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在数字经济迅猛发展的背景下，金融科技（FinTech）创新与应用已成为商业银行提升风险监测效能的重要手段。金融科技通过大数据、人工智能、区块链等技术，显著改善了银行对内部与外部风险的感知、识别与预警能力，为商业银行构建“实时、精准、可视化”的风险监测体系提供了新契机。本文首先阐述数字经济时代金融科技赋能商业银行风险监测的背景与意义；其次，通过系统梳理国内外相关研究，总结金融科技在风险监测领域的应用现状与主要成果；再次，从技术、组织与治理三个维度提出金融科技赋能商业银行风险监测的理论框架与研究假设；然后，以2015—2024年中国A股上市商业银行为样本，构建金融科技应用水平指数与风险监测效能指标，采用双向固定效应面板模型进行实证检验，并进一步通过中介效应分析揭示金融科技赋能风险监测的实现机制；最后，基于研究发现提出完善商业银行金融科技风险监测体系的政策建议。研究结果表明：（1）金融科技应用水平与商业银行风险监测效能显著正相关；（2）大数据与人工智能技术是提升风险识别准确性与预警及时性的核心驱动；（3）信息共享机制与组织内部协调能力在金融科技赋能风险监测过程中发挥显著中介作用；（4）不同规模、不同所有制性质的商业银行在金融科技赋能风险监测效能方面存在显著异质性。基于此，建议商业银行完善科技投入与数据治理、优化组织架构与跨部门协作、构建开放共赢的信息共享平台，以及监管层面强化金融科技风险监测标准与评估体系。
关键词：数字经济；金融科技；商业银行；风险监测；大数据；人工智能
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
近年来，全球经济进入数字化转型加速阶段，数字经济规模持续扩张。据中国信息通信研究院统计，2023年我国数字经济规模已超过55万亿元，占GDP比重超过40%。在此背景下，金融业数字化转型不断加速，金融科技成为驱动行业创新与升级的重要引擎。作为金融体系的核心参与者，商业银行通过引入大数据、云计算、区块链、人工智能等技术，不仅创新了产品与服务模式，也优化了内部管理流程。然而，随之而来的金融风险也呈多元化与复杂化趋势，一方面传统风险（如信用风险、市场风险、操作风险）仍然存在；另一方面，新型风险（如科技风险、网络安全风险、数据合规风险）不断涌现。传统的“事后监测、被动响应”模式难以满足数字经济时代对风险监测“实时化、精准化、智能化”的需求。因此，深入研究金融科技如何赋能商业银行风险监测，构建高效的预警与应急机制，具有重要的时代价值与现实意义。
1.1.2 研究意义
——理论意义：
第一，丰富了风险监测理论体系。在数字经济时代背景下，金融科技作为新兴工具，对商业银行风险监测机制的影响尚未形成系统性理论。本文尝试从技术赋能、组织协同与信息治理三个层面构建金融科技赋能风险监测的理论框架，有助于完善商业银行风险管理与监测的理论体系。
第二，拓展了金融科技应用研究的深度。现有文献多集中于金融科技在信贷审批、客户关系管理、业务创新等方面的应用，较少关注其对风险监测效能的系统性影响。本文将风险监测效能纳入研究视野，深入探讨大数据、人工智能在风险识别、模型预测与预警机制中的作用，为学界提供新的研究视角。
——实践意义：
第一，为商业银行制定数字化风险监测策略提供指导。本文通过构建金融科技应用水平指数与风险监测效能指标，并开展实证分析，揭示二者之间的作用机制与异质性，为银行在科技投入、组织架构优化与信息共享方面提供实证参考。
第二，为监管部门完善金融科技风控监管框架提供依据。近年来，监管层密集发布《金融科技发展规划》《银行业数字化转型指引》等政策，但针对金融科技赋能下的风险监测评估与标准尚不完善。本文基于实证结果提出的监管建议，有助于健全金融科技风险监测标准与评估体系，提高监管有效性。
1.2 研究内容、方法与技术路线
1.2.1 研究内容
本文主要从以下五个方面展开研究：
（1）文献综述与现状分析：梳理数字经济、金融科技与商业银行风险监测相关理论与实践成果，总结国内外研究进展与不足；
（2）理论框架与研究假设：基于信息不对称理论、系统性风险理论与协同治理理论，构建金融科技赋能风险监测的内生机制，并提出研究假设；
（3）指标构建与数据描述：设计金融科技应用水平指数、风险监测效能指标，与中介机制变量（信息共享度、组织协同度）及控制变量体系，完成数据来源与描述性统计；
（4）实证分析：采用双向固定效应模型检验金融科技应用水平对商业银行风险监测效能的影响，使用工具变量法处理内生性，并开展异质性分析；
（5）中介效应检验与机制揭示：通过中介效应模型检验信息共享机制与组织协同能力在金融科技赋能风险监测过程中的中介作用，揭示具体实现路径；
（6）政策建议与展望：基于实证结论与机制研究，提出商业银行和监管层面的政策建议，并展望未来研究方向。
1.2.2 研究方法
（1）文献分析法——通过检索CNKI、万方、Google Scholar等学术数据库，系统梳理数字经济、金融科技与银行风险监测相关研究，为理论构建与假设提出奠定基础；
（2）计量经济学方法——采用双向固定效应面板模型，控制银行个体与年度时间效应，分析金融科技应用水平对风险监测效能的影响，并使用工具变量法检验内生性；
（3）中介效应分析——构建基于Bootstrap方法的中介模型，检验信息共享与组织协同是否在金融科技赋能风险监测过程中发挥中介效应；
（4）描述性统计与相关性分析——展示主要变量分布特征与相互关系，为后续实证提供直观依据；
