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随着数字金融的蓬勃发展，商业银行的风险偏好面临深刻调整需求。数字化技术、大数据与人工智能的广泛应用，既赋予商业银行更多精细化风险管理手段，也加剧了银行面对的市场竞争与监管压力。作为国内具有代表性的股份制银行，平安银行在数字金融环境下积极推进科技赋能，通过线上信贷、智能风控和智慧运营等举措，不断重塑其风险偏好与风险管理框架。本文以平安银行为案例，首先从数字金融环境演进与商业银行风险偏好的理论视角出发，梳理数字化技术对银行风险偏好调整的影响机制。其次，基于平安银行近五年（2018–2023年）的公开年报与业务数据，构建风险偏好测度指标体系，包括信贷结构风险偏好、市场业务风险偏好和经营稳定性风险偏好三大维度；采用定量与定性相结合的方式，分析平安银行在数字金融环境下如何通过内控升级、产品创新和资本配置等路径进行风险偏好调整。研究发现：一是数字金融环境下，平安银行整体风险偏好趋于谨慎，信贷领域优先支持数字化转型背景下的战略性客户和线上小微客户；二是市场业务领域对数字化交易和资产证券化等高流动性工具的配置比例显著上升，表明其在市场风险偏好中更加注重流动性和风险可转移性；三是通过数字化风控与全面风险管理平台，增强了对潜在风险的预警能力，从而在稳定性风险偏好上保持较低水平；四是在外部监管和行业竞争的双重压力下，平安银行不断优化资本结构和拨备政策，以适应风险偏好调整需求。基于上述结论，本文提出平安银行应持续完善数字化风控体系，优化风险偏好决策流程；监管层应构建数字金融背景下的风险偏好评估框架；行业层面应加强数字金融与传统风险管理的协同创新，以推动银行业的高质量发展。
关键词：数字金融；风险偏好；商业银行；平安银行；风险管理
目录
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 数字金融环境演进
1.1.2 商业银行风险偏好的内涵与特点
1.1.3 平安银行数字化转型概况
1.1.4 研究意义
1.2 研究内容与方法
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法与技术路线
1.2.2.1 文献分析法
1.2.2.2 指标构建与实证分析法
1.2.2.3 案例访谈与定性分析法
1.3 研究创新点与结构安排
2 文献综述
2.1 数字金融与商业银行风险管理
2.1.1 数字金融概念及特征
2.1.2 数字金融对银行风险管理的影响
2.2 商业银行风险偏好研究
2.2.1 风险偏好理论基础
2.2.2 风险偏好测度方法
2.2.3 风险偏好调整路径研究
2.3 数字化转型与风险偏好关联研究
2.3.1 数字化技术驱动下的风险偏好变化
2.3.2 国内外研究述评与启示
2.4 文献评述与研究空白
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称与风险定价理论
3.1.2 风险偏好与企业行为理论
3.1.3 数字生态系统视角下的风险管理理论
3.2 研究假设
3.2.1 假设1：数字金融环境下信贷风险偏好调整机制
3.2.2 假设2：数字金融环境下市场业务风险偏好调整机制
3.2.3 假设3：数字金融环境下稳定性风险偏好调整机制
4 平安银行数字金融环境下风险偏好测度
4.1 平安银行概况与数字化战略
4.1.1 平安银行发展历程与业务定位
4.1.2 平安银行数字化战略框架
4.1.3 平安银行主要数字化业务场景
4.2 风险偏好测度指标体系构建
4.2.1 测度思路与原则
4.2.2 信贷领域风险偏好指标
4.2.3 市场业务风险偏好指标
4.2.4 稳定性风险偏好指标
4.2.5 指标权重确定与综合得分
4.3 数据来源与样本描述
4.3.1 数据来源说明
4.3.2 样本期与数据处理
4.3.3 平安银行风险偏好指标的基本统计特征
5 平安银行风险偏好调整路径实证分析
5.1 数字金融环境下信贷风险偏好调整分析
5.1.1 信贷结构变化趋势与数字化导向
5.1.2 数字化风控对信贷风险定价与授信决策的影响
5.1.3 平安银行线上信贷与小微客户风险偏好演变
5.1.4 案例访谈：风险偏好调整的内控机制建设
5.2 数字金融环境下市场业务风险偏好调整分析
5.2.1 资产证券化与同业业务配置变化
