将新技术、大数据与现代财税更好地融合

将新技术、大数据与现代财税更好地融合
        新技术、大数据与现代财税金融高峰论坛举行

        数字镇坪讯12月19日，中南财经政法大学财政税务学院和中南财经政法大学收入分配与现代财政学科创新引智基地联合主办的“新技术、大数据与现代财税金融高峰论坛”在武汉举行，会议同步直播。

       财政部信息网络中心副主任吴涛，《管理世界》杂志社社长李志军，香港中文大学（深圳）经管学院校长讲席教授、金融科技与社会金融研究中心主任张博辉，上海财经大学公共经济与管理学院投资系副教授郭峰，北京大数元科技发展有限公司湖北分公司总经理许伟，中南财经政法大学校长杨灿明，中南财经政法大学文澜学院院长龚，以及中南财经政法大学各职能部门导、各学院院长及学者与会。科学院院士郑志明，国信优易数据研究院院长车品觉，通过视频方式参会。
       论坛以“新技术、大数据与现代财税”为主题，与会学者围绕如何将新技术、大数据与现代财税更好地融合，将之服务于金融，如何更有效地运用财政大数据，如何将人工智能服务于金融普惠等问题展开深入研讨。
 
       区块链技术加速经济发展
       杨灿明在致辞中表示，党的十九届五中全会中创新性提出的“建立现代财税金融体制”是党中央在深刻理解国际国内复杂经济形势的基础上，对宏观经济治理方式的深化与完善。随着现代科技的发展，新技术变革推动着人类生产生活方式，以及国家治理的转型升级。人工智能、区块链等新技术及大数据的运用，将对现代财税金融体制的构建产生重大影响，更加有助于推动经济实现持续、稳定、协调发展。杨灿明希望，与会的专家学者充分地对话与交流，献计献策于新技术和建立现代财税金融体制、新技术与国家治理体系与治理能力现代化等的深度融合，共同推动新技术进步和国家治理向前迈出更稳健的步伐。
       主旨演讲环节由中南财经政法大学财政税务学院院长张克中主持。郑志明院士、吴涛副主任以及张博辉教授分别作主旨演讲。
       郑志明院士通过视频的方式分享了他对区块链的战略意义和底层架构关键技术的看法。他从战略意义、核心困境、技术路径和政策建议四个方面分别做了详细讲解，重点从信任和规则两个方面阐释了区块链的技术内涵。郑志明指出，发展区块链的战略意义主要有两点：一是经济发展的加速器，二是推进国家治理能力现地化的有效工具。他认为，区块链的关键在于能否建立起一个低成本的信用通道，并以费雪方程式说明了区块链技术对于经济发展的加速作用；区块链可以在社会建立初步的可信系统，从宏观上可以全方位的提高管理能力，同时在微观上产新型高效的生产关系。
       吴涛对数据中台模块、财政大数据的选台及应用场景做了详细讲解。他认为，在面对大数据快速发展的时代，政学业要相互推动，使大数据产生真正的价值，加快推进大数据在宏观经济预测、财政收入与支出分析、财政治税、债务防风险、库款管理等方面的应用。
       张博辉提出，当前了解上市公司相关信息主要是从企业公布的资产负债表、利润表、现金流量表等三个财务报表中获取。但由于存在公司披露数的真实性问题，因此，开发另类数据的应用问题，即从资本市场出发先于公司以了解上市企业的财务数据成了现实需要。张博辉分析了利用大数据多维度多方向了解上市公司信息的五个思路：一是利用搜索引擎数据，这方面主要用关键字在搜索引擎上搜索有用数据；二是利用信用卡获取商家、市场信息，以获取相关流量；三是通过手机定位渠道获取商家企业的季度、月度销售情况；四是利用线上销售数据预测营业收入，预测公司财务报表出来后资本市场的反应。五是利用卫星数据反映多个上市公司的销售状况。物流数据可通过影响公司基本面和公司未来发展两方面对资本市场的产生作用。
 
       共同推动构建数字科技经济体系
       圆桌论坛环节由中南财经政法大学收入分配与现代财政学科创新引智基地大数据研究中心主任杨国超主持。
       龚认为，区块链的理论机制已经形成，需要重视区块链技术在实际中的具体运用。通过对区块链技术在供应链上的运用情况做了详细阐述，他认为，区块链技术现在越来越好地与实践相结合。
       张博辉认为，区块链等新技术涵盖在金融科技体系里面，他将大数据比作火箭燃料，是金融科技体系发展的基础，云计算、区块链等科技是火箭的助推器，人工智能算法是火箭的发动机。
       郭峰认为，区块链技术反映在学术界研究上，一是利用大数据做研究工作，二是研究大数据应用对经济产生的影响。
       许伟认为，债务风险是分层次的，各级政府面临的风险和形成因素不同。大数据公司需要甄别和发现数据的风险点和可控区间。
       张克中从研究者的理论、方法和实践层面对新技术的变迁做了分享。理论上市场机制会产生涓流效应，经济增长会惠及整个社会，但实际中由于不同的群体掌握的技术不同导致收入分配差距扩大，产生社会矛盾。需要通过新技术完善理论分析和实验方法探讨因果关系。
中南财经政法大学财政税务学院教授吴雷就量子计算等新技术的可行性和可操作性做了详细阐述，认为区块链、人工智能的技术大大减少了时间成本，收入分配是研究人工智能的一个好的切入点。
       车品觉指出，数字经济是以消费者为中心，在数据化进程中重要的是有业务数据化、应用智能化、效益数据化、业务创新、数据资产化等数据化使用成熟度的各个阶段。针对企业数字化转型难度大失败率高的现状及原因，他指出，数字化转型的要工作不是选择技术工具，并提出一是要建立以数据为中心的组织，二是企业需要打通“内外视角”，构建全局化的数据战略，三是需要不断地对数据进行重塑及发现，四是寻找层架构设计的抓手，五是掌握数据全生命周期的关键要素，六是切忌用短期方案解决系统问题。比如未来的数据是多终端、多场景、碎片化的数据，数据并不是越多越好，大数据的价值来自于数据不断地得到重塑及发现。在数字化转型过程中，企业要避“缺乏数据内外视角”“缺乏对相关利益方考虑”“缺乏层架构设计”三个认知偏差。目前我们已经进入数据精准的高质量发展的阶段，数据专区是探索“双轨循环”的试验田。
       许伟认为，大数据是财政高质量发展的助推器。他提出了财政数据环流“三条线”（风险线、保障线、财源线）、总财力平衡与预算分配、财政金融风险的防控、检测项目投资对综合财力贡献的四大应用场景。在面对大数据快速发展的时代，他希望，未来能够通过产学研合作，建立大数据方案，分析产业重心和未来发展趋势及前景，共同推动构建数字科技经济体系。
       中南财经政法大学收入分配与现代财政学科创新引智基地副主任孙群力在总结发言时表示，各位嘉宾的新成果展示为大数据、金融与收入分配的有机融合带来了新的思路创意和想法。