金融科技赋能中国银行数字化转型发展研究

i金融科技赋能中国银行数字化转型的建议筑牢技术底座攻坚堡垒建立统一技术架构，制定统一的技术标准和规范，确保新老系统间的兼容性与数据流通顺畅，解决不同技术系统和平台的整合难题。推进系统升级与云化，加速核心系统升级，采用云计算技术，提高系统的灵活性、可扩展性和资源利用效率，降低运营成本。深化数据要素价值释放，建立“数据资产交易平台”，实现跨部门数据确权与定价，2025年完成普惠金融、跨境金融等5大领域数据互通。升级“数据纵横”平台，引入联邦学习技术，在保护隐私前提下实现银政数据融合。复制江苏“苏质贷”经验，2025年在全国30个省份推广“质量认证+专利价值”授信模式。进行算力资源的弹性调度，优化“四地多中心”算力分配，东部沿海分行新增AI服务器，支撑实时风控与智能投顾。强化监管风险前瞻应对中国银行应强化合规管理，应对监管挑战。一方面，建立动态合规监测体系，中国银行应利用金融科技手段，建立动态的合规监测体系。通过大数据分析技术，实时收集和分析监管政策法规的变化，以及业务运营中的各类数据，及时发现潜在的合规风险。运用自然语言处理技术对监管文件进行解析，提取关键合规要点，并与银行内部业务流程进行匹配，确保业务操作符合最新的监管要求。针对跨境业务，密切关注不同国家和地区的监管政策差异，提前做好合规应对准备。另一方面，加强与监管机构的沟通协作，主动与监管机构保持密切的沟通与协作，建立常态化的信息交流机制。定期向监管机构汇报中国银行在金融科技应用和数字化转型过程中的进展和成果，积极寻求监管指导和支持。参与监管规则的制定和研讨，从行业实践的角度为监管机构提供建议，推动监管政策的完善和优化。例如，在数字人民币试点和跨境结算业务中，与央行等监管机构紧密配合，共同探索合规的业务模式和监管方式。中国银行还应进一步提升风险防控能力。构建智能化风控体系，进一步完善基于大数据和人工智能的智能化风控体系，提高风险识别和预警的准确性和及时性。整合内外部数据资源，包括客户交易数据、信用数据、市场数据等，运用机器学习算法构建风险评估模型，对各类风险进行量化分析和预测。在信贷业务中，利用智能风控模型实时监测客户的还款能力和信用状况，提前预警潜在的违约风险。加强对金融科技应用过程中的风险监测，对区块链技术在跨境支付中的应用进行风险评估，防范技术漏洞和安全隐患。同时，加强数据安全与隐私保护，高度重视数据安全和隐私保护，建立健全的数据安全管理体系。加大在数据加密、访问控制、数据备份等方面的技术投入，确保客户数据的安全性和完整性。制定严格的数据使用规范和审批流程，明确数据的所有权和使用权，防止数据泄露和滥用。在与第三方机构合作开展金融科技项目时，签订详细的数据安全协议，明确双方的数据安全责任和义务。加强员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全风险的认识和防范能力。推进组织人才系统变革中国银行虽已在组织架构上做出调整，如整合设立业务研发部，增设软件中心分中心。在此基础上，应进一步构建以客户为中心的敏捷组织体系。在产品研发流程中，设立跨部门的敏捷项目组，涵盖业务、技术、风控、合规等专业人员。以开发智能财富管理平台项目为例，从各部门抽调精英，赋予项目组充分决策权，减少层层汇报审批，加快产品迭代速度，迅速响应市场与客户需求。同时，搭建内部沟通协作平台，打破部门壁垒，实现信息实时共享，提高跨部门协作效率。持续提升金融科技部在银行组织架构中的战略高度，提高科技部门地位，强化战略引领。在资源分配上，加大对金融科技研发的资金投入，确保每年科技投入占营业收入比例稳步提升。在重大业务决策中，充分发挥金融科技部的专业优势，让其深度参与银行战略规划制定。如在布局数字人民币跨境业务拓展战略时，金融科技部凭借对技术趋势和应用场景的深刻理解，提供前瞻性建议，助力银行抢占市场先机。同时，加大金融科技人才引进力度。从校园招聘和社会招聘两方面发力。在校园招聘中，与重点高校的计算机科学、软件工程、金融科技等相关专业建立长期合作，设立专项奖学金，吸引优秀学生。2025年第一批录用名单中，已有不少高校毕业生加入，后续应继续扩大招聘规模，并针对金融科技岗位制定专门的培养计划。在社会招聘中，瞄准互联网科技企业、金融科技独角兽公司的高端人才，提供具有竞争力的薪酬待遇和广阔的职业发展空间，吸引其加入中国银行，为数字化转型注入新鲜血液。此外，加强内部员工金融科技培训。针对不同岗位员工开展分层分类培训。对业务人员，开设区块链金融应用、大数据分析基础等课程，使其理解金融科技原理与应用场景，更好地将科技与业务融合，如在开展供应链金融业务时能运用区块链技术优化流程。对科技人员，提供金融业务知识培训，帮助他们深入了解银行业务需求，开发出更贴合实际的金融科技产品。同时，定期组织内部培训、专家讲座、在线学习等活动，鼓励员工自主学习金融科技知识，提升整体金融科技素养。通过完善人才激励机制，激发创新活力。构建多元化的激励体系，除物质奖励外，注重精神激励和职业发展激励。设立金融科技专项奖励基金，对在数字化转型项目中做出突出贡献的团队和个人给予高额奖金。在职业发展方面，为金融科技人才开辟晋升快车道，设立技术专家序列，让技术人才专注技术研发也能获得良好职业发展。如在数字人民币跨境结算项目取得重大突破后，对核心团队成员给予晋升、奖金等多重奖励，激发员工投身金融科技创新的积极性。结论本研究系统探讨了金融科技对中国银行数字化转型的赋能机制与实践路径。通过实证分析发现，中国银行通过深度整合大数据、人工智能与区块链技术，构建了“技术嵌入-场景融合-生态重构”的数字化转型体系，在业务流程优化、风险控制升级与客户服务创新方面取得显著成效。“中银数字函证3.0”系统将传统函证处理周期从10个工作日压缩至15小时内，风险预警系统的异常交易拦截准确率提升至98.7%，手机银行月活用户增长率达11.59%，跨境人民币结算规模突破7422亿元，验证了金融科技在效率提升与价值创造中的核心作用。然而，数字化转型进程中仍面临多重挑战。技术层面，传统集中式架构与云原生技术的代际鸿沟导致创新滞后，数字人民币智能合约等关键技术落地较同业延迟12-18个月；数据安全领域，量子计算威胁下的加密技术脆弱性凸显，现有防护体系在量子攻击场景下的数据泄露风险概率高达47%；人才结构方面，科技人员占比仅为4.78%，复合型“金融科技工程师”缺口达40%，基层员工数字化技能普及率不足60%，严重制约技术转化效率。此外，跨境数据流动合规压力与监管政策动态调整进一步加剧了转型复杂性。为突破瓶颈，中国银行需构建系统性支撑体系。