王藍(lán)　康子怡

摘要：隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型愈發(fā)成為商業(yè)銀行強(qiáng)化風(fēng)控體系建設(shè)的有力抓手。文章以選取2011-2020年我國(guó)21家地方性上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)為研究樣本，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與地方商業(yè)性銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的潛在關(guān)系。實(shí)證結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模小或者位于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的地方性商業(yè)銀行而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)控制能力的提升作用更為明顯。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；商業(yè)銀行；風(fēng)險(xiǎn)控制

一、引言

黨的二十大報(bào)告指出：“加強(qiáng)和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管，強(qiáng)化金融穩(wěn)定保障體系，依法將各類金融活動(dòng)全部納入監(jiān)管，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線”。作為經(jīng)濟(jì)體系運(yùn)行的血脈，金融系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定直接影響到我國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)整體的可持續(xù)發(fā)展（許滌龍和陳雙蓮，2015）。2022年，河南農(nóng)商行事件引發(fā)全國(guó)廣泛關(guān)注，暴露出我國(guó)地方性商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管控方面存在較大的問題。與全國(guó)性大銀行相比，地方性銀行發(fā)展起步較晚，規(guī)模較小，在風(fēng)險(xiǎn)控制方面經(jīng)驗(yàn)不足（余靜文和吳濱陽，2021）。但與此同時(shí)，地方性商業(yè)銀行作為我國(guó)多層次金融機(jī)構(gòu)體系的有機(jī)組成部分，其在支持地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展、服務(wù)鄉(xiāng)村振興等方面發(fā)揮著重要作用。在此背景下，研究如何進(jìn)一步提高地方性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力是一個(gè)事關(guān)我國(guó)金融市場(chǎng)穩(wěn)定和地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要議題。

近年來，數(shù)字技術(shù)的普及為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制提供了強(qiáng)力的技術(shù)支撐（肖宇等，2020；李向前和賀卓異，2021）。數(shù)字技術(shù)可以通過人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)的技術(shù)手段，提高對(duì)貸款的事前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)能力，提高對(duì)放貸人員的監(jiān)督能力，以及發(fā)放貸款后的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控能力（Berg et al.，2019）。尤其在國(guó)家政策引導(dǎo)和行業(yè)形勢(shì)驅(qū)動(dòng)下，銀行業(yè)已經(jīng)形成了通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來防范金融風(fēng)險(xiǎn)和構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的發(fā)展共識(shí)。那么，在數(shù)字化浪潮的大背景下，數(shù)字技術(shù)是否真的提高了地方性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控能力呢？學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字金融如何影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)這一問題展開了熱烈的討論，然而并沒有得到一致的結(jié)論（吳桐桐和王仁曾，2021；余靜文和吳濱陽，2021）。而且，學(xué)術(shù)界大多采用地區(qū)數(shù)字普惠金融指數(shù)來測(cè)度數(shù)字發(fā)展程度，但這未能很好地反映微觀主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（趙宸宇等，2021）。對(duì)于上市銀行來說，其年度報(bào)告一定程度上體現(xiàn)了管理層對(duì)未來發(fā)展方向的判斷（姚加權(quán)等，2020），對(duì)把握商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略具有重要的參考價(jià)值。為此，本文嘗試使用年報(bào)信息來衡量地方性商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，考察其對(duì)地方性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的潛在作用，并深入探究不同情境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控的異質(zhì)性影響，對(duì)新時(shí)期地方性商業(yè)銀行強(qiáng)化數(shù)字賦能、保證金融體系平穩(wěn)運(yùn)行具有重要意義。

二、理論推演與假設(shè)提出

信貸風(fēng)險(xiǎn)管控?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型是對(duì)商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸模式的顛覆性改變。數(shù)字技術(shù)在地方性商業(yè)銀行信貸管理的應(yīng)用有助于實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等目的，從而改變傳統(tǒng)信貸管理成本高、工具少、效率低的現(xiàn)狀（劉忠璐，2016；郭小平和連育青，2020）。