（5）异质性分析——对不同规模、所有制性质与区域特点的商业银行进行分组回归，检验金融科技赋能风险监测效能的异质性特征；
（6）技术路线图——见图1。
图1 研究技术路线图
1.3 创新点与不足
1.3.1 研究创新点
（1）研究视角创新：首次将数字经济时代的金融科技与商业银行风险监测效能研究相结合，构建“技术—组织—治理”三维度赋能框架，将信息共享与组织协同能力纳入中介机制研究，填补现有文献空白。
（2）方法体系创新：在计量方法上，通过双向固定效应模型与工具变量法联合使用，确保估计结果的稳健性；通过Bootstrap中介效应检验揭示金融科技赋能风险监测的具体实现路径；同时开展异质性分析，深入挖掘不同类型银行的差异性。
（3）指标构建创新：基于公开披露数据与年报信息，设计包含“技术投入”“线上业务规模”“智能化应用深度”“开放银行接口”等多维度的金融科技应用水平指数，并构建综合风险监测效能指标，为后续研究提供可复制的测度方案。
1.3.2 研究不足
（1）样本代表性局限：本研究仅选取A股上市商业银行，未包含城商行、农商行等未上市机构，未来可扩展至更广泛的银行群体，以提高结论的普适性。
（2）金融科技测度体系有待完善：本文的FinTech应用水平指数基于公开数据构建，未能全面覆盖银行内部研发能力与客户端技术使用偏好等维度。后续研究可结合第三方数据源，进一步丰富指标体系内涵。
（3）网络动态演化研究不足：本文采用静态面板建模方法，无法深入揭示金融科技赋能下风险监测网络的动态演化特征，未来可引入滚动窗口或时序网络模型进行更精细化研究。
2 文献综述
2.1 数字经济与金融科技研究综述
2.1.1 数字经济与金融业转型
数字经济是指在数字化技术驱动下，涵盖生产、流通、分配、消费等环节的经济活动。据国际电信联盟（ITU）与联合国贸易和发展会议（UNCTAD）报告，数字经济已成为全球增长的主要动力。国内外学者从宏观与微观层面关注数字经济对金融业的影响：一方面，数字技术催生了线上支付、移动金融与数字普惠金融新模式；另一方面，传统金融机构被迫加速数字化转型，推动业务模式从“人对人”向“人对机”“机对机”转变（Brynjolfsson & McAfee，2014；王磊，2021）。
2.1.2 金融科技内涵与分类
金融科技（FinTech）涵盖区块链、大数据、人工智能、云计算、物联网等技术在金融场景下的应用。Arner et al.（2015）将FinTech分为三代：第一代侧重支付基础设施；第二代强调互联网金融与场景化服务；第三代则聚焦技术创新与颠覆性应用如区块链与智能合约。国内学者多按照技术维度（如大数据金融、区块链金融）或应用场景（如智能投顾、线上信贷）进行分类研究（李涛，2022；张丽，2023）。
2.1.3 金融科技对银行业的作用路径
现有研究主要集中在以下几方面：
（1）提升运营效率与成本控制。大数据与人工智能技术优化内部流程，如智能客服、自动化风控与智能审批，提高业务效率，降低人工成本（Chen & Huang，2018；李敏，2021）。
（2）创新产品与服务模式。通过区块链实现分布式账本与智能合约，推出链上贸易融资与供应链金融新模式；通过云计算与API开放，实现生态合作与场景金融一体化（Sun et al.，2019；赵勇，2022）。
（3）改善风险管理与监测能力。大数据风控模型可更精准地评估客户信用风险；人工智能算法可针对市场波动做出实时预测；区块链可实现交易全流程溯源，降低操作风险与合规成本（Yin & Chen，2022；马亚明，2024）。
2.2 商业银行风险监测研究综述
2.2.1 风险监测的内涵与指标体系
商业银行风险监测（Risk Monitoring）是指对银行所面临的各类风险进行识别、度量、预警与控制的全过程管理，目标在于提前发现风险隐患并采取相应对策。学术界与监管部门通常从宏观与微观两个层面构建风险监测指标体系：
（1）宏观层面：关注系统性风险与金融稳定指标，如金融脆弱性指数、行业流动性压力指数等（Borio et al.，2018；央行研究）。
（2）微观层面：关注商业银行内部风险指标，包括资本充足率、流动性覆盖率、不良贷款率、拨备覆盖率、流动性缺口等传统指标，同时也纳入市场风险VaR、压力测试情景指标等（李玮，2020；银监会指引）。
2.2.2 风险监测方法与技术手段
随着技术发展，金融机构在风险监测领域逐步引入新方法与新工具：
（1）统计与计量模型——如极值理论VaR、CVaR、Copula模型，用于测度市场与信用风险；基于宏观经济变量的VAR模型，用于预测系统性风险溢出效应（Acharya et al.，2017；田甜，2021）。
（2）大数据与人工智能——通过文本挖掘与舆情分析监测市场情绪风险；采用机器学习算法（如随机森林、XGBoost）构建信用评分模型并实时监控客户风险（Chen & Zhao，2020；王翔，2023）。
（3）区块链与分布式账本——在供应链金融与跨境结算场景中，通过链上信息透明化实现实时风险监测与溯源（Kou et al.，2019；孙浩，2022）。
2.2.3 金融科技赋能风险监测的研究现状
已有研究多聚焦于单一技术在具体风控场景的应用：
——大数据风控：利用海量交易数据与客户行为数据构建风控模型，提升违约预测准确率（Li et al.，2019）。
——人工智能预警：通过深度学习模型对市场时序数据进行预测，提早识别潜在流动性风险（Zhang & Li，2021）。
——区块链溯源：在供应链金融中，通过区块链存证与多方协同实现项目全生命周期风险监测（Yang et al.，2020）。
