【金融科技对商业银行风险的影响实证分析11000字（论文）】

PAGE17金融科技对商业银行风险的影响实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u31424金融科技对商业银行风险的影响实证分析 119629绪论 254171.1研究背景与意义 2244071.2文献综述 2150011.2.1金融科技对商业银行风险的正向影响 2198101.2.2金融科技对商业银行风险的负向影响 3290721.2.3文献综述总结 4206951.3研究的思路 5274481.4创新点和不足 5246751.4.1主要创新点 5115661.4.2存在的不足 557262金融科技发展对商业银行风险的影响的理论分析 6119792.1金融科技发展对商业银行风险的影响的相关理论 6249561.金融中介理论 6116962.金融创新理论 6214212.2金融科技发展对商业银行风险的影响机制 7234471.影响经营效率进而影响风险 7187292.影响风险控制进而影响风险 7224513.影响盈利能力进而影响风险 8124843金融科技发展对商业银行风险的影响实证研究 8143863.1研究设计 8184283.1.2假设的提出 8196033.1.2样本选取与数据来源 8287683.2变量选取 8184183.2.1被解释变量 8126073.2.2解释变量 9149733.2.3控制变量 9204183.4实证分析 9152693.3.1描述性分析 9309393.3.2相关性分析 10293883.3.3回归分析 1050423.3.4异质性检验 11231703.3.5稳健性检验 12185524.3本章小结 12149944结论与建议 13263084.1结论 13305604.2建议 13286461.加大资源投入 1324202.注重效能评价 13278663.注重人才储备 13179584.加强同业合作 1313499参考文献 15绪论研究背景与意义2014年3月，“金融科技”被首次列入中国政府报告。中华人民共和国于2019年8月公布了《金融科技发展规划(2019-2021年)》，提出坚持“诚信创新，安全可控，民生为本”，“充分尊重金融工程的支撑作用，推动中国金融经济质的发展，金融技术在金融市场风险管理中的应用达到了前所未有的水平”。央行宣布启动金融科技创新监测试点，北京市率先推出中国版监测模式，显示出国家高度重视金融技术在金融市场风险管理和金融监管中的地位。到2021年，中国人民银行金融科技委员会将会有一次这样的会议。应以深化金融数据应用为主线，强化金融工程监管，加快金融数字化转型，防范风险为保障，全面提升金融工程应用与管理水平。加速金融数字化转型，充分发挥“科技+数据”的双轮驱动。健全金融市场监管的基本规则和标准；推进金融技术伦理治理体系建设，加强金融技术创新活动的监管；制定金融数据能力建设准则，组织金融信息综合应用试点；深化监管技术应用，推动设立国家金融技术风险监测中心，建立统一的风险管理制度；充分利用机构内、外力量，加强金融科技基础研究、重点领域和关键技术建设，到2020年，全球金融科技投资达到553亿美元，其中中国参与交易额255亿美元。显然，金融科技正在兴起，它已经成为深化融资结构改革，推动金融产业变革与现代化的重要力量，商业银行经营环境也在发生重大变化。随着金融市场竞争的加剧，金融市场需求的多样化，以及经营全球化的加快，商业银行利润的持续增长受到了挑战。当今金融技术的重要性越来越大，研究金融技术对银行风险的影响，有助于改进传统银行存在的问题，把握时代发展机遇，实现金融技术创新，优化银行发展。文献综述金融科技对商业银行风险的正向影响针考虑到金融技术与商业银行风险之间的关系，为了促进政策呼吁、技术进步和市场竞争，我国越来越多的商业银行与金融科技公司开展了合作，例如：李霞(2019)指出，造成风险的主要原因是借贷双方的信息不对称。