5.2.2 数字化交易平台与市场业务风险管控
5.2.3 平安银行理财及资管产品风险偏好调整
5.2.4 案例访谈：投研团队与市场风险偏好决策
5.3 数字金融环境下稳定性风险偏好调整分析
5.3.1 风险预警体系与资本管理的协同变化
5.3.2 数字化运营对运营风险与流动性风险的影响
5.3.3 平安银行拨备政策与资本充足调整
5.3.4 案例访谈：内审与风险偏好变动的联动机制
5.4 结果讨论与综合评价
5.4.1 风险偏好调整的总体趋势
5.4.2 不同类型风险偏好调整的相互作用与权衡
5.4.3 平安银行风险偏好调整的经验启示
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
6.2 对平安银行的政策建议
6.2.1 持续升级数字化风控与授信决策体系
6.2.2 加强市场业务风险动态监测与参数化管理
6.2.3 优化拨备覆盖与资本缓冲策略，提升稳定性风险抵御能力
6.3 对监管层的建议
6.3.1 建立数字金融环境下的风险偏好评估框架
6.3.2 强化监管科技工具应用，加强动态监管与压力测试
6.3.3 推动行业风险偏好研究与最佳实践共享
6.4 研究局限与未来展望
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 数字金融环境演进
近年来，以移动支付、线上信贷、区块链与人工智能为代表的数字金融生态在全球迅速铺开。中国作为全球数字经济的先行者之一，数字金融市场规模和技术创新力不断攀升。银行业面临的客户行为与风险场景由传统的线下集中式模式向线上分散式、碎片化与实时化转变。一方面，用户可随时随地通过手机或智能终端获取金融服务，极大提高了服务效率；另一方面，互联网渠道下数据来源更为丰富，但也带来了新的信息与操作安全风险。数字金融环境的核心特征包括——大规模数据生成与流通、虚拟化网络渠道与智能算法驱动的风控决策。这样的环境重塑了金融供给结构，也使得商业银行在风险定价、风险偏好与资本配置方面需要适应全新挑战与机遇。
1.1.2 商业银行风险偏好的内涵与特点
风险偏好（Risk Appetite）是银行在其战略目标与约束条件下，对风险承担程度的总体意愿与边界。传统风险偏好设置依赖于静态的信贷审批流程与人工尽调体系，且风险偏好边界多以贷款不良率、资本充足率为核心指标。然而在数字金融环境下，风险偏好需结合线上信贷模型的风险识别精度、实时数据流监测能力与快速反应机制等新因素进行动态调整。数字化技术增强了对借款人信用风险的即时洞察，同时也放大了网络安全、数据隐私与市场流动性快速波动带来的新风险维度。因此，银行的风险偏好须基于“风险识别效率—风险可量化程度—风险管理成本”三维体系进行再定义与动态管理。
1.1.3 平安银行数字化转型概况
平安银行作为中国平安集团旗下股份制商业银行，自2014年起便布局“科技+金融”的协同发展战略，通过“智慧零售”、“普惠金融+互联网”与“数字资产管理”等多条主线，全面实施数字化转型。在信贷领域，其推出“壹账通”线上贷前风控平台和人脸识别、语音识别等生物技术；在市场业务方面，通过基金销售、资管产品线上化与第三方交易平台协作，不断拓展数字化渠道；在运营管理层面，通过大数据平台与区块链技术，提升内控与合规稽核效率。自2018年至2023年，平安银行科技投入累计超过300亿元，线上业务占比逐年上升，数字化转型成效显著。然而，数字化浪潮下的业务扩张与技术投入亦对平安银行的风险偏好与资本管理提出了更高要求，亟需系统研究在数字金融环境下其风险偏好如何与组织治理、风控体系和资本配置深度结合，以实现稳健发展。
1.1.4 研究意义
（1）理论意义
数字金融背景下，商业银行风险偏好调整理论需从传统静态框架拓展到动态与情境化维度。本文以平安银行为例，从数字化技术应用与业务场景变革视角，深入挖掘风险偏好调节机制，填补数字金融环境下风险偏好研究的理论空白，并丰富风险偏好量化测度与实证分析方法。
（2）实践意义
平安银行在数字化转型中积累了丰富的经验，研究其风险偏好调整实践，可为其后续数字化推进提供优化建议，也可为其他同业借鉴提供可复制路径。此外，监管层需及时更新风险偏好评估标准，适应数字金融环境带来的新场景与新风险。本文研究成果可为监管部门制定动态化风险偏好监管框架提供参考。
1.2 研究内容与方法
1.2.1 研究内容
