近日，央行印发的《金融科技发展规划（-年）》提出，加快监管科技的全方位应用，强化数字化监管能力建设，对金融科技创新实施穿透式监管，筑牢金融与科技的风险防火墙。
《规划》提出新时期金融科技发展指导意见，明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障，提出八个方面的重点任务：
一是强化金融科技治理，全面塑造数字化能力，健全多方参与、协同共治的金融科技伦理规范体系，构建互促共进的数字生态。
二是全面加强数据能力建设，在保障安全和隐私前提下推动数据有序共享与综合应用，充分激活数据要素潜能，有力提升金融服务质效。
三是建设绿色高可用数据中心，架设安全泛在的金融网络，布局先进高效的算力体系，进一步夯实金融创新发展的“数字底座”。
四是深化数字技术金融应用，健全安全与效率并重的科技成果应用体制机制，不断壮大开放创新、合作共赢的产业生态，打通科技成果转化“最后一公里”。
五是健全安全高效的金融科技创新体系，搭建业务、技术、数据融合联动的一体化运营中台，建立智能化风控机制，全面激活数字化经营新动能。
六是深化金融服务智慧再造，搭建多元融通的服务渠道，着力打造无障碍服务体系，为人民群众提供更加普惠、绿色、人性化的数字金融服务。
七是加快监管科技的全方位应用，强化数字化监管能力建设，对金融科技创新实施穿透式监管，筑牢金融与科技的风险防火墙。
八是扎实做好金融科技人才培养，持续推动标准规则体系建设，强化法律法规制度执行，护航金融科技行稳致远。
报告指出，我国金融科技发展同时面临诸多挑战，发展不平衡不充分的问题不容忽视。数字化浪潮下智能技术应用带来的数字鸿沟问题日益凸显，区域间金融发展不平衡问题依然存在，部分大型互联网平台公司向金融领域无序扩张造成竞争失衡，大小金融机构间数字化发展“马太效应”尚待消除，技术应用百花齐放而关键核心技术亟需突破。这些不平衡不充分的问题正是未来一段时期深化金融与科技融合，推动金融业数字化发展亟需攻关的重要课题。
报告称，金融业要凝心聚力、砥砺奋进，不断破解发展瓶颈和难题，推动我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段。力争到年，整体水平与核心竞争力实现跨越式提升，数据要素价值充分释放、数字化转型高质量推进、金融科技治理体系日臻完善、关键核心技术应用更为深化、数字基础设施建设更加先进。
（一）完善现代化治理结构。
强化金融科技治理顶层设计，建立健全“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”的企业级统筹协调机制，明确董事会、监事会、高级管理层相关职责分工、权限分配和履职要求。
找准金融科技发展痛点难点，制定全方位数字化转型战略，明确实施策略和具体路径，构建涵盖规划、生产、管理等职能的数字化、特色化发展矩阵，为科技创新在制度、组织、流程方面留足空间，积极打造“第二发展曲线”。
加强金融科技治理能力成熟度评估，建立覆盖设计决策、实施运行、考核评测和改进完善的循环内部控制机制，将治理目标转化为不同部门、业务条线可量化可执行的重点任务和评价指标，以过程管控为牵引形成科技治理闭环，强化逐级传导与落实。
（二）全面塑造数字化能力。
强化数字思维、培育数字文化，提升全员数字素养，将以数连接、由数驱动、用数重塑的数字理念深度融入企业价值观，建立技术从“支撑使能”向“价值赋能”变革的数字化认知，增强对数字化趋势的洞察力与适应力。
运用“数据＋技术”打造数字化劳动力，实现全价值链、全要素优化配置，培育技术先进、研发敏捷、渠道融合、决策精准、运营高效的创新发展动能，构建以用户、场景为中心的金融服务体系，全面提升数字时代企业核心竞争力。
