12 浏览从理论价值来看，本研究将丰富和拓展现有关于数字化转型、商业银行风险管理和定价领域的学术研究。目前，关于数字化转型对银行风险管理影响的研究较多，但专门针对其对定价能力的影响，并进一步探讨定价能力与风险承担之间的中介关系的研究相对不足。本研究将填补这一研究空白，通过构建理论分析框架（如结合信息经济学、金融中介理论、委托-代理理论和风险承担渠道理论等）和进行实证检验，全面剖析数字化转型在银行定价和风险承担中的作用机制。特别是，本研究将聚焦于数字化如何从信息获取、模型构建、流程优化等多个维度改变银行的定价逻辑，并可能探索不同类型的数字化投入对定价能力和风险承担的差异化影响。同时，本研究将结合我国商业银行的实际情况，选择具有代表性的样本进行实证分析，这将为数字经济背景下中国银行业定价实践和风险承担行为的研究提供新的经验证据和理论支撑，并有助于检验和拓展相关理论在特定金融背景下的适用性。通过对理论模型和实证数据的结合分析，本研究有望推动该领域的学术研究向前发展，为理解数字时代金融机构的经营行为提供更全面的视角。
1.2基本概念与理论基础
1.2.1商业银行定价能力
商业银行定价能力是指银行根据市场供求关系、自身经营成本、客户风险特征、产品特性以及竞争环境等多种因素，合理制定其金融产品和服务（如存款、贷款、理财产品、中间业务）价格的能力。这种能力直接影响银行的盈利水平、市场份额和风险承担。
定价能力的核心内涵包括：
1.风险差异化定价：银行能够根据客户的信用风险、行为风险、操作风险等特征，对其提供差异化的利率或费率。精准的风险识别和量化是差异化定价的基础。
2.成本合理覆盖：银行能够准确核算各项业务的资金成本、运营成本、风险成本和资本成本，并将这些成本合理反映到产品价格中，确保业务的盈利性。
3.市场竞争力定价：银行能够动态把握市场供求关系和竞争对手的定价策略，在保证自身盈利的同时，制定具有市场竞争力的价格，吸引目标客户。
4.客户价值识别：银行能够识别不同客户的综合价值（包括其带来的利润、交叉销售潜力、风险水平等），并根据其价值进行个性化定价和服务。
5.产品创新与组合定价：银行能够设计创新的金融产品，并对不同产品组合进行定价，以满足客户多元化需求。
数字化转型通过提供更丰富的数据、更智能的定价模型和更高效的流程，全面提升了商业银行的定价能力。
1.2.2商业银行风险承担
商业银行风险承担是指银行在经营过程中所面临和愿意承担的各类风险敞口。它是银行在追求利润最大化的过程中，对不确定性因素所做出的选择和权衡。风险承担水平的高低直接影响银行的盈利能力和稳健性。
商业银行主要承担以下几类风险：
1.信用风险（CreditRisk）：借款人或交易对手未能履行合同义务，给银行造成损失的可能性。表现为不良贷款率、逾期率等。
2.市场风险（MarketRisk）：市场价格（利率、汇率、股票价格、商品价格等）波动导致银行资产、负债或表外业务价值变动的风险。
3.操作风险（OperationalRisk）：由不完善或失败的内部流程、人员、系统，或外部事件所造成损失的风险。包括欺诈风险、系统故障风险等。
4.流动性风险（LiquidityRisk）：银行无法以合理成本及时获得资金以满足到期债务和支付义务的风险。
5.战略风险（StrategicRisk）：银行战略规划与市场环境不匹配或战略执行不力造成的损失风险。
6.声誉风险（ReputationRisk）：银行因自身行为或外部事件，导致其声誉受损，进而可能造成客户流失、业务下降等损失。
银行的风险承担水平是其风险偏好、风险管理能力、资本充足水平、激励机制和外部监管环境等多方面因素共同作用的结果。数字化转型可能通过多种机制直接或间接影响银行的风险承担行为。
1.2.3数字化转型
