13 浏览精准信用评分： 针对农户和小微企业缺乏传统抵押物的特点，开发基于行为数据和非结构化数据的信用评分模型。
欺诈识别与反洗钱： 识别异常交易模式和内部舞弊行为。
智能风险预警： 预测借款人违约风险、农产品价格波动风险、自然灾害对农业生产的影响等。
自动化审批： 实现小额涉农贷款的自动化审批，提升效率。
3. 云计算（Cloud Computing）： 提供按需获取的计算资源、存储空间和应用服务。云计算为农商行提供了弹性、高效、低成本的IT基础设施解决方案，使得农商行无需投入巨额资金自建数据中心，即可使用先进的金融科技服务，有效降低了技术投入门槛。
4. 区块链（Blockchain）： 是一种去中心化、分布式、不可篡改的账本技术。在农商行风险管控中，区块链可应用于：
农业供应链金融： 记录农产品从生产到销售的全链条信息，确保交易真实性，降低供应链金融中的信用风险和操作风险。
数字农业资产管理： 记录农户土地、农机等资产信息，提升资产透明度和可追溯性。
数字身份与存证： 建立农村居民数字身份和信用信息存证，解决农村征信难题。
5. 物联网（Internet of Things, IoT）： 指通过传感器、设备等互联互通，实现数据实时采集和传输的技术。在农业金融领域，IoT可用于：
农业生产监控： 监控农作物生长情况、牲畜养殖状态，评估农业贷款风险。
农机设备监控： 实时定位和监控农机使用情况，为农机抵押贷款提供风险保障。
环境风险评估： 监测气象、土壤等环境数据，评估自然灾害风险。
这些金融科技概念的融合应用，为农商行构建智能化、自动化、普惠化的风险管控体系提供了强大的技术支撑。
1.2.3 信息经济学
信息经济学是研究信息在经济活动中作用的学科，其核心思想是信息不对称对经济决策和市场效率的影响，并由此引发逆向选择和道德风险。在农商行的信贷活动中，信息不对称问题尤为突出。农村地区客户（农户、小微企业）缺乏完善的财务报表和征信记录，银行难以准确评估其信用状况（逆向选择）。贷款发放后，银行也难以实时监控农户生产经营活动和资金使用情况（道德风险），从而增加了信用风险和操作风险。
金融科技发展通过显著缓解信息不对称来提升农商行风险管控能力。
1. 增强信息获取能力： 大数据技术使得农商行能够突破传统数据源的限制，从更广泛的渠道获取信息。例如，通过与电信运营商、电力公司、农村电商平台、物流公司、农业生产管理平台等合作，获取农户的通讯行为、水电费缴纳记录、农产品销售数据、生产投入数据等。同时，卫星遥感、物联网等技术能够提供农作物生长状况、畜禽养殖环境等实时非结构化数据。这些多维度、海量数据的整合，有助于构建更全面、更动态的农村客户信用画像和农业产业风险视图，有效降低贷前评估阶段的逆向选择风险。
2. 提升信息处理和分析效率： 人工智能和机器学习算法能够对这些海量、异构的信息进行高效、智能化的处理和挖掘，识别传统人工难以发现的复杂关联和潜在风险模式。例如，AI模型可以根据农户的生产投入、历史收成、农产品价格波动等数据，精准预测其还款能力和意愿，从而开发出针对农户和小微企业的信用评分模型，实现精准风险定价。这使得农商行能够更好地服务那些缺乏传统抵押物的农村客户。
3. 促进信息共享和透明度： 区块链技术在农业供应链金融中的应用，可以实现农产品从种植/养殖到加工、销售全流程信息的透明化和不可篡改记录。这有助于银行验证交易的真实性，降低信息造假和欺诈风险。同时，在农村征信体系建设中，区块链可作为可信的数字身份和信用信息存证平台，促进农村地区信用信息的共享和流通，减少信息壁垒。
4. 实现实时信息反馈和预警： 传统风险管理的信息往往存在时滞。金融科技通过实时数据流处理和智能预警系统，能够实现风险信息的即时反馈。例如，一旦农产品价格出现异常波动、自然灾害预警、农户资金账户出现异常流出或经营数据恶化，系统能够立即发出警报，提示风险管理人员及时介入。这种实时性极大地提升了农商行的响应速度，减少了因信息滞后导致的损失。
