金融科技嵌入公司治理：数字化转型下商业银行的新变化与应对措施

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为了把数字化转型带来的新变化运用到商业银行公司治理中，商业银行公司治理必须立足于这一新变化，以金融科技为背景和框架，对商业银行公司治理进行技术改造。打造以金融科技为引领的公司治理体系，或者说商业银行数字化公司治理体系。本质上就是“金融科技+公司治理”，也就是说要把金融科技嵌入到公司治理中，公司治理要充分体现金融科技带来的公司治理变革需要采取的措施。

（一）坚持数据驱动思维，全面引领公司治理顶层设计

思维是人脑的一种活动，用来探索、研究和发现事物的本质联系和规律。思维决定人的行为，人的行为决定事物发展的结果。人是意识的产物。既然商业银行数字化可以将公司的发展和治理水平提升到一个新的高度，那么要充分发挥商业银行数字化转型应有的作用，就需要不断更新和演进思维模式，即树立数据思维，并以此指导商业银行公司治理的顶层设计。

一般而言，通过收集、归纳、归纳、比较、分析目标项目或事物所涉及的一切相关数据信息而得出结论的思维方式称为“数据思维”；而通过人的感觉、实践经验、主观和感性的认识与判断而得出结论的思维方式则被定义为“经验思维”或“传统思维”。

数据思维是以数据为工具，探索、认识目标项目或事物，发现和理解问题，洞察规律，基于数据结果寻求真实内容的思维方式。数据思维通常具有简化、量化、创新、追求真实等特点。因此，在数字化转型背景下，商业银行公司治理首先要坚持数据思维。一是要用数据去思考公司治理中存在的问题，通过数据信息语言去体现结果或问题，用数据去管理和决策。用数据去思考公司治理中的问题，就是在公司治理工作中要坚持尊重客观实际，用数据信息说话，实事求是地对待公司治理中存在的各类问题，要把商业银行发展中体现的各类数据作为规划、决策和管理的依据，要破除个人偏见情绪、主观臆断思维或决策，防止个人消极思维、极端认知、片面观点影响公司治理决策的科学性。

二是用数据来管理公司治理，即对商业银行的经营活动、市场运行质量、行业发展状况等进行全面、客观的数据分析，并根据分析结果指导商业银行公司治理的全过程。

第三，用数据得出结论。对于商业银行的公司治理和业务发展，不能仅凭主观判断得出结论，而要以真实、全面的数据为基础，在合理、合法、合乎逻辑的“推论”基础上，用数据语言对公司治理工作进行评价和定性，增强结论的客观性和公正性。

第四，以数据作为决策的依据和工具。公司治理中需要进行各种决策。在决策过程中，要以商业银行的经营事实为依据，以相关数据作为决策依据。通过应用人工智能等计算工具，对商业银行各类数据进行关联分析，通过预测、逻辑计算得出相应结论。另外，决策要以管理者的经验为基础，防止少数人凭直觉或经验做决策。尤其要避免情绪化决策，增加决策的科学性、客观性。

2.推进数字化决策，不断提高决策科学性

商业银行目前形成的“党委+三会一层”的公司治理体系，从逻辑设计上看，是科学合理的。之所以还存在意见不一、高管独断专行、一人统治、家长式管理、职责不清或者决策效率低下等问题，主要是因为决策依据和个人认知水平存在差异。商业银行高管在进行重大决策时，由于每个决策者都从自己的认知角度思考问题，容易引起认知上的差异。此外，商业银行高级管理人员和关键岗位主管的决策自由裁量权过大，不仅导致决策的客观性和预见性不足，而且容易形成“内应”内外勾结、作案的风险源。

随着人工智能、大数据等技术的发展和应用，可以借助金融科技打造智能化公司治理决策支持平台。该平台以大数据信息为基础，以人工智能为主要手段，在确定算法后，能够根据商业银行掌握的数据信息自动做出决策建议，而且这种决策结论客观、科学。智能决策支持系统是根据公司治理管理目标而设计的，能够按照“党委+三会一层”制度涉及的五个决策主体的职责维度，对数据信息进行采集、分析、计算，自动得出相应的决策建议。这种辅助决策推荐理论，可以解决公司治理决策中的问题。智能决策支持系统通常由四个部分组成：

第一，数据收集。需要收集大量与商业银行公司治理目标相关的数据和信息，数据量越大，决策越准确。商业银行数据库应与外部市场、政府、同行等数据信息渠道对接，在此基础上对获取的数据进行清洗、分类、加工、构建、标注等处理，供决策使用。

二是构建决策模型。基于大数据信息，将公司治理决策思路融入不同的数据决策模型中。“党委+三会一层”体系中的各个决策主体在决策模型中都有相对独立的决策维度，并在综合决策中被赋予不同的权重。

三是进行机器学习。数字机器人要学习自然人的决策思维，从积累的数据信息标签中自动选择最佳的决策方案。决策模型在运行中的效果要自动、实时跟踪，通过比较决策模型的实际效果与模型的预期效果，为日后修正改进模型、优化决策提供模型参数。

第四，建立决策引擎。公司治理管理层设定治理决策目标和类型，应用决策引擎启动底层决策算法运行，提供智能决策建议。对于智能决策建议，可以在加强相互制约和必要流程的前提下进行适当的人为干预，力争使系统运行给出最科学、最优化的决策建议。正确的人为干预思路也可以融入到机器优化决策模型中。

构建自动化、系统化、智能化的决策支持系统，实现公司治理管理标准化、流程化、系统化。这一模式也可以复制到公司治理各级决策场景中。比如，目前标准化的个人贷款产品可以实现人工智能审批和决策，实现流程化运作，而大型信贷业务可以借助金融科技模型进行数据调查和决策。当然，决策支持系统也可以在线对接外部专家，构建“远程会诊”决策模型，将内外部决策结果相互验证，从而提高公司治理决策的科学性、客观性和有效性。

（三）构建数字化体系，强化公司治理结构的技术约束

经过多年的实践探索，商业银行公司治理制度已经成为一项制度，构筑起了一道严格封闭的制度墙。但制度的有效性在于行为主体能否自觉执行制度，对于敢于“破墙”的人，我们也无能为力。

目前商业银行的很多风险事件，基本都属于行为主体敢于“破墙”的类型。解决这个问题的办法，就是利用技术手段，让公司治理制度存在于实际经营管理中，让所有行为主体都无法“破墙”。也就是构建数字化体系。