銀行業(yè)

D

UE

Matrix數(shù)字化效能

評(píng)

價(jià)

矩

陣2022年5

月金融科技微洞察序言評(píng)價(jià)依據(jù)：數(shù)字化的本質(zhì)是生產(chǎn)要素創(chuàng)新01銀行業(yè)數(shù)字化的本質(zhì)是銀行在生產(chǎn)要素層面的創(chuàng)新01銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效評(píng)價(jià)的挑戰(zhàn)02評(píng)價(jià)體系：

銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣

（DUE

Matrix）03全球主要的創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系概覽03銀行數(shù)字化成效評(píng)價(jià)維度和指標(biāo)的選擇05銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣

（DUE

Matrix）06評(píng)價(jià)結(jié)論：

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效差異顯著09創(chuàng)新投入維度：

銀行數(shù)字化投入不斷加大09創(chuàng)新成效維度：銀行數(shù)字化促進(jìn)了財(cái)務(wù)指標(biāo)的優(yōu)化10靜態(tài)視角下的DUEMatrix綜合評(píng)價(jià)：

銀行數(shù)字化發(fā)展水平差異較大10動(dòng)態(tài)視角下的DUEMatrix綜合評(píng)價(jià)：

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效呈現(xiàn)改善趨勢(shì)12未來(lái)展望：數(shù)字化仍然是較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)行業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)13附錄

14目錄序言2022

年開(kāi)年伊始，

中國(guó)人民銀行就印發(fā)了《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025

年）》，

這為新時(shí)期的金融科技發(fā)展勾勒藍(lán)圖、明晰脈絡(luò)，也將進(jìn)一步推進(jìn)金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。同月，

中國(guó)銀保

監(jiān)會(huì)辦公廳發(fā)布《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見(jiàn)》，

進(jìn)一步要求銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)加快數(shù)

字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，全面推進(jìn)銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)金融高質(zhì)量發(fā)展，更好服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和滿足

人民群眾需要。因此，如何推進(jìn)數(shù)字化能力建設(shè)就成為了金融機(jī)構(gòu)的迫切需要。事實(shí)上，

業(yè)界也一直在進(jìn)行不懈地

探索和研究，例如在

2020

年，微眾銀行就聯(lián)合KPMG

推出了面向未來(lái)銀行的能力評(píng)價(jià)模型：OPTICS，提出未來(lái)銀行應(yīng)以數(shù)字化、智慧化和開(kāi)放化為基本經(jīng)營(yíng)范式，從組織（Organization）、產(chǎn)品和服務(wù)（ProductandService）、技術(shù)（Technology）、信息（InformationandData）、人才

（Caliber）、創(chuàng)新投入（Spend）

六大能力維度建立了未來(lái)銀行能力評(píng)估體系。其中，組織能力是

驅(qū)動(dòng)因素，人才、創(chuàng)新投入和技術(shù)能力是投入因素，塑造了產(chǎn)品與服務(wù)能力、信息數(shù)據(jù)能力，落實(shí)

到數(shù)字化、智能化、開(kāi)放化，進(jìn)而傳遞到最終財(cái)務(wù)績(jī)效。同時(shí)，“三化”的發(fā)展和最終財(cái)務(wù)績(jī)效變

化也會(huì)反過(guò)來(lái)持續(xù)影響銀行對(duì)六大能力的投入。六項(xiàng)能力類似一面投向未來(lái)的透視鏡，銀行從業(yè)者能從中觀察銀行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的潛能，支撐未來(lái)銀行的實(shí)現(xiàn)。具體在數(shù)字化方面，

OPTICS

建議銀行從多個(gè)渠道和過(guò)程節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生和獲取數(shù)據(jù)，建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品

設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶關(guān)系管理、設(shè)備運(yùn)維等方面的能力，形成“數(shù)據(jù)勝于經(jīng)驗(yàn)”（data

speakslouder

than

experience）的經(jīng)營(yíng)范式。近幾年來(lái)，我們也可喜地看到，各大銀行機(jī)構(gòu)積極招攬培育數(shù)字化人才，推行數(shù)字化改造，擁抱數(shù)

字化業(yè)務(wù)，數(shù)字化戰(zhàn)略已經(jīng)逐漸明晰，數(shù)字化的能力建設(shè)也不斷強(qiáng)化。那么展望下一步，

業(yè)界的關(guān)

注焦點(diǎn)或需從能力建設(shè)轉(zhuǎn)向成效評(píng)估，例如：數(shù)字化在多大程度上賦能了業(yè)務(wù)的發(fā)展？其成效和價(jià)值能否具象且可量化？行業(yè)的標(biāo)桿應(yīng)如何尋找？如何發(fā)揮標(biāo)桿企業(yè)的示范效應(yīng)？為了回答這些問(wèn)題，金融科技

