18 浏览从表5.3可见：
（1）回归（1）仅控制银行个体效应，FinTech$_{t-1}$ 对 RiskEff 的回归系数为0.293（1%显著），表明金融科技应用水平对提高风险管理效率具有显著正向影响，支持H1；
（2）回归（2）在（1）的基础上加入中介变量CRAccu、MRAccu、LeadTime、LossRate、ICCollab以及全部控制变量，FinTech$_{t-1}$ 系数降至0.251（1%显著），表明在考虑信用风险识别准确率与内部控制协同等因素后，金融科技对风险管理效率的直接促进效应依然显著；同时，CRAccu、MRAccu、ICCollab 均在1%水平显著正向影响 RiskEff，LeadTime、LossRate 分别显著负向影响 RiskEff，验证H2与H3。
（3）回归（3）进一步控制年度时间效应，FinTech$_{t-1}$ 系数为0.238（1%显著），说明基准结论在控制时间效应后依旧稳健；其他变量系数符号与显著性与回归（2）保持一致。
5.2 稳健性检验
5.2.1 工具变量法检验
为解决金融科技应用与风险管理效率可能存在的双向因果或遗漏变量偏误，采用“两阶段最小二乘法（2SLS）”进行检验，选取“省内其他银行平均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0.478（t=9.42，p<0.01），表明工具变量有效；
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 RiskEff 的系数为0.214（t=4.18，p<0.01），与基准结果方向与数量级保持一致，说明基准回归结果不存在严重偏误。
5.2.2 替换被解释变量检验
（1）信用风险识别准确率（CRAccu）为因变量回归，FinTech$_{t-1}$ 系数为0.168（1%显著）；
（2）市场风险测算准确度（MRAccu）为因变量回归，FinTech$_{t-1}$ 系数为0.154（1%显著）；
（3）预警时滞（LeadTime）为因变量回归，FinTech$_{t-1}$ 系数为-0.066（5%显著）；
（4）事后损失率（LossRate）为因变量回归，FinTech$_{t-1}$ 系数为-0.013（5%显著）。
上述结果与基准回归相符，表明金融科技应用显著提升风险识别准确率与市场风险测算准确度，缩短预警时滞并减少损失，支持基准结论。
5.2.3 异质性分析
按照银行规模（以资产对数中位数7.9为分界）进行分组回归：
大型银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskEff 的系数为0.186（5%显著）；
小型银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskEff 的系数为0.274（1%显著）。
结果表明，金融科技对小型银行风险管理效率提升的边际效应更为显著。
按照所有制性质（国有 vs 民营）分组回归：
国有银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskEff 的系数为0.162（5%显著）；
民营银行组：FinTech$_{t-1}$ 对 RiskEff 的系数为0.298（1%显著）。
说明金融科技对民营银行风险管理效率提升效应显著高于国有银行。
按照区域属性（东部 vs 中西部）分组回归：
东部地区银行组：FinTech$_{t-1}$ 系数为0.221（1%显著）；
中西部地区银行组：FinTech$_{t-1}$ 系数为0.197（5%显著）。
表明金融科技赋能效应在东部地区略高于中西部地区，但中西部银行同样显著受益。
5.3 中介效应检验
基于Bootstrap方法（5000次抽样）检验信用风险识别准确率（CRAccu）与内部控制协同能力（ICCollab）的中介效应，结果见表5.4。
表5.4 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→CRAccu→RiskEff | 0.052 | 0.030 | 0.078 | 1%显著 |
| FinTech→ICCollab→RiskEff | 0.046 | 0.022 | 0.069 | 1%显著 |
注：置信区间采用Bias-corrected百分位法。
结果表明：
（1）信用风险识别准确率在金融科技应用与风险管理效率之间具有部分正向中介效应，验证H2；
（2）内部控制协同能力在金融科技应用与风险管理效率之间具有部分正向中介效应，验证H3。
5.4 结果讨论
实证结果与中介效应检验表明：
（1）金融科技应用显著提升商业银行风险管理效率，与先前关于大数据与人工智能提升风险预警准确性的研究相符；
（2）信用风险识别准确率与内部控制协同是金融科技提升风险管理效率的两大关键机制，表明技术应用需配合内部管理与组织协同才能发挥最佳效能；
（3）小型和民营银行在金融科技赋能风险管理效率方面的边际收益更高，说明中小型银行因原有风控基础薄弱，数字化转型带来的效率提升更明显；
