金融科技赋能中小银行风险管理：效果、路径与监管对策

康润丽 蔡亚妮 孙锦丽 王小静 齐瑞瑞  段清梅

陕西吴起农村合作银行 717600

摘要：在数字经济蓬勃发展的背景下，金融科技已成为驱动商业银行变革的核心动力。作为我国银行业体系的重要组成部分，中小银行在服务实体经济、支持中小微企业发展中发挥着关键作用，但受资金、技术、人才等因素制约，其风险管理体系长期存在架构不完善、风险识别精准度不足、风险处置效率偏低等问题。本文聚焦金融科技对中小银行风险管理的赋能作用，分析其实际效果，归纳实现路径，并结合行业潜在风险提出针对性监管对策。研究表明，金融科技可从风险识别、计量、监控三个核心环节提升中小银行风险管理效率，但也带来数据安全、系统性风险等新挑战，需要监管部门与行业主体协同发力，在发挥技术赋能作用的同时守住不发生系统性风险的底线。关键词：金融科技；中小银行；风险管理；金融监管

一、引言

近年来，以大数据、人工智能、区块链、云计算为核心的金融科技快速渗透银行业，从业务获客、产品创新到风险管理，全面重构了商业银行的运营模式。根据相关报告，2023年我国银行业金融科技投入超3000亿元，其中大型银行占据超七成投入份额。受自身实力限制，中小银行的金融科技布局明显滞后，但其面临的风险压力却远高于大型银行：一方面，中小银行的客群以中小微企业和县域居民为主，信用风险本就偏高，且缺乏成熟的风险评价体系；另一方面，利率市场化推进导致利差收窄，压缩了中小银行的盈利空间，进一步削弱其风险抵御能力。在此背景下，如何借助金融科技帮助中小银行完善风险管理体系，成为关系我国银行业稳定发展的重要课题。

二、金融科技赋能中小银行风险管理的效果分析

2.1 提升风险识别精准度

传统中小银行的风险识别依赖信贷人员经验与结构化数据，对缺乏信贷记录的主体存在信息不对称问题，风险误判概率较高。金融科技通过多维度数据采集与机器学习技术，整合各类非结构化数据，构建全面的信用画像，有效提升了风险识别的精准度。根据浙江网商银行的实践，大数据风控模型的不良识别准确率较传统模型提升超30%；中小银行应用该技术后，普惠型小微企业贷款不良率平均下降1.2个百分点。此外，针对操作风险与欺诈风险，金融科技通过生物识别等技术可实时识别异常交易，将识别时间从数小时压缩至秒级，显著降低了两类风险的发生概率。

2.2 优化风险计量科学性

传统中小银行的风险计量多采用静态参数模型，依赖历史数据，对市场波动的适应性较差，难以及时反映风险变化。在金融科技支持下，人工智能可处理高维度非结构化实时数据，动态调整参数以更新风险计量结果，使计量更贴合当前市场实际。例如，疫情期间，布局金融科技较早的中小银行能够根据区域疫情动态调整受影响行业的风险计量结果，提前做好拨备，避免风险集中爆发。此外，区块链的不可篡改特性可保障数据真实性，减少数据造假带来的计量偏差，进一步提升风险计量的可信度。

2.3 提高风险监控与处置效率

传统中小银行的风险监控多为事后行为，往往在风险暴露造成损失后才发现问题，处置效率较低。金融科技借助云计算和实时数据处理技术，可实现全流程实时监控，当客户信用状况发生变化时自动预警，便于提前介入处置。例如，某区域性城商行搭建大数据风控平台后，风险预警响应时间从3天缩短至15分钟，处置平均时间从21天压缩至7天，不良贷款回收率提升18个百分点。此外，针对已形成的不良资产，金融科技可通过智能撮合平台对接买家，有效提升处置效率、降低处置成本。

三、金融科技赋能中小银行风险管理的实现路径

3.1 技术层面：构建轻量化大数据风控架构

受资金、人才限制，中小银行无法像大型银行那样投入大量资源搭建独立系统，因此应选择轻量化路径，通过与外部金融科技平台合作，构建适配自身规模的风控架构。中小银行无需从零开发底层算法，可输出本地客群数据，与外部成熟平台联合训练定制化模型，既能降低成本，又能保障模型的适配性。例如，不少中小银行已与头部金融科技平台合作开发风控模型，实现低成本赋能。此外，中小银行应优先布局核心风险管理领域，分阶段推进数字化改造，避免资源浪费。

3.2 数据层面：打通多维度数据壁垒

数据是金融科技风控的核心基础。中小银行传统风险数据来源单一，因此打通多维度数据壁垒是赋能其风险管理的核心路径——金融科技风控需依托行内信贷与央行征信数据，仅靠单一来源难以满足需求。一方面，中小银行需整合内部数据，打破部门间的数据孤岛，将各业务条线数据纳入统一客户数据平台；另一方面，要在合规前提下拓展外部数据来源，对接多类外部数据以丰富客户信用画像。例如，部分县域农商行通过对接本地政务数据，完善了信用评价体系，有效缓解了信息不对称问题。需注意的是，数据采集与使用必须严格遵循法规要求，保障数据安全与客户隐私。

四、金融科技赋能背景下中小银行风险管理的监管对策

4.1 完善金融科技风控的监管规则体系

当前金融科技在中小银行领域仍处于快速发展阶段，现有监管规则多针对传统风控，难以适配新的风险场景。因此，监管部门需加快完善金融科技风控的监管规则体系：明确中小银行的准入标准、数据使用规范及模型管理要求，界定第三方合作机构的资质与责任，防范风险传导。针对算法黑箱问题，要求中小银行建立算法解释机制，对重大风险决策的算法逻辑进行可追溯、可解释的记录，提升风控透明度。此外，需根据中小银行的规模与金融科技应用水平实施差异化监管，避免“一刀切”增加合规成本。

4.2 健全系统性风险防控机制

金融科技背景下，中小银行风控更依赖算法模型，易产生同质化风险并放大周期波动；同时，与外部平台的合作也增加了风险跨机构传导的可能性。因此，监管部门需健全系统性风险防控机制：一方面，要求中小银行建立模型风险管理制度，避免过度依赖单一算法，定期对模型开展压力测试，防范模型偏差引发的系统性风险；另一方面，建立跨行业风险监测体系，将服务中小银行的金融科技平台纳入监测范围，及时识别风险传导苗头并提前处置。此外，应推动中小银行建立金融科技风险管理恢复处置机制，在遭遇模型失效、系统故障等突发事件时，可快速切换至传统风控模式，保障业务稳定运行。

五、结论

金融科技为中小银行完善风险管理体系提供了历史性机遇，能够从风险识别、计量、监控等多个环节提升风险管理的效率与精准度，有效缓解信息不对称问题，助力中小银行更好地服务实体经济。同时，金融科技赋能也带来了模型风险、数据安全风险、系统性风险等新挑战。中小银行应结合自身实际，选择轻量化赋能路径，通过技术合作、数据打通、组织重构与生态共建，逐步实现风险管理的数字化转型。监管部门则需适应金融科技发展要求，完善监管规则、强化风险防控、推动公共基础设施建设，在发挥金融科技赋能作用的同时，守住风险底线。在这一过程中，既要守住不发生系统性金融风险的底线，也要推动中小银行实现高质量发展。

参考文献

[1] 黄益平, 陶坤玉. 中国金融科技发展对商业银行风险的影响[J]. 金融研究, 2020(11): 1-18.

[2] 王剑, 陈鼎庄. 金融科技赋能中小银行风险管理：逻辑与路径[J]. 中国银行业, 2022(6): 42-45.

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