当前数字金融发展需要关注几大的问题

近日，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓在“2025年一季度我国数字经济金融形势分析”闭门研讨会上，以《当前数字金融发展需要关注的若干问题》为题目作了主题交流。她指出，当前数字金融发展需要关注的若干问题包括：通过金融创新为数据要素市场发展提供支撑；在商业银行科创金融业务中存在评估创新企业发展前景的痛点；关注新型风险；既要注重数智化，也要强调完善体制机制创新。

第一，通过金融创新为数据要素市场发展提供支撑。数据资产估值难已经成为抵押信贷创新的堵点。

在数据要素市场发展中存在一个关键的堵点，数据持有方在数据确权、估值、入表、资产化之后，普遍的愿望是以数据资产进行金融创新，例如以数据资产进行抵押贷款。然而由于数据存在贬值太快的特点，通过数字资产做抵押信贷申请时，金融机构感觉风控有难点。

比如数交所给企业某个数据资产估值6000万，但是企业拿这个数据资产去贷款，金融机构通常是不敢放款的，因为如果企业还不了钱，金融机构对于抵押的数据到底值多少钱是不清楚的。因此，数据要素市场发展现在一个迫切的需求是打通数据资产金融创新全过程，通过评估数据价值的未来折现率、复用溢价、风险折旧等指标来匹配金融机构的风控需求。这个堵点打开，数据价值化市场化的闭环才能完成，这是一个非常大的市场，需要数据行业金融行业还有更多行业配合，把这个关键堵点打破。

第二，在商业银行科创金融业务中存在评估创新企业发展前景的痛点。

现在我们数智科技的全球影响力急剧上升，海外各大证券市场都在努力成为中国优质企业的上市地点。现在海外资本市场对中国企业比较欢迎，去年在纽约上市的中国企业较前几年大幅增加。今年4月份在美股上市的国内企业数量还在继续增加。对国内科技企业而言这是好事，如果创新企业有发展潜力，但是国内资本市场不让上或者上不去，海外上市就成为另一个选项。

但是这个变化对国内资本市场而言就是挑战，国内资本市场不改变，不增强对科创企业的吸引力，优质的市场主体就会流失，全球市场是开放的竞争格局。

未来金融科技发展需要对快速迭代的新技术具有前瞻和洞察能力。科技金融机构有评估科创企业的需求，这其实是金融科技的机会，现在应用大模型在技术预见、商业前景预判、同业竞争态势等投研决策方面能够提供一些有力的协助，赋能科创金融业务。我们应该做的事情是让国内资本市场一定要把好的科创企业留住。

第三，关注新型风险。

现在的智能金融创新都在应用DeepSeek，有可能带来新的金融风险。原先我们说量化交易机构的模型算法是一致的存在风险，现在各个金融机构采用的模型也越来越同质化，而策略趋向一致导致的同向操作是存在潜在风险的。再加上社交媒体自媒体内容产业的爆发，强化了叙事对投资者预期和市场情绪的引领，加大了投资者一致性预期和集体行动的可能性，最终会加大金融市场波动。

AI算法的一致性对普惠金融也会有影响，信息不对称是市场均衡特别重要的因素，比如面对同一个申请贷款的客户，虽然不符合甲银行的放款要求，但是乙银行说不定就可以放款。现在商业银行都用同一套算法来进行风险评估，一个企业到任何一个金融机构都是同样境况，能拿到的都能拿到，拿不到的都拿不到。本质上，很多企业的风险是波动的，如果所有金融机构都算出不应该对某些企业放款，这并不是一个很好的市场风险分散机制，今后这也许会成为一个突出问题。

第四，既要注重数智化，也要强调完善体制机制创新。

目前，无论在金融业、还是数字政府建设中，这都是一个突出的问题。我们不是要建设一个数字化很发达但是职能转变不到位的线上政府。虽然我研究的是数字政府，但金融机构的道理也是一样的，现在金融竞争力无非是一个制度一个技术，我国金融业各个层面的数字化水平并不低。2022年中国金融科技专利申请数量占全球的比重超过40%，比美国高出一倍，2024年中国AI专利申请数量占全球的比重超过47%，比金融科技专利申请数量的占比还高，所以中国科技创新的发展速度是很快的。

但是，中国金融业还有很多方面的机制和体制需要完善，不应该只强调数智工具的应用。整体市场完善和创新节奏不能放慢，要在机制高效、规则透明、竞争公平、准入退出规则明确等方面继续努力。技术进步和体制机制完善都是金融业发展的重要方面，不希望我们高度数智化的金融体系同时存在许多体制机制上的缺陷，这样同样缺乏效率和竞争力。