科技金融服务需建立免责负面清单

杨涛

在近日举行的国新办新闻发布会上，国家金融监督管理总局新闻发言人、政策研究司司长郭武平表示，大中型银行目前已经在总行和省分行层面都设立了专门的科技金融部门，全国设立科技支行2178家。当前，我国科技支行建设情况如何？国家层面、地方层面和银行自身应如何构建科技支行建设标准体系？如何解决科技金融产品同质化现象？大模型席卷而来，金融机构在应用中需防范哪些风险？围绕上述问题，南都湾财社近日专访了国家金融与发展实验室副主任杨涛。

谈组织架构

　　依托专营机构更易进行体制机制创新

南都湾财社：当前一些大型银行业普遍采用“总行科技金融中心-分行科技中心-科技特色支行”的三级架构体系。相较于传统公司金融部门，科技专营机构有哪些独特优势？

杨涛：综合来看，打造科技专营机构的探索具有三方面特点和优势。

一是有利于探索适应科技金融需求的组织体系。众所周知，科技企业与科技创新项目具有一定特殊性，传统金融组织在支持科创时，始终难以突破原有组织层面的约束，集中力量进行精准支持。打造以服务科创为目标的专营机构和机制，有利于建设“科创友好型”的金融组织模式。

二是有助于推动科技金融的体制机制创新。应该说，科技企业的融资条件、风险特征等与一般企业有较大差异，现有银行业的信贷管理、内控管理、风险管理等体制机制，与支持高风险科创活动的兼容性有限。当前，相关部门提出银行业保险业要加快构建同科技创新相适应的金融服务体制机制，显然依托专营机构更容易进行体制机制创新探索。

三是有助于提升科技金融服务的专业能力。银行要更好地支持科技创新，需要匹配更专业的人才、更适合的产品与服务等，打造专营机构有利于集中有限资源，加快提升科技金融服务能力和专业水平。

　　谈建设标准

　　科技支行建设标准应从三个层面完善

南都湾财社：目前只有少数地方的金融监管部门出台了科技支行建设标准，多数地区科技支行建设标准仍在探索中。结合现有科技支行运行状况，您认为，接下来，一些地方如果出台科技支行建设标准，应该重点考量哪些维度，规范哪些运营要素？

杨涛：就科技支行的建设标准来看，未来应该有三个层面。第一，是在国家层面推动金融行业标准或团体标准建设，围绕科技支行的技术、业务等基本特征，寻找共性因素，确立基本建设原则。

第二，是依托各地方的区域差异特色，建设科技支行的地方标准体系。由于区域科技创新能力、产业特色、布局特点差异较大，因此区域金融支持科创的模式与重点也存在不同。例如，2023年10月，深圳市相关部门联合印发《关于推进深圳银行业金融机构科技支行建设的指导意见》，提出综合考虑科技型企业贷款、户数、占比及服务科技型中小企业力度等定量指标，建立立体式评价体系。2024年5月，国家金融监督管理总局上海监管局发布《关于做好上海银行业科技支行梯度培育、提升科技金融专业能力工作意见的通知》，提出开展上海银行业科技支行梯度培育，将由监管部门认定并持有金融许可证的科技支行和银行机构自主确定的科技特色支行（含轻型网点）两个层次组成。综合来看，地方科技支行建设标准的重点，应该一是围绕科技支行的专业服务能力，二是聚焦其服务科创的效果与绩效，三是在科技支行自身可持续性发展、对科技金融生态环境的贡献方面有所着力。

第三，仍需要由各家银行根据自身战略和区域特点自主制定，通常是高于国家和地方层面的标准要求。综合来看，虽然可能各家银行的标准差异较大，但通常仍需围绕区位布局、客群结构、专业能力、人才队伍、服务区域效果等。

谈尽职免责

　　建免责负面清单，完善认定标准和流程

南都湾财社：科技金融信贷业务风险识别更复杂、管理难度更高，如何落实尽职免责制度考验着银行。目前不少银行均已制定尽职免责相关管理办法，但有银行业人士表示，尽职免责缺乏统一的量化标准，判断主观性较强，真正落实存在一定困难。对此，您怎么看？