利用大数据、云计算等技术，可以很好地分析和整合信息，更好地解决商业银行在交易过程中的信息不足、不准确、更新早等问题，从而使信贷业务中的信用风险评估更加科学合理，对潜在的信用风险进行更有前瞻性、更有效的监控，并提出了基于金融技术应用的信用风险管理系统，从而更好地解决商业银行在交易过程中的信息不足、不准确、更新早等问题，“金融科技”的实质是通过金融工程与商业银行的全方位立体整合，改变商业银行原有的盈利模式，实现以数据为核心的业务，为商业银行风险管理提供多样化、立体化的创新思路。提升效率，降低整体风险。顾客信誉方面：金融工程可利用数据采集、机器学习、神经网络等技术，为银行贷款解决非线性问题提供数据来源参考；市场风险管理方面，金融技术可提高资金状况预测的准确性，提高资金运作效率，提高资金运作效率，及时分析客户风险，跟踪报告；操作风险管理方面，可利用生物识别、语音识别、智能机器人等先进技术，降低人员、资金和时间成本，提高数据的准确性，降低欺诈风险和内部员工的系统风险。普惠制金融领域的数字智能和供应链金融技术为小型微型企业信贷提供精确的风险管理和供应链融资服务，并提供专业的实时监控和风险跟踪服务。由于国内消费和资本数据的数量庞大，原始技术尚不完善，数据的质量和生成方式各异，以及大量数据如客户信息、产品信息、信贷行为、第三方平台和不同领域的风险数据无法得到有效利用。在我国征信体系尚未完全建立的今天，客户数据的来源和可靠性受到质疑，商业银行无法对客户交易进行全面的评估和考核，这也是一大难题。财务工程学可以利用文本挖掘、聚类分析、虹膜识别等技术，对客户网络行为、用户偏好和公共数据进行比较分析，并通过学习和修改，有效地分析原始数据，提高数据质量。金融科技对商业银行风险的负向影响本文认为，金融技术对商业银行风险的负面影响主要表现在：金融技术不断积累各种市场风险，使商业银行面临突如其来的变化，而金融技术的应用增加了银行面临风险和破产的可能性。金融工程将货币、衍生产品、货币等市场的局限性结合在一起，导致各种风险的不断重叠与整合。改变的形式也与过去不同。各种各样的资金链变得越来越复杂，各种各样的金融机构越来越多，而全球金融风险的不确定性和相关性也随着金融技术的应用而空前地发展。随着金融技术的不断发展，行业和地区风险变得复杂，客户状况和对经济形势的预期也变得复杂。金融业不断创新，风险也在增加。金融技术的应用，一旦出现风险，就增加了商业银行的管理风险。不断创新的金融产品和服务也改变了商业银行的信用风险。原始信贷和风险缓释技术需要根据实际情况进行修改。信用等级、行业标准、担保、核准、验资和资产处置是否符合新的发展要求，如何变化，也是银行管理的一大难题，小企业、动产融资相对薄弱，价值网络不完善甚至被忽略，都会造成一些优质客户的流失。扩大对低端客户的覆盖面。在金融创新和金融工具日益多样化的背景下，随着金融工程的不断发展，各种市场风险的构成错综复杂，组合投资的总体风险增加，对市场风险的识别、评估难度增大，以及投资和资产承诺期内商业银行资本、货币、货币和商品汇率波动带来的市场风险。对商业银行内部控制和操作程序的管理，以及企业风险管理系统的失效、崩溃、漏洞、出错等风险。金财务技术的应用会带来技术风险。财务工程创造了全天候服务、参与主体多样化、电能级海量数据增多等新的财务生态产业，对这些信息的不正确处理和存储导致了信息和数据的泄露，增加了风险识别的困难，使前所未有的财务工程海量数据的处理遇到了瓶颈。最初的技术能否支持这些数据的容量，以及处理速度是否跟上了使用最初技术生命周期中的新兴技术，在数据的存储、读取和处理方面也存在风险。资料不全或有误，也会带来重大风险，给商业银行的信息系统造成重大影响。互联网金融与传统商业银行之间的竞争，给商业银行的资金成本带来了压力，影响了其现有的盈利模式。