1月初，人民银行印发了《金融科技发展规划2022-2025年》（以下简称《规划》），这标志着在监管的引导下，我国金融机构的数字化转型将加速。
金融科技在经历了多年的高速发展之后，《规划》开始转向强调“高质量”发展，将金融科技发展“不平衡不充分” 的问题，作为未来一段时间，金融业数字化转型继续攻关的重要课题。
并且在金融科技发展相关目标的实施、落地上，《规划》多次强调了金融机构的主体地位，更加注重企业在金融科技发展中的主体责任。
显然，相比之前的金融发展规划，《规划》对具体金融机构的要求明显提高了，可以说在今后几年金融科技的发展中，监管给金融机构布置了很多“作业”。
01
要求金融机构健全金融科技治理体系
金融业属于数据密集型行业，海量的企业与个人的数据汇聚到金融机构，现在数据已经成为金融机构核心的生产资料。我们看到，《规划》将“数字驱动”作为了发展金融金科的基本原则之一，指出要发挥数据要素的倍增作用，加快金融数字化转型的步伐。
但数字经济一个典型的特征就是数据集聚。数据会迅速、大量的集中到互联网技术巨头那里，然后这些数据巨头以极低的边际成本，打破业务边界向金融领域扩张。而且这种集聚会不断强化，从而在金融服务领域出现垄断。
这也就是为何央行在《规划》中，将“发展不平衡不充分”问题，看做我国金融科技发展面临的首要课题。竞争失衡、数字鸿沟，确实是金融科技发展中的一个核心问题。而与“不平衡”问题相伴随的就是数据治理问题。因为数据集中带来了一系列的问题，无论是出于风险管控，还是对数据隐私的保护，金融监管机构都不得不边应对垄断问题，边解决数据治理问题。
其实，“不平衡”的问题，已经通过《金融控股公司监督管理试行办法》等一系列监管政策得到了比较好的控制，因此监管才会说要推动我国金融科技从“立柱架梁”全面迈向“积厚成势”的新阶段。
这里一个当务之急就是数据治理问题，也就是《规划》中提到的金融科技治理的问题。因此我们看到，《规划》将“健全金融科技治理体系”作为第一个重点任务。
健全金融科技治理体系包括完善现代化治理结构、全面塑造数字化能力、加强金融科技伦理建设，每一项都涉及到金融机构如何落实的具体措施。
完善现代化治理结构包括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。
全面塑造数字化能力中提到，要强化数字思维、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和适应力。
加强金融科技伦理建设则指出，金融机构要加快出台符合我国国情、与国际接轨的金融科技伦理制度规则，健全多方参与、协同公职的金融科技伦理治理体系，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。
02
头部金融机构金融科技治理现状
仅仅从金融机构的金融科技治理体系建设来看，央行发布的《规划》所做的指导不可谓不细致。
从与现代化公司治理结构相适应的顶层设计，到企业如果提升数字化能力，再到建立企业级金融科技伦理委员会，《规划》给出了一份详细的指导。
按照传统的理解，这些并不是央行的常规职能。但数字经济、金融数字化的发展带来的挑战让监管不得不“未雨绸缪”。金融机构需要意识要，除了传统的金融业务，金融科技的发展也已经成为监管关注的一个重要方面，在某种程度上也可以说被纳入到监管当中了。
尤其是对传统持牌金融机构而言，打破了几家互联网金融平台的垄断并不自动意味着自己就可以“躺赢”。金融数字化能力跟不上，照样还是会被甩到后面。以后金融科技治理搞不好，肯定会被监管“关照”。
公开资料显示，头部的金融机构已经开始在制度层面完善金融科技治理体系。
据悉，工商银行建立了数据治理组织保障机制，包括建立完善的组织架构，实施数据治理三道防线。具体来说，金融科技发展委员会，统一领导数据治理工作。金融科技发展委员会下辖管理信息部、金融科技部两个综合管理部门，负责企业数据治理工作的综合管理。各业务管理部门、经营机构作为数据治理的第一道防线，负责本业务线、本机构的数据治理。内控合规部承担第二道防线的职能，负责监督数据治理执行情况。内部审计部门承担第三道防线的职能，负责开展数据治理审计工作。
此外还建立制度规范体系，规范数据治理工作机制；建立涵盖事前预防、事中监测、事后评估改进的全生命周期数据治理流程，保障数据治理的有效推进。并且构建企业级的安全体系。
据悉，马上消费在数据治理方面已经具备了完善的组织架构，明确数据资产业务责任部门及技术责任部门，落实数据治理责任主体，具有先进性、落地快、覆盖面广等优势。
形成了一套“自上而下、协调一致”的数据治理业务体系，包含八大领域，即数据治理机制、数据标准管理、数据质量控制、数据安全治理、数据应用体系、技术支撑体系、闭环管理机制、数据资产管理，能够有效覆盖数据全生命周期，全面支撑零售金融场景数据赋能。并朝着长效的数据治理机制、规范的数据标准管理体系、完善的数据质量管控体系、可控的数据安全治理体系、高效的数据应用体系、稳定的技术支撑体系6大目标快步迈进。
我们看到，更多的金融机构还没有形成企业级别的数据治理体系。但可以肯定的是，作为《规划》的首个重要任务，健全金融科技治理体系将成为数字化时代每个金融机构的必答题。
