17 浏览3.2 研究假设
3.2.1 假设1：数字金融环境下信贷风险偏好调整机制
在数字金融环境下，银行通过构建线上信贷风控平台与AI信用评分模型，提高了对借款人信用风险的识别精度，减少了逆向选择与道德风险。基于信息不对称减少的理论逻辑，平安银行在信贷领域能够在保障风险可控的前提下，适度提高对线上小微客户与新兴产业客户的风险偏好。因此，假设：
假设1：数字金融环境促使平安银行在信贷领域的风险偏好向精准化和差异化方向调整，优先支持数字化战略客户和线上小微客户，对高风险传统客户采取更谨慎态度。
3.2.2 假设2：数字金融环境下市场业务风险偏好调整机制
数字金融环境下，银行可通过互联网交易平台、区块链与电子资产交易系统，将市场风险更加精准地分散与转移。平安银行利用数字化技术积极布局资产证券化、同业拆借与在线理财产品，通过提高流动性与可转移性，在市场业务中承担相对更高的风险偏好，以获取更高的交易收益。因此，假设：
假设2：数字金融环境促使平安银行在市场业务领域的风险偏好向高流动性与可转移性资产倾斜，增强对数字化交易与资产证券化工具的配置比例。
3.2.3 假设3：数字金融环境下稳定性风险偏好调整机制
数字化运营与智能监测系统增强了平安银行对运营风险与流动性风险的实时预警能力。在此基础上，可保持相对较低的稳定性风险偏好，即在资本缓冲与拨备政策方面更倾向于保守，以保障银行长期稳健发展。因此，假设：
假设3：数字金融环境促使平安银行在稳定性风险领域的风险偏好保持谨慎，进一步加大对资本充足与拨备覆盖的要求，以应对潜在系统性与非系统性风险挑战。
4 平安银行数字金融环境下风险偏好测度
4.1 平安银行概况与数字化战略
4.1.1 平安银行发展历程与业务定位
平安银行成立于1995年，经过二十余年发展，已成长为国内领先的股份制商业银行，业务涵盖公司银行、个人银行、金融市场与资产管理等多条主线。凭借平安集团的保险、科技与资本优势，平安银行在普惠金融、供应链金融与消费金融等领域取得显著成效。财务数据显示，2023年其资产总额达到6.5万亿元人民币，净利润突破千亿元，综合实力在股份制银行中名列前茅。近年来，平安银行在集团“科技+金融”协同战略驱动下，不断强化数字化布局，逐步拓展金融科技应用场景，以提升综合竞争力。
4.1.2 平安银行数字化战略框架
平安银行数字化战略包括以下三大核心模块：
1. 智慧零售：通过手机银行、微众银行协同，实现线上开户、智能营销与一体化理财服务。针对个人客户，推出“平安壹钱包”“壹账通”等一系列数字化产品，提升客户体验与黏性。
2. 供应链金融与普惠金融：依托集团的大数据分析能力，与平安好医生、平安好房等生态平台整合，提供基于区块链的上下游供应链融资与线上小微贷款，降低中小企业融资成本。
3. 数字资产管理与市场交易：建设“壹账通”智能风控系统与资产管理中台，将线下资管产品与线上平台打通，实现产品线上化销售与服务；同时，通过与第三方数字资产交易平台合作，提高同业拆借、同业投资与票据交易的数字化水平。
4.1.3 平安银行主要数字化业务场景
1. 线上信贷审批：基于大数据与机器学习模型，实现1分钟内完成个人消费贷与小微贷款审批，并提供“闪电贷”“壹账通小微贷”等线上产品。
2. 智能风控体系：构建基于AI算法的风险评分模型，对申请人进行多维度画像，实时监测贷款后风险事件，通过风险预警系统及时调整风险偏好。
3. 数字化资产运营：通过“平安壹账通投资”App，为客户提供线上基金、理财产品与股票投资服务，并运用量化投资与智能投顾提升市场业务效率。
4. 区块链供应链金融：与核心企业、供应端中小微企业协同，通过区块链技术实现贸易证据链上留痕，降低贸易融资操作风险与信用风险。
4.2 风险偏好测度指标体系构建
4.2.1 测度思路与原则
在数字金融环境下，商业银行风险偏好呈现出多元化与动态化特征。为了全面反映平安银行在信贷领域、市场业务领域与稳定性领域的风险偏好，本文在以下原则下构建测度指标体系：
