数字化转型对商业银行风控的影响

第[23]。1.2.3关于数字化转型和技术驱动在商业银行应用的研究Brown（2017）运用实时流处理技术研究了商业银行在反欺诈领域的应用。其研究发现，随着电子支付普及，传统的批量处理模式难以应对新型欺诈手段，因此需要引入复杂事件处理（CEP）和图数据库技术来构建实时风控体系。Taylor（2019）基于Hadoop生态系统探讨了商业银行的数据治理框架。他提出，在数据爆炸式增长环境下，商业银行需要建立统一的数据湖架构，同时要解决数据孤岛问题，构建跨部门的数据共享机制。Johnson&Smith（2020）在研究中改进了传统的客户细分模型，结合机器学习算法（如聚类分析和神经网络）提升商业银行的客户价值识别能力。其研究表明，在数字化竞争加剧的背景下，传统客户分类方法（如RFM模型）的精准度下降，而引入多维度行为数据（如APP使用频率、交易路径）可显著提高客户分群的准确性。Anderson&Lee（2021）通过跨国比较研究指出，领先银行在数据中台建设上的投入产出比达到1:3.5。他们建议商业银行建立"数据资产地图"，将内部业务数据与外部场景数据（如政务数据、物联网数据）进行深度融合。李成（2015）从商业银行数字化转型的角度，系统分析了大数据技术在精准营销中的应用。研究指出，随着客户需求多元化，传统营销方式的转化率持续走低，商业银行需构建客户360度视图，特别是要整合线上线下多渠道行为数据。王雪（2017）基于知识图谱技术，对商业银行的智能投顾系统进行研究。其研究发现，传统理财咨询服务难以满足长尾客户需求，建议采用自然语言处理技术构建金融产品知识图谱，实现智能化的资产配置建议。该研究通过实证表明，知识图谱的应用可使理财顾问服务效率提升40%以上。王雪松（2018）的研究揭示了我国传统商业银行风险计量模型普遍面临的数据难题，如数据质量欠佳、数据来源单一以及时效性不足等问题，同时指出数字化转型能够从根本上解决这些长期存在的痛点。邢科（2019）则从历史演进的角度分析了我国商业银行的数据发展历程，提出商业银行经历了两次重要的数据革命：第一次源于新资本协议的实施，推动商业银行数据从定性分析向定量分析转变；第二次则由大数据技术引领，使商业银行的数据来源得到多维度的扩展和丰富。1.3研究思路和方法1.3.1研究思路在数字化金融快速发展的背景下，国内外金融科技公司在客户精准营销领域已取得显著成效。然而，当前国有商业银行在信用风险管理中仍存在数据利用不充分的问题。值得注意的是，这些银行在业务运营和组织架构方面具有高度相似性，特别是在信贷业务领域表现出明显的同质化特征，本文旨在探索数字化转型对信用风险管理的影响，以信用风险管理为切入点，通过量化分析数字化转型对不良贷款率的影响，通过实证分析验证数字化转型是否显著降低不良贷款率”或“构建一个基于大数据技术的信用风险评估框架探讨如何优化商业银行的数字化风控体系，并提出具体的改进措施。1.3.2研究方法文献分析法。通过梳理国内外有关于商业银行大数据技术应用的文献，提取关键理论框架和实证模型，为本文构建数字化转型对风险管理影响的理论基础。总结归纳法。通过对特定金融现象分析，提炼出具有普遍适用性的理论结论。基于详实的实证研究数据，并参考国内外商业银行在风险管理领域的成功经验，最终构建了一套符合中国银行业特点的数字化风控体系实施方案。实验分析法。实验分析法是通过设计受控实验来验证假设、探究因果关系的研究方法。其核心特征是通过人为控制变量，观察特定因素对研究对象的直接影响。本文设计固定效应模型实验，通过控制银行类型、年份等变量，观察数字化转型指数对不良贷款率的影响机制。1.4研究创新与不足此前研究关于数字化转型对商业银行整体风险管理效能的量化影响研究仍显不足，特别是缺乏系统性的实证证据。随着金融数字化的深入推进，需建立科学的评估体系来检验大数据技术对银行风险管理水平的实际提升效果。