本文主要有以下三个方面研究内容：
1. 数字金融环境与风险偏好理论框架：阐释数字金融环境特征，分析商业银行风险偏好的内涵与调整需求，提出研究假设。
2. 平安银行风险偏好测度指标体系与样本描述：根据平安银行数字化实践，构建适用于数字金融环境下的风险偏好测度指标体系，并对2018–2023年间数据进行描述性统计分析。
3. 平安银行风险偏好调整路径实证分析：分别从信贷领域、市场业务领域和经营稳定性领域，探讨平安银行在数字化转型中如何通过技术赋能与组织协同实现风险偏好调整；并进行案例访谈与经验总结。
4. 结论与政策建议：总结研究结论，提出针对平安银行、监管层与行业的政策建议，为数字金融环境下商业银行风险偏好管理提供理论与实践借鉴。
1.2.2 研究方法与技术路线
1.2.2.1 文献分析法
通过检索国内外知名学术期刊、行业研究报告与监管文件，系统梳理数字金融与商业银行风险偏好研究现状，明确核心概念与理论基础，提炼研究假设。
1.2.2.2 指标构建与实证分析法
基于文献与监管标准，结合平安银行实践，构建数字金融环境下风险偏好测度指标体系，并依据2018–2023年公开年报、财务数据与业务数据，运用描述性统计与定量分析，揭示平安银行风险偏好调整特征。
1.2.2.3 案例访谈与定性分析法
选取平安银行信贷部、金融市场部与风险管理部相关负责人进行深度访谈，获取第一手风险偏好调整实践经验。通过对访谈内容的归纳与分类，补充定量分析结论，实现定量与定性相结合的研究思路。
1.3 研究创新点与结构安排
1.3.1 研究创新点
1. 情境化风险偏好测度：针对数字金融环境，将风险偏好划分为信贷领域、市场业务领域和经营稳定性三大维度，系统构建测度指标体系。
2. 情景实证与案例访谈结合：在定量测度基础上，通过对平安银行内部人员的深度访谈，剖析风险偏好调整的内控机制与组织协同路径，提高研究说服力与实践指导价值。
3. 动态调整视角：从时间维度考察2018–2023年间平安银行风险偏好变化，揭示数字化转型推进过程中风险偏好动态演化特征与阶段性差异。
1.3.2 结构安排
全文共六章：
第一章为绪论，阐述研究背景、意义、内容与方法；
第二章为文献综述，回顾国内外数字金融与风险偏好研究成果；
第三章为理论基础与研究假设，构建研究框架；
第四章为平安银行风险偏好测度，介绍样本与指标体系；
第五章为风险偏好调整路径实证分析，包括信贷、市场与稳定性三方面；
第六章为结论与政策建议，提出对银行、监管与行业的建议，并探讨研究局限与未来展望。
2 文献综述
2.1 数字金融与商业银行风险管理
2.1.1 数字金融概念及特征
数字金融是一种基于信息技术和通信技术的金融创新形态，涵盖移动支付、互联网保险、区块链、人工智能（AI）与大数据等技术在金融领域的深度应用。其主要特征包括：一是数据驱动，通过多源数据分析与AI算法实现精准风险评估；二是渠道多元化，用户可通过手机App、移动终端和线上平台进行金融交易，极大提升了便捷性；三是分散化与实时化，金融服务不再受时空限制，风险监测与应对更为及时；四是开放性，通过API与第三方平台合作，银行生态系统逐渐扩容。
2.1.2 数字金融对银行风险管理的影响
学者普遍认为，数字金融为银行风险管理带来双重效应。一方面，新技术赋能下的大数据风控与人工智能决策提高了对信用风险、市场风险和操作风险的识别与监测能力。例如，基于机器学习的信贷模型可更快筛查借款人资质，减少人工面签成本；基于区块链的联合授信机制可提高供应链金融透明度。另一方面，银行必须面临技术风险（如模型失效与黑客攻击）、数据隐私风险与网络安全风险，这些新兴风险需要动态调整风险偏好。国内外研究指出，银行需在数字化能力与风险管控能力之间寻求平衡，否则可能因过度依赖技术而忽视潜在的非系统性风险。
2.2 商业银行风险偏好研究
2.2.1 风险偏好理论基础
风险偏好（Risk Appetite）源自行为金融学与企业理论，指组织或个人在特定战略目标与约束条件下愿意承担风险的程度。商业银行的风险偏好受到股东回报预期、监管要求、市场环境与内部文化等多重因素影响。金融风险管理文献强调，银行风险偏好需以“风险识别—风险评估—风险定价—风险承担”的闭环流程来动态决策，并结合定量指标（如不良贷款率、资本充足率、资产负债匹配指标）与管理约束（如贷款集中度限额、单一客户敞口限额）进行监控。
2.2.2 风险偏好测度方法
