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《Pacific-Basin Finance Journal》：How digital transformation affects credit risk: Evidence from Chinese commercial banks

　　

• 银行的数字化转型增加了信用风险，这主要是由运营和组织变革而非战略驱动的。
• 数字化转型减少了银行对软信息的使用，从而增加了整体信用风险。
• 中小企业贷款占比越高，这种效应越强，而更强的数字化能力则能缓解这一效应。
• 数字化转型对信用风险的影响因不同类型的银行而异。

引言
作为金融体系的核心组成部分，商业银行的信用风险管理能力与金融稳定和经济发展直接相关。在当前数字化浪潮中，商业银行的数字化转型已成为不可逆转的趋势，这一转型过程正在深刻重塑信贷服务的范围和风险管理模式（Gomber 等，2017；Chen 等，2023；Feng 等，2025）。近年来，随着金融科技的快速发展，大数据分析、人工智能和区块链等技术越来越多地应用于商业银行的信贷管理。这不仅提高了信贷审批的效率，还改变了风险识别和评估的方法（Zhang 等，2023）。然而值得注意的是，尽管数字化给银行业带来了发展机遇，但也产生了网络风险、数据隐私风险和合规风险等新型风险，给商业银行的信用风险管理带来了巨大挑战（He 等，2023）。商业银行的数字化转型使其信用风险偏好转向高风险项目，并增加了其主动承担风险的意愿（Chaudhry 等，2022）。这一转变凸显了研究数字化转型对商业银行信用风险影响的重要性与紧迫性。

关于数字化转型对银行风险影响的现有研究得出了不同的结论。一些研究表明数字化转型可以降低银行风险。例如，Cheng 和 Qu（2020）利用网络爬取技术和词频分析构建并衡量了银行金融科技指数，研究发现银行金融科技显著降低了中国商业银行的信用风险。Chen 等（2023）使用 2011 年至 2021 年 36 家中国上市银行的截面数据，发现数字化转型通过提高盈利能力显著降低了银行的风险承担。Yang 和 Masron（2024）采用广义矩估计法（GMM），发现银行的数字化转型显著且动态地降低了信用风险。从企业角度来看，Liu 和 Hu（2024）发现银行金融科技可以降低企业债务违约。然而，其他研究得出了相反的结论。Serfes 等（2025）认为，数字技术支持的贷款更倾向于满足借款人的短期资金需求并提供无抵押贷款。同时，数字化转型后，金融服务竞争加剧，贷款利率有下降趋势；因此，银行的信用风险可能会增加。Fang 等（2023）指出，银行金融科技刺激了他们的风险承担行为：风险识别和管理能力的提高鼓励银行增强风险承受能力，这导致他们过度依赖金融科技风险管理技术并增加风险承担活动。

关于银行数字化转型影响信用风险的机制，现有研究主要从信息不对称（Zhang 等，2025；Gomber 等，2017）、风险管理效率（Feng 等，2025；He 等，2023）和信贷结构变化（Fang 等，2023）等角度进行考察。然而，潜在的理论机制仍需进一步探索（He 等，2023）。同时，大部分文献仅使用上市银行作为研究对象（Chen 等，2023；He 等，2023）。研究对象的覆盖范围狭窄可能会导致样本自选择问题。

在此背景下，基于软信息理论，我们提出了假设，并利用 2011 年至 2023 年 214 家中国商业银行的截面数据进行了检验。构建固定效应模型，深入探讨中国商业银行数字化转型对其信用风险的影响及潜在的调节条件。研究发现，中国商业银行的主动数字化转型显著提高了其信用风险。这种影响源于银行的数字化转型导致其收集软信息的投入减少。同时，银行对小微企业的贷款比例以及银行在应用数字技术方面的互补数字化能力，也调节了数字化与信用风险之间的关系。我们还通过软信息理论解释了数字化转型与信用风险之间的关系。这一发现细化了对银行业数字化转型的理解，强调需要对与数字化相关的信用风险进行仔细管理。它突显了虽然数字化转型带来了效率，但需要警惕其后果，特别是软信息被忽视的问题。

