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随着大数据、人工智能、区块链等数字技术在金融领域的渗透，商业银行正加速推进数字化转型。在此过程中，银行的业务流程、客户交互、风险管理模式均发生深刻变革。流动性风险作为银行经营中的核心风险之一，其传导路径与演变机制也随数字化程度提升而受到新的影响。数字化转型既可能通过信息实时共享、智能化资产负债管理等手段缓解传统流动性风险传导痛点，也可能因数字渠道加速资金流动、线上储蓄和同业拆借透明度变化等因素，产生新的传导链条与不确定性。本文在梳理相关文献基础上，从理论维度系统探讨数字化转型对商业银行流动性风险传导机制的重塑路径，提出信息不对称、客户行为、资产负债匹配与市场流动性几大核心传导环节。结合典型银行案例与二手数据，分析不同数字化场景下流动性风险演变特点，进一步归纳出包括数字渠道突发挤兑风险、智能化监管套利风险、线上同业拆借冲击风险与实时大数据监测压力测试失效等几种典型传导模式。最后，针对商业银行数字化背景下流动性风险管理面临的新挑战，提出应完善数据治理、优化智能预警、构建动态资产负债匹配与强化场景化压力测试的路径建议，以期为银行螺旋式推进数字化转型提供理论与实践参考。
关键词：商业银行；数字化转型；流动性风险；传导机制；智能化监管
1 引言
1.1 研究背景
近年来，随着云计算、大数据、人工智能以及区块链等技术的快速迭代与商业化应用，银行业的数字化转型已经从试点探索阶段迈入规模化应用阶段。各家银行纷纷打造线上移动银行、数字化渠道、智能风控系统和智能投顾平台，以求在数字经济浪潮中抢占先机。与此同时，伴随传统网点业务向线上业务的迁移，客户取款、存款、同业拆借等流动性相关活动的便捷性大幅提升，流动性风险的演变路径出现与传统模式不同的症候与传导链条。究其根本，数字化技术一方面能实现实时信息共享与监测，使银行能够更快速地捕捉资金流动波动与预警信号；另一方面，由于资金在线化程度提高、客户行为操作方式更改、市场资金撮合更为高频，若监管和风控体系未能及时适配，可能会放大风险传导速度，从而带来新的不确定性。
1.2 研究意义
（1）理论意义：已有学术研究多聚焦数字化转型对商业银行运营效率、信用风险等方面的影响，而对于流动性风险传导机制在数字化环境下的重塑尚属薄弱环节。本文在信息不对称与资产负债匹配等经典理论基础上，结合数字技术特征，构建数字化场景下流动性风险传导框架，丰富了数字化转型与银行风险管理交叉研究的理论视角。
（2）实践意义：银行数字化转型已进入深水区，若未及时识别数字渠道对流动性风险传导的深层影响，可能导致流动性预警与应急响应滞后，放大系统性风险。本文分析出几种典型的数字化背景下流动性风险传导模式，为银行在数字化过程中设计更具针对性的监测和管控策略提供参考。
（3）监管意义：监管机构在数字化浪潮中要兼顾创新与审慎，既要鼓励金融科技应用，又要防范潜在的流动性溢出。本文对数字技术与流动性风险关联的理论分析，可为监管制定数字化转型全过程中的流动性监管指标和应急措施提供建议。
1.3 研究内容与结构安排
本文共包括六个部分。第一部分为引言，阐述研究背景、意义与结构安排。第二部分回顾国内外在商业银行数字化转型、流动性风险管理及其传导机制领域的文献，为后续研究提供理论支撑。第三部分从信息不对称视角、客户行为变化视角、资产负债匹配视角以及市场流动性视角，构建数字化背景下流动性风险传导的理论框架，并提出研究假设。第四部分介绍研究思路及方法，包括案例选择、二手数据收集与定性定量分析工具。第五部分结合典型银行案例与实证分析，阐述数字化场景下的几种流动性风险传导模式，深入剖析风险扩散途径与动态演变特征。第六部分基于前文分析提出政策建议与实践路径，并对研究局限进行反思。
2 文献综述
2.1 数字化转型与银行风险管理研究
2.1.1 商业银行数字化转型内涵
学术界普遍认为，商业银行数字化转型不仅是一项技术升级，更是一种战略性变革。其核心在于将互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术融入银行的业务流程与管理体系，通过重塑业务模式、组织结构与客户交互方式，提升银行对市场变化的响应速度与风控能力。Westerman等（2019）指出，数字化转型需要从文化、流程、技术和客户体验等多维度展开；Linden等（2018）则强调数据驱动与业务创新的耦合。