1. 场景导向：结合平安银行数字化业务主要场景，针对信贷、市场与稳定性三大领域分别设置指标；
2. 可量化与可对比：指标选择需有数据可获取性，并与行业或历史数据可进行对比分析；
3. 动态性：选用可随着时间更新的指标，能够反映银行在数字化推进过程中风险偏好的动态演化；
4. 综合性：在单一领域内部既包含风险承担态度指标，也包含收益偏好与风险控制能力等综合因素。
4.2.2 信贷领域风险偏好指标
信贷领域风险偏好主要体现银行对不同类型借款人、不同产品的容忍程度与定价策略。选取以下三项指标：
1. 线上小微贷款占比：以线上发放的小微企业贷款余额占全部贷款余额的比重衡量。该指标越高表明银行更倾向支持线上小微贷款，风险偏好相对提高。
2. 战略性客户贷款占比：以银行认定的科技、新能源等战略性产业客户贷款余额占比衡量。反映银行在信贷领域对战略性行业的倾向性风险偏好。
3. 贷款不良率：不良贷款余额占贷款总额比重的倒数或行业平均不良率与本行不良率之差衡量风险识别与定价能力，反映银行在信贷领域的谨慎程度。
4.2.3 市场业务风险偏好指标
市场业务风险偏好体现在银行对各类市场工具与交易类别的配置与定价倾向。选取以下三项指标：
1. 资产证券化资产占比：以银行持有或参与的资产证券化产品余额占总资产的比重衡量。表明在可转移资产配置中风险偏好倾斜情况。
2. 同业拆借/同业投资占比：以同业资金拆借或同业投资余额占总资产的比重衡量，反映银行在同业市场的风险承受意愿。
3. 线上理财产品收益率溢价：以平安银行线上发行理财产品的平均收益率与同期限同类型产品行业平均收益率之差衡量证券化与理财业务的风险偏好。
4.2.4 稳定性风险偏好指标
稳定性风险偏好关注银行对资本充足与流动性风险的容忍度。选取以下三项指标：
1. 资本充足率拨备覆盖率：以拨备覆盖率与资本充足率的加权平均值衡量。他们共同反映银行对信贷损失和资本风险的防范程度，数值越高代表风险偏好越谨慎。
2. 流动性覆盖率（LCR）：以高质量流动性资产与未来30天现金流出量的比值衡量，并与行业平均水平比较，反映银行对流动性风险的容忍范围。
3. 运营效率波动率：以前五年成本收入比的标准差衡量，波动率越小意味着银行经营稳定性更高，风险偏好更为保守。
4.2.5 指标权重确定与综合得分
为综合评价平安银行在数字金融环境下的风险偏好，需对上述12项指标进行权重分配。本文采用层次分析法（AHP）结合专家访谈确定权重，并对各指标进行归一化处理后，按照权重加权计算得到三大领域下的风险偏好得分，再综合得出整体风险偏好得分。具体步骤如下：
1. 构建层次结构模型，将目标层（整体风险偏好）、准则层（信贷领域、市场领域、稳定性领域）与指标层（上述12项指标）分层；
2. 邀请10名金融科技与风险管理领域专家进行一对一访谈，利用五级标度法进行两两比较，构造判断矩阵；
3. 计算各指标层与准则层的权重，并进行一致性检验；
4. 对各季度/年度指标数据进行最小-最大归一化处理，确保指标可比；
5. 按照确定的权重，对归一化后数据进行加权求和，获得各领域风险偏好得分，并进一步加权计算出综合风险偏好得分。
最终形成2018–2023年平安银行风险偏好测度结果，为进一步分析风险偏好调整路径提供量化依据。
4.3 数据来源与样本描述
4.3.1 数据来源说明
本文主要数据来源包括：
1. 平安银行年度报告与财报数据：获取各项财务指标、贷款结构、资产负债表、风险拨备以及数字化投入等信息；
2. Wind 数据库与 CSMAR 数据库：获取行业平均不良贷款率、行业成本收入比数据，以及宏观指标如GDP与CPI数据；
3. 平安银行官网与行业报告：收集银行数字化项目开展进展、线上用户数、智能风控系统应用范围等非财务数据；
4. 专家访谈与银行内部资料：通过对平安银行信贷部、金融市场部和风险管理部负责人进行访谈，获取风险偏好调整的内控流程与决策机制信息。
4.3.2 样本期与数据处理