本研究在方法论层面进行了重要创新：使用固定效应理论建模，相比于随机效应模型，能够有效控制个体异质性，避免遗漏变量偏差，尤其适用于本研究中涉及的面板数据结构。对数字化转型对商业银行不良贷款率的影响做了定量分析，得出近年数字化风险管理应用确实优化了商业银行的成本收入比和资本充足率，并影响了风险加权资产收益率等指标的结论，建议商业银行持续进行投入、并提升数据质量、充分发挥其价值，以此来进一步提升金融风控水平。基于实证发现，数字化转型对不良贷款率的影响有限，可能源于数据基础建设不足和技术应用门槛较高。并且本研究基于中国大型商业银行的面板数据，可能存在样本选择偏差。未来研究可扩大样本范围至中小银行，以增强结论的普适性，可进一步探索如何通过优化数据治理和降低技术成本来增强数字化转型的效果，2相关理论2.1数字化转型理论数字化转型的核心特征是将技术能力转化为战略优势、运营优化和创新发展的系统性能力。该理论强调通过数字化的思维和方法，重塑具有复杂性、动态性和互联性的商业生态系统。其中转型的发展与数字技术的快速迭代、互联网经济的深化发展以及全球化竞争的加剧密切相关。其实现依赖于云计算基础设施、物联网感知层、人工智能算法平台等新一代数字技术体系。该理论的独特价值体现在对业务流程的智能重构、商业模式的创新突破、客户体验的精准优化等方面，这些变革在传统管理模式下难以实现。相比之下，数字化转型的核心优势在于从技术融合中发掘新的价值增长点，为组织战略和管理决策提供数字化支撑，显著提升运营效率和市场竞争力，推动经济社会向智能化方向发展。当前数字化转型主要应用于三大维度：商业模式创新、运营管理优化和客户体验升级。在商业创新方面，数字化转型助力企业构建平台化生态、开发数据驱动型产品、实现精准营销，尤其在金融科技和智能制造领域表现突出。运营管理方面涵盖智能供应链、数字化人力资源管理、财务自动化等应用场景。随着数字技术的持续突破和产业融合的不断深入，未来必将催生更多颠覆性商业模式和革命性管理范式。数字化转型理论的实现需要构建四大核心能力：技术整合能力：有效融合云计算、大数据、人工智能等关键技术。数据驱动能力：建立数据采集、分析和应用的完整闭环。组织适应能力：培养数字化思维，构建敏捷型组织架构。生态协同能力：打造开放共享的数字生态系统该理论正在从三个层面重塑商业逻辑：微观层面的企业运营模式、中观层面的产业竞争格局，以及宏观层面的经济治理体系。5G、区块链、元宇宙等新兴技术的成熟应用，数字化转型理论将持续演进，为数字经济发展提供更强大的理论支撑和实践指导。2.2风险管理理论商业银行风险管理理论主要涵盖以下几个核心领域：信用风险管理，作为传统商业银行的核心业务，信贷活动使信用风险管控成为银行风险管理的重中之重。在传统的理论框架下，商业银行通过对借贷主体的信用资质进行系统评估和严格审查，并采取差异化担保机制以及风险缓释措施，以有效管控信用风险暴露。市场风险管理，在资产负债管控的过程中，商业银行需动态监测市场波动对盈利水平与资本充足度的潜在冲击。传统理论要求银行建立涵盖利率风险、汇率风险、权益类风险等在内的多维市场风险管理体系，通过量化模型与压力测试实现风险敞口的精准计量与控制。流动性风险管理，构建流动性风险预警机制与应急融资方案，保障支付结算与债务兑付的持续履约能力。操作风险管理，针对人为失误、系统故障或流程缺陷引发的操作风险，传统理论主张通过三道防线体系（业务条线、风险管理、内部审计）强化内控机制，结合合规管理框架与操作风险损失数据库，实现风险事前防范与事中管控。随着金融业态创新与监管环境演变，传统风险管理理论持续迭代升级。其演进历程可分为三个阶段：资产风险管理阶段：早期聚焦信贷资产质量管控，通过贷前调查与贷后监控优化资产组合。资产负债协同管理阶段：20世纪中后期转向负债端与资产端的动态平衡，强调利率敏感性管理与期限错配控制。资本充足率管理阶段：构建全球统一的监管标准，推动风险管理向定量化、标准化方向发展。