我们的论文在以下几个方面对现有知识体系做出了贡献：首先，我们应用软信息理论来理解数字化转型与信用风险之间的联系。与直觉相反，我们发现银行的数字化转型增加了其信用风险。为此，我们引入软信息理论来解释两者之间的关系，并使用银行网点的变化来反映银行对软信息的投入。这一独特视角不仅有助于我们更好地理解银行数字化转型的影响，还为银行的数字战略提供了风险警示。

其次，突破了传统数据的限制，传统数据通常仅依赖文本分析来衡量银行数字化转型的程度。利用北京大学关于商业银行数字化转型的数据，本研究 meticulously 且全面地量化了银行在数字化转型旅程中的主动行为。我们还通过手动收集银行年报中的信息获得了中小企业贷款比例，从招聘信息中计算了银行的数字化能力，并使用银行分支数据来衡量银行对软信息的投入。这些独特的数据集提供了丰富的非金融特征，补充了传统金融数据，为我们的假设提供了关键支持。

第三，我们的深入分析阐明了数字化转型为何可能放大信用风险的原因，包括在风险收益失衡情景下小微企业贷款比例的增加以及数字化能力的不足。这一结论为深入了解商业银行数字化转型影响其风险状况的途径提供了参考。

章节摘要
银行业数字化转型
随着信息技术的快速进步，将传统金融服务与新兴数字技术相结合已成为全球银行业的一个重要趋势，这一过程也被称为银行的数字化转型。也称为“银行金融科技”（Cheng 和 Qu，2020；Fang 等，2023），目前这种转型缺乏普遍接受的定义。在我们的研究中，数字化转型被定义为商业银行运用数字技术的过程...

假设
信用风险是指因借款人或交易对手未能履行合同义务而导致损失的可能性，它是商业银行等金融机构风险管理的重要组成部分。在传统的信用风险评估模型——包括信用评分和违约概率模型中——重点在于历史数据和财务信息的分析。然而，这些模型在数字时代面临新的挑战，特别是...

数据来源与变量
我们的数据集包含 2011 年至 2023 年的银行层面截面数据，共 2237 个观测值，涵盖 214 家中国商业银行。银行的财务数据来源于 CNRDS 数据库，而银行的数字化转型指数则来自北京大学数字金融中心。提供给小微企业的贷款数据是从银行年报的文本内容中手动收集的。此外，我们...

基准模型
为了检验假设 1-3，我们构建了以下双向固定效应模型作为我们的基准模型，以探讨银行数字化转型与信用风险之间的关系。
NPLi,t=θ0+β1DTi,t?1+∑nθnControli,n,t?1+Banki+Yeart+εi,t
其中 NPL 代表银行的信用风险，由不良贷款率表示，DT 是银行的数字化转型，由于数字化转型对信用风险影响的传导存在一个过程，我们将 DT 滞后一期...

结论
自数字技术在金融领域出现以来，其对该行业的影响已得到广泛研究。与许多关注数字技术对银行业影响的研究不同，我们的研究侧重于银行主动采取的数字化转型举措如何影响其信用风险，并深入探讨了这一现象背后的原因。此外，与大多数仅使用文本分析构建银行数字化转型指数的文献不同，我们的研究...

CRediT 作者贡献声明
Yan Dong：原创草稿撰写、验证、监督、项目管理、调查、概念构思。Jiajia Yan：原创草稿撰写、验证、软件、资源、方法论、调查、数据整理。Gianluca Vagnani：验证、监督、方法论、正式分析、数据整理。Suhang Tan：软件、方法论、正式分析、数据整理。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能会影响本论文报告的工作。本研究未获得公共、商业或非营利部门基金机构的任何特定资助。

Yan Dong|Jiajia Yan|Gianluca Vagnani|Suhang Tan