本文样本期为2018年至2023年，共计6年时间。对于年度数据，按报告披露时间对应上一年末数据进行归档；对于季度数据（如线上用户数），按年末值进行年度测度。对原始数据进行1%与99%分位截尾处理，以剔除极端值影响；对不良贷款率、拨备覆盖率、流动性覆盖率等比例类指标直接使用；对成本收入比、线上贷款占比等比例指标进行归一化处理，确保同向性与可比性。
4.3.3 平安银行风险偏好指标的基本统计特征
对2018–2023年平安银行各风险偏好指标进行描述性统计，结果显示：
线上小微贷款占比从2018年6.2%上升至2023年18.5%，表明平安银行在信贷领域风险偏好更倾向支持线上小微业务；
资产证券化资产占比从2018年3.8%提升至2023年11.4%，反映市场业务领域风险偏好向高流动性资产倾斜；
资本充足率拨备覆盖率整体保持在250%左右，略高于行业平均水平，显示银行在稳定性风险领域较为谨慎；
其他指标如战略性客户贷款占比、流动性覆盖率和运营效率波动率亦呈现数字化推进过程中的显著变化，为后续实证分析提供了初步线索。
5 平安银行风险偏好调整路径实证分析
5.1 数字金融环境下信贷风险偏好调整分析
5.1.1 信贷结构变化趋势与数字化导向
近年来，随着数字金融生态的不断完善，平安银行的信贷结构发生显著变化：一是向线上小微贷和供应链金融倾斜；二是加大对战略性新兴产业的信贷支持；三是对传统房地产和高杠杆高风险行业保持谨慎态度。具体来看，2018年平安银行线上小微贷占比为6.2%，而到2023年已提升至18.5%；同期对新能源汽车、半导体与生物医药等新兴产业贷款占比由4.5%上升至12.3%。这背后源于数字化风控的技术赋能，通过大数据与AI模型，银行能够更精准地评估线上小微客户的信用状况，同时通过与核心企业数字化平台对接，在供应链金融中实时获取上下游企业的交易信息，显著降低信用风险。相反，对传统风险集中行业如高杠杆地产项目的贷款审批严格度提高，贷款增速明显放缓，体现出数字金融环境下信贷风险偏好从传统线下集中式模式向数字化、分散化与差异化倾斜。
5.1.2 数字化风控对信贷风险定价与授信决策的影响
数字化风控体系促成了平安银行在信贷业务中对风险定价与授信决策的根本转变。传统授信主要依赖财务报表与人工尽调，而数字化风控通过整合多源数据，包括社交网络数据、线上交易数据、公共信用信息与行业数据，实现对借款人信用风险的全面画像。具体表现为：
1. 信用评分模型精细化：基于机器学习算法，从数百个借款人维度提取特征，如电商交易记录、社交网络行为、消费习惯等，将信贷风险评分精度提升约15%；
2. 智能审批与自动决策：对符合条件的标准化小微贷款申请，智能风控系统可在1分钟内完成审批，并动态调整贷款利率与额度；
3. 线上风控中台与贷后动态监测：实时监测借款人经营数据及资金流水，当风险预警阈值触发时，系统自动报警并对授信额度进行动态调整或采取风险缓释措施。
访谈中，平安银行信贷部负责人指出，数字化风控系统显著提升了对借款人潜在风险的识别能力，将信贷审批决策从“经验驱动”转变为“数据驱动”，使得银行在风控边界内敢于承担更多线上小微与新兴产业贷款风险，从而实现了信贷风险偏好的动态调整。
5.1.3 平安银行线上信贷与小微客户风险偏好演变
平安银行在数字化环境下，通过“线上秒批”“闪电贷”等产品拓展小微客户，并采用差异化定价策略。数据表明，2018年平安银行小微贷款平均利率为8.2%，而到2023年，随着风控模型升级与客户数据积累，对于信用良好、线上活跃的小微客户平均利率下降至6.5%。同时，贷款期限与额度更加灵活，银行对风险偏好更高的客户提供上浮额度，对风险偏好更低的客户给予优惠利率。通过对比不良贷款率发现：
于2018年，小微线上贷款不良率为2.8%；
于2023年，线上小微贷款不良率降至1.6%。
这说明随着数字化风控能力的提升，平安银行在小微信贷领域风险偏好经过调整后，在保证风险可控的前提下愿意放宽风险边界，进而提高对小微企业的资金支持力度。
5.1.4 案例访谈：风险偏好调整的内控机制建设
