金融科技背景下商业银行信用风险评估应用框架初探
A Preliminary Study on the Application Framework for Credit Risk Assessment in Commercial Banks in the Context of Financial Technology
DOI: 10.12677/fin.2025.154076, PDF,   
作者: 谢可凡:广西大学中国–东盟经济学院,广西 南宁
关键词: 金融科技商业银行信用风险风险管控Financial Technology Commercial Banks Credit Risk Risk Management
摘要: 近年来,我国商业银行的信用风险管理经历了从主观到客观、从定性到定量、从静态到动态的转变,这当中得益于金融科技的快速发展为银行提供新的机遇。在这一背景下,本文探讨了金融科技在商业银行信用风险管理中的应用,重点分析了大数据和人工智能如何优化风险识别、控制和监测流程,并介绍了相关模型在风险评估中的具体实践。为商业银行提高风险管理的效率和准确性,更好地应对经济环境中的不确定性挑战提供一定参考。
Abstract: In recent years, credit risk management in Chinese commercial banks has undergone a significant transformation, evolving from subjective to objective, qualitative to quantitative, and static to dynamic approaches. This shift has been enabled by the rapid development of financial technology (FinTech), which has opened new opportunities for banks. Against this backdrop, this paper investigates the application of FinTech in credit risk management within commercial banks, with a particular emphasis on how big data and artificial intelligence (AI) enhance the processes of risk identification, control, and monitoring. Furthermore, it examines the practical implementation of relevant models in risk assessment. The study provides valuable insights for commercial banks seeking to improve the efficiency and accuracy of their risk management practices, thereby better addressing the uncertainties inherent in the economic environment.
文章引用:谢可凡. 金融科技背景下商业银行信用风险评估应用框架初探[J]. 金融, 2025, 15(4): 716-725. https://doi.org/10.12677/fin.2025.154076

参考文献

[1] 韩晨宇, 张颖. 金融科技赋能商业银行信用风险管理探究[J]. 商讯, 2023(16): 64-67.
[2] 朱小能, 李雄一. 金融科技与银行信用风险: 加剧还是降低[J]. 山西财经大学学报, 2022, 44(11): 39-52.
[3] 于孝建, 彭永喻. 人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战[J]. 南方金融, 2017(9): 70-74.
[4] 方鹏, 赵凡, 王保全, 等. 区块链3.0的发展、技术与应用[J]. 计算机应用, 2024, 44(12): 3647-3657.
[5] 冯珊珊, 李永梅. 区块链技术在供应链金融信用风险管理中的应用研究[J]. 征信, 2022, 40(2): 59-65.
[6] 李超. 大数据背景下商业银行信贷业务与风险管理创新[J]. 老字号品牌营销, 2022(3): 65-67.
[7] Giesecke, K. (2004) Credit Risk Modeling and Valuation: An Introduction. SSRN Journal. [Google Scholar] [CrossRef
[8] 黄若虹. 股份制商业银行信用风险管理研究[J]. 现代商业, 2023(6): 133-136.
[9] 许爱荣, 孙良涛, 王浩夫. 净息差收窄, 银行业转型经营承压——基于已上市19家系统重要性银行数据分析[J]. 金融市场研究, 2025(2): 131-139.
[10] 王晓娟. 商业银行金融风险防控策略探析[J]. 现代营销(上旬刊), 2024(3): 62-64.
[11] 武越川. 商业银行风险限额管理体系构建的思考[J]. 金融纵横, 2022(1): 82-88.
[12] 陈晓颖, 江明哲. 引入有效推演机制提高银行信贷审批质量[J]. 新金融, 2024(2): 46-51.
[13] 邓宇. 大型商业银行资本配置的内外考量[J]. 中国银行业, 2024(9): 63-65, 83.
[14] 王潘婷, 谢家迅. 浅谈加强商业银行贷后管理的措施[J]. 中国市场, 2023(15): 52-55.
[15] Valaskova, K., Gavlakova, P. and Dengov, V. (2014) Assessing Credit Risk by Moody’s KMV Model. 2nd International Conference on Economics and Social Science (ICESS 2014), Shenzhen, 29-30 July 2014, 40-44.
[16] 章影. 基于KMV模型的上市银行信用风险管理研究[J]. 金融客, 2024(12): 36-38.
[17] Gundlach, M. and Lehrbass, F. (2013) CreditRisk+ in the Banking Industry. Springer Science & Business Media.
[18] 徐言. 基于CreditRisk + 模型的银行小额贷款信用风险防控问题研究[D]: [硕士学位论文]. 杭州: 杭州电子科技大学, 2022.
[19] Gupton, G., Finger, C.C. and Bhatia, M. (1997) Credit Metrics Technical Document. J.P. Morgan & Co. Incorporated.
[20] 王旭东. CreditMetrics模型在我国MBS信用风险度量中的应用研究[D]: [硕士学位论文]. 长春: 长春大学, 2021.
[21] 潘仔豪. 基于商业银行信用风险Credit Metrics模型的改进[J]. 现代营销(信息版), 2020(2): 57.
[22] 李雨蔓, 卫恒军. 人工智能算法在银行信用贷款业务的应用综述[J]. 中国商论, 2021(18): 130-132.
[23] 王博, 鄢若兰. 基于机器学习技术的中小银行风险早期预警系统研究[J]. 华北金融, 2022(3): 73-85.
[24] 冯仪凡. 中国银行业系统性风险度量与预测[D]: [硕士学位论文]. 上海: 上海师范大学, 2024.
[25] 林炜. 信用评分方法在信贷风险管理中的应用[J]. 信息系统工程, 2021(8): 143-145.
[26] 燕鹏飚, 田甜, 刘志敏, 等. 个人信用贷款量化风控技术的应用实践[J]. 金融科技时代, 2023(3): 10-13.
[27] 刘洋, 陈媛. 经济新常态下商业银行信贷风险管理问题研究[J]. 时代金融, 2023(2): 84-86.
[28] 辛兵海, 郝培, 程栋. 中国银行业风险加权资产的风险敏感性[J]. 金融与经济, 2023(1): 26-38.
[29] 陈路, 郑敏. 风险数据集市整合之路[J]. 中国金融电脑, 2021(4): 41-42.
[30] 义天鹏. 银行湖仓一体大数据平台的探索与实践[J]. 金融科技时代, 2024, 32(5): 64-71, 75.