中国人民银行近期印发了《金融科技发展规划（2022—2025年）》（以下简称《规划》），提出了新阶段我国金融科技发展的“任务书”和“路线图”。在新的历史进程和政策背景下，明确了我国金融科技发展从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段的总体定位。

　　金融科技在过去的5年中发生了巨大的变化。一方面，在强监管、反垄断背景下，一系列立法和政策相继出台，市场规则进一步厘清，金融科技的落地和应用找到了正确的角色和定位；另一方面，从支付扫码互通、数字货币试点到人工智能（AI）、区块链技术、大数据云计算技术的应用，科技在助力金融业数字化转型和高质量发展的道路上永无止境。继2019年8月《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》首次发布之后，中国人民银行又于近期印发了《金融科技发展规划（2022—2025年）》（以下简称《规划》），提出了新阶段我国金融科技发展的“任务书”和“路线图”。在新的历史进程和政策背景下，明确了我国金融科技发展从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段的总体定位。

　　趋势一：紧扣“十四五”时期数字经济发展战略，构建全新“数字思维”习近平总书记指出，要“不断做强做优做大我国数字经济”。《“十四五”数字经济发展规划》明确了“我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段”目标。从数字经济发展的总体战略高度来透视金融科技发展，我们可以得出三个方面的重要认识：一是作为技术驱动的金融创新，金融科技是数字技术应用到金融领域的重要环节，数字化成为金融服务提质增效的关键驱动力，为金融服务实体经济提供了更坚实的支撑；二是金融业为数字技术的应用发展提供了十分重要的场景，不仅带动了大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的广泛落地，也促使关键核心技术的迭代朝着更合理的方向发展，推动新型数字基础设施建设不断完善；三是金融监管能力在数字技术的支撑下获得长足发展，监管科技不仅将带动金融领域数字化标准和规则的不断完善，还使得各方对于金融科技的风险防范作用有了更为深入的认识。

　　基于此，《规划》将“数字驱动”作为首要原则，强调的是各有关主体要将数字化战略提高到一个新的高度，不能还只是停留在“金融业务与技术手段两张皮”或是“金融科技只是技术创新”的粗浅阶段，而是要变革思维模式，从认识层面重构组织文化，将数字化理念贯穿到金融科技治理体系和服务实体经济的各个环节。进而在“公平普惠”原则的指引下，通过更高水平的数字化建设，解决金融科技发展中存在的结构失衡、价值失范、体系失调等现实问题，使不同群体、不同区域、不同机构和不同场景之间的“数字鸿沟”不断缩小。

      趋势二：围绕金融供给侧结构性改革，为深化金融业数字化转型提供“整体解决方案”《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”。过去数年间，我国金融机构的数字化转型已呈蔚然之势。特别是新冠肺炎疫情爆发以来，金融机构纷纷加大线上化、智能化运营力度，数字化转型的升级和提速成为广大金融机构的共识。

      尽管总体成效十分显著，但金融机构数字化转型依然面临几个较为突出的问题：第一，“大小金融机构间数字化发展‘马太效应’尚待消除”这一点在大型银行和中小银行之间表现得尤为显著；第二，不同行业金融机构间数字化步伐差异较大，金融科技实际上并不只是“银行科技”，银行业之外的金融机构在数字化转型方面的效果并不突出；第三，很多金融机构在数字生态构建中的定位和目标不清晰。比如，过于注重场景生态建设，而忽视了产业生态和安全生态，导致其失去了数字化转型的主动权，并且带来潜在的金融风险。面对上述问题，《规划》强调“以加快推进金融机构数字化转型为主线”，是从治理结构、发展战略、数据要素、敏捷创新、中台建设、风控机制、智能营销、智慧服务等多个层面，给各类金融机构提出全方位的数字化转型“整体解决方案”。不仅是对过去数年间的金融机构数字化转型经验进行了全面梳理总结，更进一步提出了一般模式和实施路径，为完善数字化转型的理论、方法、评价体系奠定了基础。

      趋势三：深刻认识数据要素对于金融科技的重要性，实现从数据治理到数据价值的跨越数据要素已经上升为国家发展的基础性和战略性资源，“十四五”期间将成为数字经济深化发展的核心引擎。在金融领域，数据要素天然地具有资源配置属性。这是因为，金融的核心功能就在于通过降低信息不对称和提高风险定价能力，来达到提升资源配置效率的目的，而数据在这其中发挥了关键作用。因此，在某种意义上可以认为，金融科技的发展就是数据要素在金融体系中的价值不断深化的过程，数据要素的重要性不言而喻。《规划》由此提出了深化金融数据要素应用、发挥数据要素倍增作用的目标，并从“强化数据能力建设、推动数据有序共享、深化数据综合应用、做好数据安全保护”四个方面，系统阐述了释放数据要素潜能的具体举措。对于金融机构而言，数据治理是基本要求，要在企业层面建立协调一致、涵盖数据全生命周期的数据治理体系和数据安全体系。在此基础上，完善数据共享和应用场景建设，以市场为导向、以需求为牵引，充分发挥数据要素价值，打造基于数据要素潜能的核心竞争力。