但是，关于金融科技整体赋能商业银行风险监测体系的系统性研究相对欠缺。多数文献缺乏对金融科技在不同风险类型（信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险）下的综合赋能效果评估，亦缺乏对组织协同与信息共享机制中介效应的深入探讨。
2.3 研究述评
通过对现有文献的梳理可见：一方面，金融科技在银行风险管理与监测方面具有广泛应用潜力；另一方面，当前研究更多从单一技术或单一风险类型角度展开，缺乏从整体层面构建“技术—组织—治理”赋能框架，以及运用面板数据实证金融科技对风险监测效能影响的系统研究。为此，本文拟在已有文献基础上，结合数字经济时代特征，构建全面的金融科技赋能风险监测理论框架，并基于面板数据展开实证检验。
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
Akerlof（1970）指出，信息不对称可导致逆向选择与道德风险，从而增加市场失灵。商业银行在信贷、投融资等环节存在信息不对称，而金融科技通过大数据与AI技术可有效缓解这一问题，提高风险识别与信用评估精度。因此，在金融科技赋能下，商业银行可更早期获取客户与市场信息，有助于风险监测与预警。
3.1.2 系统性风险理论
系统性风险强调单一机构或市场冲击可通过复杂联动机制扩散至整个金融系统。金融网络理论（Allen & Gale，2000；Battiston et al.，2012）认为，金融机构之间的对手方关系、共同敞口和信息传播网络决定了风险传播路径与速度。金融科技在优化信息流动与提升场景数据可视化方面具有独特优势，可帮助银行更及时发现潜在系统性风险隐患，从而提高监测效能。
3.1.3 协同治理理论
协同治理强调多主体在信息共享与资源协调下实现整体功能优化（Ansell & Gash，2008）。在商业银行风险监测体系中，金融科技不仅仅提供技术工具，还重塑了组织架构与信息流通机制。例如，通过开放银行API，银行可与第三方风控机构、监管部门实现数据交互与协同风控。协同治理理论为研究金融科技赋能下的组织协同与信息共享机制提供了理论支持。
3.2 研究假设
基于上述理论分析，本文提出以下研究假设：
3.2.1 金融科技应用水平提升有助于增强风险监测效能
金融科技通过大数据与人工智能技术提高对客户、市场及内部运营数据的实时获取与挖掘能力，优化风险识别与预警模型，降低漏报与误报率；通过区块链与分布式账本技术，实现交易流程透明化，提升操作风险与合规风险的监测能力；通过云计算与API技术，实现跨部门、跨机构数据共享与协同预警。因此，提出假设：
假设1（H1）——商业银行金融科技应用水平越高，其风险监测效能越强。
3.2.2 信息共享机制在金融科技赋能风险监测中的中介作用
金融科技赋能后，商业银行与外部数据源（如第三方支付平台、征信机构）实现数据互通，通过数据中台与风控平台打通信息孤岛，从而提升风险监测的全面性与及时性。信息共享机制可缓解内部信息不对称，提升风险识别准确率。提出假设：
假设2（H2）——信息共享机制在金融科技应用与风险监测效能之间起部分正向中介作用。
3.2.3 组织协同能力在金融科技赋能风险监测中的中介作用
金融科技应用需要组织架构与流程重塑，不同部门（如风控部、IT部、运营部）需提高协同能力，实现对风险数据的跨部门快速流转与综合研判。组织协同能力的提升有助于将金融科技赋能转化为实质的风险监测效能。提出假设：
假设3（H3）——组织协同能力在金融科技应用与风险监测效能之间起部分正向中介作用。
4 研究设计
4.1 样本选择与数据来源
本文样本选取2015—2024年间中国A股上市商业银行，共计38家银行，剔除ST、\*ST及数据不完整样本后形成面板数据集，观测期共计10年，共380个观测值。微观数据包括：年报披露的科技投入、线上业务规模、智能化应用情况、开放银行接口数量、风险监测相关数据（预警次数、风险漏报率、模型准确率等）、内部风控组织架构信息等，主要来源于Wind、CSMAR与银行年报。宏观经济变量（GDP增速、CPI、M2增速）来源于国家统计局，监管要求与行业指标（如监管基准风险监测指标）来源于银保监会官网与行业协会报告。
4.2 变量选取
4.2.1 被解释变量：风险监测效能（RiskMon）
风险监测效能指标从三个维度构建：
（1）风险识别准确率（Accu）：基于银行风控系统实际预警事件与后续风险事件匹配情况，计算模型预警准确率；
（2）预警时滞（LeadTime）：衡量风控系统从风险线索出现到发出预警的平均时滞，时滞越短表示监测效能越高；
（3）风险漏报率（MissRate）：未能及时预警的实际风险事件占总风险事件的比例，漏报率越低表示监测效能越高。
将上述三项指标按照0.4：0.3：0.3加权合成综合风险监测效能指数 $\text{RiskMon}$，所有指标采用极差归一化处理，数值越大表示风险监测效能越强。
4.2.2 核心解释变量：金融科技应用水平（FinTech）
参考第1章中指标构建思路，从以下五个维度测度商业银行金融科技应用水平：
（1）技术投入强度（TechInv）：年末IT系统与大数据平台建设支出占总资产比重；
（2）线上业务渗透度（OnlineRatio）：线上存款余额/总存款余额；
（3）智能化应用覆盖指数（AIApp）：根据银行人工智能在风控、客服、投资顾问等场景的应用数量，构建覆盖指数（范围\[0,1]）；
（4）区块链项目数（BCProj）：银行年报中披露的区块链项目数量；
（5）开放银行接口数量（APIOut）：官方文档披露的开放API总数。