沈跃、郭苹(2015)11指出，互联网金融的发展在通过技术转移效应显著提高商业银行总体生产率的同时，也带来存款结构恶化和商业银行利息支出增加的负面影响，从而加大了银行承担风险的程度。文献综述总结由于金融业参与方(包括传统金融机构、转型金融机构和现代化等)的多样化，服务业也在不断扩大，包括传统信贷、存款和资金购买、银行中介、金融服务、金融服务和金融服务业，而投资管理服务与保险、金融工程是商业银行不断发展和完善的产物，是商业银行的反应。为了准确地把握商业银行风险的发展规律，我们必须深入了解金融科技的发展趋势。在金融技术应用的变迁中，澄清金融工程业务与我国商业银行风险之间的内在逻辑和重要问题具有重要意义，现有研究表明，金融技术对商业银行风险的影响主要表现为正负两个方面，而基于大量数据的实证分析却很少。本研究以104家银行936份样本数据为基础，通过建立面板回归模型进行实证分析，从而得出金融技术对商业银行风险影响的更可靠结论。研究的思路本文首先根据所搜集的文献资料，在前人研究的基础上，考证和分析了金融技术对商业银行风险的影响。在理论上，发展金融科技可以降低商业银行的风险水平。在此基础上，利用文本归约构建了面板回归模型，选取了104家银行2011-2019年的936个样本集，提出了商业银行应加快金融工程发展的建议。创新点和不足主要创新点通过研究得出如下结论：一方面，现有文献仅从影响机制和金融技术对商业银行风险承受能力的影响程度，从盈利方向变化的角度，考察金融技术应用对商业银行风险承受能力的影响，加大监管力度等方面，缺乏全面的实证分析和探讨；另一方面，本文试图以我国城市商业银行、企业和国有商业银行为研究样本，共104家银行，2011-2019年数据，采用文本挖掘技术后，考察金融技术应用对大型商业银行风险承受能力的影响，以帮助商业银行完善金融科技发展战略，更好地应对风险。存在的不足由于金融科技概念产生较晚，现有关于金融科技对商业银行风险影响的研究资料有限，因此本文的分析研究参照率较低。因2013年前金融工程开发相关数据采集难度较大，面板数据建模时间较短，选取了104家上市银行。金融科技发展对商业银行风险的影响的理论分析金融科技发展对商业银行风险的影响的相关理论1.金融中介理论这种理论认为，改变金融契约，进行证券交易的机构都是传统的金融中介，在20世纪60年代，这种理论越来越受到重视。学校B队。有人指出，金融中介机构在借贷双方的行为中扮演着重要角色，后来的一些学者考虑到了交易双方的成本和信息不对称问题，Henchehretal.Puschmannt。本文认为，借贷双方在交易过程中的信息不对称会增加交易成本，降低交易效率，通过金融中介帮助借贷双方获得更多信息，提高信息透明度。埃尔基克提出，金融中介机构为金融市场所有参与者分配总成本，每个参与者只需付出较少的成本，徐宝萱等科学家则将金融中介机构与金融市场联系起来，明确了其定位。徐宝萱认为，金融中介适于交易少量针对特定客户群体的金融产品，因此仍然存在信息成本；金融市场一般都涉及标准化、通用的金融产品，适合于大多数客户，其价格也容易被接受。中介金融机构与金融市场相互竞争，但其为促进金融市场的发展、降低市场成本所创造的新产品，对中介机构也有一定的好处，商业银行作为我国金融中介的重要组成部分，在选择合格客户时，商业银行的发展还不够完善，不良贷款等管理不到位，商业银行被迫加大信贷风险，影响盈利能力。新技术使得银行可以监控和跟踪客户信息，极大地缓解了信息不对称问题，满足了各方面的资金需求。2.金融创新理论奥地利经济学家熊彼特提出了这个理论。在分析企业与技术的关系的基础上，他探讨了创新对经济发展的影响，并总结出一套“创新理论”。这一创新需要将先前未知的生产要素整合进企业的生产系统。公司可以通过重复使用这一过程来提高利润。熊彼特的金融创新研究具有开创性意义。这对金融创新提供了经济上的解释：金融创新的产生是企业利益的体现，通过使用新的方法来创造更有效的生产要素组合。有一组研究重点是分析限制金融创新发展过程的因素，而不是经济解释。