17 浏览商业银行数字化转型下信用风险防控路径研究——以工商银行为例
摘要
近几年，金融科技飞速发展，大数据、人工智能、区块链等技术在金融业的广泛应用，推动了商业银行数字化转型进入深水区。数字化转型不仅重塑了商业银行的业务模式，也为信用风险管理带来了新的机遇与挑战。一方面，数字化手段能够增强银行对客户信息的获取与分析能力，提升信用评估的精准度；另一方面，新技术的引入也可能暴露出数据安全、模型灰犀牛等潜在风险。作为国内首屈一指的大型国有商业银行，工商银行在数字化转型过程中积累了丰富经验，其在大规模应用智能风控模型、完善数据治理体系、推进线上信用评审、强化跨部门协同等方面的举措具有典型代表意义。本文在文献梳理与理论分析的基础上，以2015–2023年间工商银行公开披露的年报与第三方数据库数据为样本，设计多元回归与中介效应模型，实证检验数字化转型对银行整体信用风险（用不良贷款率与拨备覆盖率衡量）的影响。研究发现：①工商银行数字化转型水平提高显著降低其整体不良贷款率、提升拨备覆盖率；②信息不对称程度与信用审批效率在数字化转型与信用风险之间存在显著中介效应；③在大型企业贷款与小微企业贷款等不同业务场景中，数字化转型的风险缓释效应存在异质性。基于此，本文提出商业银行应构建全链路数字化信用风控体系、完善大数据与人工智能应用的合规制度、提升线上线下协同效率，并针对监管部门与政府层面提出相应对策建议，以期为我国商业银行在数字化浪潮中实现稳健运营与防范系统性信用风险提供参考。
关键词：商业银行；数字化转型；信用风险；信用评估；工商银行
目录
1. 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容、方法与技术路线
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法
1.2.3 技术路线
1.3 研究创新点与不足
1.3.1 创新点
1.3.2 不足
2. 文献综述
2.1 商业银行数字化转型相关研究
2.1.1 数字化转型的内涵与测度
2.1.2 数字化转型对银行业务的影响
2.2 商业银行信用风险管理相关研究
2.2.1 信用风险的内涵与度量方法
2.2.2 传统信用风险防控模式
2.3 数字化转型与信用风险管理交叉领域
2.4 文献评述与研究空白
3. 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称理论
3.1.2 技术接受模型（TAM）
3.1.3 全面风险管理理论
3.2 研究假设
3.2.1 数字化转型对信用风险的直接影响（假设1）
3.2.2 数字化转型通过信息对称度影响信用风险（假设2）
3.2.3 数字化转型通过审批效率影响信用风险（假设3）
4. 研究设计
4.1 样本选择与数据来源
4.2 变量定义与测度
4.2.1 被解释变量
（1）不良贷款率（NPL）
（2）拨备覆盖率（PCR）
4.2.2 核心解释变量
工商银行数字化转型指数（DTI）
4.2.3 中介变量
（1）信息不对称度（IAS）
（2）信用审批效率（CEI）
4.2.4 控制变量
（1）总资产规模（SIZE）
（2）资本充足率（CAR）
（3）资产收益率（ROA）
（4）经济增长率（RGDP）
（5）通货膨胀率（CPI）
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
4.3.2 中介效应模型
4.4 描述性统计与相关性分析
5. 实证分析
5.1 基准回归结果
5.2 稳健性检验
5.2.1 替换信用风险指标检验
5.2.2 自变量滞后检验
5.3 异质性分析
5.3.1 企业贷款与零售贷款的异质性检验
5.3.2 大型客户与小微客户的异质性检验
5.4 机制检验（中介效应分析）
6. 研究结论与建议
6.1 研究结论
6.2 对工商银行的政策建议
6.2.1 提升数据治理与模型管理水平
6.2.2 构建全链路的数字化风控体系
6.2.3 强化线上线下协同与科技人才培养
6.3 对监管部门与政府的建议
6.3.1 完善数字化风控监管框架
6.3.2 加强对数据安全与算法合规的监督
6.3.3 支持中小银行数字化基础设施建设
参考文献
致谢