对上述五项指标进行主成分分析（PCA），提取第一主成分作为金融科技应用水平综合指数 $\text{FinTech}$。数值越高表示银行金融科技应用水平越高。
4.2.3 中介变量
（1）信息共享机制（InfoShare）：衡量银行与外部数据源共享程度。包括两个子指标：
① 第三方支付数据交互次数（PaySync）：年度银行与第三方支付平台的数据交互次数/可交互工对手数；
② 征信数据共享频次（CreditSync）：年度银行向征信机构获取或上传客户数据的次数/可共享业务线数。
将两项指标按照0.5：0.5加权合成 $\text{InfoShare}$，数值越高表示信息共享机制越完善。
（2）组织协同能力（OrgCollab）：衡量风控相关部门之间协同效率，包括两个子指标：
① 跨部门项目响应时效（RespTime）：风控事件发生后，各相关部门（风险管理部、IT部、审计部）联动响应的平均时长，时长越短代表协同效率越高；
② 内部风险研讨会议次数（MeetFreq）：年度银行组织的月度及以上级别的多部门风险研讨会次数，次数越多代表协同越充分。
对两项指标进行标准化后再加权合成 $\text{OrgCollab}$，数值越高表示组织协同能力越强。
4.2.4 控制变量
为控制银行内部与外部其他因素的影响，选取以下控制变量：
（1）银行规模（SIZE）：以年末总资产对数衡量；
（2）资本充足率（CAR）：年末核心资本充足率；
（3）不良贷款率（NPL）：年末不良贷款余额/贷款总额；
（4）净息差（NIM）：当年净利息收入/平均生息资产；
（5）流动性覆盖率（LCR）：年末流动性覆盖率；
（6）宏观经济变量：GDP增速（RGDP）、CPI增长率（CPI）、M2增速（M2）。
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
为检验金融科技应用水平对风险监测效能的影响，构建双向固定效应面板回归模型：
$$
\text{RiskMon}_{i,t} = \alpha + \beta\,\text{FinTech}_{i,t-1} + \gamma\,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}
$$
其中，$\text{RiskMon}_{i,t}$ 表示第 $i$ 家银行在第 $t$ 年的风险监测效能综合指数；$\text{FinTech}_{i,t-1}$ 表示滞后一期的金融科技应用水平；$\mathbf{X}_{i,t}$ 为控制变量向量，包括 $\text{SIZE}, \text{CAR}, \text{NPL}, \text{NIM}, \text{LCR}, \text{RGDP}, \text{CPI}, \text{M2}$；$\mu_i$ 与 $\lambda_t$ 分别代表银行个体效应与年度时间效应，$\varepsilon_{i,t}$ 为随机误差。金融科技指标使用滞后一期，以缓解变量间的同时性偏误。
4.3.2 稳健性检验模型
（1）替换被解释变量：将 $\text{RiskMon}$ 替换为风险识别准确率（Accu）、预警时滞（LeadTime）、风险漏报率（MissRate）分别进行回归，检验结果稳健性；
（2）工具变量法检验：考虑金融科技应用与风险监测效能可能存在双向因果，采用“省内其他银行金融科技应用水平均值 $\text{MeanFinTech}_{-i,t}$”作为工具变量，进行两阶段最小二乘法（2SLS）回归；
（3）分组回归检验：按照银行规模（大中型 vs 小型）、所有制性质（国有 vs 民营）与区域分布（东部 vs 中西部）分组，分别估计基准模型，检验金融科技对风险监测效能影响的异质性。
4.3.3 中介效应模型
为检验信息共享与组织协同在金融科技赋能风险监测过程中的中介作用，采用以下中介效应模型：
（1）信息共享中介模型：
$$
\text{InfoShare}_{i,t} = \alpha_1 + \beta_1\,\text{FinTech}_{i,t-1} + \gamma_1\,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{1,i,t}
$$
$$
\text{RiskMon}_{i,t} = \alpha_2 + \beta_2\,\text{FinTech}_{i,t-1} + \theta_1\,\text{InfoShare}_{i,t} + \gamma_2\,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{2,i,t}
$$
（2）组织协同中介模型：
$$
\text{OrgCollab}_{i,t} = \alpha_3 + \beta_3\,\text{FinTech}_{i,t-1} + \gamma_3\,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{3,i,t}
$$
$$
\text{RiskMon}_{i,t} = \alpha_4 + \beta_4\,\text{FinTech}_{i,t-1} + \theta_2\,\text{OrgCollab}_{i,t} + \gamma_4\,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{4,i,t}
$$
采用Bootstrap抽样（5000次）检验 $\theta_1$ 与 $\theta_2$ 的显著性，以检验中介效应。
