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    “科技金融大文章”目標確立,聚焦卡點堵點提升質效,各家銀行已有哪些布局?

    金磊 來源:藍鯨財經 2024-05-13 09:09:57 科技金融 銀行動態
    金磊     來源:藍鯨財經     2024-05-13 09:09:57

    核心提示在中央金融委的統籌指導下,金融監管總局在5月9日印發了《關于銀行業保險業做好金融“五篇大文章”的指導意見》。

    在中央金融委的統籌指導下,金融監管總局在5月9日印發了《關于銀行業保險業做好金融“五篇大文章”的指導意見》(以下簡稱《指導意見》),圍繞發展新質生產力,落實了金融“五篇大文章”的一些細節。

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    去年中央金融工作會議提出,“金融要為經濟社會發展提供高質量服務”“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章”,為我國金融服務實體經濟指明了方向。

    “科技金融”在“五篇大文章”中被放在首位。針對科技金融,《指導意見》提出主要目標:針對科技型企業全生命周期的金融服務進一步增強,對研發活動和科技成果轉移轉化的資金和保險保障水平明顯提升,科技金融風險分擔機制持續優化,努力形成“科技—產業—金融”良性循環。

    在“五篇大文章”金融產品和服務優化上,要聚焦卡點堵點提升科技金融質效。

    《指導意見》明確,“科技金融要迎難而上、聚焦重點,助力以科技創新引領現代化產業創新,促進新質生產力發展?!惫膭钣袟l件的地區和銀行保險機構結合科技型企業發展規律和特點先行先試,研發專屬金融產品,為科技型企業提供全生命周期金融服務;加強與外部投資機構合作,規范開展“貸款+外部直投”等業務等。

    加大內部資源傾斜

    從傳統的金融風控邏輯來看,科技型企業輕資產可抵質押資產相對較少,信用體系不健全等問題都對銀行支持科技創新造成了一定阻礙,造成許多商業銀行“不敢貸、不愿貸”。

    此次在《指導意見》明確,銀行保險機構要將“五篇大文章”納入戰略規劃和年度重點任務,建立健全專項領導協調機制,制定具體工作方案;通過加大信貸資源投入、適當下放信貸審批權限、實施差異化內部資金轉移定價等措施,加大內部資源傾斜;建立健全科學合理的績效考核制度,適當提升“五篇大文章”相關業務在內部績效考核中的占比。

    近兩年,銀行業也在發力科技金融上也在不斷加大對科創等領域的支持力度?,F如今,新興產業貸款、科技創新已成為銀行信貸投放的重點領域之一。

    據了解,工商銀行在2023年開展“春苗行動”等專項服務,聚焦高新技術和“專精特新”重點客群,戰略性新興產業貸款增長近9500億元,增速超54%。

    2023年,交通銀行科技金融授信客戶數較上年末增長41.2%;戰略性新興產業貸款、“專精特新”中小企業貸款、科技型中小企業貸款增速分別為31.12%、73.95%和39.54%。

    農業銀行2023年年報數據顯示,農業銀行戰略性新興產業貸款規模突破2萬億元。

    多家銀行成立科技金融中心

    “科技金融”在“五篇大文章”中被放在首位,特別是今年以來更加受到重視,已有多家銀行單獨成立科技金融中心。

    例如,工商銀行2023年設立了總行科技金融中心,初步形成總分支網點四級聯動專業服務體系。3月28日,建行舉辦科技金融行動方案發布暨科技金融創新中心(深圳)授牌儀式。4月10日,中行表示將在北京成立科技金融中心。

    回過頭看各家銀行在2023年年報可以發現,在金融科技領域各家都在砸入大量“真金白銀”。

    2023年度報告顯示,工商銀行金融科技投入為272.46億元,處于首位;建設銀行、農業銀行、中國銀行分別為250.24億元、248.5億元、223.97億元;而交通銀行和郵儲銀行與前面幾家稍有差距,分別為120.27億元、112.78億元。

    值得一提的是,有部分銀行的組織架構也出現了調整。

    從員工人數方面,報告期末,工商銀行金融科技人員為3.6萬人,遠超其他銀行,建設銀行、中國銀行、農業銀行、交通銀行、郵儲銀行科技人員分別為1.63萬人、1.45萬人、1.32萬人、0.78萬人、0.71萬人。

    從員工結構來看,工商銀行、交通銀行、中國銀行、建設銀行、郵儲銀行、農業銀行科技人員占員工總數的比例分別為8.60%、8.29%、4.74%、4.33%、3.58%、2.90%。

    科技賦能銀行業務創新

    “科技金融”、“數字化轉型”是2023年銀行年報中出現比較高頻的關鍵詞。

    一方面,科技金融的賦能體現在對公、零售服務環節里,通過加大對新技術的投入和應用以提高運營效率和服務質量。

    建設銀行年報披露,該行加強“三大中臺”基礎架構建設,并啟動“方舟計劃”,推動金融大模型的建設和實際應用,建立常態化的數字化經營管理模式。

    工商銀行在2023年度建立了行業內首個全面自主研發且具有千億參數級別的AI大模型技術體系,并在多元金融業務場景中實現了創新性應用。

    商業銀行利用大數據、人工智能等技術手段實現了智能客服、智能推薦等功能,但同時由于銀行對安全、風險方面的嚴格要求,如果是生成式大模型應用產生的偏差而帶來客戶真金白銀的損失,這樣的后果也是不可估量的,因此目前來看還有不少地方需要完善。

    另一方面,銀行也在注重科技與業務的融合,通過科技手段推動業務創新和轉型。

    例如農行“科技e貸”針對的技型企業設立的全新貸款評價體系,通過大數據就能實現自動精準授信,還建立完善‘基、股、債、投、貸、租’協同作業模式,幫助企業暢通資金鏈。

    建設銀行創新推出了“善科貸”、升級了“善新貸”,聚焦科技小微企業,創新多元化增信方式,把知識產權、人才稱號等“無形資產”,從一紙證書變成銀行的授信額度。

    天津銀行基于“智慧商戶通”大數據的整合分析能力,推出“智慧經營通·用唄”純信用貸款,通過利用大數據、云計算等技術打造獨立自主的風控體系,實現了對客戶的精準畫像和風險的有效識別,為小微融資提供了新的解決方案。

    責任編輯:王超

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