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
随着大数据、人工智能（AI）、区块链等信息技术在金融行业的深入应用，全球商业银行正加速迈入数字化时代。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2019–2021）》明确指出，金融科技与银行业深度融合是银行提高风险管理效率与服务实体经济质量的关键路径。以工商银行为代表的大型国有商业银行，近年来在数字化转型方面持续加码：一方面通过建设“智慧工行”平台，实现线上业务全渠道化；另一方面不断应用人工智能模型优化信用评分体系，推动客户风险画像的动态化升级。
与此同时，我国经济进入高质量发展阶段，实体经济对信贷服务的需求愈发多元化和精准化，在此背景下，银行信用风险管理面临以下挑战：
1. 信息不对称依然突出。传统信贷往往依赖抵押物、担保等人为方式，难以全面掌握借款主体的实时经营状况和潜在信用风险。
2. 信用评分体系有待完善。信用评估模型多数仍基于传统财务指标与历史还款记录，对新兴业态与小微企业的评估效果欠佳。
3. 审批流程周期较长。信用审批的人工干预环节多，导致信贷决策速度缓慢，难以满足一些快速融资场景。
为了应对上述挑战，工商银行自2015年起提出“数字化转型”战略，将金融科技作为提升风控能力的核心驱动力。在此过程中，工商银行不断完善大数据平台建设、引入机器学习模型，建设线上全链路信用审批体系，并取得了显著成效。不良贷款率（NPL）整体呈下降趋势，拨备覆盖率持续提升。然而，数字化转型对信用风险的内在作用机制尚未得到系统性研究。就是在这一宏观与微观双重背景下，深入探讨数字化转型对银行信用风险防控的影响路径，具有重要的理论与现实意义。
1.1.2 研究意义
（1）理论意义
目前已有文献多聚焦于数字化转型对银行盈利能力、运营效率及流动性风险的影响，探讨数字技术如何从宏观层面改善银行的整体运营，但对数字化转型如何深入影响信用风险防控的研究相对匮乏。在宏微观层面，早期研究仅停留在描述数字技术可提高风控效率的层面，缺少系统的实证分析。因此，本研究以工商银行为例，结合其数字化转型实践，构建包括信息不对称与审批效率在内的影响机制，将数字化转型视作关键驱动因素，对信用风险管理产生直接与间接影响，丰富了数字化转型与风险管理交叉领域的理论体系。
（2）现实意义
对于工商银行等大型商业银行而言，数字化转型是应对监管压力与市场竞争的必然选择。本研究通过实证检验，量化数字化转型对信用风险指标（如不良贷款率、不良拨备率等）的贡献度，能够为银行风险管理体系的优化提供实证依据；同时揭示信息对称与审批效率的中介作用，有助于银行在技术部署时重点把握最关键的投资环节。此外，对于监管部门而言，研究结论能够为制定差异化监管政策提供参考，平衡银行数字化创新与风险防范。
1.2 研究内容、方法与技术路线
1.2.1 研究内容
本论文围绕“商业银行数字化转型对信用风险防控的影响”展开，共分以下五个方面展开研究：
第一章：绪论，阐述研究背景、意义，界定研究问题，并介绍研究思路与创新点。
第二章：文献综述，梳理商业银行数字化转型与信用风险管理领域的国内外研究成果，归纳研究空白与发展趋势。
第三章：理论基础与研究假设，基于信息不对称理论、技术接受模型与全面风险管理理论，提出数字化转型对信用风险的直接效应与中介效应假设。
第四章：研究设计，说明样本选择（以工商银行为例、2015–2023年年度数据）、数据来源、变量定义与测度、模型构建以及描述性统计与相关性分析。
第五章：实证分析，包括基准回归、稳健性检验、异质性检验（不同业务类型中的差异效应）、中介效应检验，验证研究假设。
第六章：研究结论与建议，总结研究发现，并从银行、监管与政府层面提出数字化转型背景下信用风险防控的对策建议。
1.2.2 研究方法
1. 文献分析法：通过对国内外学术期刊、银行年报及金融监管文件的系统梳理，了解数字化转型与信用风险管理的研究现状与前沿动态，为模型构建提供理论依据。
2. 定量分析法：采集工商银行2015–2023年年度数据，构建数字化转型指数（DTI）与信用风险指标（NPL、不良拨备率等），运用面板数据双向固定效应模型进行回归分析，并通过中介效应分析检验信息对称度与审批效率的中介机制。