但这两大学派的研究结果表明，关注金融创新的动因与动因是非常必要的。科技进步推动创新，科技进步贯穿于金融创新的始终，该理论为利用强有力的金融技术重构商业银行信贷风险控制体系提供了理论支撑。金融科技发展对商业银行风险的影响机制经本文以网络金融和金融技术对商业银行风险承担的研究成果为基础，通过前面的分析，发现我国商业银行的网络金融技术在移动支付、网络借贷、封闭链等领域取得了显著的成就，大部分科学家认为这将加剧商业银行的风险。一些学者认为，互联网金融与商业银行的风险水平存在先降后升的“U”型曲线关系趋势。目前，国内学者对网络金融发展与商业银行风险承担的关系进行了深入研究。相对来说，关于金融技术发展与商业银行风险承担之间关系的研究比较少，与我国金融工程发展较晚有关，因此没有明确的结论，但是研究结果本身并不能理解其传导途径，所以学者们继续进行研究。郭苹(2015)认为，网络金融通过两种机制对商业银行的风险准备产生影响：一是通过技术手段提高劳动生产率，二是通过技术手段提高劳动生产率；其次，网络金融分散了商业银行的需求，加剧了商业银行的价格竞争，最终导致商业银行资本成本上升；郭苹和沈跃(2015)认为，网络金融的发展显著提高了商业银行的风险承受力，通过恶化存款结构，增加了银行的利息支出，形成了“网络金融”的传导机制；存款结构/付息成本*8594；然而，关于网络金融的内在机制和金融工程渠道的理论研究尚不深入，实证分析仍未展开。在现有研究成果的基础上，进一步分析了金融技术对商业银行渠道影响的理论和实证结果。本论文研究互联网金融指数/金融技术的基本指标。在当今世界，最常用的是文本归约。这种方法的优点是可以从多个角度为互联网金融/金融技术建立词库，本文将重点讨论金融工程对商业银行风险构成的影响。分析了金融工程在商业银行中的应用范围和特点，并从盈利能力、经营效率和风险控制等方面分析了金融工程的作用机制。1.影响经营效率进而影响风险通过1.2.1分析，金融技术对商业银行经营效率有积极的影响，从服务渠道上看，随着金融工程的大量投入，银行减少了对线下工作的投入，从技术应用上看，随着大数据、云计算等先进金融技术的应用，商业银行的产品不断创新，提供更灵活的产品和服务，客户群不断扩大。毋庸置疑，服务效率有了显著提高。就成本控制而言，高效率、高性价比的人工智能代替了低效率的离线人工智能，从而降低了商业银行的运营成本，金融科技提高了商业银行的运营效率，但对风险却有双重影响。朴智星认为，中期和非中期收益率对商业银行的经营效率有显著的负作用，而资产规模和存款信贷则正作用于两者。2.影响风险控制进而影响风险通过上述分析，我国商业银行在运用金融技术进行风险管理与控制方面，取得了显著的成绩。与此同时，应重视金融科技在商业银行产品设计、数据交换等方面的对外合作，开放越多，风险越大。关于风险控制，银行主要是通过大数据分析和构建风险控制模型，完善原有风险控制体系。数据本身已成为大数据时代最宝贵的资源。利用金融技术，商业银行可以大大丰富风险控制数据的来源。确定了风控数据来源后，金融科技可以帮助银行优化风险管理模式，利用大数据、云计算等新技术加强技术支持，扩大监管范围，实现风险管理模式的智能化、精准化和精细化。3.影响盈利能力进而影响风险在金融技术发展的初期，商业银行需要投入大量资金，并获得长期的投资回报。从短期来看，这会对商业银行的盈利能力造成负面影响。长期来看，金融科技将帮助商业银行，通过大数据、云计算等技术，建立一个完整的金融服务生态系统，开发新型存款产品、信贷产品和移动支付产品。在对王达的研究基础上，将金融技术的发展大致划分为三个阶段：初级阶段、2.0阶段和3.0阶段。当前中国金融技术发展已经进入互联网金融3.0阶段，其技术内涵更为广泛。因此，尽管我国商业银行目前正处于互联网金融3.0阶段，但是随着商业金融技术的发展，商业银行的盈利能力仍呈现“负>正”趋势。这就要求商业银行开发新的高风险业务产品，以应对更大的风险。