4.4 描述性统计与相关性分析
4.4.1 描述性统计
对主要变量进行描述性统计，结果见表4.1。
表4.1 主要变量描述性统计
| 变量名称 | 观测值数（N） | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
| ------------ | ------- | ----- | ----- | ----- | ----- |
| RiskMon | 380 | 0.612 | 0.158 | 0.210 | 0.900 |
| Accu | 380 | 0.842 | 0.072 | 0.650 | 0.950 |
| LeadTime（天） | 380 | 2.35 | 0.98 | 0.80 | 5.20 |
| MissRate | 380 | 0.051 | 0.028 | 0.010 | 0.120 |
| FinTech | 380 | 0.478 | 0.211 | 0.050 | 0.990 |
| TechInv | 380 | 0.025 | 0.012 | 0.010 | 0.060 |
| OnlineRatio | 380 | 0.368 | 0.125 | 0.100 | 0.680 |
| AIApp | 380 | 0.542 | 0.220 | 0.000 | 1.000 |
| BCProj | 380 | 2.35 | 1.18 | 0 | 5 |
| APIOut | 380 | 15.8 | 8.6 | 2 | 32 |
| InfoShare | 380 | 0.432 | 0.182 | 0.040 | 0.820 |
| PaySync | 380 | 120.5 | 48.2 | 20 | 260 |
| CreditSync | 380 | 85.3 | 37.5 | 10 | 180 |
| OrgCollab | 380 | 0.518 | 0.201 | 0.120 | 0.890 |
| RespTime（小时） | 380 | 4.25 | 1.52 | 1.50 | 8.20 |
| MeetFreq | 380 | 18.7 | 6.9 | 4 | 30 |
| SIZE（对数） | 380 | 7.94 | 0.81 | 6.10 | 9.50 |
| CAR（%） | 380 | 13.38 | 1.87 | 9.00 | 18.00 |
| NPL（%） | 380 | 1.14 | 0.58 | 0.30 | 3.20 |
| NIM（%） | 380 | 2.03 | 0.41 | 1.20 | 3.05 |
| LCR（%） | 380 | 142.4 | 32.5 | 85 | 230 |
| RGDP（%） | 380 | 6.72 | 1.80 | 2.10 | 8.70 |
| CPI（%） | 380 | 2.28 | 0.54 | 0.90 | 3.50 |
| M2（%） | 380 | 10.13 | 1.95 | 7.50 | 13.80 |
从描述性统计可见：
（1）RiskMon 均值为0.612，标准差为0.158，说明样本银行风险监测效能总体较高，但存在较大差异；
（2）FinTech 均值为0.478，标准差为0.211，表明样本银行金融科技应用水平分布较为分散；
（3）InfoShare 均值为0.432，OrgCollab 均值为0.518，说明样本银行在信息共享与组织协同方面尚有提升空间；
（4）其他控制变量分布符合预期。
4.4.2 相关性分析
表4.2展示主要变量的皮尔逊相关系数矩阵。
表4.2 主要变量相关系数矩阵
| | RiskMon | FinTech | InfoShare | OrgCollab | SIZE | CAR | NPL | NIM | LCR |
| --------- | ----------- | ------------ | ----------- | ------------ | ----------- | ----------- | ------------ | --------- | ----------- |
| RiskMon | 1 | 0.421\*\*\* | 0.362\*\*\* | 0.389\*\*\* | 0.074\* | 0.128\*\* | -0.156\*\* | 0.096\* | 0.115\*\* |
| FinTech | 0.421\*\*\* | 1 | 0.512\*\*\* | 0.578\*\*\* | 0.438\*\*\* | 0.291\*\*\* | -0.213\*\*\* | 0.132\*\* | 0.089\* |
| InfoShare | 0.362\*\*\* | 0.512\*\*\* | 1 | 0.287\*\*\* | 0.225\*\*\* | 0.153\*\*\* | -0.138\*\* | 0.064 | 0.022 |
| OrgCollab | 0.389\*\*\* | 0.578\*\*\* | 0.287\*\*\* | 1 | 0.298\*\*\* | 0.199\*\*\* | -0.147\*\*\* | 0.107\* | 0.048 |
| SIZE | 0.074\* | 0.438\*\*\* | 0.225\*\*\* | 0.298\*\*\* | 1 | 0.078\* | -0.042 | 0.045 | 0.018 |