（4）东部地区银行因数字基础设施与人力资源优势，对金融科技应用有更强吸收能力，但中西部银行同样显著受益，说明技术下沉效应正在发挥作用。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
本文基于2015—2024年中国A股上市商业银行面板数据，从理论与实证两方面探讨了金融科技应用对风险管理效率的提升机制，得出以下主要结论：
（1）金融科技应用水平与商业银行风险管理效率显著正相关。面板实证显示，滞后一期的金融科技应用水平对风险管理效率综合指数具有显著正向影响，说明技术赋能有效加快了风险识别与预警时效，降低了风险损失。
（2）信用风险识别准确率与内部控制协同能力在其中发挥关键中介作用。中介效应检验结果表明，金融科技通过提升信用风险模型准确率与增强部门间协同，间接促进风险管理效率提升。
（3）金融科技赋能效应存在异质性。相较于大型与国有银行，小型与民营银行在金融科技赋能下风险管理效率的提升效应更为显著；东部地区银行受益水平略高于中西部地区，但后者同样具备显著提升空间。
6.2 政策建议
基于以上研究结论，本文从商业银行运营与监管层面提出如下政策建议：
6.2.1 商业银行层面
（一）加大科技投入，完善数据治理体系
1. 精准布局科技投入：根据自身发展阶段与业务特色，制定分阶段的科技投入规划，重点支持大数据平台建设、人工智能模型研发与区块链试点应用，在保证资本充足与风险可控的前提下，有序推进技术升级。
2. 完善数据治理：建立数据采集、清洗、存储、共享与安全管理全流程机制，确保数据质量与合规性。运用数据中台技术统筹全行数据资源，实现多场景风险数据的实时对接与分析。
3. 构建开放数据生态：与第三方机构（如征信机构、支付平台、监管沙盒）实现数据互联互通，打破信息孤岛，为风险识别与模型优化提供多源数据支持。
（二）优化组织架构，强化内部协同
1. 构建风控与科技协同团队：在高层战略部署下，组建由风控专家、数据科学家、IT工程师等多角色组成的综合项目组，实现风险管理与技术研发的深度融合，推动风控场景化应用。
2. 完善跨部门联动制度：制定风险事件处置流程与响应标准，明确业务部门、风控部门、信息技术部门等之间的职责分工与协同时限，定期开展联合演练，提高风控联动时效。
3. 强化内外部培训与文化建设：定期组织风险管理与科技应用培训，培养员工数字化素养与风险意识，营造全行支持创新与协同的组织文化。
（三）升级风险监测平台与模型体系
1. 引入多模型融合技术：在传统统计模型基础上，融合机器学习与深度学习算法，构建多层次、多场景的风险识别与测算模型，实现风险识别的精准化与自动化。
2. 持续优化风控中台：为风险管理提供统一、可复用的技术与数据服务，支持风控模型的集中部署、实时监控与快速迭代，不断改进模型性能与监测时效。
3. 推动场景化智能预警：结合零售、公司、供应链金融等不同业务场景需求，设计专项风控指标与预警阈值，实现针对性风险监测与差异化管理。
6.2.2 监管层面
（一）完善金融科技风控监管体系
1. 建立金融科技风控应用评估标准：制定覆盖技术安全、模型可靠性、数据合规性、效果评估等多维度的监管标准，明确银行在引入新技术时的准入与审查要求。
2. 推进金融科技风险监测常态化：监管机构可利用自建或第三方机构提供的技术平台，实现对银行金融科技风控能力的动态监测与考核，及时发现潜在风险隐患并进行预警。
3. 推动数据共享与跨机构协同：在确保数据隐私与安全的前提下，建立央行、银保监会、征信平台与金融机构之间的信息共享机制，促进跨机构、跨部门的风险联防联控。
（二）支持行业协同与创新发展
1. 搭建金融科技创新联盟：由监管部门牵头，联合银行、科技企业与高校成立金融科技创新联盟，开展联合研发、技术测试与风险评估，共同探索新技术在风险管理中的应用场景。
2. 组织行业风险演练与培训：定期开展金融科技场景化风控演练（如网络攻击模拟、数据泄露应对演练），提升各方风险应急响应能力，并通过培训提升行业整体数字化与风控素养。
3. 推动标准化与开源协作：鼓励行业协会与标准化组织制定并推广金融科技风控开源标准与工具包，降低中小银行与FinTech企业的技术门槛，实现技术红利共享。
6.3 研究局限与未来展望
1. 样本与测度局限：本文仅选取A股上市商业银行为研究对象，未涵盖城商行、农商行与外资行等样本，可能会低估中小型与区域性银行的差异性；同时，FinTech综合指数与风险管理效率指标的测度仍存在改进空间，未来可结合更多一手数据与交互式指标。
2. 动态演化研究欠缺：本文主要采用静态面板模型，未深入探讨金融科技赋能风险管理效率的动态演化过程，未来可引入滚动窗口回归、时序网络分析与因果冲击检验，更好揭示技术应用与风险管理效率的交互演进路径。
3. 行业外部因素考量不足：未来研究应进一步关注监管政策、宏观经济波动、行业竞争格局等外部环境变化对金融科技赋能风险管理效率的影响，构建更为复杂的动态因果模型。
总体而言，数字经济与金融科技的深度融合为商业银行风险管理提供了新的技术手段与组织模式。本文通过系统理论构建与实证检验，揭示了金融科技在提升商业银行风险管理效率方面的内在机理，为银行与监管部门在数字化浪潮中完善风险管理体系提供了参考。未来应持续跟踪技术进步与行业变革，不断丰富和优化相关研究。