数字化转型（DigitalTransformation）是指商业银行运用新一代数字技术，如大数据、人工智能（AI）、云计算、区块链、物联网（IoT）等，对银行的经营理念、业务模式、管理流程、技术架构、产品服务、客户体验乃至组织文化进行深层次的重塑与升级。其核心目标在于提升效率、降低成本、优化客户体验、增强风险管理能力，最终在数字经济时代构建新的竞争优势。
数字化转型的关键特征包括：
1.数据驱动：银行将数据视为核心资产，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，实现业务决策和风险管理的智能化和精准化。
2.技术赋能：数字技术不再是支持性工具，而是内嵌于业务流程和风险管理中的核心能力。
3.客户中心：以客户需求为导向，通过数字渠道提供个性化、场景化、无缝衔接的金融服务，并以此获取更多客户行为数据。
4.敏捷创新：采用迭代、快速试错的开发模式，持续推出创新产品和服务，更快响应市场变化。
5.生态协同：打破传统边界，与金融科技公司、互联网平台、产业合作伙伴等构建开放生态系统，共同创造价值。
这些特征的实现，都将对银行的定价能力和风险承担产生重要影响。
1.2.4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。在商业银行的经营中，信息不对称问题普遍存在于银行与客户之间，尤其在贷款业务中，借款人比银行更了解自身的还款能力和意愿（逆向选择），在贷款发放后，借款人行为可能发生变化且银行难以实时监控（道德风险）。这种信息不对称导致银行难以准确评估风险，进而影响其定价策略和风险承担行为。
数字化转型通过缓解信息不对称来影响银行的定价能力和风险承担：
1.增强信息获取能力：大数据技术能够显著拓宽银行获取信息的能力，从传统的财务报表、征信报告等结构化数据，扩展到客户的交易行为数据、社交媒体数据、线上活动数据、供应链数据、司法数据等非结构化、半结构化数据。这种对客户“全息信息”的掌握，使得银行能够构建更全面、更立体的客户全景画像，极大地缓解了贷前评估阶段的逆向选择问题。
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。这使得银行能够更精准地评估借款人的信用风险，从而实现差异化风险定价，将风险成本更准确地反映到价格中。
3.实现信息实时反馈和预警：传统风险管理信息存在时滞。数字化转型通过实时监控平台和智能预警系统，能够对客户行为、市场动态等进行即时反馈。这有助于银行及时捕捉风险信号，防范道德风险的发生，并动态调整定价策略和风险敞口。
4.影响风险承担：更精准的信息使得银行能够更清晰地了解风险，可能会有两种结果：一是银行能够更审慎地选择客户，避免承担劣质风险；二是银行可能由于对风险的“看得清”，敢于承担过去因信息模糊而不敢承担的风险，从而拓展业务边界。
因此，从信息经济学的角度看，数字化转型通过增强信息获取、提升信息处理效率、实现实时反馈，显著缓解了信息不对称，从而提升了银行的定价能力，并可能引导银行的风险承担行为发生变化。
1.2.5金融中介理论
金融中介理论主要研究金融机构在经济中扮演的角色，尤其是它们如何通过吸收存款和发放贷款来促成资金的有效配置。商业银行作为最重要的金融中介之一，其核心功能包括：信息生产（通过收集、处理和分析信息，降低借贷双方的信息不对称）、风险转换（将高风险的贷款转化为相对低风险的存款）和期限转换（将短期存款转化为长期贷款）。定价能力和风险承担是银行履行这些核心功能时不可避免的考量。
数字化转型对金融中介理论框架下的定价能力与风险承担产生深远影响：
