數字化轉型對商業銀行風險承擔的影響

一、商業銀行風險類型

當前階段，要想了解數字化轉型對于商業銀行風險承擔產生哪些影響，就要正確認識商業銀行的風險類型。信用風險表現為借款人或債務人沒有有效履行合同規定的義務，也沒有償還貸款本金或利息，基于銀行服務朝著多樣化趨"勢的邁進以及客戶基礎的逐漸延伸，信息風險管理呈現出復雜性和繁瑣性。市場風險表現為利率變動造成的影響，在市場利率提升的現狀下，固定利率貸款價值會隨之降低。

匯率波動也會影響進出口業務操作風險，涉及由于人為失誤、系統故障或者其他因素造成的不良損失。交易人員因為操作失誤而導致資金過度消耗或者系統存在異常狀態，使數據準確性缺失。流動性風險指的是商業銀行并沒有通過合理的成本獲得相關的資金，難以滿足支付需求。這種風險特別是處于經濟環境不確定或者金融市場動蕩狀態下，呈現出十分明顯的現象。法律法規風險涉及遵循法律法規的要求，使經營活動與法律法規要求相符合，避免出現不良問題。以上風險類型是商業銀行運營中不可或缺的幾個方面，在科學技術的發展以及金融市場的變化之下，管理和應對策略也逐漸改變，數字化轉型能夠為商業銀行提供一定的工具和技術平臺，對相關風險加以判斷，從而提升風險管理質量。

二、數字化轉型對商業銀行風險承擔的影響

1.數據驅動的風險評估與預警第一，技術路徑的創新。實施多維數據整合，整合客戶交易數據、非結構化數據以及外部生態數據，構建360^° 客戶畫像。銀行星云物聯平臺已接入超1.2億物聯網設備，實時采集制造業企業生產數據輔助授信決策，運用機器學習算法處理高維非線性關系，螞蟻金服的CTU風控系統通過 3000+ 風控模型實現欺詐交易自動攔截。遷移學習技術可以將電商平臺行為數據遷移至信用評估領域，解決小微客群數據稀疏問題。銀行風險雷達系統實現貸款資金流向毫秒級追蹤，當監測到資金異常流人股市或樓市時會自動觸發預警，銀行智能反洗錢系統將可疑交易識別時效從T+3 縮短至分鐘級。

第二，風險管理的轉變。從經驗判斷到數據決策，銀行信用卡中心應用聯邦學習技術，在保護數據隱私前提下聯合互聯網平臺進行聯合建模，將信用評估的KS值提升，降低了不良率。基于區塊鏈的供應鏈金融平臺連接核心企業ERP與上下游稅務數據，實現了貿易背景真實性穿透式驗證。平臺累計阻斷4500余次虛假貿易融資嘗試。從事后處置到事前預防期間，銀行構建的企業級風險數據集市整合18個業務系統數據，運用生存分析模型預測潛在風險客戶，提前6個月預警準確率達 82% ，較傳統方法提升了28個百分點。

第三，伴生風險的治理挑戰。銀行智能風控模型曾因新冠疫情導致消費行為模式突變出現誤判，短期內觸發2.3萬次錯誤預警，需要建立對抗性樣本測試機制，強化模型魯棒性；遵循《個人信息保護法》建立數據分級授權體系，凸顯分布式架構下的系統協同風險；完善API治理框架，構建虛擬銀行系統進行壓力測試；數字李生實驗室可以模擬宏觀經濟沖擊下的風險傳導路徑，預判極端情境下的風險口，將風險判斷邏輯嵌入物聯網設備，實現貸后管理的物理控制與數字監控的融合，以及技術創新與風險可控的動態平衡。

2.金融科技在商業銀行風險防范中的應用第一，技術賦能的立體化風險防控場景。利用區塊鏈構建可信交易防火墻，檢驗貿易金融真實性核驗，智能合約自動校驗報關單、增值稅發票等憑證的真實性，提升虛假貿易融資識別的準確率，2023年成功攔截異常融資申請237億元，較傳統人工核查效率提升了40倍。銀行基于區塊鏈的供應鏈金融雙鏈通，將核心企業信用拆解為可流轉、可溯源的數字債權憑證，實現多級供應商信用風險的可視化追蹤。系統上線后，中小供應商融資壞賬率從 1.8% 降至 0.3% 0

第二，人工智能重塑風險決策邏輯，智能反欺詐動態防御。銀行工銀睿策系統集成1400個風險特征因子，運用圖神經網絡識別復雜關聯交易網絡。在信用卡盜刷場景中，實現毫秒級風險判定，2023年累計阻斷跨境賭博資金轉移超85億元，誤報率控制在 0.12% 以內。衛星風控系統通過遙感數據分析農作物生長態勢，結合氣象預測模型動態調整農業貸款風險溢價，降低了自然災害導致的壞賬損失。銀行星云物聯網接入工程機械、物流車輛等終端設備超2000萬臺，通過設備運行數據構建動產融資物的數字李生體。例如，某鋼鐵企業質押的5萬噸螺紋鋼通過溫度、位移傳感器實時監控，融資額度動態調整響應速度從周級縮短至小時級。利用物聯網、電子圍欄技術監測抵押房產狀態，當出現異常人員出入或裝修行為時自動觸發預警。