因此，从信息经济学的角度看，金融科技发展通过增强信息获取的广度、提升信息处理的深度、促进信息共享的透明度以及保障信息反馈的实时性，有效地缓解了农商行在信贷和运营中面临的突出信息不对称问题，进而全面提升了其风险管控能力。
1.2.4 巴塞尔协议风险管理框架
巴塞尔协议（Basel Accords） 是由巴塞尔银行监管委员会发布的一系列全球银行监管标准，旨在加强银行体系的稳健性，提高银行风险管理水平。它为银行的风险管理提供了核心的框架和指引，特别是在信用风险、市场风险和操作风险三大支柱方面，提出了资本充足率要求、监管审查和市场约束等具体要求。虽然农商行在适用巴塞尔协议方面可能存在一定的差异化监管要求，但其核心理念和框架对于提升农商行的风险管控能力仍具有重要的指导意义。金融科技发展正是农商行更好地满足甚至超越巴塞尔协议风险管理要求的关键驱动力。
1. 第一支柱：最低资本要求（Minimum Capital Requirements）
信用风险： 巴塞尔协议对信用风险资本计量提出了标准化法和内部评级法（IRB）。农商行在实施IRB法时，面临缺乏足够历史违约数据和专业模型开发能力的挑战。金融科技通过大数据和AI模型，能够帮助农商行构建针对农村客户特点的信用评分模型，更精准地估计违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）。例如，利用机器学习模型挖掘非传统数据源，弥补传统征信的不足，从而为更精细的信用风险资本计量提供数据和模型支撑，提升资本使用效率。
操作风险： 操作风险资本要求可以通过基本指标法、标准化法或高级计量法计算。农商行在操作风险损失事件数据收集和内部控制方面相对薄弱。金融科技通过RPA自动化、智能监控和区块链等技术，可以帮助农商行更有效地收集损失事件数据，识别内部流程缺陷和人员舞弊，减少操作失误，降低操作风险损失，从而有助于满足操作风险资本要求。
市场风险： 对于市场风险，虽然农商行面临的市场风险敞口相对较小，但金融科技仍可辅助其进行更精准的利率风险和汇率风险管理，例如通过AI模型预测市场波动，优化资产负债配置。
2. 第二支柱：监管审查（Supervisory Review Process）
第二支柱要求银行建立全面的风险管理流程，并由监管机构进行审查。农商行在传统模式下，其风险管理流程可能不够规范，风险报告体系不完善。金融科技赋能下，农商行可以通过自动化风险报告、智能仪表盘和可视化技术，为监管机构提供更实时、透明、全面的风险数据和分析结果，提升银行与监管机构之间的信息对称性，更好地满足监管审查要求。
压力测试与情景分析： 巴塞尔协议强调压力测试的重要性。金融科技利用大数据和AI可以帮助农商行构建更复杂、更贴近农村经济实际的压力情景（如农产品价格大幅波动、自然灾害、区域性金融风险），并进行更快速、更全面的压力测试，评估农商行在极端不利情况下的各类风险承受能力（如信用风险、流动性风险）。这使得农商行能更好地满足监管要求，并增强自身抵御风险的能力。
3. 第三支柱：市场约束（Market Discipline）
第三支柱要求银行提高信息披露的透明度，以便市场参与者评估银行的风险状况。农商行在信息披露方面相对滞后。金融科技体系的建立，使得农商行能够拥有更准确、更实时的风险数据，从而进行更详尽、更精准的风险信息披露，增强市场（包括存款人、投资者、同业）对农商行风险管理能力的信心，降低信息不对称，有助于维护农商行的声誉和区域融资能力。
综上所述，金融科技发展为农商行提供了提升风险管控能力的强大工具，使其能够更好地适应巴塞尔协议框架下的风险管理要求，实现从粗放管理向精细化、智能化管理转型。