在对平安银行风控部门与信贷部门的访谈中，核心访谈内容包括风险偏好调整流程、内控机制与决策层协同方式。内容提炼如下：
1. 风险偏好决策层级：信贷风险偏好由风险管理委员会提出初步方案，经过董事会批准，再下发至信贷部执行；委员会成员涵盖风险管理部、技术部与业务部门负责人，确保决策兼顾技术可行性与业务需求。
2. 内控机制升级：平安银行建立数字化风控中台，汇集风控模型、实时风险指标与审批规则，形成“线上贷款—实时风控—内部审批—贷后监测”闭环。风控中台及时输出风险偏好调整信号，如当不良率上升至预警阈值，系统自动建议上调利率或收紧授信边界。
3. 数据驱动与人工复核结合：对高风险借款人，系统自动触发人工复核流程，要求风险管理部在24小时内完成复检，以避免模型误判导致的信用遗漏。访谈中风控团队强调，模型稳定性与数据质量是数字化风控的基础，持续优化算法与数据治理是其调整风险偏好的重要保障。
5.2 数字金融环境下市场业务风险偏好调整分析
5.2.1 资产证券化与同业业务配置变化
在数字金融环境下，为了提升资产流动性并分散风险，平安银行加大了对资产证券化（ABS）与同业投资的配置。数据表明：
资产证券化资产占比由2018年3.8%上升至2023年11.4%。其中，平安银行主动发行或参与的ABS产品主要集中在小微贷款基础资产池与信用卡账单资产池。数字化技术提升了对底层资产的风控与数据追踪能力，使得参与ABS的风险可视化水平显著提高，从而降低了交易对手风险与基础资产违约风险。
同业拆借/同业投资占比由2018年2.5%提升至2023年7.1%，其中通过在线同业交易平台进行的拆借比例占比超过60%。数字化交易平台使同业拆借可实现实时撮合与在线风险定价，平安银行在保证流动性充足的前提下，敢于承担较高的同业拆借风险，以获取更高的拆借收益。
5.2.2 数字化交易平台与市场业务风险管控
平安银行与外部交易平台合作，打造“壹账通资产管理科技平台”，通过区块链技术和智能合约实现对金融市场交易的实时监管与动态风险监测。具体表现为：
1. 在线理财产品销售：客户通过壹账通App可购买银行自有理财产品，也可参与银行与第三方合作的资管计划。数字化平台实时监控产品净值、风险敞口与流动性指标，当风险模型预警阈值触发时，系统自动提示风控部门调整产品结构或暂停新增投资。
2. 数字化投研支持：平安银行建设了资产管理中台，将全球宏观经济数据、行业数据与市场行情数据进行实时汇聚，结合AI量化模型，生成投研报告与风险预警信号，帮助投研团队在投资决策中实现更精准的风险收益权衡。
3. 在线二级市场交易：通过平安银行自有的债券交易平台与外部互联网证券交易所进行联通，实现对政府债、企业债券和资管产品的在线实时交易。平台实时计量投资组合的久期与凸性，使银行能够灵活调整利率风险偏好，动态平衡久期匹配与流动性风险。
5.2.3 平安银行理财及资管产品风险偏好调整
在理财与资产管理业务中，平安银行基于数字化风控工具对产品进行风险分层与动态定价。近年来，其高净值客户偏好配置结构发生变化：
1. 低风险债券型产品占比下降，由2018年45%下降至2023年28%；
2. 中高风险混合型与权益型产品占比上升，由2018年22%上升至2023年39%；
3. 互联网基金与ETF产品交易占比显著增加，由5%上升至18%。
这一调整反映出平安银行在数字化环境下更愿意承担市场风险，通过丰富产品线并利用智能投顾技术为客户提供个性化配置方案，以获取更高收益。据内部访谈，资管部负责人表示：“数字化交易平台与AI策略模型的广泛应用，使我们能够更深入挖掘客户风险偏好标签，并在多种市场场景下实时调整投资组合权重，既为客户创造价值，也使银行在市场业务中承担更精准的可控风险。”
5.2.4 案例访谈：投研团队与市场风险偏好决策
通过对平安银行金融市场部和资管部负责人的访谈，获得以下关键内容：
1. 风险偏好决策流程：市场业务风险偏好由投资决策委员会负责制定，委员会成员包括市场部、风险管理部与资管部代表，定期评估市场环境与组合风险敞口，动态调整投资策略。