1.信息生产效率与质量提升：数字化转型极大地提升了银行的信息生产能力。大数据和AI技术使得银行能够从更广泛的来源收集和整合信息，并对这些海量数据进行高效处理和深度挖掘，形成更全面、更动态的客户画像和市场风险视图。这种更精准、更实时的信息生产能力，使得银行能够更准确地评估借款人的信用风险和市场波动，从而优化定价策略，降低信息生产成本，并支持更精细的风险转换。
2.风险转换效率优化：数字化技术使得银行能够更精细地识别、计量和管理其承担的各类风险，从而优化风险转换过程。通过更精准的风险定价工具，银行可以为不同风险水平的借款人匹配差异化的利率和产品，实现风险与收益的合理匹配。这使得银行能够更有效地承担并转化风险，提升风险承担的效率。例如，通过大数据风控，银行敢于为过去无法评估风险的小微企业提供贷款，从而拓展信贷边界，实现风险承担模式的创新。
3.期限转换与流动性管理：数字化技术可以帮助银行更精细地管理资产负债的期限结构，通过实时监控和预测，优化资金的配置，降低因期限错配导致的流动性风险。这种精细化管理有助于银行在进行期限转换时，更好地平衡流动性风险与收益，从而影响其在资产负债两端的定价和风险承担。
因此，从金融中介理论的角度看，数字化转型通过赋能银行在信息生产、风险转换和期限转换等核心功能上实现突破，使得银行能够更高效、更精准地履行其金融中介职能，从而提升定价能力，并优化风险承担行为，促进金融资源的有效配置。
1.2.6委托-代理理论
委托-代理理论（Principal-AgentTheory）关注在契约关系中，委托人（如银行股东或高级管理层）与代理人（如中层管理者或基层员工）之间可能存在的利益不一致，从而导致代理人为了自身利益而采取损害委托人利益的行为，产生代理成本。在商业银行的经营中，高管与股东之间、业务经理与银行之间都可能存在代理问题，这会影响银行的定价决策和风险承担行为。例如，高管可能为了短期业绩而承担过度风险，或为了个人利益而进行不当定价。
数字化转型在缓解委托-代理问题方面对银行定价能力和风险承担产生影响：
1.降低监督成本，提升透明度：传统监督需要大量人工投入，效果有限。金融科技通过以下方式降低监督成本并增强透明度：
大数据和AI监控：银行可以通过大数据平台实时收集员工的日常操作数据、交易日志、定价决策记录等，并利用AI模型对这些数据进行异常行为检测。例如，系统可以自动识别出业务经理的异常定价行为或过度授信行为。这种自动化、智能化的监督手段，使得管理层能够以更低的成本、更全面地了解代理人的实际行为，有效弥补了人工监督的不足，从而降低了信息不对称和道德风险引发的代理成本。
区块链的可追溯性：在某些业务流程中，如果应用区块链技术，如资产流转、合同签署等，其数据一旦上链就不可篡改，且可追溯。这使得所有操作行为都有清晰的记录，提升了内部流程的透明度和可审计性，从根本上杜绝了部分舞弊和违规定价的可能性。
2.优化激励机制，减少剩余损失：代理理论认为，通过设计合理的激励机制，可以使代理人的利益与委托人保持一致。
基于数据的绩效评估：数字化转型可以提供更精准、客观的绩效数据，例如员工的定价利润率、风险调整后的收益、风险敞口管理情况等。这些数据可以作为绩效考核和薪酬激励的依据，促使代理人更加注重风险定价的合理性和风险控制，从而减少因不当行为导致的损失。
3.标准化与自动化，减少自由裁量权：许多定价和风险承担决策源于基层员工的自由裁量权过大。
智能定价系统：通过智能定价系统，可以根据预设规则和AI模型自动进行产品定价，减少人工定价中的主观性和寻租空间。这有助于确保定价决策符合银行的整体风险偏好和盈利目标。
自动化审批：自动化审批系统根据模型和规则自动进行信贷审批，减少了业务经理的自由裁量权，从而降低了因代理人过度承担风险或定价不当而产生的代理成本。
