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

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

分类号：F832.33;F832.4(金融、银行)

资助基金：国家社会科学基金19AJY025

在线出版日期：2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：15-23