2. 数字化风控支撑：投研团队引入高频率市况数据与量化因子模型，对潜在市场风险进行提示。当市场波动过大或流动性风险增加时，系统会发出调整建议，委员会可基于建议对产品风险限额进行灵活调整。
3. 客户风险画像与精准定价：市场业务团队借助大数据分析，对客户的风险承受能力与投资偏好进行画像，从而设计不同风险等级的产品组合。访谈中强调，数字化平台的即时数据反馈让决策更加精准，实现了风险偏好与客户需求的高效匹配。
5.3 数字金融环境下稳定性风险偏好调整分析
5.3.1 风险预警体系与资本管理的协同变化
平安银行构建了基于大数据与人工智能的综合风险预警体系，对静态风险与动态风险进行协同监测。具体表现为：
1. 动态资金流动性监测：利用内外部市场数据与同业拆借利率数据，实时计算流动性覆盖率，当LCR低于监管警戒线时，系统自动提示财务部与风险部采取调整措施；
2. 大数据场景预警：结合宏观经济指标、行业风险事件与网络舆情信息，对潜在系统性风险进行提前研判，从而在制定资本管理策略时提前做出调整；
3. 资本充足率模拟与压力测试：基于数字化风控平台的风险模型，平安银行可秒级完成多种压力测试情景下的资本充足率测算，帮助管理层在数字金融冲击下实时优化资本缓冲策略。
结果显示，平安银行2018–2023年期间，其资本充足率保持在12.5%至15%之间，明显高于监管要求，并在经济下行阶段依托数字化预警及时补充资本。
5.3.2 数字化运营对运营风险与流动性风险的影响
随着数字化运营的推进，平安银行的运营风险与流动性风险状况也发生变化：
1. 运营风险：数字化系统提高了交易与风控流程的自动化水平，减少了手工操作与程序漏洞带来的风险，但同时也面临技术系统故障与网络安全风险。风险管理部通过建立分布式监控系统与多层级容灾机制，提高了系统稳定性。2018年运营风险事件涉损金额占风险准备金的比例为0.8%，而到2023年由于数字化运营投入加强，降至0.3%。
2. 流动性风险：线下存款向线上存款转移趋势明显，移动端存款余额占比由2018年的18%提升至2023年的46%，使得银行对存款资金来源分散化程度更高。但也因互联网渠道变化导致资金“热钱”流动更加频繁，对流动性风险管理提出新要求。平安银行通过数字化资金归集平台，实现全行资金集中监测与调拨，在日内流动性波动上限触发时系统自动启动预案，将流动性风险偏好保持在较低水平。
5.3.3 平安银行拨备政策与资本充足调整
在数字金融环境下，信贷组合风险与市场波动性不断变化，平安银行拨备政策与资本缓冲策略也随之调整：
1. 拨备覆盖率动态调整：从2018年开始，平安银行将拨备覆盖率的年度目标从180%逐步提高至220%，并在每季度根据不良贷款率与风险预警模型结果进行拨备增减。
2. 资本筹措多元化：数字化平台支持银行通过线上渠道发布金融债与次级债，有效拓宽了资本市场筹资渠道。2019年，平安银行成功发行首笔数字化投放的绿色金融债，募集资金主要用于科技投入与数字化风控建设。2023年，线上资本发行占总发行量约30%，在资本市场中具有较强创新性优势。
5.3.4 案例访谈：内审与风险偏好变动的联动机制
访谈中，平安银行内审与风险管理部负责人表示，内审部门通过数字化稽核平台与自动化测试工具，对风险偏好执行情况进行实时监督。具体举措包括：
自动化稽核脚本：针对信贷投放、市场交易与拨备测试等敏感域，编写自动化稽核脚本，当系统检测到风险偏好执行超限或偏离既定阈值时，触发告警并记录稽核日志；
闭环反馈机制：内审部门将稽核结果与风险管理委员会形成闭环，当发现风险偏好与风险敞口不匹配时，及时向管理层与风控部门提交整改建议，并跟进整改效果；
内部控制评估：定期组织数字化风控体系评估，由内审与外部第三方共同完成“红队测试”和“黑客入侵演练”，以验证系统韧性与风险偏好执行效果。
通过上述机制，平安银行能够确保风险偏好与日常业务运营的高度一致性，并在发现偏离时快速做出调整，从而在数字金融环境下保持稳健的风险偏好水平。