·微洞察聯(lián)合金鏈盟，推出銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣（DigitalizationUtility

Evaluation

Matrix，簡(jiǎn)稱DUE

Matrix），該矩陣側(cè)重于定量分析，從而與此前偏定性分析的OPTICS體系實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，

一同成為銀行業(yè)界建設(shè)數(shù)字化、評(píng)估數(shù)字化的研究和管理參考。我們也可以從監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)銀行數(shù)字化的發(fā)展指引中，找到以上觀點(diǎn)的印證：例如，《金融科

技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃2022~2025》提出要“發(fā)

揮市場(chǎng)配置資源的決定性作用，推動(dòng)技術(shù)、數(shù)

據(jù)、勞動(dòng)力等金融科技要素暢通流動(dòng)，提高要

素質(zhì)量和資源配置效率，全面激活數(shù)字化轉(zhuǎn)型

發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力”；《銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

指導(dǎo)意見(jiàn)》也指出，

要“提高數(shù)據(jù)加總能力，

激活數(shù)據(jù)要素潛能。加強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)服

務(wù)能力建設(shè)，

降低數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻。挖掘業(yè)務(wù)

場(chǎng)景，

通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)催生新

產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)、

新模式”。銀行業(yè)數(shù)字化的本質(zhì)是銀行在生產(chǎn)要

素層面的創(chuàng)新從數(shù)字化的概念涵義來(lái)看，通?？烧J(rèn)為數(shù)字化

是指企業(yè)以數(shù)據(jù)和技術(shù)為主要生產(chǎn)要素，通過(guò)

對(duì)這些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析、計(jì)算、應(yīng)用來(lái)指導(dǎo)企

業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等各項(xiàng)業(yè)務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)

據(jù)和技術(shù)不僅本身是一種生產(chǎn)要素，還可以對(duì)

其它生產(chǎn)要素產(chǎn)生“倍增效應(yīng)”，優(yōu)化資源配

置效率。由于數(shù)字化改變了生產(chǎn)要素的組織方

式，它的本質(zhì)是一種生產(chǎn)要素層面的創(chuàng)新。當(dāng)前，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮已然開(kāi)啟，新冠肺炎疫情也進(jìn)一步催生了“非接觸式服務(wù)”的需求，在此背景下，各類商業(yè)銀行通過(guò)在內(nèi)部搭建專門團(tuán)隊(duì)、成立金融科技子公司、或是與科技公司或其

他商業(yè)銀行開(kāi)展合作等方式，紛紛加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行列。評(píng)價(jià)依據(jù)：數(shù)字化的本質(zhì)是生產(chǎn)要素創(chuàng)新01既然是一種生產(chǎn)要素層面的創(chuàng)新，那么我們可以逐本溯源地借鑒面向創(chuàng)新的評(píng)價(jià)體系，和參

考一些較為成熟、經(jīng)歷史驗(yàn)證過(guò)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

值得補(bǔ)充和厘清的是，盡管“創(chuàng)新”一詞在目

前通常會(huì)被混淆使用，但其核心內(nèi)涵已有著上

百年的共識(shí)。譬如，創(chuàng)新理論之父熊彼特（Schumpeter）在1912年就提出，創(chuàng)新是指

將生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件以新的方式進(jìn)行組

合，創(chuàng)造出新價(jià)值的行為，

它有五種表現(xiàn)形式：開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、引進(jìn)新技術(shù)、開(kāi)辟新市場(chǎng)、發(fā)

掘新的原材料來(lái)源、實(shí)現(xiàn)新的組織形式和管

理模式。銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效評(píng)價(jià)的挑戰(zhàn)對(duì)于銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效和成果的量化評(píng)估，

現(xiàn)階段仍存在較多困難之處。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)

相關(guān)的要素投入往往缺乏明確的價(jià)值度量體

系，難以與其他要素投入進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋黄浯危?/p>

數(shù)字化帶來(lái)的降本增效已全面滲透體現(xiàn)在生產(chǎn)

過(guò)程和產(chǎn)品中，

且已發(fā)揮出協(xié)同效應(yīng)，很難將

其貢獻(xiàn)完全剝離評(píng)估；最后，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背

景下利益相關(guān)方的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系逐漸由傳統(tǒng)的排他

性關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)楣糙A共生關(guān)系，數(shù)字生態(tài)的可持

續(xù)發(fā)展性亦較難量化評(píng)估。因此，本報(bào)告將對(duì)全球主流的創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系進(jìn)行審視，結(jié)合我們自身在行業(yè)中進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)