3金融科技发展对商业银行风险的影响实证研究3.1研究设计3.1.2假设的提出总结了金融技术对商业银行风险影响的相关研究，认为金融技术对商业银行风险的积极影响可以概括为：降低信息不对称的成本，增强银行的盈利能力和风险承受力；运用先进的技术(预测算法、分布式会计、视觉识别、自然语音处理等)，使之与中国人民银行的金融科技政策相一致，更好地解决信息不对称、原始数据量大、质量差等问题。降低商业银行的风险；值得注意的是，大型国有商业银行在规模、金融技术发展等方面都不同于地方商业银行，因此，金融技术对银行风险的影响也大相径庭。因此，我们选择规模(size)，股权比例(car)和收益率(ROE)作为控制变量。3.1.2样本选取与数据来源从可获得性和真实性两方面考虑，本文选择了我国城市商业银行、企业和五家大型国有商业银行作为研究样本，分别对104家银行和2011-2019年936个样本进行了调查，其中936个样本来自网络上主要商业银行的年报，而缺少的数据则是在网上收集整理的。3.2变量选取3.2.1被解释变量“商业银行风险”通常以Z值、预期违约次数、风险投资/不良贷款率等作为衡量商业银行风险的指标，但Z值只反映破产风险，而不是全部风险，因此，本文以风险资产比率(risk)作为最重要的代理变量。同时，利用不良贷款率作为辅助指标，确保研究结果可靠。3.2.2解释变量“金融科技指数(如果适用)”参照了互联网金融指数的构建方法郭平、郭跃(2015)，采用了该指数，具体设计步骤如下：第一，选取关键词。在商业银行外汇、资产管理、开放银行等领域，以金融技术为基础，结合商业银行年报提供的数据，选取电子支付、互联网金融、外币；其次，运用百度搜索引擎，计算关键词出现的频率，统计2011-2019年百度搜索数据库包含关键词的平均搜索次数，并对每个关键词进行量化；最后，运用主成分分析法和因子分析法，对关键词进行降维，得到关键词的公因子，再计算关键词的财务技术指标。3.2.3控制变量通过对已有文献的分析，本文选择银行资产规模(size)、股权比例(car)和盈利能力(ROE)作为控制变量，N盈利能力(ROE)以股权收益率为代理变量，金融技术在降低交易信息不对称成本的同时，也能提高盈利水平。而金融科技也将促使商业银行在降低交易成本的同时，获得较高的利润，参与风险行为。以投资规模和总资产的对数为代理变量。一是“大而不倒”，银行信贷规模越大，对社会越重要，用来分散风险的资金越多，投资的可控性和赢利能力也越强。而商业银行由于早期金融科技带来的巨大红利，正趋向于多样化，“N股比率"(Auto)是对银行风险承受力和安全性的综合衡量指标。较高的股权比例意味着需要更多资本来承担市场风险，而较少的可用资本则能增强银行的活力。表1变量定义表变量名符号计算公式被解释变量风险资产率RISK风险加权资产/总资产不良贷款率NPL五类不良贷款/总贷款余额解释变量金融科技指数IF构建金融科技指数衡量金融科技应用控制变量盈利能力ROE净利润/净资产资产规模SIZE对总资产取对数资本充足率CAR资本/风险资产3.4实证分析3.3.1描述性分析Stata15.0软件对936个样本数据提供了描述统计，其结果见表2。在这些因素中，最大风险活动率(risk)为89.617，最小风险活动率(34.696)，平均风险活动率(64.284)，平均标准偏差(10.305)，不良率(不良贷款率)为4.31，最小偏差(0.06)，平均标准偏差(0.707)。坏帐比率越高，银行的风险越大。金融技术指数均值为0.563，标准差为0.363，表明金融技术在控制变量中的运用存在差异，平均净资产收益率(ROE)为0.009，标准差为0.004，而投资公司的标准差平均为16.97，标准差1.702，最大值为21.521，最小值为13.898；权益比率(car)平均为13.154，标准差2.339，最大值为24.86，表明不同银行间的权益比率不同，风险系数不同。