1.2.5 普惠金融理论
普惠金融理论强调金融服务应具有可获得性、成本可负担性、适用性，并满足社会各阶层和群体的金融需求，尤其是弱势群体（如农户、小微企业）的金融需求。农商行作为普惠金融的主力军，其核心使命之一就是服务“三农”和县域经济，但其在提供普惠金融服务时，往往面临着高交易成本、高风险（信息不对称导致）和低收益的困境。
金融科技发展通过降低交易成本、提高风险管理效率，从而显著提升农商行履行普惠金融职责的能力，并促进其风险管控能力提升。
1. 降低交易成本，扩大服务覆盖面：
信息获取成本： 传统模式下，农商行对农户和小微企业进行信用评估，需要大量人工调查，成本高昂。金融科技通过大数据整合多源非传统数据，AI进行智能分析，大幅降低了信息获取和处理成本，使得农商行能够以更低的成本服务大量小额、分散的农村客户。
运营成本： 线上化渠道（手机银行、网上银行）和RPA（机器人流程自动化）的应用，可以实现部分业务的自助办理和自动化处理，降低柜面运营成本和人工操作失误。例如，小额贷款的线上申请和自动化审批，无需人工干预，极大地提升了效率。
2. 提升风险管理效率，解决风险高难题：
精准风险评估： 农村客户缺乏传统抵押物和征信数据，导致其贷款风险较高。金融科技利用大数据和AI可以构建基于非结构化数据和行为数据的信用评分模型，更精准地评估农户和小微企业的还款能力和意愿，从而实现对“白户”的风险可控授信，降低了普惠金融服务的信用风险。例如，通过分析农户的水电费、化肥购买、农产品销售等数据进行信用画像。
实时风险监测： 物联网（IoT）和大数据技术可以实时监控农业生产状况、农产品价格波动、自然灾害预警等，帮助农商行及时识别和预警涉农贷款风险。例如，通过卫星遥感数据评估农作物受灾情况。
资产处置效率： 金融科技可以辅助不良资产的估值和处置，提高回收效率。
3. 促进可持续发展，实现商业可持续： 普惠金融的挑战在于如何在满足社会责任的同时实现商业可持续。金融科技通过显著降低风险和成本，使得农商行能够将过去“高风险、低收益”的普惠金融业务，转化为“风险可控、收益合理”的商业模式。这有助于农商行在提升风险管控能力的基础上，扩大普惠金融服务的规模，实现商业价值和社会价值的双赢。
因此，从普惠金融理论的角度看，金融科技发展是农商行提升风险管控能力的关键路径，它不仅帮助农商行解决信息不对称和高成本难题，更使得普惠金融服务能够真正实现商业可持续，从而更好地服务“三农”和县域经济发展。
第三章 农村商业银行风险管控传统模式与现状分析
3.1 农村商业银行风险管控传统模式及其局限性
农村商业银行的风险管控传统模式，由于其特定的历史沿革、客户群体和业务区域限制，长期以来主要依赖于人工经验、抵押担保和滞后数据分析。这种模式在应对当前复杂多变的市场环境和新型风险时，显现出其固有的局限性。
在风险识别方面，传统模式的核心是“熟人社会”经验判断和实地走访。信贷员通常依据其对农户或小微企业主的人际关系、历史口碑、以及有限的财务数据进行判断。这种方式虽然带有一定的乡土特色，但在效率和广度上存在严重不足：首先，高度依赖人工经验和主观判断，容易出现信贷偏好、道德风险和判断失误。其次，覆盖面和效率低下，实地走访耗时耗力，难以批量化处理贷款申请，导致普惠金融服务成本高昂。再者，信息获取渠道单一且滞后，主要依赖借款人提供的纸质资料和有限的外部信息（如法院公告），无法及时获取客户的实时经营状况和信用变化，对于新兴风险（如电商小店主、新型农业主体）几乎是信息盲区。