2.3内部控制理论1949年，将其定义为组织架构设计与内部管理措施的有机整合。该定义明确指出，内部控制体系应当包含企业为达成以下目标所采取的全部管理手段：1.资产保全2.财务信息可靠性保障3.运营效率提升4.管理政策贯彻执行。1998年国际学术界对内部控制理论进行了深化拓展，着重强调构建完善的内部治理体系对企业可持续发展的重要支撑作用。这一理论创新同样适用于商业银行领域。强化内部控制建设对于商业银行具有多重价值：1.能够显著提升风险管理效能2.可以最大限度保障银行权益3.有助于银行更好地对接国家发展战略和政策要求。商业银行内部控制理论的核心要义在于：通过构建系统化、规范化的内部管理机制，实现对各类经营风险的动态识别、科学评估、精准控制和持续监测，最终确保银行运营的安全性与稳定性。完善的内部控制体系能够有效防范操作风险，降低风险事件发生概率，优化管理流程，从而为银行创造价值增长空间。主要包含几个方面：控制环境方面，权责清晰的制度和规范、完善的内部控制流程、严格的人员配备以及管理等；在风险管理体系建设中，商业银行需要建立完善的风险评估机制，系统性地识别和量化信用风险、市场风险、流动性风险等主要风险类型；构建科学的风险管理流程，实现对各类风险的有效监测和控制；制定针对性的控制措施，通过制度规范和操作流程确保风险管控的有效执行。包括建立有效的信息披露和沟通机制、制定适当的审批流程、采取有效的风险管理工具等，来确保措施的有效性。商业银行内部控制理论在保障金融机构稳健运营方面发挥着关键作用。商业银行能够系统性地识别、评估和管控各类经营风险，进而有效维护资产安全、确保资本充足，实现运营效率提升和市场竞争力增强。这一理论框架为银行的可持续发展提供了重要保障机制和理论支持

3实证研究3.1研究假设为验证前文研究，文章基于2010-2023年我国10家大型商业银行的各项财务数据建立平衡面板数据进行模型回归。NPLi,t​其中，下标i，t为样本i银行在第t年相对于的变量，μi​、λt基于现有文献和理论分析，提出以下假设：数字化转型（DIG）与不良贷款率（NPL）呈负相关，也就是数字化转型可通过智能风控、大数据征信等手段降低信用风险，减少不良贷款。3.2样本和变量选取3.2.1研究对象选取本章节研究2010年-2023年中国10家上市商业银行的数据，如REF_Ref198026374\h表3.1研究对象所示银行类型银行数量银行名称国有商业银行5中国农业银行中国工商银行中国建设银行中国银行交通银行股份制银行5招商银行兴业银行浦东发展银行中信银行中国民生银行表3.SEQ表3.\*ARABIC1研究对象实证涉及的各个变量及说明如REF_Ref198026568\h表3.2所示变量类型变量名称变量符号计算说明被解释变量不良贷款率NPL不良贷款余额/总贷款余额资本充足率CAR（核心一级资本+其他一级资本+二级资本）/风险加权资产解释变量数字化转型指数DIG各数字化指标加权相加控制变量成本收入比CIR（营业总额/营业收入）/营业收入非利息收入占比NIIR非利息收入/营业收入资产规模AS企业当年营业收入的总量存贷比LDR各项贷款余额/各项存款余额资产负债率DAR负债总额/资产总额总资产净利率ROA净利润/平均资产总额表3.SEQ表3.\*ARABIC23.2.2数据来源选取2010-2023年十家商业银行的数据作为目标样本。商业银行数字化转型指数（2010-2023年）数据源自北京大学相关研究成果。该指数体系通过三个关键维度——业务数字化、战略数字化和管理数字化来构建综合评价框架。其余数据来源于中国货币网、东方财富、以及各银行的年度报告等。