因此，从委托-代理理论的角度看，数字化转型通过提升监督效率和透明度、提供更客观的绩效评估依据、以及实现决策标准化和自动化，有效缓解了商业银行在定价和风险承担中的代理问题，降低了代理成本，从而提升了银行的定价能力，并优化了风险承担行为。
1.2.7风险承担渠道理论
风险承担渠道理论（Risk-TakingChannelTheory）认为货币政策、金融创新和监管政策等外部因素会通过影响银行的资产负债表和激励结构，进而影响银行的风险承担行为。在数字化转型背景下，风险承担渠道理论可以帮助我们理解数字化转型如何作为一种“金融创新”，影响银行的风险承担行为。
数字化转型可能通过以下渠道影响银行的风险承担：
1.信息渠道：数字化转型显著提升了银行获取和处理风险信息的能力。银行对风险的“看得更清”，可能导致两种结果：
风险规避：如果银行识别出更多高风险客户或交易，可能会更审慎地规避这些风险，从而降低整体风险承担。
风险拓展：如果银行能够更精准地量化和管理风险，可能敢于进入过去因信息不对称而不敢涉足的业务领域（如小微企业信贷），从而在整体风险水平可控的前提下，拓展新的风险承担边界，增加风险资产。
2.效率渠道：数字化转型提高了银行的运营效率和风险管理效率。
成本降低：自动化流程和智能管理降低了运营成本和风险管理成本，可能促使银行在承担相同风险水平下获取更高收益，或在相同收益目标下选择更低的风险。
风险定价优化：更精准的风险定价能力使得银行能够为不同风险客户提供差异化价格，这可能吸引更多不同风险偏好的客户，从而改变银行的客户结构和风险承担组合。
3.激励渠道：数字化转型可能改变银行内部的激励机制。
绩效评估更精准：基于大数据的绩效评估能够更准确地衡量业务人员的风险调整后收益，促使他们合理承担风险。
新业务模式的激励：数字化转型催生了新的业务模式（如线上贷款、场景金融），这些新业务可能带来新的风险收益特征，从而激励银行承担不同类型的风险。
4.竞争渠道：数字化转型加剧了银行间的竞争。为了获取市场份额和客户，银行可能被迫创新，并可能在定价和风险承担上采取更激进或更审慎的策略。
因此，从风险承担渠道理论的角度看，数字化转型作为一种深刻的金融创新，它通过改变银行的信息获取能力、运营效率、内部激励结构以及市场竞争格局，从而影响银行的定价能力和最终的风险承担行为。这种影响可能是复杂的，既可能带来风险规避，也可能导致风险拓展。
第三章商业银行数字化转型、定价能力与风险承担发展现状分析
3.1商业银行数字化转型现状分析
3.1.1国外领先商业银行数字化转型经验借鉴
全球范围内，领先的商业银行已将数字化转型视为提升核心竞争力的关键战略，并积累了丰富的经验，为我国银行提供了宝贵的借鉴。这些银行普遍认识到，数字化转型是技术、数据、流程和文化的全面整合。
以摩根大通（JPMorganChase）为例，作为全球最大的金融机构之一，其在数字化转型领域的投入和实践处于行业领先地位。摩根大通每年在技术研发上投入超过110亿美元，并拥有数万名技术人员，致力于构建世界一流的AI驱动系统。在客户定价和风险承担方面，摩根大通利用大数据和机器学习技术建立了复杂的客户画像和风险定价模型。例如，在零售信贷领域，他们整合了客户的交易数据、行为数据、社交媒体信息和外部征信数据，实现了自动化、个性化的信用评估和差异化定价，从而能够更精准地识别优质客户并提供有竞争力的价格，同时对高风险客户进行风险规避或高溢价定价。在企业信贷方面，他们运用NLP技术分析企业财务报告、行业报告和新闻舆情，辅助信用分析师进行风险判断和定价。摩根大通的经验表明，头部银行的数字化转型是自上而下的战略驱动，强调技术与业务的深度融合，并注重全面数据治理、持续模型迭代以及人才培养和组织敏捷化，以实现全面的效率提升和风险管理优化，从而支撑其精准定价和优化风险承担。