学术界对银行风险偏好的测度方法主要分为定量测度与定性测度两类。定量测度通常以历史数据为基础，通过不良贷款率、风险加权资产比率、资本充足率、风险价值（VaR）和预期损失（Expected Loss）等指标来反映银行风险承担倾向。定性测度则通过调查问卷、专家访谈与政策文件分析，评估银行文化、内控流程与管理层态度对风险偏好的影响。近年来，部分学者结合大数据与文本挖掘技术，从银行年报、风险报告与监管文件中提取关键字频次，对银行风险偏好进行综合评估，为研究提供了新的思路。
2.2.3 风险偏好调整路径研究
一些研究关注银行在宏观环境变化与监管政策调整背景下，如何动态修正风险偏好。主要路径包括：一是内部治理机制优化，通过董事会与风险管理委员会对风险策略进行动态审议与调整；二是风险定价体系完善，结合定价模型与风险缓释工具（如信贷保证、信用衍生品）对不同业务场景进行风险偏好分类；三是资本与拨备政策协调，根据风险资产变化调整资本充足率与拨备覆盖率；四是信息与数据赋能，利用人工智能、区块链与大数据增强风险识别与预警能力，从而实现风险偏好精细化管理。总体来看，风险偏好调整路径具有多维度交叉和系统性特征。
2.3 数字化转型与风险偏好关联研究
2.3.1 数字化技术驱动下的风险偏好变化
在数字化转型推动下，银行的风险偏好主要受到技术成熟度与应用场景变化的影响。国外研究表明，当银行依托大数据风控系统大幅降低信用风险不确定性时，其风险偏好区间可微调上移，即愿意承担更多信贷风险以换取更高收益。国内研究指出，通过线上小微贷、供应链金融与普惠金融等数字化产品，银行拓展了新客户群体，但也面临线上诈骗与欺诈风险，需在风险偏好中增加对技术风险与信息安全风险的考量。总体而言，数字化技术既改变了银行对传统风险的认识，也引入了一系列新型风险，迫使银行对风险偏好进行全面再定义。
2.3.2 国内外研究述评与启示
国外学者主要聚焦于数字化技术对银行整体风险承受能力的影响，例如银行在开展线上个人贷款时对杠杆水平与不良率容忍度的动态调整；亚洲银行则在区块链供应链金融中对核心企业与上下游中小企业的风险偏好进行差异化配置。国内研究多以大样本实证为主，探讨数字化程度与信贷风险、不良率和拨备覆盖之间的关联，但少有从风险偏好视角进行系统剖析。现有研究主要启示：一是需要构建多维度的风险偏好测度体系，二是要结合不同业务场景与技术成熟度动态研判风险偏好，三是应注意数字化转型中技术风险与合规风险的双重挑战。
2.4 文献评述与研究空白
通过文献梳理可以看出：
1. 数字金融对银行风险管理的影响已有较多探讨，但大多聚焦在风控技术与风险指标层面，缺乏从风险偏好角度的系统研究；
2. 风险偏好测度方法不断丰富，但在数字金融环境下，如何结合在线数据与智能化工具进行风险偏好量化尚有不足；
3. 国内外实证大多采用跨银行横截面数据，缺少对单一银行动态调整风险偏好的深度案例分析。
因此，本文以平安银行为例，构建针对数字金融环境下的风险偏好测度体系，结合定量与定性分析，关注不同业务领域的风险偏好调整，弥补了现有研究中案例实证与动态调整路径剖析的空白。
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称与风险定价理论
信息不对称理论强调，在银行信贷市场中，借款人对自身信用质量的掌握程度优于银行，导致逆向选择与道德风险问题。数字化技术可通过大数据分析、网络行为数据与社交媒体信息，降低信息不对称程度，提升银行对客户风险定价的精准度，从而影响银行在信贷领域的风险偏好水平——愿意承担更多风险以获取更高收益。
3.1.2 风险偏好与企业行为理论
风险偏好是银行在风险收益权衡下的战略选择。企业行为理论认为，银行在一定风险偏好范围内，会根据外部环境变化及内部资源禀赋进行风险敞口调节。数字金融环境下，银行的资源禀赋向技术与数据倾斜，当在线风险识别与管理能力提升时，其风险偏好边界将随之外移；但同时，金融市场波动与监管约束也会对风险偏好造成压制，需要通过企业行为机制进行动态平衡。
3.1.3 数字生态系统视角下的风险管理理论
数字生态系统理论强调，银行与第三方平台、科技公司、监管机构构成开放协同的金融生态。在此生态下，风险管理不再局限于银行内部流程，而是需要与外部参与者共享数据与协同应对风险。基于此视角，银行的风险偏好调整不仅取决于自身技术能力，还受到生态伙伴风险状况与监管环境的共同影响，需要构建多层级协同风险偏好管理框架。