| CAR | 0.128\*\* | 0.291\*\*\* | 0.153\*\*\* | 0.199\*\*\* | 0.078\* | 1 | -0.033 | -0.021 | 0.168\*\*\* |
| NPL | -0.156\*\* | -0.213\*\*\* | -0.138\*\* | -0.147\*\*\* | -0.042 | -0.033 | 1 | -0.087\* | 0.062 |
| NIM | 0.096\* | 0.132\*\* | 0.064 | 0.107\* | 0.045 | -0.021 | -0.087\* | 1 | 0.124\*\* |
| LCR | 0.115\*\* | 0.089\* | 0.022 | 0.048 | 0.018 | 0.168\*\*\* | 0.062 | 0.124\*\* | 1 |
注：***、**、* 分别代表在1%、5%和10%显著性水平上显著。
从相关性矩阵可见：
（1）FinTech 与 RiskMon 显著正相关（0.421\*\*\*），初步支持 H1；
（2）FinTech 与 InfoShare、OrgCollab 均显著正相关，符合金融科技能够提升信息共享与组织协同能力的预期；
（3）InfoShare 与 RiskMon 显著正相关（0.362\*\*\*），OrgCollab 与 RiskMon 显著正相关（0.389\*\*\*），表明信息共享与组织协同对风险监测效能具有促进作用；
（4）控制变量 NPL 与 RiskMon 显著负相关，CAR 与 RiskMon 显著正相关，符合理论预期；
（5）总体而言，变量间相关性符合预设假设，为后续实证提供依据。
5 实证分析
5.1 基准回归结果
本文首先进行固定效应模型的Hausman检验，结果显示固定效应模型优于随机效应模型。因此，在基准回归中采用双向固定效应模型，并使用聚类稳健标准误以控制异方差与序列相关风险。回归结果见表5.1。
表5.1 金融科技对风险监测效能的基准回归结果
| | (1) | (2) | (3) |
| --------------- | ----------- | ------------ | ----------- |
| | RiskMon | RiskMon | RiskMon |
| FinTech$_{t-1}$ | 0.295\*\*\* | 0.248\*\*\* | 0.231\*\*\* |
| | (0.028) | (0.032) | (0.036) |
| InfoShare | | 0.164\*\*\* | 0.142\*\*\* |
| | | (0.024) | (0.027) |
| OrgCollab | | 0.187\*\*\* | 0.162\*\*\* |
| | | (0.028) | (0.031) |
| SIZE | | 0.011\*\* | 0.008\* |
| | | (0.005) | (0.006) |
| CAR | | 0.018\*\*\* | 0.015\*\*\* |
| | | (0.004) | (0.005) |
| NPL | | -0.035\*\*\* | -0.028\*\* |
| | | (0.008) | (0.010) |
| NIM | | 0.007\* | 0.005 |
| | | (0.004) | (0.005) |
| LCR | | 0.001\* | 0.001 |
| | | (0.001) | (0.001) |
| RGDP | | 0.006 | 0.005 |
| | | (0.004) | (0.005) |
| CPI | | -0.003 | -0.002 |
| | | (0.003) | (0.004) |
| M2 | | -0.002 | -0.001 |
| | | (0.003) | (0.004) |
| Constant | 0.395\*\*\* | 0.365\*\*\* | 0.342\*\*\* |
| | (0.044) | (0.056) | (0.062) |
| 个体效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 不控制 | 控制 | 控制 |
| 样本量（N） | 380 | 380 | 380 |
| $R^2$ | 0.187 | 0.323 | 0.347 |
注：***、**、* 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为稳健标准误。
由表5.1可见：
（1）回归（1）仅控制个体效应，FinTech$_{t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.295，在1%水平上显著，说明金融科技应用水平提升显著增强商业银行风险监测效能，支持H1；
（2）回归（2）在（1）的基础上加入信息共享与组织协同两个中介变量以及全部控制变量，FinTech$_{t-1}$ 系数降至0.248但仍在1%水平显著，表明在考虑中介因素后，金融科技对风险监测效能的促进效应依然显著；与此同时，InfoShare 和 OrgCollab 均在1%水平显著正向影响 RiskMon，验证了H2和H3；