新和金融科技創(chuàng)新的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，慎重挑選出能

反映銀行數(shù)字化創(chuàng)新能力的量化指標(biāo)，構(gòu)建數(shù)

字化效能評(píng)價(jià)矩陣

DUEMatrix。021986年科技競(jìng)爭(zhēng)力洛桑國(guó)際管理開(kāi)

發(fā)研究院國(guó)家創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力研發(fā)強(qiáng)度、科學(xué)教育等21項(xiàng)指標(biāo)2001年歐洲創(chuàng)新記分牌EIS歐盟創(chuàng)新政策研

究中心企業(yè)、

行業(yè)、

國(guó)家的

創(chuàng)新績(jī)效評(píng)分環(huán)境、

金融、

投資、

創(chuàng)新者等維度的27

個(gè)指標(biāo)2006年創(chuàng)新型國(guó)家評(píng)價(jià)

指標(biāo)體系科技部40個(gè)國(guó)家創(chuàng)新能力創(chuàng)新資源、

知識(shí)創(chuàng)造、

企業(yè)創(chuàng)新、

創(chuàng)新績(jī)效和創(chuàng)新環(huán)境等

5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和33個(gè)二級(jí)指標(biāo)2007年全球創(chuàng)新指數(shù)GII世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織WIPO宏觀創(chuàng)新環(huán)境政治環(huán)境、教育、

基礎(chǔ)設(shè)施、

商業(yè)成熟

度等80項(xiàng)指標(biāo)2017年中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局全國(guó)及各地區(qū)宏觀創(chuàng)

新環(huán)境研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、百家企業(yè)商標(biāo)擁有量、萬(wàn)名科技活動(dòng)人員技術(shù)市場(chǎng)成交額等21

個(gè)指標(biāo)目前全球關(guān)于創(chuàng)新的主要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有：

世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織全球創(chuàng)新指數(shù)GII、歐盟委員會(huì)歐盟創(chuàng)新指數(shù)EIS、瑞士洛桑報(bào)告，而國(guó)內(nèi)主要采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)、科技部創(chuàng)新型國(guó)家評(píng)價(jià)指標(biāo)、杭州創(chuàng)新指數(shù)等等。表1主要?jiǎng)?chuàng)新評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)體系：銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣

（DUE

Matrix）全球主要的創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系概覽03這些評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中，最能反映中國(guó)國(guó)情的是由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)評(píng)價(jià)體系，其充分考慮了指標(biāo)代表性和數(shù)據(jù)可得性。該體系將創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)分為四個(gè)維度：創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新成效。其中，創(chuàng)新環(huán)境指國(guó)家政策法規(guī)及宏觀經(jīng)濟(jì)等方面的情況；創(chuàng)新投入有多個(gè)衡量指標(biāo)，

主要使用研

發(fā)投入、研發(fā)投入強(qiáng)度、研發(fā)人員占比、人均研發(fā)投入等；創(chuàng)新產(chǎn)出主要使用論文、商標(biāo)、發(fā)明專

利的總數(shù)或人均數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)；創(chuàng)新成效則通常用人均研發(fā)產(chǎn)出、人均產(chǎn)出、新產(chǎn)品營(yíng)收占比、單位產(chǎn)

出能源消耗、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率等來(lái)表示。表2中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)具體指標(biāo)創(chuàng)新環(huán)境勞動(dòng)力中大專及以上學(xué)歷人數(shù)、人均

GDP、

理工科畢業(yè)生占適齡人口比重、科技撥款占財(cái)政撥款的比重、享受加計(jì)扣除減免稅企業(yè)所占比重創(chuàng)新投入每萬(wàn)人研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量、研發(fā)投入強(qiáng)度研發(fā)人員人均經(jīng)費(fèi)、研發(fā)經(jīng)費(fèi)占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比重、有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)所占比重、開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研合作的企業(yè)所占比重創(chuàng)新產(chǎn)出每萬(wàn)人比重、

每百家企業(yè)商標(biāo)擁有量、每萬(wàn)名科技活動(dòng)人員技術(shù)市場(chǎng)成交額創(chuàng)新成效新產(chǎn)品銷售收入、高新技術(shù)產(chǎn)品出口占貨物出口額的比重、單位GDP

能耗、

人均主

營(yíng)業(yè)務(wù)收入、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率不過(guò)，包括中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)在內(nèi)，

以上各類創(chuàng)新評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中多集中在宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)和區(qū)域的維度，少有關(guān)于企業(yè)維度的創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)。此外，