第三，風險識別從單維靜態向多維動態演進。識別行為生物特征，銀行引人微表情識別技術，分析貸款面簽時的微表情變化，結合聲紋識別構建多模態欺詐檢測體系，提升了虛假身份貸款識別率，同時預測時序風險，運用LSTM神經網絡構建企業現金流預測模型，分析120個動態財務指標，提前3個月預警潛在流動性風險客戶，預警準確率極高。銀行天眼智能風控系統實現從風險偵測到賬戶凍結的全流程自動化，運用強化學習算法動態調整催收策略，基于債務人還款能力、行為偏好等20個維度數據，實現差異化觸達，提升了90天以上逾期貸款回收率。央行牽頭建設的金融風險聯防聯控平臺整合商業銀行、支付機構等47類數據源，通過聯邦學習技術實現跨機構反洗錢情報共享，提前6個月預警供應鏈斷裂風險。

3.跨部門協同機制的構建第一，協同機制的技術實現路徑。銀行打造的智慧風控中臺整合了公司金融、零售銀行、金融市場等12個業務條線的數據資產，建立統一的風險數據庫，利用實時數據總線技術，實現客戶信用評級、反洗錢監測、市場風險口等37類風險指標的跨系統同步更新，將風險信息傳導時滯從3天壓縮至15分鐘。銀行開發的“風鈴”協同系統，運用 RPA+ 自然語言處理技術，將貸前調查、授信審批、貸后管理等環節的117個風險控制點嵌人業務流程。當系統檢測到某集團客戶在跨境業務部的匯率口與其在投行部的衍生品交易存在對沖失效風險時，自動觸發跨部門聯席風險評估流程。銀行搭建的企業級風險圖譜平臺，采取知識圖譜技術連接對公客戶關聯方與零售客戶社交網絡，識別出新能源汽車企業通過員工消費貸變相融資的隱蔽風險，涉及業務節點風險傳導路徑。

第二，對風險承擔能力的影響機制。傳統風險偏好聲明通過紙質文件逐級傳達，存在執行偏差。平安銀行利用區塊鏈智能合約技術，將風險容忍度指標編碼為可執行協議，當某分行房地產貸款占比觸及 14.8% 時，自動凍結相關審批系統并同步預警風險管理部、公司金融部、合規部。銀行供應鏈金融平臺運用復雜網絡分析技術，實時計算核心企業及其供應商

的關聯風險度。當某醫療設備制造商的二級供應商出現經營異常時，系統自動調整對核心企業的授信系數，并聯動貿易金融部調整保理融資條件，將風險口縮減。在加息壓力測試中，利用數字孿生系統模擬利率變動對金融市場部債券持倉、零售銀行部按揭貸款、資產負債管理部流動性指標的復合影響。測試結果顯示，跨部門風險疊加效應使資本充足率下降1.2個百分點，促使計財部提前發行200億二級資本債。

第三，協同治理的實踐挑戰。銀行曾出現風險管理部與科技部門在模型驗證標準上的沖突：風控人員要求嚴控模型誤殺率，而科技部門強調系統吞吐量，通過設立“敏捷作戰室”，采用DevOps模式完成17個關鍵參數的協同優化。在構建零售與對公客戶交叉風險視圖時，個人金融部拒絕開放客戶財富管理數據，擔心影響部門KPI考核，然后引入隱私計算技術，在原始數據不出域的情況下完成聯合建模，客戶流失率反而降低1.8個百分點。商業銀行需要構建三維協同矩陣，縱向打通總分支行決策鏈條，橫向連接前、中、后臺專業能力，深度整合外部生態數據資源，警惕協同機制可能引發的系統性風險共振。

三、案例探析

以某銀行風險雷達智能風控系統為例，該銀行于2020年推出風險雷達系統，通過整合內部交易數據、外部政務數據及物聯網信息，構建全流程智能風控體系。該系統聚焦貸款資金流向監控，解決傳統風控中存在的資金挪用識別滯后和人工核查覆蓋率低兩大問題。如表1所示。

實踐表明，數字化轉型通過實時性增強和穿透性提升重構了風險承擔邊界。風險識別成本從每筆1.2元降至0.3元，邊際效益顯著，風險定價精度提升，使小微企業貸款平均利率下降1.5個百分點。

數字化轉型對于商業銀行風險承擔有著復雜的影響。一方面，數字化轉型可以提升銀行的運營效率和服務質量，降低操作風險。另一方面，數字化轉型也會帶來新的風險點，比如信息安全數據泄露等。因此，我們需要在推動數字化轉型的基礎上全面管理風險，以提升銀行的競爭力，優化業務流程，減少成本支出。

（作者單位：江蘇紫金農村商業銀行股份有限公司）