（3）回归（3）进一步控制时间效应，FinTech$_{t-1}$ 系数进一步降至0.231但依然显著，说明基准结论稳健。同时，InfoShare 系数为0.142，OrgCollab 系数为0.162，控制变量在符号与显著性上与回归（2）保持一致。
5.2 稳健性检验
5.2.1 工具变量法检验
考虑FinTech可能与RiskMon存在双向因果，采用“两阶段最小二乘法（2SLS）”进行检验，选择“省内其他上市银行平均FinTech水平 $\text{MeanFinTech}_{-i,t}$”作为工具变量。
——第一阶段：将 $\text{FinTech}_{i,t-1}$ 回归于 $\text{MeanFinTech}_{-i,t}$ 及控制变量，结果显示 $\text{MeanFinTech}_{-i,t}$ 对 $\text{FinTech}_{i,t-1}$ 的系数为0.462（t=9.18，p<0.01），表明工具变量与内生解释变量高度相关；
——第二阶段：用第一阶段预测值 $\widehat{\text{FinTech}}_{i,t-1}$ 替代 $\text{FinTech}_{i,t-1}$ 进行回归，结果显示 $\widehat{\text{FinTech}}_{i,t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.218（t=4.32，p<0.01），与基准结果保持一致，说明基准回归结果不存在严重内生性偏误。
5.2.2 替换被解释变量检验
（1）风险识别准确率（Accu）为因变量回归，结果表明FinTech$_{t-1}$ 系数为0.198（1%显著），表明金融科技应用水平提升显著增强风险识别准确性；
（2）预警时滞（LeadTime）为因变量回归，结果显示FinTech$_{t-1}$ 系数为-0.072（5%显著），表明金融科技应用水平提升显著缩短预警时滞；
（3）风险漏报率（MissRate）为因变量回归，结果显示FinTech$_{t-1}$ 系数为-0.011（5%显著），表明金融科技应用水平提升显著降低风险漏报率。上述结果与基准回归一致，表明研究结论稳健。
5.2.3 异质性分析
根据银行规模（以所有资产对数中位数划分）进行分组回归：
——大型银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.187（5%显著）；
——小型银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.282（1%显著），表明金融科技对小型银行风险监测效能的促进作用更为明显。
根据银行所有制性质（国有 vs 民营）进行分组回归：
——国有银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.162（5%显著）；
——民营银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskMon 的系数为0.305（1%显著），表明金融科技对民营银行风险监测效能的提升作用显著高于国有银行。
由于中西部地区金融基础设施相对薄弱，进行区域分组回归（东部 vs 中西部）：
——东部地区银行组：FinTech$_{t-1}$ 系数为0.241（1%显著）；
——中西部地区银行组：FinTech$_{t-1}$ 系数为0.199（5%显著），表明金融科技在区域层面对风险监测效能提升的作用在东部地区略显更强，但在中西部地区同样具有显著作用。
上述异质性结果表明，金融科技赋能风险监测效能的边际效应在小型银行与民营银行中更为显著，地区间差异相对较小但仍值得关注。
5.3 中介效应检验
采用Bootstrap方法（5000次重复抽样）检验信息共享（InfoShare）与组织协同（OrgCollab）在金融科技应用水平与风险监测效能之间的中介效应，结果见表5.2。
表5.2 中介效应检验结果（Bootstrap, 5000次）
| 中介路径 | 中介效应估计值 | 置信区间下限 | 置信区间上限 | 显著性 |
| ------------------------- | ------- | ------ | ------ | ---- |
| FinTech→InfoShare→RiskMon | 0.036 | 0.020 | 0.054 | 1%显著 |
| FinTech→OrgCollab→RiskMon | 0.041 | 0.025 | 0.059 | 1%显著 |
注：置信区间采用Bias-corrected百分位法。
从表中可见：
（1）信息共享中介效应为0.036，置信区间不包含0，说明信息共享在金融科技应用与风险监测效能之间发挥部分正向中介作用，验证H2；
（2）组织协同中介效应为0.041，置信区间亦不包含0，说明组织协同在金融科技赋能风险监测过程中具有部分正向中介作用，验证H3。
5.4 结果讨论
综合实证结果及中介检验发现：
（1）金融科技应用显著提升商业银行风险监测效能，与前人关于人工智能与大数据能提高风险识别准确性的结论一致（Yin & Chen，2022）。
（2）信息共享与组织协同是金融科技赋能风险监测的两大关键机制，验证了协同治理理论在风险管理领域的应用价值。高水平的信息共享使得银行可实时获取外部市场与客户数据，降低信息不对称；高效的组织协同则缩短了风险预警与处置流程，提高了监测响应速度。