在风险计量方面，传统模式主要依靠抵押担保和粗放的信贷审批。由于农户和小微企业缺乏标准化的财务报表，农商行通常依赖房产、土地承包经营权（有限试点）等抵押物作为主要风控手段。对于无抵押信贷，则往往缺乏科学的信用评分模型，只能通过小额、短期的授信来控制风险。这种模式的局限性在于：首先，过度依赖抵押物，导致许多缺乏抵押物的优质农户和小微企业无法获得融资，造成信贷资源错配。其次，缺乏量化模型，无法对违约概率、违约损失率进行精准估算，风险定价能力薄弱。再者，无法有效识别和计量区域性、行业性风险，例如，某一农产品价格剧烈波动或自然灾害对区域内大量农户的集体性影响。
在风险监测方面，传统模式主要依赖于贷后定期回访和人工巡查。信贷员会定期或不定期地回访借款人，了解其生产经营情况和还款能力。然而，这种模式也存在显著不足：首先，实时性差，回访频率有限，无法实时捕捉借款人的信用状况变化或突发风险事件。其次，被动性高，往往是风险已经显现（如逾期）才被发现。再者，覆盖面有限，信贷员精力有限，难以对所有贷款进行高频率、全方位的监控，容易出现监控盲点和“人情风险”。此外，缺乏对市场环境、政策变化对借款人影响的系统性监测。
在风险控制与缓释方面，传统模式主要依赖于制度约束、逾期催收和法律诉讼。农商行会制定内部控制制度和业务操作规程，但执行依赖于基层员工的自觉性。一旦贷款逾期，主要采取电话催收、上门催收等传统方式，最终可能诉诸法律。这些措施的局限性在于：首先，执行依赖性强，人为因素（如疏忽、违规操作）仍是主要风险来源。其次，自动化程度低，大量重复性、规则性任务仍需人工操作，易发生错误。再者，催收效率低，成本高，对于分散在农村地区的逾期贷款，人工催收耗费大量人力物力，回收率也难以保证。最后，缺乏有效的风险缓释工具，在面对区域性、系统性风险时，农商行的抗风险能力较弱。
综上所述，农商行风险管控的传统模式在应对当前日益复杂的风险、拓展普惠金融服务方面表现出明显的滞后性、主观性、碎片化、效率低下和高成本等局限性，迫切需要引入金融科技进行模式创新。
3.2 我国农村商业银行金融科技应用与风险管控现状分析
我国农村商业银行在金融科技应用和风险管控方面正经历快速发展，在政策引导和市场需求的双重推动下，其智能化水平不断提升，但相较于大型银行，仍面临诸多挑战。
从发展成就来看，我国农商行在金融科技赋能风险管控方面已取得初步成效：
1. 移动金融服务普及： 大多数农商行已推出手机银行、网上银行、微信银行等移动金融服务，提升了金融服务的可获得性和便利性。这为线上化风险管理奠定了基础，通过线上交易积累了部分客户行为数据。
2. 大数据在信用风险管理中的初步应用： 部分农商行开始尝试与外部大数据公司合作，或自建小型数据平台，整合部分公共数据（如工商、司法）和农村特有数据（如农产品价格、农业保险信息），用于农户和小微企业信用评估。例如，通过分析客户的电力消费数据、手机话费数据等非传统数据，辅助信用评分。
3. 人工智能在反欺诈和智能客服中的应用： 一些农商行已引入AI技术进行反欺诈识别，特别是在线上交易和贷款申请环节。智能客服也开始在提升服务效率、降低人工成本方面发挥作用。
4. 云计算的采纳降低技术门槛： 越来越多的农商行选择采用云计算服务（如银行云），而非自建IT基础设施，这大大降低了其科技投入门槛，使其能够利用先进的计算和存储资源来支持风险管理系统。
5. 普惠金融服务能力提升： 金融科技的应用使得农商行能够以更低的成本、更精准的风控服务长尾客户，如小额信贷线上化审批、信用农贷等，有效扩大了普惠金融的覆盖面。
然而，我国农商行在金融科技应用和风险管控方面仍面临诸多挑战与不足：
1. 数据治理能力薄弱： 农商行内部普遍存在数据分散、标准不统一、数据质量参差不齐等问题，难以形成全面的客户数据视图。同时，获取和整合外部农村特有数据（如农户生产经营数据、农产品交易数据）的成本高昂且数据源不稳定，制约了大数据和AI模型的效能。
2. 核心风控模型成熟度不高： 多数农商行缺乏针对农村客户特点的成熟风险计量模型。现有模型多沿用城市银行或传统模式，对农户和涉农企业的信用风险刻画不精准。人工智能模型的开发和训练需要大量高质量数据和专业技术，这对于农商行而言是巨大的挑战。模型“黑箱”问题、可解释性差也影响其在实际业务中的推广应用。
