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1.1 研究背景与意义
1.1.1 新一轮金融科技浪潮与商业银行转型
1.1.2 工商银行数字化建设现状
1.1.3 金融科技对资产质量的重要影响
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外关于金融科技与银行资产质量研究综述
1.2.2 国内相关研究进展
1.2.3 文献评述与研究创新点
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容安排
1.3.2 研究方法（文献分析、案例研究、计量模型等）
1.3.3 技术路线与论文结构
第二章 理论基础与概念界定
2.1 金融科技相关概念
2.1.1 金融科技的内涵与主要技术形态
2.1.2 金融科技在银行业中的应用场景
2.2 商业银行资产质量相关理论
2.2.1 资产质量的定义与评价维度
2.2.2 不良贷款生成与化解机制
2.3 影响银行资产质量的主要因素
2.3.1 宏观经济环境
2.3.2 银行治理与风控能力
2.3.3 科技应用水平
2.4 研究分析框架
2.4.1 理论逻辑链条
2.4.2 研究假设提出
第三章 金融科技提升资产质量的作用机制
3.1 大数据风控的风险识别机制
3.1.1 数据采集与多维画像
3.1.2 风险预测模型的实时校准
3.2 人工智能在信贷定价与审批中的应用
3.2.1 智能评分系统与定价精准度
3.2.2 信贷审批效率与风险筛查
3.3 区块链技术在贷后管理中的作用
3.3.1 信息不可篡改与全程留痕
3.3.2 自动化催收与智能合约
3.4 移动渠道与线上监控机制
3.4.1 渠道渗透率提升的资产筛查宽度
3.4.2 实时监控与预警系统
第四章 变量设定与模型构建
4.1 资产质量评价指标
4.1.1 不良贷款率（NPL）
4.1.2 逾期贷款率
4.1.3 贷款损失准备覆盖率
4.2 金融科技应用程度变量
4.2.1 大数据风控指数（BD_Index）
4.2.2 人工智能评分覆盖率（AI_Coverage）
4.2.3 区块链应用深度（BC_Depth）
4.2.4 移动渠道渗透率（Mobile_Penetration）
4.3 控制变量
4.3.1 宏观经济：GDP增长率（GDP_Growth）
4.3.2 银行规模：总资产对数（Ln_Assets）
4.3.3 资本充足率（CAR）
4.4 实证模型设计
4.4.1 基准回归模型设定
4.4.2 中介效应模型（风险识别效率）
4.4.3 调节效应模型（治理水平）
4.4.4 稳健性检验方案
第五章 实证分析
5.1 样本选取与数据来源
5.1.1 样本企业与时间范围
5.1.2 数据来源与处理方法
5.2 描述性统计与相关性分析
5.2.1 样本统计特征
5.2.2 变量相关性初步检验
5.3 基准回归结果分析
5.3.1 金融科技变量对资产质量的影响
5.3.2 控制变量作用分析
5.4 中介与调节效应检验
5.4.1 中介效应检验结果
5.4.2 调节效应检验结果
5.5 稳健性与异质性分析
5.5.1 替换变量与样本分组检验
5.5.2 不同业务条线的异质性探讨
第六章 工商银行金融科技实践案例分析
6.1 工商银行大数据风控平台建设情况
6.1.1 平台架构与功能模块
6.1.2 风控模型与投放效果
6.2 人工智能信贷审批系统应用
6.2.1 系统部署与流程优化
6.2.2 风险筛查与审批效率提升
6.3 区块链在跨境结算与贷后管理中的应用
6.3.1 典型项目与运作模式
6.3.2 对资产质量的实际影响
6.4 案例小结与启示
第七章 结论与建议
7.1 研究主要结论
7.1.1 金融科技显著改善资产质量
7.1.2 不同技术路径的差异性作用
7.1.3 中介与调节机制验证
7.2 政策与管理建议
7.2.1 加强技术与业务深度融合
7.2.2 完善风控体系与数据治理
7.2.3 优化线上线下协同监控
7.3 研究不足与未来展望
7.3.1 样本与变量选取的局限
7.3.2 后续可引入动态面板与国际比较