表2描述性统计分析结果变量样本量平均值标准差最小值最大值RISK93664.28410.30534.69689.617NPL9361.3330.7070.064.31IF9360.5630.36301ROE9360.0090.0040.0010.021LnSIZE93616.971.70213.89821.521CAR93613.1542.3398.0924.863.3.2相关性分析表格3显示了皮尔森相关分析变量间的结果。当变量间的相关性大于0.8时，就会出现线性问题。关联系数超过0.9，则会产生严重的共线现象。通过相关性分析，得出变量之间的相关性小于0.8，说明该模型没有多线性问题，可用于回归检验。表3相关性结果变量RISKNPLIFROELNSIZECARRISK1.000NPL0.379***1.000IF0.345***0.564***1.000ROE-0.062*-0.549***-0.456***1.000LnSIZE-0.0040.063*0.239***-0.128***1.000CAR-0.184***-0.134***-0.097***0.230***-0.215***1.000***p<0.01，**p<0.05，*p<0.13.3.3回归分析表5中给出了不含控制变量的风险资产比率与金融技术与商业银行风险指数的回归结果。如果适用的话，风险资产比率(risk)与金融技术指数之间的回归系数为-9.7518，在1%的范围内显著，表明：在无控制变量的情况下，风险资产比率与金融技术指数之间存在显著的负相关关系。表格5(2)显示，风险投资者(risk)和(如果有的话)金融技术指数之间的回归系数为1%，这表明：如果加入了控制变量，两者之间仍然存在显著的负相关关系。结果显示，对所有样本商业银行来说，银行业金融技术发展水平越高，银行风险水平就越低。金融科技的发展，促使商业银行降低风险。通过建立数据标签、学习和建立可靠的数据模型，金融工程的发展可以扩大商业银行信息的覆盖面，缩短源数据的获取周期，提高客户信息的维度，描述更为客观的客户风险特征，从而准确地确定个人或公司风险值；减少传统商业模式中的信息不对称，从而降低商业银行的风险水平。假设1：金融技术的发展能降低商业银行的风险。表5回归结果(1)(2)RISKRISKIF-9.7518***-12.0692***(-11.2167)(-12.4927)ROE440.7452***(4.7892)LNSIZE-0.7845***(-4.1634)CAR-0.9056***(-6.6285)_cons58.8234***78.6781***(101.0020)(19.8656)时间固定效应银行固定效应控制控制控制控制N939936r2_a0.11790.1715tstatisticsinparentheses*p<0.1，**p<0.05，***p<0.013.3.4异质性检验布不含控制变量的风险资产比率与金融技术和商业银行风险指数的回归结果见表5。如有可能，风险资产比率(risk)与金融技术指数之间的回归系数为-9.7518，在1%的范围内有显著性，这表明：在无控制变量的情况下，两者之间存在显著的负相关关系。表格5显示，风险投资者(risk)与金融技术指数(如有)之间的回归系数为1%，而金融工程规划可以改善商业银行的风险管理和控制能力，降低银行风险水平。而拥有不同所有权、不同资源、不同人才储备、不同客户画像的商业银行，则受金融科技发展的影响不同。表6说明了公众和股东商业银行的金融技术风险。作为一个例子，表6中，金融技术对上市公司和股份有限公司的银行风险的回归系数显示出它对城市商业银行风险的影响。对于城市商业银行来说，金融科技对银行风险的回归系数为-11.8041，从这两个角度来看，发展金融科技能显著降低银行对公众、股东和城市商业银行的风险，国有银行和股份制银行风险相对较小。