技术攻坚方面，应加速分布式核心系统升级与抗量子密码（PQC）研发，2025年前完成普惠金融、跨境金融等5大领域数据互通，并通过算力弹性调度支撑实时风控与智能投顾；监管应对层面，需利用自然语言处理（NLP）技术构建动态合规监测体系，强化跨境业务中的隐私计算与区块链审计，平衡创新与风险；组织革新方面，可通过“科技+业务”混编柔性组织缩短决策链条，以“校园-社会”双轨招聘扩大科技人才储备，计划2025年将科技投入占比提升至4.2%，研发人员占比增至12.5%，同时完善数字化技能培训体系，激发基层创新活力。本研究不仅拓展了金融科技与银行数字化转型的交叉理论框架，提出“技术赋能-生态重构-价值共创”分析模型，更为银行业实践提供了可复制的转型路径。中国银行的案例表明，数字化转型需以技术迭代为基础、生态协同为纽带、组织进化为保障，三者缺一不可。未来研究可进一步量化评估金融科技投入产出效能，并对比国有大行与中小银行的转型差异，以完善银行业数字化转型的普适性理论，为全球金融业数字化发展贡献中国经验。

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附录外文资料Digitalfinancialdevelopmentandcommercialbankstability1.IntroductionIntoday'sglobaleconomy,digitalfinanceisincreasinglyinfluential,profoundlyaffectseveryaspectofoursociety,propelledbytechnologicaladvancementsliketheinternet,bigdata,artificialintelligence,andblockchain.Thesetechnologiesarebecomingintegraltodailylifebyofferingmoreaccessible,efficient,cost-effectivefinancialservices.Thisshiftenhancesfinancialinclusionandprovidesnewopportunitiesforcommercialbanks.Aspivotalentitiesinthefinancialsystem,commercialbanksthatdevelopclear,actionabledigitalstrategiescansecureacompetitiveedgeinthedigitaleconomy.Furthermore,thestabilityofcommercialbanksisofutmostsignificanceinsafeguardingtheoverallstabilityofthefinancialsystemandfosteringsustainableeconomicgrowth.Inthemidstofthedigitalfinancerevolution,itiscrucialtoupholdtheresilientoperationofthesebankswhilesimultaneouslystrengtheningriskmanagementframeworksacrossalldimensions.Thisdualfocusoninnovation,efficiency,androbustriskmanagementiscriticaltoavertfinancialrisks,safeguardconsumerrightsandinterests,andfosterthehealthyprogressionofcommercialbankinginstitutions.Bystrikingthisdelicatebalance,wecanensurethesustainedprosperityofboththebankingsectorandthebroadereconomy.2.ResearchhypothesisDigitalfinancialinclusionlowerscreditriskforcommercialbanks(Ruan&Jiang,2024)andacceleratesthestabilizationoftheASEANbankingsector(Banna&Alam,2021).Researchindicatesthatdigitalfinancialinclusionhasapositiverelationshipwithbankstability(measuredbythez-score)andanegativecorrelationwithnon-performingloans(Chinoda&Kapingura,2023).Inthecontextofevolvingregulatorylandscapes,economicfluctuations,andenvironmentalcomplexities,thebankingindustryhasundergonesubstantialchanges(Shabiretal.,2024).Traditionalcommercialbankmodelsoftensufferfromlimitedinteractionwithcustomersandinadequatepost-transactiontrackingsystems,hinderingtheirabilitytofullyunderstandcustomerneedsandsatisfaction.Consequently,itbecomeschallengingtoenhanceservicesbasedoncustomerfeedback.However,theadvancementofdigitalfinancehasnotablyreducedcorporatefinancialfraud(Sunetal.,2023).Thisdevelopmenthasempoweredcommercialbankstoofferquicker,moreconvenient,andtailoredservices,significantlyboostingcustomersatisfactionandloyalty.Inturn,thishelpsstabilizetheirdepositbase,expandstheirbusinessscope,andfostersthestablegrowthofcommercialbanks.Existingstudieshaveshownthatcashflowfromoperationsandnetprofitabilitysignificantlyandpositivelyaffectthefinancialstabilityofbanks(Elahietal.,2021),diversificationoffundsandassetscontributespositivelytothestabilityofbanks(Abbas&Ali,2022)andthatcommercialbankstabilityispositivelyrelatedtoprofitabilityefficiency(Miahetal.,2019).Mohamedetal.discernedanoteworthyfinding:amongtheCAMELratingindicators,profitabilityemergedasthesolitaryvariablewithastatisticallysignificantinfluenceonthefinancialstabilityofKenyancommercialbanks(Mohamedetal.,2023).Therefore,thisstudychoseprofitabilityasameasureofcommercialbankstability.TheDFDhasenabledcommercialbankstocoveramorecomprehensivegeographicrangeofservices,increasingthepotentialsourcesofprofitabilityandhelpingthemdiversifytheirmarketrisk.Atthesametime,theDFDhasenabledbankstoanalyzelargeamountsofcustomerdatamoreefficiently,improvingtheaccuracyoftheircreditdecision-makingandcontributingtothestabilityofcommercialbanks.Banksizeandnetprofitmarginsignificantlypositivelyaffectbankstability.Incontrast,interestrecapitulationsignificantlynegativelyaffectsbankstability(Yensuetal.,2021).Afterconductingresearch,certainscholarsfoundthattherelationshipbetweenfinancialinnovationandsystemicriskdisplaysalinearcorrelation,positivelyaffectingthestabilityofChinesebanks(Chen&Du,2016).Consequently,thisstudyselectsrisk-takingcapacityasanadditionalindicatortoassessthestabilityofcommercialbanks.Theevolutionofdigitalfinanceenablescommercialbankstogatherandanalyzeextensivedatathroughvariouschannels,breakingthroughthepastdependenceonasingledatasource,allowingcommercialbankstogainamorecomprehensiveinsightintomarkettrends,customerneeds,andthecompetitiveenvironment,thusimprovingservicequality,optimizingtheeffectivenessofcreditriskmanagement,andtheabilityofcommercialbankstobearriskshasbeenenhanced.TheDFDhasimprovedcommercialbanks'profitabilityandrisk-takingcapacity,thuscontributingtotheirstability.Asdigitalfinancerapidlyprogresses,itisrevolutionizingtraditionalbankingmodels,presentingfreshchallengesandinfluencingtheoperationalefficiencyofcommercialbanks.Existingresearchindicatesthatdigitalfinancesubstantiallyreducestherelianceoncommercialcreditfinancing,particularlyforsmallandmedium-sizedenterprises(SMEs)(Lin&Dong,2024).Furthermore,thereisastronglinkbetweendigitalpayments,financialinclusion,andtheoperationalefficiencyoffinancialinstitutions(Mavlutovaetal.,2022).Byleveragingnetworktechnology,bankscanenhancetheiroperationalefficiencyandservicequality(Uddinetal.,2020).Additionally,digitalfinancehasapositiveimpactontheoperationalefficiencyofChina'slistedcommercialbanks(Wang&Li,2023).Byutilizingadvanceddataanalytics,commercialbankscanimprovetheirabilitytoidentifyandevaluatecreditrisks,aswellasmonitormarketandoperationalrisksinreal-time,improveoperationalefficiency,reducerisks,andincreasebusinesscredit(Luoetal.,2023).Digitaltoolshavehelpedbankscomplymoreeffectivelywithregulatoryrequirementsandimprovetheaccuracyandtimelinessofreporting.TheDFDhasenabledcommercialbankstoreduceerrorsandlowerlabourcostsbyautomatingtheprocessingoftransactions.Asmorecustomersadoptonlinebankingservices,theneedforphysicalbankbranchesisreduced,withacorrespondingreductioninthecostofmaintainingphysicalinfrastructure.Atthesametime,DFDenablesbankstoprovideservicesaroundtheclock,andcustomerscanconducttransactionsandinquiriesanytimeandanywhere,whichimprovescustomersatisfactionandloyalty.DFDfostersthecreationofvariousnewfinancialproducts(Wang&Liu,2024),includingmobilepaymentandblockchaintechnology,amongothers.Theseinnovationsnotonlycatertothediverseneedsofcustomersbutalsogenerateafreshrevenuestreamforbanks.Essentially,theDFDhassignificantlyimprovedtheoperationalefficiencyofcommercialbanksbyoptimizingprocessesandsubsequentlyloweringoperationalcosts,improvingserviceefficiency,enhancingdatamanagementcapabilities,andpromotingproductinnovation,whichhelpstoenhancethecommercialbanksstability.OperationalefficiencymediatesthelinkbetweenDFDandcommercialbankstability,andDFDcontributestooperationalefficiency,effectivelyimprovingcommercialbankstability.Comparedtothecentralandwesternregions,theeasternregionofChinaboastsamoredevelopedfinancialinfrastructureandadvancedtechnologicalapplications.Additionally,itholdsahigherconcentrationoffinancialandhumanresources.Thisenablescommercialbanksintheeasternregiontosecuremoresupportandinvestmentfordigitalfinancialoperations,andtomoreeffectivelyutilizedigitalfinancialtoolsforriskmanagementandbusinessexpansion.Consequently,theycanbetterachievebusinesstransformationandinnovation,significantlyenhancingtheirrisk-takingcapacity.Conversely,thecentralandwesternregions,duetotheirrelativescarcityoffinancialandhumanresources,experiencealesssignificantimpactofDFDontherisk-takingcapacityofcommercialbankscomparedtotheeast.3.Data,variables,andmethodologyThisstudyprimarilyexaminesunbalancedpaneldatafrom2010to2021,including187commercialbanksinChina,whileaccountingforanymissingdata,theannualreportsofeachcommercialbankareusedtofillinthemissingvaluesmanually,andthentheinternalandexternalinterpolationareusedtofillintheremainingmissingvalues,andthefinalsampledataof1798areobtained.TheinformationonDFDutilizedinthispaperoriginatesfromtheDigitalInclusiveFinanceIndex,formulatedbytheDigitalEconomyandFinanceResearchCenteratPekingUniversity'sNationalDevelopmentResearchInstitute.SupplementarydatapertainingtocommercialbankshasbeensourcedfromtheWinddatabase.Tomitigatethepotentialdistortionsintroducedbyoutliervalues,weemployarobustdatapreprocessingstep,involvingtheapplicationofa1%winsorizationtoboththelowestandhighestvaluesacrossallvariablesinthesample.Byadoptingthismethod,weensurethatouranalysisreliesonamoreconsistentandrepresentativedataset,ultimatelyenhancingthevalidityandreliabilityofourconclusions.CommercialBankStability(CBS):Thispaperexaminescommercialbankstabilityintermsofprofitabilityandrisk-takingcapacity.Profitability(EC)isassessedusingthenetinterestmargin,whichevaluatestheefficiencyofabank'sdeposit-loanandinterbankactivities.Ahighernetinterestmarginindicatesimprovedprofitabilityandreinforcesthebank'sstability.Risk-takingcapacity(RTC)isquantifiedbytheZ-value,whichprimarilyassessesthebank'sinsolvencyriskandprovidesacomprehensiveviewofitsoperationalstatus.AhigherZ-valuesuggestsgreaterrisk-takingcapacityandstabilitywithinthebank.4.EmpiricalanalysisTable2presentsthedescriptivestatisticsforthevariablesstudied.Theanalysisrevealsthattheaverageprofitabilityofcommercialbanksis2.505%,rangingfromaminimumof0.521%toamaximumof5.433%.Theaveragerisk-takingcapacityofthesebanksisnotedat146.483,withvaluesrangingfrom12.485to1242.836andastandarddeviationof181.653,suggestinglowandvariedstabilityamongthebanksstudied.TheaverageDFDindexstandsat2.956,withaminimumof0.403andamaximumof4.451,reflectingsignificantregionalvariations.Operationalefficiencyaveragesat0.034,rangingfrom0.009to0.302,indicatingbothsubstantialvariationandgenerallylowlevels,thisindicatespotentialforenhancingtheoperationalefficiencyofcommercialbanks.Thedescriptivestatisticsforothervariablesaligncloselywithexistingstudies,confirmingtherationalselectionofdataforthisresearch,whichestablishesasolidbasisforfurtherregressionanalysis.Table3

displaysbaselineregressionfindingsonhowDFDinfluencesthestabilityofcommercialbanks.Column(1)revealsasignificant,positiveeffectofdigitalfinanceonbankprofitability(coefficient:0.336,p

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0.05),enhancingprofitability.Column(2)demonstratesanotableincreaseinbanks'risk-takingcapacity(coefficient:0.737,p

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0.01),fosteringresilience.Thesefindingsunderscoredigitalfinance'sdualroleinbolsteringprofitabilityandriskmanagement,therebystrengtheningbankstabilityinlinewithHypothesis1.Furthermore,anotableinverserelationshipexistsbetweenthenon-performingloanratioandbankstability.Non-performingloansnotonlyreducethebank'sabilitytoearnprofitthroughinterestincomebutalsoneedtosetupimpairmentallowancesfortheseloans,whichfurtherreducesthebank'snetincome,andahighrateofnon-performingloansalsoincreasesthebank'soperatingcostsofdebtcollectionandassetdisposal,whichfurthererodesthebank'sprofitability,thusweakeningthebank'sStability.5.ConclusionThisstudyexaminestheinfluenceofDFDonthestabilityofcommercialbanks,andthefindingsareasfollows:(1)DFDenhancestheprofitabilityandrisk-takingcapacityofcommercialbanks,thusenhancingtheirstability.