3.3实证结果和分析3.2.1描述性统计使用stata16对本文所选取的解释变量、被解释变量和控制变量进行描述性分析，如REF_Ref196247257\hREF_Ref198026700\h表3.4所示VariableObsMeanStdDev.MinMaxCAR14013.8172.09310.4419.26NPL1401.309.394.382.39DIG140105.11345.31122.276196.667CIR14029.5063.69921.5939.9NIIR140456.572460.99616.6191804.17AS140126986.9698169.51318237.37446970.79LDR14080.3413.00655.77111.223DAR14092.7161.10490.15595.181ROA1401.044.235.4231.475表3.SEQ表3.\*ARABIC4对本模型的核心解释变量和被解释变量进行分析可知，核心解释变量数字化转型指数（DIG）的平均值为105.113，最小值为22.276，最大值为196.667。被解释变量不良贷款率（NPL）的平均值为1.309，最小值为0.38，最大值为2.39。另一个被解释变量资本充足率（CAR）的平均值为13.817，最小值为10.44，最大值为19.26。从描述性统计分析表可以看出，核心解释变量和被解释变量的样本数据具有一定离散性和波动性，具有研究价值。3.2.2相关性检验为确保研究结论的可靠性，在完成描述性统计分析后，对模型变量开展相关性检验。这一关键步骤能够验证解释变量与被解释变量之间是否存在统计意义上的关联性，从而保证后续分析结果的科学价值。检验结果如REF_Ref198026763\h表3.5所示Variables(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(1)NPL1.000(2)DIG0.504*1.000(0.000)(3)CIR-0.306*-0.383*1.000(0.000)(0.000)(4)NIIR0.1150.396*-0.0641.000(0.176)(0.000)(0.455)(5)AS0.266*0.501*-0.254*-0.0901.000(0.001)(0.000)(0.002)(0.289)(6)LDR0.366*0.622*-0.249*0.417*-0.1101.000(0.000)(0.000)(0.003)(0.000)(0.197)(7)DAR-0.387*-0.851*0.338*-0.404*-0.564*-0.539*1.000(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(8)ROA-0.552*-0.556*0.155-0.233*-0.106-0.671*0.360*1.000(0.000)(0.000)(0.067)(0.006)(0.212)(0.000)(0.000)***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表3.SEQ表3.\*ARABIC5由相关性分析表可以看出，本研究选取的解释变量与被解释变量之间存在显著统计关联。核心解释变量数字化程度（DIG）与不良贷款率（NPL）呈现显著正相关；控制变量中，成本收入比（CIR）、资产负债率（DAR）以及资产收益率（ROA）均与NPL呈显著负相关关系；其余变量则均表现出显著的正向关联。这一相关性模式与研究假设完全吻合，为后续回归分析奠定了良好的基础。为确保研究结果的准确性，本研究在基准回归分析前，通过计算方差膨胀系数对变量间的多重共线性问题进行严格检验，以有效控制变量间相关性对回归结果的潜在干扰，结果如REF_Ref198026839\h表3.6所示，各变量的方差膨胀系数均小于10，说明变量间不存在严重共线性。VariableVIF1/VIFDAR5.560.179862DIG5.540.180442CAR3.980.251152AS3.980.251255LDR1.520.657904NIIR1.30.772062CIR1.170.856953MeanVIF3.39表3.SEQ表3.