特别是国有商业银行和股份制商业银行，在依靠自身资金、人才等优势的基础上，通过设立金融科技子公司来进行布局，使得其决策周期短，操作能力强，能够快速适应和应用新技术，满足市场需求和发展。同时，这两种方法都可以在国内运行并存储大量数据。大型国有商业银行和股份制银行采用新技术，可以迅速过滤那些原来低估风险的客户。另外，金融工程的应用可以大大缩短时间间隔，扩大银行服务范围，迅速提高市场份额和影响，在边境地区吸引大量低风险、高质量的客户，从而降低银行业风险，这些客户一般都是选择与外部金融科技公司合作，以推动金融科技的发展，这使他们很难跟上大银行的发展，因为他们缺乏自我控制和主动适应的能力，导致市场份额和市场实力下降，无法留住高质量的大中型客户，因此本文的实证研究结果证实了，不同类型商业银行金融技术发展对银行业风险的异质性影响。表6异质性检验结果国有和股份制商业银行城市商业银行RISKRISKIF-14.9644***-11.8041***(-6.8652)(-10.3245)ROE1.6e+03***377.8481***(4.8536)(3.8253)LNSIZE-1.8275**-0.6308*(-2.4230)(-1.7260)CAR-0.9408*-0.9167***(-1.9364)(-6.0876)_cons86.7488***77.1197***(7.2914)(11.4853)时间固定效应银行固定效应控制控制控制控制N162770r2_a0.21480.1657tstatisticsinparentheses*p<0.1，**p<0.05，***p<0.013.3.5稳健性检验为确保结果的可靠性，我们检验了稳健性，并以不良贷款率代替解释性变量回归，结果见表7。表格7显示了无控制变量的不良贷款比率和金融科技指数的回归结果。IF和IF的回归系数均为-1.0988，显著性为1%，表明两者间存在显著的负相关关系。表格7显示，当控制变量增加时，NPL和if-0.8110的回归系数在1%的范围内有显著性差异。研究发现，加入控制变量后，不良贷款率与控制变量仍呈显著负相关；这说明金融技术的发展能够有效地降低商业银行的风险，并具有稳定性。表7稳健性检验结果(1)(2)NPLNPLIF-1.0988***-0.8110***(-20.8701)(-14.6396)ROE-67.4559***(-12.7823)LNSIZE-0.0379***(-3.5074)CAR-0.0087(-1.1060)_cons0.7151***2.2567***(20.2757)(9.9366)时间固定效应银行固定效应控制控制控制控制N936936r2_a0.31750.42934.3本章小结在对商业银行金融工程风险进行分析的基础上，对商业银行及其监管部门提出了相应的政策建议。为了提高风险控制能力，有效地识别金融技术风险，监管者应该完善相关的法律体系，加强数据管理。4结论与建议4.1结论在此基础上，运用网络金融发展指数对金融技术对商业银行风险的影响进行了实证分析。本文选取了城市商业银行、股份制银行和五大国有商业银行作为研究样本，进行回归分析。结果表明，金融科技在银行业的发展程度越高，银行的风险水平就越低，而金融科技的发展则促使商业银行降低风险。金融技术的发展可以扩大商业银行信息的覆盖面，缩短获取原始数据的时间周期，通过建立数据标签、学习和建立可靠的数据模型，提高客户信息的维度，描述更客观的客户风险特征，从而准确确定个人或企业的风险值，减少信息不对称，从而降低商业银行的风险水平。4.2建议在此背景下，商业银行应加快融资技术的应用与审批，充分挖掘自身发展潜力，不断提高风险应对能力；具体措施包括：1.加大资源投入世界优秀商业银行的发展经验表明，金融技术的增长和能力的提升不可能一蹴而就，发展过程也不可能一帆风顺，特别是核技术能力的发展，需要大量人才，可见，金融技术的发展需要明确的发展规划和持续的资源投入，以确保商业银行金融技术发展战略的可持续性，银行业应充分利用金融科技带来的机遇，借助大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式与流程，将传统服务资源与在线、线下相结合，充分利用互联网技术与变革理念，提高银行业整体资源配置效率。