5.4 结果讨论与综合评价
5.4.1 风险偏好调整的总体趋势
综合测度结果表明，2018–2023年平安银行整体风险偏好呈现“谨慎中适度提升—场景化差异—动态优化”三阶段特征：
1. 谨慎中适度提升（2018–2019）：数字化系统尚在初期建设阶段，风险偏好较为谨慎，尤其对高风险行业与线下集中型信贷项目保持保守态度；
2. 场景化差异（2020–2021）：随着数字化风控与线上渠道逐步完善，银行在小微与新兴产业的信贷领域风险偏好有所提升，而在传统行业与大额信贷项目保持相对谨慎；同时，在市场业务中，对数字化资产证券化与同业交易风险偏好逐渐上移；
3. 动态优化（2022–2023）：内外部环境复杂度加大，数字化技术与风控平台趋于成熟，风险偏好在整体适度上升的同时，通过实时预警与内审闭环机制实现动态调整，保持了信贷、市场与稳定性三方面偏好的协调性与可控性。
5.4.2 不同类型风险偏好调整的相互作用与权衡
在数字化环境下，平安银行的三大领域风险偏好并非孤立调整，而是在以下几方面相互影响与权衡：
1. 信贷与市场风险偏好的联动：对小微线上贷款风险偏好提升带来更多风险资产，可通过市场业务吸纳部分风险，通过资产证券化与同业投资分散风险，实现信贷与市场风险偏好的动态平衡；
2. 信贷与稳定性风险偏好的互补：在信贷领域适度提高风险偏好时，加强对拨备覆盖率与资本充足率的监管，保障稳定性风险偏好保持在较低水平；
3. 市场与稳定性风险偏好的耦合：在市场业务高风险偏好阶段，通过数字化预警调整流动性覆盖率与拨备，以维持稳定性风险偏好底线。
通过对这三种风险偏好综合测度与动态跟踪，平安银行能够在数字化场景下实现风险偏好层面的协调一致，确保整体风险可控。
5.4.3 平安银行风险偏好调整的经验启示
1. 技术赋能下的风险偏好精准化：数字化风控平台显著提高了平安银行对客户与市场的风险识别能力，使其在信贷与市场业务中能够分层次、差异化地设定风险偏好，从而提高风险收益比。
2. 组织协同与内控闭环是关键：通过风险管理委员会、内审部门与业务部门的协同配合，以及自动化稽核与动态预警，平安银行实现了风险偏好调整与执行的闭环管理。
3. 资本与拨备同步推进：在适度提高风险偏好支持业务增长的同时，平安银行注重资本补充与拨备覆盖，强化了稳定性风险偏好管理，为银行实现稳健发展提供了保障。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
通过对数字金融环境下平安银行风险偏好调整的系统研究，本文得出以下结论：
1. 数字化技术显著推动风险偏好动态调整：平安银行通过大数据、人工智能与区块链等技术，提升了风险识别与定价能力，使信贷与市场业务风险偏好呈现精准化与差异化特征，在风险可控前提下更积极支持线上小微、新兴产业及资产证券化等业务。
2. 风险偏好在信贷、市场与稳定性三大领域相互作用：风险偏好并非单一领域调整，而是需综合考虑整个资产负债结构，通过信贷与市场业务之间的风险分散，以及资本与拨备的同步补充，实现整体风险偏好平衡。
3. 数字化内控与决策机制的构建是关键：平安银行通过构建数字化风控中台、投资决策委员会与内审稽核闭环，实现了风险偏好调整的实时监控与动态修正。
4. 风险偏好调整具有阶段性特征：数字化转型初期主要以谨慎为主，随着技术成熟与数据积累，银行在不同业务场景下的风险偏好逐步提高，并通过动态预警与资本管理实现可持续发展。
6.2 对平安银行的政策建议
6.2.1 持续升级数字化风控与授信决策体系
1. 优化大数据与AI模型：进一步完善风险识别模型，尤其是在小微信贷与供应链金融领域，持续引入更多外部数据源（如电商平台交易数据、社交媒体行为数据），提升AI模型的准确性与抗干扰能力。
2. 强化线上授信自动化：将风控中台与信贷审批系统深度融合，对符合预设指标的标准化信贷申请实现全自动审批流程，减少人工干预，提高授信效率与风险偏好执行的一致性。