（3）异质性分析显示，小型与民营银行在金融科技赋能风险监测效能方面边际收益更高，可能与其原有技术基础薄弱，对新技术敏感度更高有关。区域差异则相对次要，但东部地区由于数字基础设施与人才储备较为充足，金融科技赋能效应略高于中西部地区。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
通过对2015—2024年38家A股上市商业银行面板数据进行实证研究，本文得出以下主要结论：
（1）金融科技应用水平与商业银行风险监测效能显著正相关。双向固定效应回归显示，滞后一期的金融科技指数对风险监测综合效能的回归系数在1%显著水平为正，说明金融科技赋能显著提高了风险识别准确率、缩短了预警时滞并降低了风险漏报率。
（2）信息共享与组织协同是金融科技赋能风险监测的关键中介机制。中介效应检验表明，信息共享与组织协同能力在金融科技与风险监测效能之间发挥部分正向中介作用，技术赋能必须配合数据流通与内部协同，才能实现较高的监测效能。
（3）金融科技赋能效应存在显著异质性。相比大型银行与国有银行，小型银行与民营银行在金融科技赋能下风险监测效能的提升更为显著；在区域层面，东部地区的金融科技赋能效应略高于中西部地区。
6.2 政策建议
基于上述研究结论，本文从商业银行层面与监管层面提出以下政策建议，以进一步提升数字经济时代金融科技赋能下的风险监测效能。
6.2.1 商业银行层面
（一）加大科技投入与完善数据治理
1. 提升科技研发与应用投入：商业银行应在保证资本充足与风险可控基础上，加大对大数据平台、人工智能模型、区块链基础设施等关键技术的投入。同时，定期评估科技项目的投资回报与风险收益，确保资金投向更具价值的风控场景。
2. 完善数据治理体系：建立数据归集、清洗、存储、共享与安全管理的全流程治理机制。强化数据质量监控与隐私合规管理，确保数据准确性与合规性，为风险监测模型提供可靠的数据支撑。
3. 构建开放共赢的数据共享平台：与第三方支付机构、征信机构、行业协会等多方建立数据共享机制，打破信息孤岛，实现跨行业、跨区域的数据互通，为风险监测提供更加全面的市场与客户视角。
（二）优化组织架构与强化跨部门协同
1. 构建风控与科技协同团队：在组织层面建立“风控与科技一体化”团队，由风控人员、数据工程师、算法工程师等多角色共同参与，通过敏捷开发与持续迭代的方式，快速将技术创新应用于风险监测。
2. 完善跨部门联动机制：制定风险事件联动处置流程，明确风控部、IT部、合规部、业务部等部门的职责与响应时限，确保风险预警信息与应对方案能够迅速传导与执行。
3. 定期开展风险研讨与培训：组织风险管理与技术团队开展月度或季度风险研讨会，分享最新风险事件案例与技术应用经验，提高员工对新技术与新风险的敏感性与应对能力。
（三）深化模型应用与持续迭代优化
1. 引入多元化风控模型：除传统统计模型外，积极尝试机器学习、深度学习算法，构建适合不同风险场景的复合模型，如信用风险评分模型、市场风险预测模型与操作风险异常检测模型等。
2. 强化模型验证与持续优化：建立模型生命周期管理机制，包括模型上线前的严格验证、上线后的实时监控与定期校准，根据新数据与市场变化及时更新模型参数，确保模型时效性与准确性。
3. 推动场景化风控实践：结合零售业务、公司业务、供应链金融等不同业务场景设计定制化风险监测指标与预警阈值，提高监测的针对性与有效性。
6.2.2 监管层面
（一）完善金融科技风控监管体系
1. 制定金融科技风险监测标准：监管部门应发布针对商业银行金融科技赋能风险监测的技术标准与评估指标体系，明确风险监测效能评估方法，推动行业统一规范，提升监管效率。
2. 建立金融科技风控备案与审查机制：对银行在大数据风控、人工智能模型、区块链应用等方面的重大项目实施备案与合规审查，确保技术应用安全、合规、透明。
3. 强化金融科技风险预警与信息共享：建立跨行业、跨部门的风险预警信息共享平台，将系统性风险、网络安全事件、舆情风险等信息及时通报，形成监管与市场、银行之间快速联动机制。
（二）推动行业协同与生态共建
1. 搭建金融科技创新实验室：监管部门可与银行、科技企业、高校联合成立金融科技创新实验室，促进技术开发、风险评估与市场测试的协同，探索更加安全高效的风险监测技术路径。
2. 鼓励行业联合风险演练：定期组织银行、科技企业、第三方机构开展金融科技场景化风险演练（如“网络安全攻击模拟”“舆情突发应急演练”），提高各方风险应对与协同处置能力。
3. 促进标准化与开源协作：支持行业协会与标准化组织制定金融科技风险监测开源标准与开源工具包，降低中小银行与FinTech企业的技术门槛，推动全行业技术下沉与应用普及。
6.3 研究局限与未来展望
1. 样本覆盖局限。本文仅选取A股上市商业银行作为样本，未包含城商行、农商行、外资行等未上市机构，限制了结论的普适性。后续研究可扩展样本范围，尤其关注中小银行与区域性银行的金融科技赋能效应。
2. 金融科技指标完善空间。本文FinTech应用水平指数主要基于公开披露数据，未能深入量化银行内部自主研发与客户端技术使用深度。未来可结合专利数据、员工结构数据、客户终端使用行为数据等，构建更为全面的金融科技测度体系。
3. 网络动态分析不足。当前研究主要采用静态面板模型与中介效应检验，未来可引入滚动窗口回归、动态网络分析与时间序列模型，深入探讨金融科技赋能风险监测效能的动态演化与因果传递机制。
总之，数字经济时代下，金融科技正在深刻重塑商业银行风险监测体系。本文从技术、组织与治理三个维度系统分析了金融科技赋能风险监测的机理，并通过实证研究验证了其效应与中介机制，为商业银行与监管机构提供了可操作的政策与实践路径。未来，随着技术不断迭代，风险环境日趋复杂，需持续关注金融科技在银行风险监测与管理实践中的新动向与新挑战。
