银行数字化转型、外源性金融科技与信用风险治理基于文本挖掘和机器学习的实证检验.pdf

发行上市与企业成长

银行数字化转型、外源性金融科技与信用风险治理

——基于文本挖掘和机器学习的实证检验

郭峰庄旭东王仁曾

(华南理工大学经济与金融学院，广东广州510006)

摘要：本文以2013―2020年中国122家中小银行为研究对象，基于文本挖掘和机器学习方法，创新性地构建了银行数字化

转型指数和外源性金融科技发展指数，检验了银行数字化转型对信用风险的治理效应以及外源性金融科技的调节效应。

研究发现，银行内部的数字化转型通过优化贷款结构、提高盈利能力来抑制信用风险，外源性金融科技能够强化这两条

影响渠道，进而增强数字化转型的治理效果。门槛效应和异质性分析表明，在治理过程中，规模较小的银行和信用风险

压力较高的银行对外源性金融科技更加依赖，城市商业银行比农村商业银行更擅长吸收外源性金融科技创新。本研究对

政府引导金融科技发展、推动银行数字化转型、提高国家金融风险治理能力具有重要的启示作用。

关键词：金融科技；数字化转型；机器学习；信用风险

Abstract:Thispapertakes122smallandmedium-sizedbanksinChinafrom2013to2020astheresearchobjects.Basedon

themethodsofmachinelearningandtextmining,itcreativelyconstructsthebankdigitaltransformationindexandexogenous

fintechdevelopmentindex,andteststhegovernanceeffectofthebankdigitaltransformationoncreditrisk,aswellasthe

moderatingeffectofexogenousfintech.Thestudyfindsthatthedigitaltransformationwithinbankscanreducetheircreditriskby

optimizingtheloanstructureandimprovingprofitability.Exogenousfintechcanstrengthenthesetwoinfluencechannels,andthen

enhancethegovernanceeffectofthedigitaltransformation.Theresearchonthresholdeffectandheterogeneityshowsthatinthe

governanceprocess,small-sizedbanksandbankswithhighercreditriskpressurearemoredependentonexogenousfintech,and

urbancommercialbanksarebetteratabsorbingexogenousfintechinnovationthanruralcommercialbanks.Thisstudyplaysan

importantpolicyenlighteningroleforthegovernmenttoguidethedevelopmentoffintech,promotetheprocessofthebankdigital

transformation,andimprovethenationalfinancialriskgovernanceability.

Keywords:fintech,digitaltransformation,machinelearning,creditrisk

作者简介：郭峰，华南理工大学