\*ARABIC63.2.3基准模型设定对模型进行F检验来判断对模型采用固定效应模型还是混合效应模型，检验结果如表所示，可知（9,12=14.31，Prob>F=0.0000），因此F检验显著，因此排除混合效应模型。接着继续对模型进行豪斯曼（Hausman)检验，判断模型选择随机效应模型还是固定效应模型，豪斯曼检验结果如REF_Ref198026878\h表3.7所示。由表可得P=0.0000，P值小于0.1，故选择固定效应模型，说明上文对模型的构建没有错误，可继续进行回归分析。被解释变量F检验豪斯曼检验F统计量F值chi2(5)P值NIP14.31Prob>F=0.000082.3Prob>chi2=0.0000表3.SEQ表3.\*ARABIC73.2.4基准回归(1)NPLDIG0.003**(-0.347)CIR-0.067***(-7.616)NIIR0.001***(3.695)AS-0.000***(-4.092)LDR0.003*(0.793)DAR0.052***(1.134)ROA-1.207***(-7.062)_cons-0.387(-0.086)N140R20.685F38.288***p<0.01","**p<0.05","*p<0.10模型回归结果如图所示，展示了固定效应模型下核心解释变量（DIG）和控制变量（CIR、NIIR、AS、LDR、DAR、ROA）对被解释变量（NPL）的影响。从回归结果看，在固定效应模型下，数字化转型指数系数在5%水平显著为正，数字化转型指数（DIG）每提高1单位，银行不良贷款率（NPL）显著提高0.003个百分点。这表明数字化转型有助于降低银行风，可能通过提升风控效率或优化客户筛选实现。成本收入比（CIR）系数为这表明-0.067，在1%水平显著为负，表明运营效率高的银行风险控制能力更强。非利息收入占比（NIIR）系数为为0.001，在1%水平上显著，表明非利息收入（如手续费）对不良率的影响微乎其微（系数接近0），且仅弱显著，可能因样本中此类业务风险分散。资产规模（AS）系数为0。000，且不显著，表明银行规模对不良率无显著影响，可能因大银行与小银行的风险管理差异被其他变量吸收。存贷比（LDR）系数为0.003，在10%水平上显著为正，说明存贷比越高，不良贷款率越高，反映流动性风险与信贷风险的关联性。资本充足率（DAR）系数为0.052，在1%水平上显著为正，这意味着资本充足率的提升对该不良贷款率有积极的促进作用。

第4章结论与建议4.1结论本研究聚焦大数据技术在商业银行风险管理中的应用问题。在实证分析环节，研究采用系统性研究方法，选取10家上市商业银行的公开财务数据作为研究样本。通过运用Stata等专业统计软件，对样本银行的风险管理效能进行了多维度的数据处理、横向比较和综合评估。主要研究结论如下：研究表明，数字化转型的应用在一定程度上可能商业银行的不良贷款率。这可能是因为在当前发展阶段，商业银行通过大数据分析扩大了信用贷款的发放规模。尽管信用贷款客户的违约概率相对其他贷款类型较低，但这类贷款的违约损失率往往处于较高水平。这种风险特征的变化导致虽然单笔违约概率下降，但整体不良贷款率可能因违约损失率的提升而有所上升。研究发现，大数据应用对商业银行风险管控影响尚未显现显著效果。这一现象主要源于以下四方面原因：（1）资本充足率的遮掩效应资本充足率的提高虽然有助于增强银行的风险缓冲能力，但同时也带来了资金配置效率下降的问题，形成对收益率的抑制作用。（2）收益影响因子的复杂性不良贷款率受到多重复杂因素的交叉影响，在当前发展阶段，数字化技术仅能对其产生边际性影响，尚未成为核心决定因素。（3）数据基础建设不完善商业银行大数据应用仍处于初级阶段，面临诸多挑战：数据来源渠道相对单一、标准化程度不足、治理机制尚不完善等问题较为突出，这些因素严重制约了数据价值的深度挖掘和应用效果，导致数据质量难以支撑深度分析应用。