（三）加强金融科技伦理建设。
金融机构履行金融科技伦理管理主体责任，探索设立企业级金融科技伦理委员会，建立金融科技伦理审查、信．息、披露等常态化工作机制，提前预防、有效化解金融科技活动伦理风险，严防技术滥用。
行业组织发挥自律功能，研究制定金融科技伦理自律公约和行动指南，前瞻研判金融科技伦理挑战、及时预警金融科技伦理风险，筑牢金融科技伦理自律防线。从业人员自觉遵守金融科技伦理要求，主动学习金融科技伦理知识、增强金融科技伦理意识、自觉践行金融科技伦理原则，抵制违背金融科技伦理要求的行为。
（四）强化数据能力建设。
深刻认识数据要素重要价值，制定企业级数据规划和发展战略，明确数据工作机制、基本目标、主要任务、实施路径等，推动数据工作高效有序开展，稳妥推进业务由经验决策型向数据决策型转变，增强经营管理前瞻性和精准性。
运用模式识别、数据标签等手段，综合国家安全、公众权益、个人隐私、企业合法利益等属性对数据进行分级分类，明确数据使用权限、适用范围、应用场景和风险控制措施，提升数据分类施策水平。
建立协调一致、涵盖数据全生命周期的数据治理体系，统一数据编码规则和接口规范，建设企业级数据字典和数据资源目录，运用数据多源比对、快速校核、血缘关系分析等技术手段增强数据可信溯源和校核纠错能力，提升数据准确性、有效性和易用性。
（五）推动数据有序共享。
在技术方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台，在保障原始数据不出域前提下规范开展数据共享应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控，实现数据可用不可见、数据不动价值动。
（六）深化数据综合应用。
推动金融与公共服务领域系统互联和信息互通，综合电子政务数据资源，不断拓展金融业数据要素广度和深度，为跨机构、跨市场、跨领域综合应用夯实多维度数据基础．运用联合建模、图计算、数据可视化数字孪生等技术手段，对海量多样化多维度数据资源进行价值挖掘和关联分析，建立面向用户、面向场景的大数据知识图谱和综合分析能力。
（七）做好数据安全保护。
确保在用户充分知情、明确授权前提下规范开展数据收集使用，避免数据过度收集、误用、滥用。建立历史数据安全清理机制，利用专业技术和工具对超出保存期限的用户数据进行及时删除和销毁，定期开展数据可恢复性验证确保数据无法还原。
（八）建设绿色高可用数据中心。
综合功能定位、区域分布、网络通讯、电力保障等统筹规划数据中心，建设资源更均衡、供给更敏捷、运行更高效的金融信息、基础设施。积极应用绿色节能技术和清洁可再生能源，加快数据中心绿色化建设与改造，加强能耗数据监测与管理。新建大型、超大型数据中心电能利用效率不超过1.3。到年，数据中心电能利用效率普遍不超过1.5。
（九）架设安全泛在的金融网络。
积极应用分段路由、软件定义网络等技术，优化建设高可靠冗余网络架构，实现网络资源虚拟化、流量调度智能化、运维管理自动化，着力提升金融网络健壮性和服务能力，为金融数字化转型架设通信高速公路。
（十）布局先进高效的算力体系。
围绕高频业务场景开发部署智能边缘计算节点，打造技术先进、规模适度的边缘计算能力，实现金融业务边缘侧数据的筛选、整合与处理，有效释放云端压力、快速响应用户需求，为金融数字化转型提供更为精准、高效的算力支持。探索运用量子技术突破现有算力约束、算法瓶颈，提升金融服务并发处理能力和智能运算效率，节省能源消耗和设备空间，逐步培育一批有价值、可落地的金融应用场景。
（十一）加强核心技术的应用攻关。