3. 比较分析法：从业务类型角度（大型企业贷款、零售贷款、小微企业贷款）分析数字化转型对不同信用业务场景下的异质性效应，揭示数字化转型风险防控路径的多样性。
1.2.3 技术路线
本文技术路线如下：
1. 文献梳理与理论提炼：归纳数字化转型与信用风险两大领域核心观点，确定研究框架与假设。
2. 样本构建与指标选取：基于工商银行相关公开数据与第三方数据库，构建数字化转型指数（DTI），并选取不良贷款率（NPL）、拨备覆盖率（PCR）等信用风险指标。
3. 模型构建与实证检验：运用双向固定效应模型检验数字化转型对信用风险的直接影响，运用中介效应模型分析信息对称度与审批效率的传导机制，运用稳健性检验与异质性检验完成验证。
4. 结果分析与对策建议：结合实证结果分析数字化转型的关键风险防控路径，提出针对工商银行及监管部门的政策性建议。
整体技术路线图见下图：
```
文献梳理 → 理论基础与假设 → 样本与变量构建
↓
实证模型设定
↓
基准回归与稳健性检验
↓
中介效应与异质性分析
↓
结论与对策建议
```
1.3 研究创新点与不足
1.3.1 研究创新点
1. 研究视角的创新：在数字化转型对银行绩效与风险影响研究的基础上，将重点聚焦于“信用风险防控”，填补已有文献对数字化手段对杜绝不良贷款、提升拨备覆盖效率等方面的系统性研究空白。
2. 实证方法的创新：构建了覆盖信息对称度（IAS）与审批效率（CEI）两个中介变量的传导机制模型，系统检验了数字化转型通过何种途径影响银行信用风险，提升了结论的可解释性。
3. 案例的典型性：以工商银行为切入点，该行在数字化转型领域投入力度大、技术应用深化程度高，具有代表性，研究结论对国内其他大型国有银行和股份制银行均具有较强借鉴意义。
1.3.2 研究不足
1. 样本局限性：本文仅以工商银行单一标的为样本，未能覆盖所有商业银行。未来可扩展至更多银行进行横向对比研究。
2. 数据可得性：由于部分数字化转型投入与内部信贷审批细节数据无法完全公开，本文在测度指标时依赖估算与公开披露的间接指标，可能带来测度误差。
3. 外生冲击忽略：未充分考虑诸如新冠疫情、宏观经济周期波动等外部冲击因素对信用风险的干扰，未来可在模型中引入交互项或事件变量进行修正。
2 文献综述
2.1 商业银行数字化转型相关研究
2.1.1 数字化转型的内涵与测度
内涵
数字化转型（Digital Transformation）指企业以数字技术为基础，通过组织变革、业务模式创新与文化重塑，实现生产要素与业务流程的深度融合与再造。Westerman 等（2019）指出，数字化转型不仅是技术层面的升级，更是企业从战略、组织、流程到文化的全面革命；Liu 等（2021）强调，商业银行数字化转型应包含“线上渠道拓展→中台数据治理→后台智能风控”三个维度。国内研究方面，魏建国与郑华（2020）将商业银行数字化转型定义为“以大数据、人工智能、区块链为核心驱动，实现业务场景全链路数字化、客户服务数字化与运营管理数字化”。
测度
文本挖掘法：北大应用互联网金融研究中心（2018）通过文本挖掘分析银行年报关键字频次，构建“互联网金融指数”，度量银行数字化程度。
主成分分析法（PCA）：蔡雅婷等（2019）基于“大数据使用率、智能柜面部署、线上产品种类”等多个指标进行主成分分析，计算出数字化转型综合得分。
综合指数法：孟昭杰与张旭东（2020）采用层次分析法（AHP）构建“技术、流程、组织”三层指标体系，通过专家打分与加权计算形成数字化指数。
在本文中，考虑到工商银行已公开披露数字化战略与相关投入数据，结合行业通行做法，采用文本挖掘法与主要金融科技项目投入金额相结合的方法，构建工商银行的数字化转型指数（DTI），从“数字化战略执行、信息技术投入、客户在线渗透率、智能风控覆盖率”四大维度进行综合衡量。
2.1.2 数字化转型对银行业务的影响
大量文献实证发现，数字化转型显著提升了银行的经营效率与盈利水平：
李琴与裴平（2022）发现，数字化水平每提高一个标准差，银行的净利差（NIM）将提升约8个基点。
孙光宇等（2021）指出，数字化转型加速了银行资产配置优化，减少了人工操作导致的错误，推动银行成本收入比显著下降。
关于风险管理：