首先，通過數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)型，地方性商業(yè)銀行可以基于大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入洞察客戶行為、偏好，構(gòu)建全維度的客戶畫像，進(jìn)而更好地識(shí)別和評(píng)估貸款人的風(fēng)險(xiǎn)，緩解由于銀行與客戶間的信息不對(duì)稱所導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題（Berg et al.，2019）。其次，中小銀行普遍存在治理結(jié)構(gòu)不完善、治理制度不健全和監(jiān)督機(jī)制失效等問題（周學(xué)東，2020），在放貸過程中，很容易出現(xiàn)內(nèi)控合規(guī)流程缺失或執(zhí)行不到位等不規(guī)范的現(xiàn)象，導(dǎo)致銀行面臨較高的風(fēng)險(xiǎn)，而數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以通過減少人為干預(yù)風(fēng)險(xiǎn)來達(dá)到化解風(fēng)險(xiǎn)隱患和強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理的目的。最后，受到“重貸輕管”錯(cuò)誤觀念的影響，商業(yè)銀行普遍不重視貸后管理，使其成為影響銀行信貸資產(chǎn)安全的重大風(fēng)險(xiǎn)隱患（張樹林和張婷婷，2012）。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以充分借助大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，實(shí)時(shí)掌握貸款人的動(dòng)態(tài)信息、實(shí)現(xiàn)對(duì)貸款人資金流向進(jìn)行全過程監(jiān)控，以便及時(shí)預(yù)測(cè)分析貸款人的潛在風(fēng)險(xiǎn)并做出快速反應(yīng)，從而有利于切實(shí)保障信貸資產(chǎn)的安全，降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)（Cheng and Qu，2020）。為此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高地方性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

相比規(guī)模更大商業(yè)銀行而言，小規(guī)模的商業(yè)銀行由于授信風(fēng)險(xiǎn)高和數(shù)字技術(shù)發(fā)展相對(duì)落后，因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于其的作用更加明顯。一方面，小規(guī)模的商業(yè)銀行優(yōu)質(zhì)客戶資源較為匱乏（郭品和沈悅，2019），導(dǎo)致其更容易面臨抵押擔(dān)保不足和缺乏征信的問題（余靜文和吳濱陽，2021）；另一方面，小規(guī)模的商業(yè)銀行發(fā)展起步較晚，風(fēng)險(xiǎn)管理水平較為落后，在處理復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)時(shí)經(jīng)驗(yàn)不足，信貸風(fēng)險(xiǎn)隱患大，因而更可能出問題。所以，對(duì)于小規(guī)模銀行來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更為有效地提升其風(fēng)險(xiǎn)管理和防范能力，進(jìn)而解決傳統(tǒng)信貸經(jīng)營(yíng)管理中的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。為此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：對(duì)于小規(guī)模的商業(yè)銀行而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)控制能力的提升更為明顯。

在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，市場(chǎng)契約意識(shí)較差，貸款人的更可能隱瞞實(shí)際情況，銀行的工作人員也容易出現(xiàn)不規(guī)范的行為。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是形成中國(guó)地區(qū)“數(shù)字鴻溝”的重要原因（胡鞍鋼和周紹杰，2002），相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體制機(jī)制滯后、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱，致使總體上當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字化的發(fā)展和應(yīng)用相對(duì)落后。在此情況下，銀行加速推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以帶來更大的邊際收益，即在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于商業(yè)銀行提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力的影響更加明顯。為此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力的提升更為明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

本文選取2011-2020年我國(guó)21家地方性上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)為研究樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)做了如下處理：第一，剔除四大行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、中信銀行等大規(guī)模的全國(guó)性商業(yè)銀行；第二，為了減少異常值影響，本文對(duì)所有的連續(xù)變量在1%和99%分位上做縮尾處理。上市銀行的數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，城市層面的數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）模型設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本文提出的主假設(shè)，本文構(gòu)建的OLS多元線性回歸模型如下：

Riski，t=β*Digitali，t+Control Variables+Bank FE+Year FE+ε（1）

本文的核心被解釋變量為中小銀行風(fēng)險(xiǎn)水平，參照Apanard和Clas（2009）對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)水平的計(jì)量，本文使用不良貸款與資本資產(chǎn)比率（NPLTCAP）來衡量中小銀行風(fēng)險(xiǎn)水平。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文將因變量替換為不良貸款率。本文的解釋變量為銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，參考既有文獻(xiàn)（吳非等，2021；劉鳳環(huán)，2022），首先統(tǒng)計(jì)年報(bào)中出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞頻，然后加1取對(duì)數(shù)進(jìn)行測(cè)度。為控制銀行自身特征和宏觀經(jīng)濟(jì)政治環(huán)境的影響，模型中加入銀行固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。其他控制變量說明如表1所示。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從地方性商業(yè)銀行的情況來看，因變量不良貸款與資本資產(chǎn)比率平均值為17.97%，不良貸款率均值為1.30%，說明總體而言，我國(guó)地方性商業(yè)銀行仍留有足夠的安全邊界，近年來的風(fēng)險(xiǎn)控制取得了一定的效果。自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值為2.90，最小值為0，且標(biāo)準(zhǔn)差為1.001，表明地方性商業(yè)銀行間的數(shù)字化發(fā)展呈現(xiàn)不均衡的現(xiàn)象。其他變量詳見表2。

