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1.1 研究背景与意义
1.1.1 金融科技浪潮与银行风险管控变革
1.1.2 交通银行风险管理现状与挑战
1.1.3 研究金融科技对风险管控能力影响的意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外金融科技与银行风险管控研究进展
1.2.2 国内相关研究成果与不足
1.2.3 文献评述与本研究创新点
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容与框架安排
1.3.2 研究方法（文献分析、案例研究、计量模型）
1.3.3 技术路线与数据来源
第二章 理论基础与概念界定
2.1 金融科技相关理论
2.1.1 金融科技内涵与主要技术形态
2.1.2 金融科技在银行业的应用场景
2.2 银行风险管控能力相关理论
2.2.1 风险管控能力的定义与评估维度
2.2.2 信贷风险、市场风险与操作风险管理机制
2.3 研究分析框架
2.3.1 金融科技影响风险管控的逻辑链条
2.3.2 研究假设提出
第三章 金融科技提升风险管控能力的作用机制
3.1 大数据风控的风险识别与预警机制
3.1.1 多源数据采集与客户画像精细化
3.1.2 实时风险评分与逾期预警
3.2 人工智能在信用决策与模型优化中的应用
3.2.1 智能评分模型与坏账预测
3.2.2 机器学习算法在反欺诈中的应用
3.3 区块链技术在交易可追溯与合规审计中的作用
3.3.1 不可篡改账本与全流程留痕
3.3.2 智能合约自动化风控
3.4 移动与在线渠道的动态监控机制
3.4.1 实时交易监控与反洗钱
3.4.2 客户行为分析与风险拉黑机制
第四章 变量设定与模型构建
4.1 因变量：风险管控能力评价指标
4.1.1 不良贷款率（NPL）
4.1.2 资本充足率（CAR）
4.1.3 贷款损失准备覆盖率（LLP Coverage）
4.1.4 风险调整后收益率（RAROC）
4.2 自变量：金融科技应用程度
4.2.1 大数据风控指数（BD_Index）
4.2.2 人工智能模型覆盖率（AI_Coverage）
4.2.3 区块链应用深度（BC_Depth）
4.2.4 实时监控系统上线率（RTM_Rate）
4.3 控制变量
4.3.1 宏观经济指标（GDP增速）
4.3.2 银行规模（总资产对数）
4.3.3 资本结构（负债率）
4.4 实证模型设计
4.4.1 基准面板回归模型
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
第五章 实证分析
5.1 样本选取与数据来源
5.1.1 样本期限与频率（年度/季度）
5.1.2 数据来源与预处理
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 变量相关性与多重共线性检验
5.3 基准回归结果
5.3.1 金融科技变量对NPL的影响
5.3.2 对CAR、LLP Coverage等指标的影响
5.4 中介与调节效应检验
5.4.1 风险识别效率的中介作用
5.4.2 董事会治理水平的调节作用
5.5 稳健性与异质性分析
5.5.1 替换测度指标检验
5.5.2 不同业务条线（零售/公司）异质性
第六章 交通银行金融科技实践案例分析
6.1 交通银行大数据风控体系建设
6.1.1 平台架构与数据源整合
6.1.2 风控模型优化与效果评估
6.2 AI信贷决策与反欺诈系统应用
6.2.1 智能评分系统部署情况
6.2.2 反欺诈模型的识别率与误报率
6.3 区块链在票据与供应链金融中的应用
6.3.1 典型项目流程与模式
6.3.2 对风险管控的实际提升
6.4 案例小结与经验启示
第七章 结论与建议
7.1 主要研究结论
7.1.1 金融科技显著提升风险管控能力
7.1.2 不同技术路径的差异化作用
7.1.3 中介与调节机制的实证验证
7.2 政策与管理建议
7.2.1 强化数据治理与模型迭代
7.2.2 完善线上线下协同风控体系
7.2.3 提升治理结构与监管协同
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 后续可拓展的动态和国际比较研究