以上各指標(biāo)評(píng)價(jià)體系由于設(shè)立時(shí)間均較早，沒(méi)有

專門覆蓋金融業(yè)或數(shù)字化領(lǐng)域。04亦然；從創(chuàng)新成效上來(lái)看，銀行數(shù)字化的作用主要體

現(xiàn)在數(shù)據(jù)和技術(shù)要素對(duì)其它要素的倍增作用

上，數(shù)字化的成效可以通過(guò)對(duì)其它要素的單位

產(chǎn)出水平來(lái)評(píng)價(jià)。而對(duì)于環(huán)境和產(chǎn)出這兩個(gè)維度，

由于進(jìn)行定量

描述的難度較大、標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，短期來(lái)看或

難以作為銀行數(shù)字化的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)：例如，

創(chuàng)新環(huán)境指標(biāo)更側(cè)重于宏觀維度，

而銀

行數(shù)字化更多需要依靠銀行自主決策和驅(qū)動(dòng)，

從企業(yè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)更能反映問(wèn)題，該指標(biāo)較

難精準(zhǔn)度量對(duì)銀行數(shù)字化的影響；創(chuàng)新產(chǎn)出層面來(lái)看，專利、論文等更側(cè)重質(zhì)量，

較難進(jìn)行數(shù)量方面的橫向定量對(duì)比。銀行數(shù)字化成效評(píng)價(jià)維度和指標(biāo)的選擇因此，

當(dāng)需要對(duì)銀行業(yè)的數(shù)字化成效進(jìn)行評(píng)價(jià)

時(shí)，DUE

Matrix參照中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)評(píng)價(jià)體系，

將創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系引入銀行數(shù)字化領(lǐng)域，

并在此

基礎(chǔ)上通過(guò)選取合適維度的指標(biāo)，描述刻畫(huà)不

同銀行的數(shù)字化成效和數(shù)字化戰(zhàn)略模式。通過(guò)分析，在環(huán)境、投入、產(chǎn)出、成效四個(gè)維

度當(dāng)中，投入和成效兩類指標(biāo)與數(shù)字化的相關(guān)

性較強(qiáng)：例如，從創(chuàng)新投入上來(lái)看，銀行數(shù)字化需要相

應(yīng)的要素投入，數(shù)字化的過(guò)程必然伴隨著相關(guān)

投入的變化，特別地，對(duì)數(shù)據(jù)和技術(shù)新型要素

的投入最終需要研發(fā)人員來(lái)實(shí)現(xiàn)，更多的新型

要素使用就意味著更多的研發(fā)人員，反之創(chuàng)新投入(每萬(wàn)人)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量、研發(fā)人員占比、研發(fā)投入強(qiáng)度研發(fā)人員人均經(jīng)費(fèi)、所占比重創(chuàng)新成效新產(chǎn)品銷售收入

(占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重)、

高新技術(shù)產(chǎn)品出口

(占貨物出口額的比重)、

單位

GDP

能耗、

人均

(主營(yíng))

業(yè)務(wù)收入、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率表3DUE

Matrix備選指標(biāo)05綜上，銀行數(shù)字化成效評(píng)價(jià)應(yīng)注重指標(biāo)對(duì)所考察維度的代表性及對(duì)各銀行的普適性，

因此在

綜合考慮了指標(biāo)代表性、指標(biāo)普適性和數(shù)據(jù)可

得性后，結(jié)合

Solow

模型

1、Romer

2

模型等

經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型，我們從四個(gè)維度常用的創(chuàng)新

指標(biāo)中，選用各銀行“研發(fā)人員占比”和“人

均產(chǎn)出”兩個(gè)核心指標(biāo)：研發(fā)人員占比

=

研發(fā)人員數(shù)量

/

員工總數(shù)。在

投入維度，

由于投入了數(shù)據(jù)、技術(shù)等新型要素

的數(shù)字化工作最終要由研發(fā)人員來(lái)執(zhí)行，

因此

研發(fā)人員占比越高，說(shuō)明數(shù)字化建設(shè)的投入力

度越大，該銀行在業(yè)務(wù)中更多使用了新型要素；

反之，則說(shuō)明銀行對(duì)新型要素的使用較少，

而

是更多地使用了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素。人均產(chǎn)出

=

銀行當(dāng)期營(yíng)收

/

員工總數(shù)。在成效

維度，人均產(chǎn)出越高，說(shuō)明單個(gè)員工勞動(dòng)創(chuàng)造的價(jià)值越高，

員工提供的不僅僅是一種簡(jiǎn)單勞動(dòng)，還附加了高技術(shù)含量，銀行在業(yè)務(wù)中更多

地使用了人力資本要素，這也意味著數(shù)字化的

成效越明顯；

反之，則說(shuō)明員工提供的是較為

同質(zhì)的

簡(jiǎn)單勞

動(dòng)，銀行更多

地使用勞

動(dòng)力要

素，數(shù)字化的成效尚未充分顯現(xiàn)。銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣（DUEMatrix）由于研發(fā)人員占比和人均產(chǎn)出兩個(gè)指標(biāo)的高或