（二）回歸結(jié)果分析

表3為本文主要假設(shè)檢驗(yàn)以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。其中，列（1）為假設(shè)1的檢驗(yàn)結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digital）的系數(shù)顯著為負(fù)，證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提高地方性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控能力的積極影響，支持了文本的假設(shè)1。地方性商業(yè)銀行銀行規(guī)模（Size）、資本充足率（CAR）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，與袁鯤和饒素凡（2014）、徐明東和陳學(xué)彬（2012）等人的結(jié)論一致，即隨著銀行規(guī)模的擴(kuò)大和資本充足率的提高，銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平明顯降低。

列（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上加入銀行規(guī)模（Size）與Digital的交互項(xiàng)，結(jié)果表明，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于小規(guī)模商業(yè)銀行更好地甄別和評(píng)估貸款人風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)范信貸流程，進(jìn)而能有效提高其風(fēng)險(xiǎn)控制能力，假設(shè)2得證。在列（3）將市級(jí)人均GDP（PGDP）與自變量Digital進(jìn)行交乘，結(jié)果顯示，交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，證實(shí)了本文的假設(shè)3，即在經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)不發(fā)達(dá)的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用更加有利于增強(qiáng)地方性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控水平。

在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文參考余靜文和吳濱陽（2021）的做法，將因變量替換為不良貸款率，結(jié)果如列（4）所示，Digital的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，再次證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)地方性商業(yè)銀行具有化解風(fēng)險(xiǎn)隱患和強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理的積極作用。

五、結(jié)語

在銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈和金融監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，數(shù)字技術(shù)作為防范和化解風(fēng)險(xiǎn)的有效工具，已經(jīng)成為地方性商業(yè)銀行突破發(fā)展瓶頸、提升服務(wù)質(zhì)效的著力點(diǎn)。立足于數(shù)字化浪潮的場(chǎng)景，本文對(duì)地方性商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)管控的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行考察，研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)地方性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力具有顯著的促進(jìn)作用。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，首先，由于中小銀行的客戶違約風(fēng)險(xiǎn)更高且信息系統(tǒng)建設(shè)相對(duì)滯后，因而，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模小的地方性商業(yè)銀行而言，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可以更加有效地完善其風(fēng)險(xiǎn)控制體系，進(jìn)而提高風(fēng)險(xiǎn)把控能力。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一定程度上制約了地區(qū)信息化建設(shè)和數(shù)字知識(shí)獲取，在此情況下，數(shù)字技術(shù)賦能更有助于發(fā)揮對(duì)地方性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力的提升作用。

目前數(shù)字技術(shù)應(yīng)用帶來的“數(shù)字鴻溝”仍待消除，地區(qū)間數(shù)字發(fā)展不平衡不充分的問題也尚待解決，而本文的研究為我國(guó)中小銀行主動(dòng)把握住數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī)和加快補(bǔ)齊中西部地區(qū)的數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施短板提供了一定的經(jīng)驗(yàn)參考價(jià)值。

第一，技術(shù)更新迭代快速導(dǎo)致不少中小銀行在數(shù)字化建設(shè)和轉(zhuǎn)型過程中面臨被動(dòng)應(yīng)對(duì)的局面。然而，當(dāng)前商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，對(duì)于中小銀行來說，更應(yīng)該化被動(dòng)為主動(dòng)，積極擁抱數(shù)字化浪潮。在這一過程中，中小銀行要充分利用自身區(qū)域特色，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式提升自身的風(fēng)險(xiǎn)管理和防控能力，進(jìn)而構(gòu)筑核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

第二，在我國(guó)全面推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)和轉(zhuǎn)型的當(dāng)下，應(yīng)尤其重視以及著重支持中西部等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過數(shù)字化賦能填補(bǔ)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)的地方性商業(yè)銀行與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市在風(fēng)險(xiǎn)防控方面的差距，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)金融的發(fā)展韌性，進(jìn)而為新征程中我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)力支撐。

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[20]周學(xué)東.中小銀行金融風(fēng)險(xiǎn)主要源于公司治理失靈——從接管包商銀行看中小銀行公司治理的關(guān)鍵[J].中國(guó)金融，2020（15）：19-21.

（作者單位：廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院）