近年来，关于银行数字化转型的研究更多聚焦在对信用风险、经营效率以及盈利能力的影响。李琴与裴平（2022）发现，数字化转型可显著降低银行的不良贷款率，并通过线上风控渠道提高信贷审批速度；陆怀华等（2020）则阐明了区块链在供应链金融业务中对信息透明度与风险溢出的抑制作用。由此可见，数字化技术在提升银行风控精度、优化信贷流程方面具有显著价值，但对于流动性风险管理层面的研究尚处于起步阶段。
2.1.2 流动性风险管理研究现状
流动性风险是指银行在需要资金时无法及时且以合理成本筹措到所需资金的风险，包括市场流动性风险与资金流动性风险两个层面。国外关于流动性风险管理的研究多在2007–2008年全球金融危机后兴起，学者们关注银行流动性覆盖率（LCR）与净稳定资金率（NSFR）等监管指标，强调通过压力测试、资产负债持续性匹配与多样化融资渠道来提升流动性承受能力。国内研究方面，李玮等（2020）指出，中国商业银行流动性风险管理体系正由注重存贷比、流动性比例等静态指标，逐步向动态监测与实时预警体系转型。
然而，这些研究大多基于传统业务模式，即线下网点与人工报表方式，缺少对数字化渠道、移动支付与实时清算系统下流动性风险演变特征的关注。胡耀辉（2021）曾试图探讨互联网银行对传统银行流动性挤兑的溢出效应，但仅局限于存款迁移层面，未对数字化渠道内在风险传导路径进行系统梳理。
2.2 数字化环境下流动性风险传导的相关研究
少量文献尝试从数字化环境视角剖析流动性风险传导机制。例如，杨才然与王宁（2015）从互联网金融角度指出，线上存款与提现的便捷性可能导致集中挤兑风险加剧，并通过案例分析论证了互联网余额宝类产品对银行储蓄稳定性的冲击。Koch和Körner（2018）提出，数字化交易平台提高了资金流动透明度，但也使得局部流动性冲击能够迅速向整个同业市场传染，增强了系统性流动性风险。
国内学者张学峰与杨盼盼（2021）试图结合大数据分析，探索线上信贷与流动性风险的关联性，但主要偏重信贷渠道对银行资产结构的冲击，对线上渠道对负债端—尤其是同业拆借与网商银行等对流动性传导的影响尚缺乏深度研究。由此可见，现有文献对数字化场景下流动性风险传导路径的讨论尚不完善，需要从多个维度进行系统探讨。
2.3 文献评述与研究空白
综合以上文献可见：第一，关于数字化转型对银行风险管理的研究主要集中在信用风险与运营效率层面，较少触及流动性风险层面；第二，虽有少量研究涉及互联网渠道对流动性挤兑的冲击，但对整体传导机制的梳理不够系统；第三，实证研究多基于传统财务报表数据，缺少对数字化场景中实时数据与客户行为变化的耦合分析。因此，本文旨在填补以下研究空白：
（1）从信息不对称、客户行为变化、资产负债匹配与市场流动性四个核心维度，系统构建数字化背景下流动性风险传导框架；
（2）结合典型银行数字化实践与二手数据，深入挖掘数字渠道对流动性风险传导速度与强度的影响；
（3）在总结典型传导模式基础上，提出针对数字化转型阶段的流动性风险管理优化路径与政策建议。
3 理论基础与传导机制分析
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称理论
信息不对称理论指出，交易各方因掌握信息不均而导致决策效率降低或资源错配。在数字化背景下，银行与客户、银行与同业之间的信息对称程度发生变化。传统模式中，客户对自身存款行为、短期资金需求的认识往往与银行内部系统存在信息滞后；同业市场中，由于报文式交易与清算延时，银行无法实时掌握对手方的资金头寸与流动性需求。数字化转型通过实时数据采集与共享，能够一定程度缓解信息不对称，但也可能引发新的信息过载与错误判断风险。例如，线上渠道繁多导致信息碎片化，若未建立有效的数据治理与清洗机制，反而会增加错误信号的噪声，影响流动性预警的准确性。
3.1.2 资产负债匹配理论
资产负债匹配理论强调银行需在期限、品种、利率等维度实现资产与负债的动态平衡，以降低流动性风险。传统匹配方式依赖季度或月度财务报表与人工测算，更新频率低、预测精度有限。数字化转型为资产负债匹配引入了实时数据与智能化模型，使银行能够随时监测存贷款余额、债券持仓、同业拆借头寸等信息，并自动计算资金缺口与流动性风险指标。然而，若风控系统与配资模型未能及时适配数字化渠道带来的资金流动高速变化，就可能导致测算偏离实际，难以准确预警与决策。
3.1.3 全面风险管理理论