聚焦金融科技应用前沿问题和主要瓶颈，实行“揭榜挂帅”“赛马”机制，通过行业组织、孵化平台、专项合作等方式，加大关键软硬件技术金融应用的前瞻性与战略性研究攻关。
从实际金融需求出发做好技术选型和应用融合，以应用场景为牵引推动关键核心技术持续迭代完善，安全规范使用开源技术，打造具有竞争力、可商业化运营的科技产品，为金融科技可持续发展提供动力。
优化科技创新体制机制和成果转化资源配置，合理运用知识产权质押融资、科技创新保险等金融产品提升成果转化的支持力度，促进科技成果供给端和需求端的精准对接，有效打通创新成果向现实生产力转化的“最后一公里”。
（十二）切实保障供应链稳定可靠。
事前把好选型关口，强化关键核心技术提供方资质与能力审核，综合前瞻性、可扩展性、稳定性等因素开展多维度技术应用适配测试与安全评估，确保技术路径与自身需求高度匹配。
事中保障应急储备，加强与供应链上下游企业联动协同，强化备品备件管理，在关键领域建立完善后备供给信息库，不断拓宽和加固多元化供应渠道，避免“单点故障”，提升连续供给、快速恢复能力。
事后强化风险处置，综合商流、物流、资金流、信息流持续监测关键核心技术产品服务的运行状态，做好风险预警和处置，提升供应链弹性和韧性，构建稳健高效的关键核心技术金融应用供应体系。
（十三）构建开放创新的产业生态。
强化金融机构创新主体地位，发挥大型金融机构带动作用和示范效应，加强金融科技共性技术、资源和服务的开放合作、互惠共享，促进新技术产业化、规模化应用。联合高等院校、科研院所、高新技术企业等搭建专业化金融科技产用对接平台，依法合规参与数字技术开源社区等创新联合体，打造创新应用成果转化新模式。
（十四）构建敏捷化创新体系。
探索扁平化、网格式金融科技创新管理模式，建立跨职能、跨部门、跨条线的任务型团队，科学设置技业融合的岗位与部门，提升组织架构灵活性，为快速响应市场需求、用户诉求提供有力保障。
（十五）夯实一体化运营中台。
采用低祸合、高内聚架构搭建便捷易用的技术中台，整合封装各业务条线基础通用技术能力，以标准化接口提供可扩展、可配置的组件式技术支持，提升研发质效、降低试错成本，为持续敏捷交付提供坚实技术底座。
构建集成数据整合、提纯加工、建模分析、质量管控、可视交互等功能的综合型数据中台，打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据服务能力中枢，推动业务数据化向数据业务化进阶发展。
建设模块化、可定制、高复用的业务中台，打通业务条线壁垒、解构业务逻辑、沉淀通用业务能力，形成配置参数化、嵌入式的产品创新模式，支撑数字经济时代业务创新需求。
（十六）健全自动化风险控制机制。
事前，运用大数据、人工智能等技术拓展风险信．息获取维度，构建以客户为中心的风险全景视图，智能识别潜在风险点和传导路径，增强风险管理前瞻性和预见性。
事中，加强风险计量、模型研发、特征提取等能力建设，通过智能化评价策略、多维度关系图谱等厘清风险关联关系、研判风险变化趋势，实现对高风险交易、异常可疑交易等的动态捕捉和智能预警。
事后，通过数字化手段实施自动化交易拦截、账户冻结、漏洞补救等应对措施，持续迭代优化风控模型和风险控制策略，推动风险管理从“人防”向“技防”“智控”转变，增强风险处置及时性、准确性。
（十七）提升数智化营销能力。
在获客方面，合理规范布局自有营销渠道与外部合作渠道，加强线上线下营销资源协同，深化金融和非金融场景交叉融合，积极探索裂变式、场景化营销模式，激活更多金融客户触点，提升规模化获客水平，降低获客边际成本。
合法合规运用大数据、跨媒体分析推理等技术盘活企业数据资产，洞察客户行为偏好和真实金融需求，在尊重消费者意愿和保护消费者合法权益基础上智能推送客户所想所需的金融产品、理财知识和服务信息，向客户提供不针对其个人特征的营销内容、产品选项、搜索结果等，探索推动营销服务向智能化、人性化转变，提升客户活跃度。