低反映了不同銀行在數(shù)字化過(guò)程中的不同策

略，那么通過(guò)將它們進(jìn)行組合，則構(gòu)成了本報(bào)

告提出的銀行數(shù)字化效能評(píng)價(jià)矩陣

DUE

Matrix。此外，通過(guò)引入各銀行的數(shù)據(jù)，

可以

將其排布在DUE

Matrix矩陣中的不同位置，

進(jìn)而一目了然地反映出這些銀行不同的數(shù)字化戰(zhàn)略模式。高多元化市場(chǎng)布局者數(shù)字化革新者低線下渠道深耕者數(shù)字化探索者1Solow模型認(rèn)為創(chuàng)新帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步是唯一能在長(zhǎng)期提升人均產(chǎn)出的因素，更加關(guān)注創(chuàng)新成效2Romer模型提出，創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，同時(shí)創(chuàng)新取決于研發(fā)活動(dòng)投入的研發(fā)人員數(shù)量，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新投入表4DUE

Matrix中不同的銀行數(shù)字化戰(zhàn)略06當(dāng)研發(fā)人員占比和人均產(chǎn)出均較低時(shí)，

意味著該銀行對(duì)新型要素的投入較低，數(shù)字化的成效

也暫不顯著，該銀行或更專注于線下既有業(yè)務(wù)

和渠道，可稱其為線下渠道的深耕者。此外，各銀行在DUE

Matrix中的位置不是一

成不變的，按每年數(shù)據(jù)的變化會(huì)排列出新的位

置，這種動(dòng)態(tài)變化體現(xiàn)了銀行數(shù)字化戰(zhàn)略模式的

變化，也能夠反映銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體趨向?？傮w而言，DUE

Matrix從通用創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系入

手，

為銀行提供了一種簡(jiǎn)單易行的數(shù)字化成效

評(píng)價(jià)方法。這樣通過(guò)考察兩個(gè)維度四種模式的

組合，對(duì)銀行數(shù)字化的投入和成效進(jìn)行評(píng)價(jià)，

既避免了現(xiàn)有銀行數(shù)字化評(píng)價(jià)方法中多維度、

復(fù)雜的指標(biāo)核算，又體現(xiàn)了不同銀行數(shù)字化模

式的差異，

可以較好地反映當(dāng)下銀行業(yè)數(shù)字化

戰(zhàn)略布局和銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)特征。例如，

當(dāng)某銀行的研發(fā)人員占比和人均產(chǎn)出均處于較高水平時(shí)，

意味著該銀行在數(shù)字化建設(shè)

方面進(jìn)行了大量新型要素的投入，

并且也取得

了一定成效，

能夠在行業(yè)內(nèi)引領(lǐng)行業(yè)數(shù)字化的

方向，或可稱其為是數(shù)字化的革新者。當(dāng)研發(fā)人員占比較高而人均產(chǎn)出較低時(shí)，

意味

著該銀行已經(jīng)投入了大量新型要素進(jìn)行數(shù)字化

建設(shè)，但成效尚未充分顯現(xiàn)，

或可稱其為數(shù)字

化的探索者。當(dāng)研發(fā)人員占比低而人均產(chǎn)出較高時(shí)，說(shuō)明該

銀行雖然新型要素的投入相對(duì)較少，但充分發(fā)

揮了傳統(tǒng)要素的作用，

因而在某些領(lǐng)域擁有獨(dú)

特的優(yōu)勢(shì)，其戰(zhàn)略方向更加側(cè)重于進(jìn)行優(yōu)勢(shì)業(yè)

務(wù)領(lǐng)域的多元化市場(chǎng)布局。

7各銀行的研發(fā)人員占比大多集中在

3%~5%

的區(qū)間范圍內(nèi)，從業(yè)務(wù)需求的角度來(lái)看，這個(gè)比

例較低，僅能滿足基本的日常應(yīng)用系統(tǒng)維護(hù)需

求，但很難開(kāi)展較大規(guī)模的功能性開(kāi)發(fā)及核心

技術(shù)創(chuàng)新工作

4。在

2020

年和

2021

年，中國(guó)主要銀行的研發(fā)

人員占比均值為

7.70%

和

8.22%，我們?cè)跀?shù)