(2)Theheterogeneitytestshowsthatthedevelopmentofdigitalfinancepromotestheprofitabilityandrisk-takingcapacityofcommercialbanksinbotheasternandcentralandwesternChina,andlargeandsmallandmedium-sizedcommercialbanks,withthepromotionofrisk-takingcapacityofcommercialbanksintheeasternregionbeingmoresignificant.(3)Theimpactmechanismtestshowsthatoperationalefficiencyisessential,anddigitalfinancedevelopmentenhancescommercialbanks'profitabilityandrisk-takingcapacitythroughimprovementsinoperationalefficiency,thuseffectivelyenhancingthestabilityofcommercialbanks.Commercialbanksshouldcontinueinvestinginthelatestdigitaltechnologies,suchascloudcomputing,bigdataanalytics,artificialintelligenceandblockchain,whichcanoptimizedataprocessing,improveservicespeedandquality,reduceoperatingcosts,andincreaseoperationalefficiency.Commercialbanksmayalsoconducteducationalcampaignstoincreasecustomerawarenessandacceptanceofdigitalfinancialservices.Theyalsousesocialmediaandotherdigitalplatformstointeractwithcustomersandunderstandtheirneedsandfeedbackforcontinuousserviceimprovement.Commercialbanksshouldalsodevelopandpromoteonlinebankingservicesandconsidercustomizingproductsandservicesfordifferentcustomersegmentstomeettheirspecificneedsandpreferences,expandingtheircustomerbaseandincreasingcustomersatisfactionandloyalty.Withtheintegrationofdigitaltechnologies,commercialbanksalsoneedtotraintheiremployeestoensurethattheycaneffectivelyusenewtoolsandmethodstoimproveefficiencyandcollectivelycontributetothestabilityofcommercialbanks.中文译文数字金融发展与商业银行稳定性1.引言在当今全球经济中，数字金融的影响力与日俱增。在互联网、大数据、人工智能和区块链等技术进步的推动下，数字金融正深刻改变着社会的方方面面。这些技术通过提供更便捷、高效、低成本的金融服务，日益成为日常生活中不可或缺的组成部分。这一转变不仅提升了金融包容性，也为商业银行带来了新的发展机遇。作为金融体系的核心主体，商业银行若能制定清晰可行的数字化战略，便能在数字经济浪潮中赢得竞争优势。与此同时，商业银行的稳定性对维护金融体系整体稳健、促进经济可持续发展具有至关重要的意义。在数字金融革命进程中，我们既要保障银行机构的韧性运营，又需全方位强化风险管理框架。这种对创新效率与稳健风控的双重追求，对于防范金融风险、保护消费者权益、促进商业银行健康发展至关重要。唯有把握好这种微妙的平衡，才能确保银行业乃至整体经济实现持续繁荣。2.研究假设数字普惠金融降低商业银行信用风险（Ruan&Jiang，2024），并加速东盟银行业稳定化进程（Banna&Alam，2021）。研究表明，数字普惠金融与银行稳定性（以Z值衡量）呈正相关，与不良贷款率呈负相关（Chinoda&Kapingura，2023）。在监管环境演变、经济波动和环境复杂化的背景下，银行业已发生深刻变革（Shabir等，2024）。传统商业银行模式普遍存在客户互动不足、交易后追踪系统缺失等问题，导致难以全面洞察客户需求与满意度，进而制约服务优化能力。而数字金融的发展显著抑制了企业财务舞弊行为（Sun等，2023），使商业银行得以提供更快速、便捷的定制化服务，大幅提升客户满意度和忠诚度，从而稳定存款基础、拓展业务范围，促进商业银行稳健发展。现有研究证实：经营性现金流与净利润率对银行财务稳定性具有显著正向影响（Elahi等，2021）；资金与资产多元化积极促进银行稳定（Abbas&Ali，2022）；商业银行稳定性与盈利效率正相关（Miah等，2019）。Mohamed等研究发现：在CAMEL评级指标中，盈利能力是唯一对肯尼亚商业银行财务稳定性具有统计显著影响的变量（Mohamed等，2023）。因此，本研究选取盈利能力作为商业银行稳定性的衡量指标。数字金融发展（DFD）使商业银行服务覆盖更广地理范围，增加盈利来源多样性，助力分散市场风险；同时通过高效分析海量客户数据，提升信贷决策精准度，增强银行稳定性。银行规模与净利率对稳定性呈显著正向影响，而利息recapitalization则产生显著负向作用（Yensu等，2021）。另有学者证实，金融创新与系统性风险呈线性正相关，对中国银行业稳定性产生积极影响（Chen&Du，2016）。故本研究另选取风险承担能力作为稳定性评价指标。数字金融发展使商业银行得以通过多元渠道采集分析数据，突破单一数据源依赖，更全面把握市场趋势、客户需