另一个值得关注的案例是英国的星展银行（DBSBank），尽管其业务规模不如摩根大通，但在数字化转型方面却被公认为全球领导者。星展银行将自身定位为“披着银行外衣的科技公司”，其数字化转型策略包括：一是以客户为中心，通过数据洞察客户需求和风险偏好，从而进行个性化产品定价；二是数据驱动，建立强大的数据分析能力和数据中台，将数据视为核心资产；三是敏捷开发和文化变革，采用敏捷工作模式，鼓励创新和快速迭代。在零售和小微企业贷款领域，星展银行利用AI驱动的智能风控和定价引擎，对客户进行自动化信用评估和差异化定价，显著缩短了审批时间，降低了人工成本，并提升了风险识别的准确性。例如，他们通过分析客户的社交媒体行为、手机流量使用情况等非传统数据，来评估那些缺乏传统信用记录的“白户”的信用风险并进行风险定价，这使得银行能够承担过去无法触及的但经过精准定价后风险可控的新型风险。这表明，中小银行也能通过聚焦特定客群、深度挖掘非传统数据，实现数字化风控和精准定价的突破，从而影响其风险承担。
然而，一些国外银行在数字化转型中也遭遇了挑战。例如，一些传统银行在尝试引入新技术时，可能面临数据孤岛严重、技术与业务部门协同不足、原有IT架构僵化、缺乏复合型人才、算法模型可解释性差以及合规风险等问题，导致转型成本高昂而效益不彰。此外，过分依赖算法而忽视人工判断，或算法模型存在偏见而未经充分验证，也可能导致定价失误或不当的风险承担。
经验借鉴总结：国外领先银行的经验表明，成功的数字化转型在提升定价能力和优化风险承担方面需要：1.高层领导的坚定支持，将数字化转型上升为银行战略核心；2.全面的数据治理体系，打破数据孤岛，确保数据质量和可得性；3.先进技术的深度融合，将大数据、AI等技术应用于客户画像、风险识别和定价模型；4.以客户为中心的设计理念，通过精准定价更好地服务客户，提升客户体验；5.敏捷的组织和创新文化，支持快速试错和迭代；6.复合型人才的培养和引进，弥补技术和业务之间的鸿沟；7.重视模型风险和算法伦理，确保模型的公平性、透明度和可解释性。这些经验为我国商业银行的数字化转型提供了重要的启示。
3.1.2我国商业银行数字化转型的发展现状分析
我国商业银行在数字化转型方面起步相对较晚，但近年来在政策驱动、市场需求和技术进步的共同作用下，发展迅速，取得了显著成就，但同时也面临着一些深层次的挑战。
从发展成就来看，我国商业银行的数字化转型已从早期的电子化、信息化阶段，迈向了以数据智能为核心的全面数字化阶段。
1.政策法规引导与支持：中国人民银行、银保监会（现国家金融监督管理总局）等监管机构高度重视金融科技发展和商业银行数字化转型，出台了一系列指导意见和管理办法，为我国商业银行的数字化转型提供了良好的政策环境。
2.基础设施建设初具规模：大型银行和部分股份制银行已普遍加大在云计算、大数据平台、数据中台和技术中台等基础设施的投入，为数字化转型提供了坚实的底层支撑。例如，多家银行已将非核心系统逐步上云，提升了系统的弹性和处理能力。
3.金融科技应用广泛：大数据、人工智能技术在客户营销、风险管理、运营服务等领域得到广泛应用，并开始赋能定价能力和影响风险承担。
零售信贷与小微金融：在线贷款、智能审批、大数据风控模型已成为主流，银行能够通过整合客户多维度数据（如电商、社交、物流等），进行自动化信用评估和差异化定价，从而能够服务传统模式下无法触及的客户群体，扩大信贷覆盖面，同时实现风险的精准定价。
财富管理与资产配置：智能投顾、客户风险偏好识别等技术，帮助银行提供个性化的理财产品组合和定价，提升客户体验。
运营效率提升：RPA在后台操作、数据核对中的应用，降低了运营成本，从而可能影响产品定价。
4.开放银行生态逐步构建：越来越多的银行开始探索开放银行模式，通过API接口与第三方场景方、科技公司合作，将金融服务嵌入到各类生活场景中，拓展了获客渠道和业务边界，也带来了更多客户行为数据，为定价和风险管理提供信息。