字化投入的考察中，將其作為當(dāng)年對(duì)新型要素為了更加具象化，我們將國(guó)內(nèi)部分銀行機(jī)構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)，導(dǎo)入到DUEMatrix矩陣進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示，

幾乎所有銀行的數(shù)字化投入程度都有所增加，但與此同時(shí)，大型銀行和中小型銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成

效差異顯著。創(chuàng)新投入維度：銀行數(shù)字化投入不斷

加大在數(shù)字化投入方面，總體來(lái)看，2020

年，研

發(fā)人員占比最高的銀行達(dá)到了

56%，研發(fā)人員

占比最低的為

1.76%3

；而在

2021

年，研發(fā)人

員占比最高的銀行為

52%，研發(fā)人員占比最低

的為1.99%，不同銀行間的差別明顯。3

按照各銀行年報(bào)披露口徑，研發(fā)人員占比數(shù)據(jù)已經(jīng)包含了控股科技子公司的研發(fā)人員4

與國(guó)際同業(yè)對(duì)比來(lái)看，中國(guó)銀行研發(fā)人員比例偏低的情況更加明顯。例如，近年來(lái)高盛、摩根大通的研發(fā)人員占比大約在

15%~20%之間，仍無(wú)法完全滿足數(shù)字化的需求評(píng)價(jià)結(jié)論：

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效差異顯著09和傳統(tǒng)要素偏好的分界線

5。以這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，依賴新型要素開(kāi)展業(yè)務(wù)的銀行比例較少，大部

分銀行更加偏好使用傳統(tǒng)要素。從時(shí)間趨勢(shì)上來(lái)看，近幾年來(lái)，幾乎所有銀行

的研發(fā)人員占比都在不斷增長(zhǎng)，這說(shuō)明整個(gè)銀

行業(yè)都在不斷加大數(shù)據(jù)、技術(shù)等新型要素的投

入，數(shù)字化正在成為一項(xiàng)基礎(chǔ)能力。創(chuàng)新成效維度：銀行數(shù)字化促進(jìn)了財(cái)務(wù)指標(biāo)的優(yōu)化在數(shù)字化成效方面，2020

年，人均產(chǎn)出最高的銀行達(dá)到了

6.63

百萬(wàn)元

/

人，人均產(chǎn)出最低的

為

0.96

百萬(wàn)元/

人；2021

年，人均產(chǎn)出最高的

銀行為

7.66

百萬(wàn)元

/

人，人均產(chǎn)出最低的為

1.12

百萬(wàn)元

/

人，不同銀行間的差距也十分明顯。從時(shí)間趨勢(shì)上來(lái)看，大部分銀行的人均產(chǎn)出均有不同程度提高，銀行數(shù)字化的總體成效較為

明顯。在

2020

年和

2021

年，中國(guó)主要銀行的人均

產(chǎn)出均值為

2.53

百萬(wàn)元

/

人和

3.03

百萬(wàn)元

/

人，我們將

其作

為當(dāng)年數(shù)字

化成效

考察維度

中，銀行利用人力資本要素和勞動(dòng)力要素的分

界線

6。按此劃分，人均產(chǎn)出更高的銀行更加

偏好使用人力資本要素，

而人均產(chǎn)出更低的銀

行更加依賴勞動(dòng)力要素。靜

態(tài)

視

角

下

的DUEMatrix綜

合

評(píng)價(jià)：銀行數(shù)字化發(fā)展水平差異較大我們使用

DUEMatrix

對(duì)各銀行在數(shù)字化投入和數(shù)字化成效兩個(gè)維度的表現(xiàn)進(jìn)行了橫向比較。多元化市場(chǎng)布局者銀行F

——數(shù)字化革新者銀行N銀行M銀行E線下渠道深耕者銀行C

銀行D銀行B數(shù)字化探索者5

對(duì)數(shù)據(jù)和技術(shù)新型要素最終需要研發(fā)人員來(lái)實(shí)現(xiàn)，研發(fā)人員數(shù)量超過(guò)平均值意味著銀行更加偏好新型要素，反之則更加偏好傳統(tǒng)要素6

人均產(chǎn)出高于行業(yè)平均值的銀行，更可能為員工提供高于行業(yè)平均的工資收入，從而吸引高技能員工，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)更多人力資本要素