（4）技术应用门槛制约数字化转型所需的基础设施投入（如硬件设备、专业软件等）仍维持较高成本门槛，多数银行的数字化资产尚未形成规模效应，投入产出比有待提升。4.2政策建议随着数字化经济的快速发展，人类社会已进入以数据智能化为特征的新时代。在新的经济环境下，商业银行需要基于大数据分析技术、云计算、物联网、人工智能对传统风险管理模式进行转型升级。根据前文的理论分析和实证研究结果，结合各商业银行构建大数据技术应用体系，本文提出以下建议：（1）树立大数据战略理念2015年，李克强总理首次提出"互联网+"行动计划，展现了我国政府推动数字化转型的决心。当前，商业银行主要面临三重发展挑战：存贷利差持续收窄的利率市场化进程直接削弱了银行的盈利基础；互联网金融的迅猛发展正在深刻重塑行业格局，对传统银行业务模式形成全方位冲击：新兴民营银行的快速崛起显著加剧了行业竞争态势，导致客户维系压力倍增。商业银行面临三大挑战：一是利率市场化导致存贷利差收窄，严重影响银行盈利能力；二是民营银行崛起加剧行业竞争，客户流失风险加大；三是互联网金融快速发展，对传统银行业务形成冲击。商业银行必须加快风险管理模式的数字化转型。国内外实践表明，大数据技术为风险管理转型提供了重要支撑。商业银行管理层和员工都应强化大数据思维，制定并落实风险管理数字化转型战略，推动各部门协同合作，实现全流程、动态化、智能化的风险管理。（2）推进商业银行与社交网络的融合商业银行要实现风险管理模式的转型升级，必须突破传统数据来源的限制。具体措施可以采用：加强与互联网企业的合作，拓展外部数据来源，利用自身专业优势，与大数据平台开展合作，将银行风控功能与社交网络、电子商务等平台对接，构建大数据共享平台。（3）提升大数据技术应用能力商业银行应用大数据技术进行风险管理的关键在于：建立完善的数据采集系统，整合内外部数据资源；开发专业的风险评价模型，优化分析流程；加强专业技术人才队伍建设，为大数据应用提供持续支持。（4）完善人才培养机制商业银行需要重点培养既懂银行业务、又掌握大数据技术的复合型人才。具体措施包括：加大人才培养投入力度；优化人才发展机制；组建专业的大数据技术团队，为全行提供技术支持。

参考文献胡伊诺.基于大数据技术的C银行信贷风险管理研究[D].中南大学,2023.杜会平.大数据背景下商业银行信贷风险管理创新研究[J].商业2.0,2025,(04):19-21.GuptaS,BonillaM,ValverdeP,etal.Treatment-relatedmortalityinchildrenwithacutemyeloidleukaemiainCentralAmerica:Incidence,timingandpredictors[J].EuropeanJournalofCancer,2012,48(9):1363-1369.AliBekhetH,YasminT.AssessmentoftheglobalfinancialcrisiseffectsonenergyconsumptionandeconomicgrowthinMalaysia:Aninput-outputanalysis[J].InternationalEconomics,2014(14):49-70.CeruttiE,ClaessensS,LaevenL.Theuseandeffectivenessofmacroprudentialpolicies[J].BISPaperschapters,2016(10):1-22.高国华,潘英丽.基于动态相关性的我国银行系统性风险度量研究[J].管理评论,2013,25(01):9-15.张志军.以产权改革为契机推动农商银行转型发展[J].中国农村金融,2016,(24):30-32.陶士贵,刘睿辰.存款保险制度能否促进金融稳定?——基于国际经验的实证分析[J