然而，我国商业银行数字化转型也面临诸多挑战与不足：
1.数据治理能力薄弱：尽管银行积累了海量数据，但普遍存在数据孤岛、数据标准不统一、数据质量参差不齐等问题。这导致数据难以有效整合和共享，影响了大数据分析和AI模型训练的效果，进而制约了精准定价和风险承担的优化。数据隐私保护和数据安全问题也日益突出。
2.核心系统改造难度大：许多银行的核心系统建设时间早，技术架构老旧，改造难度大、成本高，这制约了银行新业务的快速迭代和数字化功能的深度嵌入，影响了定价策略的灵活性和风险管理的实时性。
3.技术与业务融合深度不够：仍然存在技术部门与业务部门“两张皮”的现象，金融科技未能真正深入业务流程，发挥应有的赋能作用，特别是未能充分改变定价策略和风险承担的深层逻辑。许多数字化项目仍停留在“工具箱”层面。
4.复合型人才稀缺：银行缺乏既懂金融业务又懂数字技术的复合型人才，传统银行员工的数字化素养有待提升。人才队伍结构与数字化转型需求不匹配，成为制约银行提升定价能力和优化风险承担的瓶颈。
5.模型风险与算法偏见：在运用AI模型进行定价和风险评估时，存在模型“黑箱”问题，可解释性不足；同时，训练数据可能存在偏见，导致算法输出歧视性结果，引发新的伦理和合规风险，可能导致不公平定价或不当风险承担。
6.投入产出不确定性：数字化转型投入巨大，但短期内难以衡量其精确的经济效益，部分银行存在盲目跟风、重复建设的问题，导致资源浪费，也影响了对定价能力和风险承担的精确评估。
综上所述，我国商业银行的数字化转型正处于从量变到质变的关键阶段。虽然在技术应用和业务创新方面取得了显著进展，并在一定程度上影响了定价和风险承担，但在数据治理、人才结构、深层融合和新型风险管理方面仍有较大提升空间，这将直接影响其定价能力和风险承担的优化。
3.2商业银行定价能力与风险承担现状分析
3.2.1传统定价模式与风险承担的局限
在数字化转型之前，商业银行的定价模式和风险承担行为普遍存在以下局限：
传统定价模式的局限性：
1.“一刀切”或粗放式定价：银行往往对大部分客户采取统一或少数几个档次的利率定价，缺乏基于客户个体风险特征的精细化定价能力。这导致优质客户承担了过高的利率，而劣质客户获得了过低的利率，无法实现风险与收益的有效匹配，影响银行盈利能力。
2.信息不对称严重：银行对客户的了解主要依赖其财务报表、传统征信记录和人工调查。对于缺乏标准化信息的客户（如小微企业、农户），银行难以准确评估其真实信用风险，导致要么惜贷（无法覆盖风险成本），要么过度定价（降低市场竞争力）。
3.成本核算不精准：银行对各项业务的资金成本、运营成本、风险成本核算不精细，影响了价格制定的科学性。
4.市场响应迟缓：对市场供求变化、竞争对手定价策略的响应速度慢，难以动态调整价格以适应市场。
5.产品创新与个性化不足：定价模式的僵化限制了银行在产品设计和个性化服务方面的创新，难以满足客户多元化、定制化的需求。
传统风险承担的局限性：
1.风险识别滞后与不全面：风险识别主要依赖事后损失数据和人工经验，难以发现潜在的、隐蔽的风险信号和新型风险。信息不对称导致银行无法准确评估风险，可能在不知情的情况下承担了过高风险。
2.风险计量不精准：缺乏精密的风险计量模型，对违约概率、违约损失率、操作风险损失等估算不准，导致风险定价和资本配置不合理。
3.风险传导路径不清晰：缺乏对各类风险之间复杂关联和传导机制的全面理解，一旦风险爆发，可能引发连锁反应，损失难以控制。
4.激励机制可能扭曲：传统的绩效考核可能过度强调短期利润，而忽视风险管理，导致业务人员为了完成业绩指标而过度承担风险。
5.内部控制与合规漏洞：依赖人工的内控流程易出现操作失误、内部舞弊等问题，增加操作风险。