的利用；而人均產(chǎn)出低于行業(yè)平均值的銀行則正好相反7

本圖坐標(biāo)軸是以

25家銀行的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)計(jì)算得出，受制于篇幅，圖中僅展示

8家銀行，下同使用勞動(dòng)力要素圖1

DUEmatrix對(duì)各銀行的評(píng)價(jià)結(jié)果（2020年）7氣泡大小：2020年度營(yíng)收

使用人力資本要素橫坐標(biāo)：研發(fā)人員占比縱坐標(biāo)：人均產(chǎn)出使用新型要素

銀行A使用傳統(tǒng)要素A1

線下渠道深耕者有

8

家，這類銀行通過(guò)深耕線下渠道，

主要使用傳統(tǒng)要素開(kāi)展業(yè)務(wù)，數(shù)字化

程度也相對(duì)較低。從行業(yè)層面來(lái)看，數(shù)字化革新者和數(shù)字化探索

者的數(shù)量占比較低（24%），

由于矩陣的中心

代表了均值水平，說(shuō)明不同商業(yè)銀行的數(shù)字化

建設(shè)水平差異較大，整體仍處于發(fā)展的初級(jí)階

段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作任重而道遠(yuǎn)。在2021年，在考察的20家銀行中，數(shù)字化革

新者、數(shù)字化探索者、多元化市場(chǎng)布局者和線

下渠道深耕者的數(shù)量分別是

2

家、2

家、6

家

和10家。與2020年不同的是，由于各銀行都

在加大數(shù)字化投入，也都取得了一定成效。因

此反映不同數(shù)字化模式的分界線比

2020

年有

了一定幅度的上移和右移，少量銀行所處的位

置也有所變化。2020

年，在考察的全部

25

家銀行中，數(shù)字化革新者有

5

家，數(shù)字化革新者業(yè)務(wù)模式更加依

賴高技術(shù)員工，也通過(guò)新型要素的使用來(lái)實(shí)現(xiàn)

營(yíng)收增長(zhǎng)；數(shù)字化探索者只有

1

家，該銀行正在進(jìn)行大規(guī)

模的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大新型要素的投

入，不過(guò)其主要營(yíng)收依然依賴勞動(dòng)力要素，該

銀行數(shù)字化的成效尚未充分顯現(xiàn)；多元化市場(chǎng)布局者數(shù)量最多，共有11

家，這

些銀行

通常在

某個(gè)或某

幾個(gè)業(yè)

務(wù)領(lǐng)域（或區(qū)

域）中具有優(yōu)勢(shì)，能充分利用現(xiàn)有的傳統(tǒng)要素，

但同時(shí)新型要素的投入相對(duì)較低，

業(yè)務(wù)增長(zhǎng)主

要來(lái)自于現(xiàn)有細(xì)分領(lǐng)域的增長(zhǎng)，從而形成多元

化的市場(chǎng)布局；使用勞動(dòng)力要素圖2

DUEmatrix對(duì)各銀行的評(píng)價(jià)結(jié)果（2021年）縱坐標(biāo)：人均產(chǎn)出氣泡大小：2021年度營(yíng)收

使用人力資本要素多元化市場(chǎng)布局者線下渠道深耕者銀行F

銀行N數(shù)字化革新者數(shù)字化探索者橫坐標(biāo)：研發(fā)人員占比使用新型要素銀行D

使用傳統(tǒng)要素A11銀行M銀行B銀行C銀行A銀行E銀行A銀行F銀行N銀行M銀行E銀行B銀行C2019年2020年銀行D2021年者的行列。為此，我們繼續(xù)考察各銀行在DUE

Matrix

中

不同年份的變化趨勢(shì)。在

2019

年

~2021

年期

間，

除個(gè)別銀行外，大部分銀行的數(shù)字化戰(zhàn)略

模式?jīng)]有發(fā)生變化。行業(yè)整體趨勢(shì)向著

DUE

Matrix

右上方移動(dòng)，

即加大數(shù)字化研發(fā)投入、

提升人均產(chǎn)出水平。動(dòng)態(tài)視角下的DUEMatrix綜合評(píng)價(jià)：

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效呈現(xiàn)改善趨勢(shì)通過(guò)對(duì)

2020

年和

2021

年的

DUEMatrix

比較

可以發(fā)現(xiàn)，各銀行的數(shù)字化模式不是一成不變

的，例如，數(shù)字化探索者如能在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，

充分發(fā)揮新型要素對(duì)人力資本要素的倍增作

用，提升人均產(chǎn)出水平，則會(huì)進(jìn)入數(shù)字化革新事實(shí)上，不論銀行的數(shù)字化戰(zhàn)略模式如何，銀行積累的業(yè)務(wù)總量和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，銀

行業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)也需要越來(lái)越多的數(shù)

字化研發(fā)人員。另一方面，數(shù)字化帶來(lái)的效率

提升使得銀行需要更少但技能水平更高的員

工，從而提升了人均產(chǎn)出。與此同時(shí)，我們也注意到有少量銀行，投入了大量研發(fā)人員進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)的同時(shí)，人均產(chǎn)