3. 技术与业务融合深度不足： 金融科技的应用仍停留在“工具”层面，未能从根本上重塑农商行的风险管理理念、组织架构和业务流程。技术部门与业务部门的协作仍有待加强，导致许多新技术未能充分发挥其价值。例如，线上化审批流程仍需大量人工干预。
4. 复合型人才稀缺： 农商行普遍面临金融科技人才和高水平风险管理人才的匮乏。受地域限制、薪酬待遇等因素影响，难以吸引和留住既懂金融业务又懂数字技术的复合型人才。这成为制约其智能风控体系建设和运行的关键瓶颈。
5. 新型风险挑战： 随着线上化业务的普及，农商行面临的网络攻击、数据泄露、线上欺诈等新型操作风险日益突出。同时，农村地区对数字技术的理解程度不一，可能存在数字鸿沟和诈骗风险。这些新型风险对农商行的技术安全防护和风险管理能力提出了更高要求。
6. 投入产出压力： 金融科技投入巨大，对于农商行而言，如何在有限的资源下选择合适的科技路径，并确保投入产出比，仍是需要权衡的问题。盲目跟风可能导致资源浪费。
7. 内外部生态合作有待深化： 农商行在与金融科技公司、农业大数据平台、农村电商平台等外部机构的合作方面仍处于探索阶段，未能形成稳定、高效的合作生态，限制了数据共享和技术创新的广度。
综上，我国农商行在金融科技赋能风险管控方面已取得显著进展，但在数据治理、模型优化、人才培养、技术深度融合和新型风险应对方面仍有较大提升空间，亟需制定符合自身特点的创新路径。
3.3 研究假设
基于上述文献评述、理论基础以及对我国农村商业银行金融科技应用和风险管控现状的深入分析，本研究提出以下研究假设，这些假设将在后续的实证分析中进行检验。
核心假设：
H1：金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的提升具有显著正向作用。 即农商行金融科技发展水平越高，其风险管控能力越强，主要表现为不良贷款率降低、风险管理效率提升。
细分假设（基于金融科技赋能的具体影响机制）：
H1a：金融科技通过提升数据获取、处理和分析能力，正向影响农商行风险管控能力。 大数据技术能够帮助农商行获取更全面、多维度、实时的农村客户和涉农产业数据，缓解信息不对称，从而提高风险识别和评估的准确性。
H1b：金融科技通过优化风险计量模型与算法，正向影响农商行风险管控能力。 人工智能和机器学习算法能够构建更精密的针对农村客户的信用评分、违约概率（PD）估算模型，提升风险定价的精准性。
H1c：金融科技通过实现风险管理流程自动化和智能化，正向影响农商行风险管控能力。 机器人流程自动化（RPA）和智能审批系统能够缩短信贷审批周期，提高操作效率，减少人为错误和操作风险。
H1d：金融科技通过强化贷后监测与预警能力，正向影响农商行风险管控能力。 实时数据监控和智能预警系统能够及时发现借款人的信用风险恶化迹象，帮助银行采取早期干预措施，降低不良贷款生成率。
H1e：金融科技通过提升服务渠道和场景融合，正向影响农商行风险管控能力。 线上化渠道的普及和与农村生产生活场景的深度融合，能够帮助农商行获取更多行为数据，并提升风险信息的实时反馈。
可能存在的负面影响或权衡：
H2：金融科技发展可能在特定情境或初期阶段给农商行带来新的风险挑战或增加短期风险承担。 例如，技术故障或网络安全事件可能导致服务中断，引发新的操作风险；数据隐私保护和算法偏见可能引发合规风险；同时，高昂的科技投入也可能在初期对农商行的盈利能力造成压力。
这些假设将作为本研究实证分析的出发点，通过数据检验来验证其合理性和显著性。
第四章 金融科技发展对农村商业银行风险管控能力影响的实证分析