Koch & Körner（2018）认为，数字化技术提高了银行风险监测的及时性，尤其是在市场风险和操作风险层面，通过大数据和AI实现实时预警与智能决策。
张国胜与杜鹏飞（2022）的研究表明，银行应用风控大数据平台后，其不良贷款率平均下降0.3个百分点。
但也有学者警示，数字化转型带来新风险：
吴晓求（2015）指出互联网金融场景下的系统性风险可能通过渠道创新快速传导至传统银行，反而放大信用风险。
杨才然与王宁（2015）实证发现，部分银行在快速推进线上信贷时，由于模型黑箱化导致了风险盲区，进一步加剧了数字化转型初期不良率的小幅抬升。
因此，数字化转型对银行的影响既有正向促进作用，也存在潜在挑战，需要从风险管理机制的适配性角度进行深入研究。
2.2 商业银行信用风险管理相关研究
2.2.1 信用风险的内涵与度量方法
内涵
信用风险（Credit Risk）指借款人或交易对手因财务状况、经营环境变化等原因无法按时足额履行支付义务，导致银行损失的风险。巴塞尔委员会在《巴塞尔协议Ⅱ》中将信用风险定义为“借款人或交易对手发生违约或信用质量恶化，导致金融机构承受损失的可能性”。在中国境内，监管机构对商业银行信用风险管理高度重视，《商业银行信用风险管理办法》（2018）明确了信用风险的识别、计量、监测和控制流程。
度量方法
1. 不良贷款率（NPL）：不良贷款余额占贷款总额的比率，是衡量银行整体信用风险最常用指标之一。
2. 拨备覆盖率（PCR）：贷款损失准备金与不良贷款余额之比，用于衡量银行抵御不良贷款损失的能力。
3. 贷款集中度指标：某一行业或地区贷款余额占贷款总额的比率，高集中度可能带来行业性风险。
4. 贷款风险敞口权益比（RAROC）：通过风险调整后的收益率评估贷款业务收益与风险的匹配程度。
2.2.2 传统信用风险防控模式
在数字化转型之前，商业银行主要依靠以下几种手段防控信用风险：
1. 人工尽职调查与贷后跟踪：对贷款客户进行面对面实地走访，获取线下财务、经营与担保人信息，形成信用报告；贷后阶段定期上门检查或线上电话回访。
2. 抵押与担保：要求借款人提供抵押物或第三方担保，将信用风险转嫁到抵押品或担保人。
3. 贷中审批委员会：银行内部设立专门审批机构，多层级授权审批，并通过人工评分卡对借款人的财务指标进行评估。
4. 组合化风险分散：通过行业分散、地区分散和期限分散降低贷款集中度风险。
上述模式虽能在一定程度上防范信用风险，但存在以下不足：
信息获取滞后：依赖线下调查与定期贷款报告，难以及时捕捉借款人最新经营变动。
审批周期较长：人工审批流程繁琐，导致授信效率低，难以满足客户即时融资需求。
风险识别成本高：线下尽职调查、实地走访等投入巨大，尤其是覆盖广阔的客户群时成本难以承受。
2.3 数字化转型与信用风险管理交叉领域
近年来，已有研究开始关注数字化手段在信用风险管理中的应用及其效果：
郭品和沈悦（2015）指出，互联网金融平台通过实时大数据采集与分析，可降低银行传统信贷的审查成本，但也会带来数据安全与模型合规风险。
Koch & Körner（2018）认为，金融科技可以帮助银行构建“动态信用评分模型”，实现对借款人信用状态的实时监测与预警，从而降低不良贷款率。
马亚明等（2024）基于文本挖掘法构建数字化转型指数，实证发现数字化程度与银行信用风险呈负相关关系。
金洪飞等（2020）在对261家我国银行的研究中发现，金融科技投入与不良贷款率之间呈显著负相关，但该效应在中小银行中更为明显。
尽管已有文献探讨了数字化技术应用对银行信用风险的影响，但更多集中于宏观层面的相关性分析，缺少典型案例（如工商银行）全链路的深度剖析；同时，现有研究多以短期单一指标为核心，忽略了数字化手段对信息不对称度和审批效率的传导机制。本文在此基础上，聚焦工商银行这一具体样本，从信息对称与审批效率两个中介路径，深入剖析其数字化转型如何影响信用风险。
2.4 文献评述与研究空白
通过上述文献梳理，可以归纳出以下几点：
1. 数字化转型对银行绩效整体影响已得到较多研究，但对信用风险单独拆解的研究尚不充分。
2. 信息对称与审批效率是数字化技术与信用风险之间潜在的中介机制，但缺少系统的实证检验。
3. 以工商银行为样本的案例研究相对稀缺，尚未见有专门从整体流程角度、结合中介变量进行量化分析的研究。