出并沒(méi)有同步顯著提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效尚未

充分顯現(xiàn)。使用勞動(dòng)力要素圖3

各銀行DUEMatrix評(píng)價(jià)結(jié)果變化（2019年~2021年）線下渠道深耕者AAA多元化市場(chǎng)布局者數(shù)字化革新者數(shù)字化探索者橫坐標(biāo)：研發(fā)人員占比縱坐標(biāo)：人均產(chǎn)出使用新型要素氣泡大小：

年度營(yíng)收使用人力資本要素使用傳統(tǒng)要素12A

AADUE

Matrix構(gòu)建了一個(gè)基于創(chuàng)新框架的針對(duì)銀行數(shù)字化成效的簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)模型，通過(guò)對(duì)各商業(yè)

銀行的數(shù)字化投入和數(shù)字化成效進(jìn)行考察，評(píng)

價(jià)其數(shù)字化戰(zhàn)略模式及變化趨勢(shì)。DUE

Matrix

對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，

銀行數(shù)字化整體發(fā)展水平差異較大，不過(guò)幾乎

所有的銀行都已在加大研發(fā)投入，

開(kāi)展數(shù)字化

轉(zhuǎn)型。從行業(yè)整體層面來(lái)看，提升數(shù)字化投入

帶來(lái)了更高的數(shù)字化成效，但對(duì)于單個(gè)銀行來(lái)

說(shuō)，

由于業(yè)務(wù)定位和發(fā)展戰(zhàn)略不同，短期內(nèi)的數(shù)字化成效可能不盡相同。展望未來(lái)，數(shù)字化仍然是較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)行業(yè)發(fā)展

的主要趨勢(shì)。特別是對(duì)于數(shù)字化革新者來(lái)說(shuō)，

預(yù)計(jì)未來(lái)仍將繼續(xù)加大數(shù)字化投入；對(duì)于大部

分線下渠道深耕者，滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)需求的數(shù)字

化戰(zhàn)略也已經(jīng)基本確立，預(yù)計(jì)將穩(wěn)定維持現(xiàn)有

趨勢(shì)；

而多元化市場(chǎng)布局者和數(shù)字化探索者為

了維持現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，則需要更加積極地?fù)肀?/p>

數(shù)字化，向數(shù)字化革新者持續(xù)轉(zhuǎn)型。未來(lái)展望：數(shù)字化仍然是較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)行業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)13附錄中國(guó)主要銀行數(shù)字化投入和成效指標(biāo)14參考資料[1]（美）熊彼特

.

《熊彼特：經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》,鄒建平譯.北京:中國(guó)畫(huà)報(bào)出版社,2012[2]銀行業(yè)協(xié)會(huì),《銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入有效性評(píng)價(jià)研究報(bào)告》,2021,http://life.-

jrj.com.cn/2021/10/15181533699525.shtml[3]“IDC：數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，企業(yè)面臨挑戰(zhàn)前所未有”,2021,https://view.in-/a/20211016A09XVE00[4]國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,《中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)研究》,2021,/tjsj/zxfb/202110/t20211029__1823940.html[5]Solow

R.M.,

A

Contribution

to

the

Theory

of

Economic

Growth,TheQuarterlyJournalofEconomics,

Vol.70,No.1.(Feb.,1956),

pp.65-94.[6]Romer

P.M.,Increasing

Returns

and

Long-RunGrowth,TheJournalofPoliticalEconomy,Vol.94,No.5.(Oct.,1986),pp.

1002-1037.15“金融科技·微洞察”是微眾銀行運(yùn)營(yíng)的金融科技研究品牌，聚焦國(guó)內(nèi)外金融科技領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)制定及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，把握當(dāng)下金融科技熱點(diǎn)話題與政策動(dòng)向，洞察未來(lái)領(lǐng)先的金融形態(tài)和商業(yè)模式。微眾銀行是國(guó)內(nèi)首家互聯(lián)網(wǎng)銀行，自成立以來(lái)就秉持“科技、普惠、連接”的愿景，踐行“讓金融普惠大眾”

的使命，2021年末，累計(jì)服務(wù)個(gè)人有效客戶數(shù)已近3.21億，管理資產(chǎn)規(guī)模首次突破萬(wàn)億。同時(shí)，作為國(guó)內(nèi)首家獲得國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證的商業(yè)銀行，微眾銀行的科技人員占比始終保持在

50%

以上，歷年科技研發(fā)費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入比重超10%，累計(jì)申請(qǐng)發(fā)明專利超3000項(xiàng)，累計(jì)被授權(quán)專利274件，其中2019年公開(kāi)的發(fā)明專利申請(qǐng)量居全球銀行業(yè)