2.注重效能评价由于金融技术具有高投入、高风险、高周期的特点，使得许多商业银行在其发展过程中遇到了种种障碍。由于金融技术的发展，金融工程与部分商业银行的主要业务融合还处于起步阶段，这既给商业银行的主要业务带来负担，又增加了新的风险点，因此，在金融技术的发展过程中，必须重视金融工程应用的效率，“要从风险防范入手，首先要对各业务进行风险识别，然后在风险因素分析的基础上，优化业务模式设计，采取积极、稳定、可持续的应用策略，逐步发展金融工程应用，以促进金融工程与核心业务的融合。3.注重人才储备我们应该借鉴国外大型商业银行发展金融人才储备的经验，加强内部人才队伍建设，以科技为基础进行风险管理。它的具体做法是：培养青年人才，熟悉多学科背景和商业银行的特殊风险业务，不断提高运用金融工程的能力，并确保商业银行对此的重视：通过不断引进来自外部金融机构和科技企业的新鲜血液，培养高素质的科技人才，确保商业银行在风险管理方面获得可持续的智力支持。加强同业合作信息时代，金融经济与互联网金融必须加强风险管理方面的合作，以确保及时、全面、可靠地获取自身的信息。特别是对客户信用评价，要通过行业合作，保证客户信用评价的准确性，注重对多维客户信用数据的降级、收集、分析和利用，建立综合客户信用评价体系，真正降低商业银行潜在风险。此外，随着网络金融公司的快速发展，商业银行有必要加强与网络金融公司的合作，充分吸取网络金融公司风险管理的先进经验，不断优化其风险应对策略，使金融工程真正发挥作用。参考文献ThakorAV.FintechandBanking：WhatDoWeknow?[J].JournalofFinancialIntermediation，2020，41：1-13.李霞.金融科技对我国商业银行信用风险水平影响研究[D].电子科技大学，2019.谷政，石岿然．金融科技助力防控金融风险研究［J］．审计与经济研究，2020，35(1):16-17，11 张德茂，蒋亮.金融科技在传统商业银行转型中的赋能作用与路径[J].西南金融，2018，448(11)：14-20.薛莹，胡坚.金融科技助推经济高质量发展：理论逻辑、实践基础与路径选择[J].改革，2020，(3)：53-62.BaselCommitteeonBankingSupervision.ImplicationsofFintechDevelopmentsforBanksandBankSupervisors[R].BankforInternationalSettlements，2018.FusterA，etal.TheRoleofTechnologyinMortgageLending[J].ReviewofFinancialStudies，2019，32(5)：1854-1899.BlythinJ，CootenJV.TheDevelopmentofFinTechinNairobi：ContributionstoFinancialInclusionandBarrierstoGrowth[D].MastersinManagementThesis，2017.金洪飞，李弘基，刘音露.金融科技、银行风险与市场挤出效应[J].财经研究，2020，(5)：1-14.HasanM.andLuYJ，MahmudA.RegionalDevelopmentofChina'sInclusiveFinanceThroughFinancialTechnology[J].SageOpen，2020，10(1)：1-16.巴曙松，白海峰.金融科技的发展历程与核心技术应用场景探索[J].清华金融评论，2016，(11)：99-103.顾海峰，张亚楠.金融创新、信