杨涛：监管部门应建立关于科技金融的多元化评估、差异化监管及持续化管理。要落实科技金融服务的尽职免责机制，一是要确定相关的政策原则与标准，使得判断尽职免责“有法可依”。如建立以企业创新能力为核心指标的科技型企业融资专属评价体系，执行差异化授信审批机制；推动科技金融专营机构建立专门风控制度、专项激励考核机制和专属客户的信贷标准，适当下放授信审批和产品创新权限等。

二是进一步明确“尽职”情形，一方面客观评价从业人员是否真正尽职，另一方面对尽职情况较好的情况给予奖励和支持。

三是不断细化“免责”规定，一方面研究建立免责负面清单，完善免责认定标准和流程；另一方面考虑到科技金融服务的难度，对于基本履行了岗位职责，仅存在轻微过失的，尽可能对从业人员视情况减责、免责。

　　谈大模型应用

　　将大模型可解释性纳入机构管理者责任

南都湾财社：人工智能大模型已经席卷银行业，一些银行如工行、建行，大模型应用场景已达上百个。大模型给金融业带来哪些机遇？银行在应用大模型时应如何应对大模型可能带来的风险？

杨涛：就大模型金融应用机遇而言，一是金融高质量服务实体经济的战略压力，在此背景下金融业需进一步利用新技术来“挖潜改造”。二是金融业自身数字化升级的内在驱动力，以及金融业竞争的“技术焦虑”。三是技术、监管、客户需求这金融科技创新三要素的演变。四是数据、算法、算力的完善。五是基础大模型建设已经较为完善，诸多云服务商、AI技术服务商、数据服务商均推出其基座大模型。六是金融行业实践的优秀案例逐渐形成示范效应。七是金融机构、技术企业、科研机构等创新合作生态逐渐形成。

当然，大模型技术应用也带来了一些内在挑战与监管担忧。一是可解释性问题。一方面，应将大模型可解释性纳入金融机构管理者责任。另一方面，从技术视角来看，可探索相关透明的模型架构、提供决策过程的详细解释、使用可解释性增强工具和技术等。二是准确性问题。重点需要解决幻觉问题、对齐问题。三是算法趋同问题。需要强化金融算法应用的可信机制；强化算法透明度，使得算法特征与参数选择更可观察；更加细致地把握算法可能涉及的金融风险。

谈产品创新

　　围绕创新企业集群和产业链探索支持模式

南都湾财社：有银行人士表示，当前市面上的科技金融产品存在“内卷”和同质化现象。对此，您怎么看？

杨涛：当前银行科技金融服务确实出现一些同质化特征，我们认为未来有两方面着力点值得关注。因为科技金融不仅是单方面的金融支持科技，而应与产业一起，实现彼此之间更加深层的、内生的互动融合。

第一，应积极围绕创新企业集群、创新产业链来探索金融支持模式。创新企业集群实现了科技资源的规模经济效应，创新产业链则体现了各类企业的创新能力与定位互补关系，其相应的共性金融需求非常突出。应探索完善符合二者需求特点的、标准化与个性化相结合的科技金融产品与服务，推动多方合作的产业链金融创新。在促进科技创新研发链、产业链、市场链“三链协同”的基础上，着力实现科技创新链、成果转化链、金融资本链的协同。

第二，应推动金融机构数字化转型，从而更好地服务科技金融。一方面，面对科技金融探索中的成本高、效率低、信息不对称、缺乏抵押物等传统难题，金融业积极拥抱金融科技和推动数字化转型，对于缓解相关矛盾起到重要作用。另一方面，金融业往往是科技应用的核心领域，也是科技企业发展壮大所依赖的重要客户。因此，金融业积极推动数字化转型，增加科技投入，也间接给科技企业带来发展壮大的机会，同时成为新技术的前沿实践场景。

南都调研 总第706期 统筹：任先博 采写：南都·湾财社记者 刘兰兰