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打造数字化人才发展新高地

面对不断变化的外部环境和转型挑战，数字化转型成为银行业顺应当今数字经济发展的必然选择，高素质数字化人才缺乏是我国商业银行共同面临的严峻问题。笔者从行业发展趋势及人才培养现状出发，从选、用、育、留四方面有针对性地探讨银行数字化人才培养策略，进一步完善数字人才培养的架构体系，为银行高质量发展提供不竭的组织动力和人力保障。

笔者所指的数字化人才主要包括三支队伍：一是数字化场景应用人才。一般是指具有较高的业务思维、产品意识和客户体验意识，能够将数字化变革理念和基础知识技术应用到不同业务场景上的人才。包括各类业务产品创新、线上获客、精准营销、手机银行运营等相关岗位方向。二是数据建模人才。一般是指精通模型算法应用，能够基于业务理解和工作需要，将海量数据进行整合和关联，挖掘分析价值、控制风险、高效决策的人才。包括智慧风控、线上审批、内部审计等相关岗位方向。三是技术开发人才。一般是指精通现代化软件设计方法和算法理论，熟悉多种计算机语言和主流技术，承担银行各类信息系统的开发、测试、维护、安全管理等工作的人员。包括信息科技部门各类应用开发、运行管理等相关岗位方向。

近年来，各家银行积极拥抱数字化变革，探索数字化转型之道，形成了差异化的竞争策略。但相较于成熟的互联网头部企业和部分高科技企业，部分银行的数字化人才队伍建设还存在诸多问题。

●数字化人才规模不够宏大

数字化人才紧缺是当下各家银行进行人才配置时面临的主要困难。从需求端来看，企业对数字化人才的要求和需求都在提升。相对于互联网企业、互联网金融的先发优势，传统银行业尚存在数字化人才挖角难、留人难的局面。从供给端来看，国内一些高校金融类专业设置和培养模式尚不能完全满足银行数字化转型需求，实践产出转化相对较慢；而计算机相关专业的毕业生缺乏金融理论与实践经验，还需投入时间培养。此外，市场上高层次数字技能人才、具有技术与业务经验的跨界复合型人才数量有限，且加速向一、二线城市和热门行业流动，无疑增加了区域性城商行及一些中小银行的引才难度和用人成本。

●数字化人才发展通道有待完善

一些银行将岗位等级划分得过细且年限要求高，通道单一致使科技人才上升缓慢，甚至停滞不前，降低了员工职业发展的满意度。同时，相对互联网企业，银行信息科技崗位能力和资历认定标准比较模糊，价值评估的指标较少，无法激发科技人才的工作激情和创新活力，且一些新技术应用依赖外包服务商，内部自主培养的高级专家数量有限。

●数字化人才激励保障机制有待优化

多数银行采用统一的绩效考核框架，对数字化人才并未实施差异化考核，指标内容对专业程度、价值贡献和潜在劳动评定不够深入，且考核方式较为单一，激励环境相对滞后，难以将数字化人才自身发展与企业转型目标相统一。此外，相对互联网等机构，薪酬水平竞争力不足。

●人才培训支撑引领数字化转型的效果有待持续提升

传统的培训模式不能完全适应新兴数字化人才的思维模式。一方面，新型技术层出不穷，但内部专业的研究团队、师资队伍组建困难，导致课程设计融合性、时代性略显不足。同时，培训的方式多依赖于讲座、视频等，对技术开发、业务知识等综合能力培养不足，培训效果跟踪机制不够完善。

中国人民银行发布《金融科技发展规划（2022—2025年）》，提出“做好金融科技人才培养”；中国银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，提出“大力引进和培养数字化人才”。这两份重要文件，为数字化金融人才培养、破解难题指明方向。

数字化人才最大的特征是“复合型”，即具备除数字化以外一个或多个专业能力，既包括银行金融科技条线管理人员，也包括科技岗位上的专业人员；既包括各业务条线运用科技赋能优化金融产品和流程的相关人员，也包括中后台参与需求转化、数据分析、管理赋能等各类人员；既包括总行相关岗位，也包括分行子公司及基层一线将业务与技术融合提升经营质效的各类人员。

●更加精准地物色优秀应届生

密切联系国内高校院所，加强对数据科学、机器学习、人工智能、区块链等专业的调查评估，建立重点高校及目标专业目录，丰富数字化人才专业结构。遵循数字化专业背景大学生择业规律和特征，创新招聘方式、标准及流程，从源头锁定数字化背景人才。

●强化数字化关键人才集聚

综合利用猎头、人才服务机构等渠道，持续从目标企业引进素质高、经验强的数据治理、架构设计、模型算法、大数据、人工智能、网络安全等专业领域人才以及既懂金融又懂数据的复合型人才，持续调整优化三类数字化关键队伍的配置结构。探索建立符合自身发展阶段的数字化人才能力模型和测评工具，精准识别、选拔优秀人才。

●加大高层次人才引进力度

抢抓政策机遇，巩固、拓展海内外引才渠道，重点关注行业内部无法内生或短期内无法培养的高端、稀缺、跨界人才。发挥平台载体或区域优势，凝练绘制重点国家或区域数字化人才精准合作网络