全面风险管理理论（ERM）主张将风险管理融入银行战略与日常运营流程，实现对各类风险（市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险）的协同识别、评估与控制。在数字化环境中，风险种类与发生途径更加复杂。例如，网络安全风险可能在极短时间内演化为流动性风险，人工智能模型误判也可能导致集体提款行为。银行需要在ERM框架下，结合数字化技术优势，构建涵盖线上渠道监测、智能化风控决策、跨部门协同的流动性风险管理体系，形成闭环化与动态化的风险管理流程。
3.2 数字化背景下流动性风险传导机制框架
在数字化转型过程中，多种因素可能改变商业银行流动性风险的传导路径。本文拟从以下四个核心维度构建传导机制：信息不对称与数据治理、客户行为与数字渠道、资产负债匹配与智能调度、同业市场流动性与实时撮合。
3.2.1 信息不对称与数据治理层面
数字化转型的核心在于数据驱动，但数据本身如果未经有效清洗与治理，可能导致错误信号。首先，银行内部多渠道并行（在线渠道、移动渠道、线下网点），若各渠道数据标准不统一，易出现口径差异，误导风控系统。其次，数字渠道使得客户行为更加分散与碎片化，公司难以迅速整合各类在线交易数据，可能出现延时预警；在同业市场层面，基于数字化交易平台的实时撮合，使银行可在短时间内完成拆借与归集，但若核心资金流动信息未及时透明化，易引发市场恐慌与挤兑风险向整个银行体系溢出。
3.2.2 客户行为与数字渠道层面
随着数字渠道的普及，客户可以随时随地发起存取款、投资、理财等操作。线上渠道无需排队、无需签名，人均单笔交易金额与频次大大提升。现有研究表明，客户对线上流动性渠道信任度更高，但也更容易因小额预警信号（如某理财产品收益波动）而集中转移资金，形成连锁反应。此外，社交媒体与舆情传播会进一步放大群体行为效应，一旦出现“某银行流动性紧张”的谣言，数字渠道的极致便捷与实时性将使客户在分钟级别完成提款，导致传统监测模型的滞后性暴露，传导速度加快。
3.2.3 资产负债匹配与智能调度层面
资产负债匹配的核心在于对未到期负债与可变现资产的实时测算。数字化风控平台可通过算法快速校准客户存贷款行为模式，并在发现负债集中度与集中提款趋势时，自动调用智能资产负债管理系统进行资金重配。例如，当系统监测到同一集团客户在不同渠道进行大额提款时，可自动进行短期同业拆借或债券回购。然而，不同模型对市场冲击的敏感度与容错度不同，如果算法未能及时更新风控参数，可能低估潜在缺口，导致应急调度延误。此外，若同一算法在多家银行广泛使用，一旦逻辑错误扩散，可能在同一时刻造成多家银行产生资金错判，流动性风险集中爆发。
3.2.4 同业市场流动性与实时撮合层面
数字化转型使同业市场的撮合效率大幅提升，交易平台全天候运行，银行可在数分钟或数秒钟内完成同业拆借。但在市场流动性紧张或市场恐慌时，撮合系统优势反而成为风险放大器：当平台监测到拆借利率急升，各家银行系统可能同一时间发出拆借需求，造成短时资金过度竞价，利率飙升，并迅速向其他银行传导恐慌情绪。此外，数字化撮合平台的数据透明性使市场参与者清晰看到对手方头寸紧张程度，可能触发连锁式撤销或逆向交易，加剧流动性冲击。
3.3 研究假设
基于上述传导机制框架，本文提出以下研究假设：
假设1：在数字化转型过程中，由于信息不对称与数据治理不完善，可能加剧银行内部对流动性风险的预警滞后，加快风险向系统其他节点的传导。
假设2：数字渠道下客户行为碎片化与易传播特征，导致在线集中提款与挤兑风险加剧，成为流动性风险传导的重要触发因素。
假设3：智能化资产负债匹配虽能提升资金调度效率，但算法模型若未能及时更新与风险校准，可能低估资金缺口，延缓应急响应，放大风险传导幅度。
假设4：数字化同业撮合平台在市场流动性紧张时，可能加速风险在银行体系内同业拆借网络的蔓延，形成二次甚至多次传导效应。
4 研究思路与方法
4.1 研究思路概述
本文立足于定性分析与案例剖析相结合的思路，以典型银行数字化转型实践为切入点，借助公开披露的数据与行业报告，深入剖析数字化场景下流动性风险传导机制。具体步骤如下：
（1）梳理各家银行数字化转型的主要路径与举措，包括移动银行建设、大数据风控平台搭建、区块链在同业拆借中应用等，并甄选3–4家在数字化转型前沿的银行作为案例研究对象；
（2）结合案例公开数据与行业报告，归纳总结各银行在移动端业务占比、在线同业拆借比例、智能化资产负债管理系统应用情况等指标；
（3）针对每个典型场景，构建风险传导流程图，重点剖析信息流、资金流与决策流在数字化环境下的交互路径；
（4）通过对公开的监管报告、内部访谈摘录与新闻事件进行对比，验证假设中提及的几种传导模式在实际案例中是如何演绎与扩大；
