海量数据。未来，技术融合、产业融合、数据融合将融合在一起，边界将越来越模糊，通过融合海量数据和知识的应用可以实现对行业认知的重新塑造，将成为未来企业的核心竞争力。
篇(2)
数字经济是全球未来的发展方向。数字经济的发展离不开金融机构的支持。商业银行作为金融体系的核心环节，要进一步发挥支持数字经济创新发展的引领作用。本文建议商业银行在金融基础设施建设、投融资体系建设、风险防控和营商环境等方面，构建适应数字化发展的体制机制，为构建新发展格局提供全方位、多层次的金融支持。
习近平同志强调，数字经济是全球未来的发展方向，要大力发展数字经济，加快推进数字产业化、产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。数字经济不是“虚拟经济”，也未独立于其他经济系统之外，其发展崛起同样离不开金融机构的支持。作为金融体系的核心环节，商业银行在推动自身数字化转型的同时，亟须研究数字经济新特征、新模式、新路径，加速在产业数字化、数字产业化等领域的金融支持，引导和助推社会经济变革，这也是银行业的重要机遇和挑战。
数字经济时代商业银行服务的新变化
数字经济与实体经济深度融合所带來的生产效率的提升以及生产模式的改变，正成为传统产业转型升级、各类新型产业崛起的重要驱动力。以安徽为例，2020年安徽省数字经济规模达11202亿元，增长10%，增速排名居全国第9位，中国声谷、合肥新型显示产业基地、讯飞智能终端等融合型新产业、新业态相继出现，商业银行必须重视数据资产，创新经营模式，拓展普惠金融新客户，积极开发设计适合数据经济的风险防控模式。
数据作为新生产要素降低信息不对称。中央已明确提出“加快培育数据要素市场”，数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后第五大生产要素，蕴含着巨大价值。银行沉淀海量客户数据，但传统银行业务模式只对有限信息进行处理，无法通过处理海量大数据来获取价值信息，造成了数据资源浪费。数字经济背景下，银行通过大数据、机器算法、人工智能等技术的运用，降低了主客体之间信息不对称，推动变革创新原有服务模式和业务模式，更好地触达用户并持续改善用户体验。数据要素作为核心资产，已成为推动商业银行数字化转型的关键。
创新作为核心价值推动经营模式转型。数字经济时代，无实物产品成为企业价值新的载体，企业的组织形式也从封闭走向开放，从个体竞争转向生态竞合。新的市场主体往往规模小，无形资产占比高，更注重“人”和“数据”，这要求银行改变传统融资重视客户资产和创利能力的经营模式，从关注“物”的信用转变为把人的要素和数据要素加以量化并体现在会计核算、融资条件等方面。新一代信息技术让用户永远在线，实时性、友好性、全感知成为银行与客户的交互模式新趋势，银行须创新医疗、养老、教育、零售、餐饮、公共服务等场景的产品和服务，打造综合性、全渠道、智能化的金融服务体系，精准洞察、敏捷响应、快速触达，更好地满足客户一站式金融需求。
普惠作为显著特征探索惠民新路径。运用数字技术革新生产方式、管理理念、推动可持续发展，已经成为当下中小企业的共识。有数据表明，数字化转型可使制造业企业成本降低17%，营收增加22%;使物流服务业成本降低34%，营收增加33%。但中小企业融资一直存在服务成本、违约率较高，偿债能力较难判断的问题。银行依托数字化技术可改进和优化营销、获客、授信审批、抵质押和风控环节，破解民营、小微企业融资难点痛点，推动银行从聚焦高收入人群和大额低频场景向服务全量客户和小额高频场景转变。数字技术正改变着信用的表达、测量维度和评估手段，推动银行将数字资产和传统资产负债表融合，对风险把控和全生命周期的风险评估，推动普惠金融触达更广泛的人群。如徽商银行创新研发了小企业“信e贷”产品，该产品通过整合工商、税务、司法、人行征信等行内外数据资源，针对性设置风控变量、风控策略，构建大数据反欺诈、信用风险评价和决策模型，降低了银企之间信息不对称性，对小微客户的信用状况及履约能力进行综合评价。截至2021年6月末，“信e贷”已支持小微企业超万户，累计为12579户小微企业发放贷款678.05亿元，成为小微企业融资的重要工具。
金融科技作为重点手段再造风控新模式。金融业是数据密集型产业，对数据的依赖程度较高，金融大数据的广泛应用更是促进了数据资源的爆发式增长，但是传统金融机构的单点式风控手段，难以把控上下游企业及关联主体之间的风险关系。以大数据、人工智能为核心的风控技术，能够处理海量数据，通过被验证和机器学习，挖掘出比人的经验更深层次的风险特征;利用机器作为“评估审核”的主体，能够保证不受到人所具备的经验、体力、主观及道德影响，有效抵御及预防系统性风险。数据具有天然的流通属性，拥有去中心化、去中介化特征，其风险传播更快、不确定性更高、影响面更大。作为管理风险的行业，银行业也要为数字经济的发展提供丰富的风险管理工具，打造数据驱动的智能风控体系。
商业银行赋能数字经济发展新路径
国内银行多将数字化转型作为“十四五”时期战略目标的主要手段，同时逐年增加金融科技领域的资金投入，银行数字化转型本身为实体经济提供了稳定的需求源。同时，银行积极加强两化融合、数字新基建、普惠金融、数字政务等领域的金融创新，不断探索赋能数字经济发展的新路径。
围绕传统企业，推动产业数字化。产业数字化已经是当前新经济的重要特征，传统企业将逐渐转型为数字企业或智慧企业。商业银行以服务实体企业为使命，拥有参与产业数字化的基础优势。一是针对向高端装备、智能制造、信息基础设施等转型的生产性企业。有专家预测2021年至2030年之前实现碳达峰期间，相关绿色金融融资需求为14万亿～22万亿元，年平均达2万亿元。银行可以实施绿色金融策略，利用数字产业信贷、并购贷款、供应链金融等特色产品，并配套债券、理财直融等融资工具，支持传统产业打造关键技术、先进工艺和新型材料，形成全产业整合能力。二是针对生产性智能服务客户。银行可重点关注围绕符合数字经济发展导向核心企业形成的中小企业产业集群，开展供应链融资、投贷联动、专利权资产质押等金融支持，推进产业智慧化改造。三是针对生活性服务客户。银行可主动嵌入医疗、教育、物流等各类平台，掌握客户真实财务数据及用户流量，并联合第三方外部增信，面向特定产业、区域、客群精准投放经营类、消费类贷款，并将自身金融产品与服务嵌入平台入口或服务流程。如徽商银行在业内率先采用互联网分布式、微服务架构，利用大数据、云计算、微服务、分布式等前沿科技手段，打造全新的统一对公服务平台“交易家平台”，提供包括账户管理、支付结算、投资理财、贸易融资、电子票据、财资管理、国际业务等全方位、一站式的综合金融服务，打造了最佳客户服务体验。