本章将通过构建计量模型，运用面板数据对金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的影响进行实证分析。
4.1.1 样本选择
本研究选择2013年至2022年间我国境内上市的农村商业银行作为研究样本。由于我国上市农商行数量相对有限且部分数据存在缺失，我们将选取所有披露完整数据的上市农商行进行分析。选择这些农商行的主要原因有两点：首先是数据可获得性。上市农商行严格遵循信息披露规范，其财务报表、年度报告、社会责任报告等信息公开透明，数据获取相对容易且可靠性高，这为构建全面、准确的变量指标提供了便利。其次是样本代表性。尽管数量有限，但上市农商行通常是我国农商行体系中规模较大、管理较为规范、且在金融科技应用方面走在前列的代表，其发展经验对其他农商行具有重要的借鉴意义。选择2013年至2022年的时间跨度，是因为这一时期是我国金融科技快速发展并广泛应用于金融领域，以及普惠金融战略深入推进的关键十年，有利于观察金融科技发展对农商行风险管控能力影响的动态变化过程。在初始样本选取后，将进行必要的筛选，剔除ST、\ST类银行（可能存在财务异常或经营困难，不具备普遍代表性），以及数据缺失严重的银行，以确保数据的完整性和有效性，最终确定用于实证分析的样本集。
4.1.2 数据来源
本研究所需数据主要来源于以下几个权威途径，以确保数据的可靠性和准确性。首先，中国银行保险监督管理委员会（现国家金融监督管理总局）官方网站是获取农商行监管报告、行业统计数据和相关政策法规的重要来源，这些数据有助于我们了解行业整体趋势和监管导向。其次，我们将查阅各上市农商行的年度报告和半年度报告，从中提取详细的财务数据、业务运营数据以及关于金融科技投入、风险管理、普惠金融等方面的文字描述和量化指标。这些报告提供了最直接、最真实的银行经营情况。再次，Wind数据库和CSMAR数据库是本研究主要的数据获取平台。这两个数据库包含了我国上市公司的详尽财务数据、股权结构、公司治理信息、宏观经济数据以及部分行业特定数据，为构建各变量指标提供了坚实的数据基础。最后，国家统计局和中国人民银行的官方数据是获取宏观经济变量（如GDP增长率、消费者物价指数CPI、广义货币供应量M2增长率、农业增加值增长率等）的重要来源，这些宏观数据将作为控制变量纳入模型，以控制宏观经济环境对农商行风险管控能力的影响。为保证数据质量，收集到的数据将经过严格的清洗、核对和处理，对于存在的异常值和缺失值，将根据实际情况采用插值法、剔除法或均值填充等合理方式进行处理，确保实证分析的有效性。
4.2 变量选取
4.2.1 被解释变量
本研究的被解释变量是农村商业银行风险管控能力（Risk Control Capability, RCC）。风险管控能力的提升意味着农商行的风险水平降低、资产质量改善、损失减少、效率提高。
借鉴现有研究，本研究主要采用不良贷款率（Non-Performing Loan Ratio, NPLR）作为核心被解释变量，以反映农商行信用风险管控能力。不良贷款率是衡量银行资产质量和信用风险状况最直接、最常用的指标，计算公式为：$$NPLR = \frac{\text{不良贷款余额}}{\text{贷款总额}}$$。不良贷款率越低，表明农商行信用风险管控能力越强。
选择不良贷款率作为核心被解释变量的优点在于：
1. 核心性与代表性： 信用风险是农商行面临的最大风险，不良贷款率直接反映了其核心业务的资产质量，对农商行经营影响最大，且与服务“三农”的特性高度相关。
2. 数据可得性高： 上市农商行每年都会在财务报告中披露不良贷款率，数据获取方便且标准化，确保了数据的可靠性。
3. 反映综合管理效果： 不良贷款率的变动是贷前审批、贷中监测和贷后处置等信用风险管控全流程综合效果的体现，金融科技发展对这些环节的影响最为直接和显著。