（十八）重塑智能高效的服务流程。
在交付能力方面，及时掌握分析内外部环境和需求变化，以产品敏捷交付为主线制定清晰研发工作规程，将智能模型、工具、系统贯穿于产品服务的全部数字化设计工序，借助业务开发运维一体化(Bizoevops）、最小化可行产品（MVP）等“小步快跑”方式搭建低成本试错、快速迭代的交付模式，通过仿真模拟、可用性测试、净推荐值（NPS）调研等方法充分评估应用成效并持续优化完善产品开发和交付质量。
在业务效率方面，运用机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、智能字符识别（ICR）等智能技术开展端到端数字化流程重构，打通部门间业务阻隔与流程断点，实现跨角色、跨时序的业务灵活定制与编排，打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式，更好支撑数字化业务快速发展。
（十九）搭建多元融通的服务渠道。
以线下为基础，依托5G高带宽、低延时特性将增强现实（AR）、混合现实（MR)等视觉技术与银行场景深度融合，推动实体网点向多模态、沉浸式、交互型智慧网点升级；借助流动服务车、金融服务站等强化网点与周边社区生态交互，融合教育、医疗、交通、社保等金融需求，打造“多项服务只需跑一次”的社会性金融“触点”。
以线上为核心，探索构建5G消息手机银行等新一代线上金融服务入口，持续推进移动金融客户端应用软件（APP）、应用程序接口（API）等数字渠道迭代升级，建立“一点多能、一网多用”的综合金融服务平台，实现服务渠道多媒体化、轻量化和交互化，推动金融服务向云上办、掌上办转型。
（二十）打造数字绿色的服务体系。
在小微金融领域，发挥大数据、人工智能等技术的“雷达作用”，捕捉小微企业更深层次融资需求，综合利用企业经营、政务、金融等各类数据全面评估小微企业状况，缓解银企间信息不对称问题，提供与企业生产经营场景相适配的精细化、定制化数字信贷产品；运用科技手段和基础设施动态监测信贷资金流向流量，确保资金精准融入实体经济的“关键动脉”，提高金融资源配置效率，支持企业可持续发展。
在农村金融领域，借助移动物联网、卫星遥感、电子围栏等技术，加强种子与农产品生产、加工、运输、交易等全链条数据自动化采集、可溯化信任和智能化分析，让“动产”转换为“不动产”,实现融资需求精准授信，推动农业保险承保理赔电子化、智能化，提高农村地区金融服务下沉度和渗透率，助力农业产业现代化发展，有力支撑乡村振兴战略实施。
在供应链金融领域，通过“金融科技＋供应链场景”建立多方互信机制，实现核心企业“主体信用”、交易标的“物的信用”、交易信．息“数据信用”一体化协同管理，将供应链金融风险管理模式从授信企业“单点”管理向产业“链条”全风险管理转变；探索使用电子签章、远程音视频等技术提升贷前、贷中、贷后“三查”效率和融资结算的线上化、数字化水平，有效增强供应链金融整体服务能力。
在绿色金融领域，运用数字技术开展绿色定量定性分析，强化绿色企业、绿色项目智能识别能力，提升碳足迹计量、核算与披露水平，在依法合规、风险可控前提下为企业提供绿色信贷、绿色债券、绿色保险、碳金融等多元化金融产品和服务；利用大数据、人工智能等技术建立绿色信．息监测与分析模型，搭建风险知识图谱实现对企业的风险监控，量化环境效益和转型风险，提升绿色金融风险管理能力。
（二十一）强化金融无障碍服务水平。