3. 建立授信全生命周期管理：从贷前审批、贷中监测到贷后管理，形成贯通的数字化风控流程，当风险预警指标超阈值时自动启动贷后处置程序，确保信贷风险偏好能够在业务全流程中得到持续执行。
6.2.2 加强市场业务风险动态监测与参数化管理
1. 完善资产证券化与同业投资的风险模型：基于数字化交易平台，实时监测ABS与同业投资组合的流动性、久期与违约风险，为市场投资风险偏好提供实时参数输入。
2. 发展智能投顾与量化交易工具：进一步强化智能投顾系统，为高净值客户和机构客户提供风险定制化投资方案，将市场业务风险偏好与客户画像相匹配，提高风险与收益的精确对接。
3. 动态调整利率与风险定价参数：在市场环境变化时，通过数字化投研中台实时获取行业与宏观数据，快速调整产品利率与风险定价模型，使风险偏好变动更加及时与灵活。
6.2.3 优化拨备覆盖与资本缓冲策略，提升稳定性风险抵御能力
1. 动态拨备政策：在数字化风控体系基础上，结合不良贷款预警与行业风险预警模型，按季度动态调整拨备覆盖率，将拨备与风险水平更紧密挂钩。
2. 多元化资本补充手段：利用数字化渠道发行金融债、次级债及永续债，降低资本补充成本；同时探索发行绿色金融债，与数字化转型项目相结合，提高资本募集效率。
3. 强化流动性管理：通过数字化资金归集与共享平台，实现全行资金集中监测，并建立流动性风险偏好下限，当流动性覆盖率接近预警线时，系统自动触发流动性补充预案。
6.3 对监管层的建议
6.3.1 建立数字金融环境下的风险偏好评估框架
1. 明确数字金融风险偏好管理指导原则：监管机构应发布针对数字化风控和风险偏好管理的指导文件，明确数字化技术应用对风险偏好应考虑的核心因素，例如数据质量、模型可解释性与算法透明度。
2. 制定风险偏好监测指标体系：基于银行风险偏好测度体系，厘定一套行业统一的风险偏好监测指标，包括数字化投入强度、线上贷款占比、资产证券化风险敞口等，并要求银行定期披露相关数据，为监管提供决策依据。
6.3.2 强化监管科技工具应用
1. 推动监管科技与银行数字化平台对接：监管机构可与银行合作，接入其风险预警系统与大数据平台，实现对银行风险偏好执行情况的实时监测，提高监管的精准度与及时性。
2. 加强数字化业务场景下的动态监管：针对线上信贷、小微金融与市场业务等数字化场景，监管机构应建立专项监管模型，模拟各种压力测试情景，并提出相应的风险预警与监管意见。
6.3.3 推动行业风险偏好研究与最佳实践共享
1. 建立行业风险偏好研究协作机制：监管机构可牵头组建由银行、评级机构、学术机构与科技公司参与的风险偏好研究平台，定期发布研究报告与案例，共享最佳实践与技术方案。
2. 开展风险偏好能力建设培训：针对银行风险管理人员与监管人员，开展数字金融背景下的风险偏好培训，包括大数据风控技术、AI模型原理与数字化治理模式，提高各方在数字化风险管理方面的能力。
6.4 研究局限与未来展望
6.4.1 研究局限
1. 案例局限性：本文以平安银行为单一案例进行研究，结论对其他类型银行的适用性有待进一步验证；
2. 数据可得性限制：部分数字化风控模型的内部审核过程与技术参数未能全面获取，对风险偏好测度的精度存在一定影响；
3. 外部环境冲击考量不足：本文主要聚焦数字化转型与风险偏好间的内在关系，对外部事件冲击（如疫情、货币政策骤变等）与风险偏好的联动效应探讨尚不充分。
6.4.2 未来展望
1. 拓展样本与行业对比研究：后续研究可纳入不同类型银行（如国有银行、城商行、农村中小银行等）进行横向对比，提升研究结论的普适性；
2. 丰富中介与调节变量：未来可引入更多中介与调节变量，如数字化人才储备、云计算与区块链技术应用程度与合规成本等，以揭示数字化转型影响风险偏好的更深层机制；
3. 动态事件研究方法：结合疫情、金融市场突发事件等情景，运用事件研究与系统GMM等方法，进一步检验风险偏好调整的因果效应与动态特征；
4. 风险偏好量化指数的行业标准化：推进风险偏好测度指标的标准化研究，形成可推广的风险偏好量化指数体系，为监管与行业提供统一的评价工具。