针对智能服务方式，聚焦老年、残障、少数民族等人群日常生活中的高频金融场景，深度挖掘人工智能、大数据等技术优势，优化界面交互、内容朗读、操作提示、语音辅助等功能，鼓励提供应用“关怀模式”“长辈模式”，建立“容错型”产品交互机制，因人而异打造适老化、无障碍移动金融产品和服务。
（二十二）加快监管科技全方位应用。
运用自然语言处理、模式识别等技术对监管规则、合规要求进行结构化处理，从关键操作流程、量化数据、禁止条款等方面精准提取分析指标、建立数字化规则库。运用知识抽取、知识融合、知识推理等技术对数字化规则进行分类、消歧和整合，系统梳理规则逻辑、构建形式化知识图谱。搭建有效支持规则识读、执行、对接的监管科技平台，以数字化协议形式将合规要求封装成模块化、可扩展的接口工具，打造合规机器人等专业化产品。
深化监管科技在货币政策、支付结算、反洗钱、征信、消费者保护等领域应用，积极将数字合规工具无缝嵌入交易行为监测、业务数据报送、风险事件报告等场景，提升金融监管效能、降低合规成本。
（二十三）加强数字化监管能力建设。
打造权威专业化风险控制基础设施，推动构建跨行业、跨机构的风险联防联控体系，为金融管理部门开展监管指导提供支撑，为金融机构做好风险防控提供支持。建设金融信息基础设施管理平台，汇聚“海量、多维、动态”的设施资源信息，利用大数据、机器学习、模式识别等技术监测基础设施运行状况、智能分析基础设施发展趋势，夯实金融数字化监管基础。
按照“共建、共享、共用”原则，建立维护金融科技风险库、漏洞库和案例库，通过系统探测、数据采集、行业共享等方式强化跨机构、跨行业风险监测预警，增强对数字渠道风险、智能算法风险、大数据风险等的动态感知和穿透式分析能力。
（二十四）筑牢金融与科技风险防火墙。
健全智能算法管理规则制度，建立模型安全评估和合规审计体系，及时披露算法决策机理、运行逻辑和潜在风险，通过临界测试、仿真模拟、参数调优等方式着力防范算法黑盒、羊群效应、算法歧视等问题，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性。
强化云计算标准符合性与安全性管理，规范金融团体云应用，通过负面清单、尽职调查、风险补偿、退出预案等措施加强第三方算力设施集中度风险管控，防范外部云服务缺陷引发的风险向金融领域传导。强化数据共享合作方业务资质把关，划定金融机构与数字渠道合作方的安全基线和责任边界，通过主动信息披露、用户适当性管理等措施，防范通过流量入口开展虚假宣传、过度营销、强制搭售等行为。
（二十五）强化金融科技创新行为监管。
按照金融持牌经营原则，坚持所有金融活动必须依法依规纳入监管，严格厘清金融业务边界，加强金融机构与科技企业合作的规范管理，对金融科技创新实施穿透式监管，防范以“科技创新”之名模糊业务边界、层层包装产品等行为。
坚持问题导向和目标导向，健全与金融数字化相适应的监管规则体系，建立金融科技职业操守准则，筑牢防范技术风险向金融领域传导的“安全网”。
坚持金融创新必须在审慎监管的前提下进行，充分运用金融科技创新监管工具，强化金融科技创新行为的全生命周期管理，建立健全风险联控与综合补偿、信息披露与承诺声明、内控与服务质量管理、安全评估与合规审计等机制，强化从业机构创新风险管理主体责任，从源头防范金融与科技融合潜在风险，切实保护金融消费者合法权益、维护市场竞争秩序。
（二十六）做好金融科技人才培养。
制定金融科技人才相关标准，推进跨地区、跨机构人才顺畅流动，在北京、上海、粤港澳大湾区建设高水平金融科技人才高地，在高层次金融科技人才集中的中心城市着力建设吸引和集聚人才的平台，形成战略支点和雁阵格局。
加快金融科技人才梯队建设，建立健全在职人才培养体系，探索业务、技术人才双向交流机制，打造校企联合培养、产学研用协同攻关等合作育人新模式。