摘要：文章围绕银行数字化转型对信贷配置的影响及优化策略展开研究。文章从银行数字化转型概念出发，分析了传统与数字化的信贷配置方法，重点探讨了数字化转型如何影响银行的信息获取与分析、信贷配置效率、风险评估与控制以及客户体验和服务创新。研究发现，数字化转型显著提升了银行的信贷配置效率和风险管理能力，并改善了客户体验。文章最后提出了针对性的优化策略，为银行业务改革和风险管理提供了理论与实践的指导。

　　关键词：银行数字化转型,信贷配置,风险管理

　　引言

　　随着信息技术的快速发展，尤其是大数据、云计算、人工智能等技术在金融领域的广泛应用，银行数字化转型已成为全球银行业不可逆转的趋势。2023年的数据显示，中国银行业在复杂严峻的环境下取得了显著成绩，资产规模保持了10%以上的平均增速，贷款增量创新高。同时，中国银行业的数字化转型和金融科技创新得到持续推进，手机银行和线上业务呈现良好发展态势，银行经营的数字化、平台化、生态化程度不断提高，金融服务的质量和效率进一步提升。

　　因此，本文旨在分析银行数字化转型对信贷配置的影响，探讨优化策略，旨在为银行业务改革和风险管理提供理论指导和实践参考。本文首先以银行数字化转型的背景和特点为着力点，分析传统与数字化信贷配置方法，进一步探讨数字化转型对信贷配置的具体影响，最后提出相应的优化策略。

　　一、银行数字化转型概述

　　（一）数字化转型定义和原因

　　银行数字化转型是一个全面的转变过程，通过采用先进的数字技术来改进和创新业务模式、服务流程和客户交互方式。这个转型旨在提升效率、增强客户体验、降低成本和缓解风险，同时寻求通过新技术创造新的收入流和业务机会。推动因素主要是技术进步和市场竞争，其中市场竞争是重要因素。随着金融科技公司的兴起，传统银行面临着来自非传统金融服务提供者的激烈竞争。因此，传统银行必须通过数字化转型来增强其竞争力，以在快速变化的金融市场中保持相关性和领先地位[1]。

　　（二）数字化转型特点

　　银行数字化转型的主要特征体现在它如何彻底改变银行的运营模式和客户服务方式，以适应数字时代的需求。

　　传统银行业务多以产品或服务为中心，而数字化转型则将焦点转向客户体验。在这种模式下，银行通过数字化渠道（如移动应用、在线平台等）更加便捷、个性化地与客户互动，使银行能够更加灵活地响应市场变化和客户需求，提升客户满意度和忠诚度。数据驱动的决策过程是银行数字化转型的另一关键特征。借助于大数据分析、人工智能和机器学习技术，银行能够从海量的客户数据中提取有价值的洞察，做出更加精准的信贷审批，以指导业务决策和产品创新。数字化转型还意味着银行业务流程和服务的自动化和智能化[2]。

　　二、信贷配置原理与方法

　　（一）传统信贷配置方法

　　传统信贷配置方法存在显著的所有制与行业偏向性，其中，国有企业由于获得政府支持及金融政策的青睐，相较于民营企业更易于获取银行贷款。此外，银行在信贷决策中倾向于优先考虑那些拥有较大固定资产规模、高投资回报率及深度金融化的企业。这种偏好源于银行对风险规避和盈利性的重视，进而使得信贷资源在行业间的分配出现不平衡。值得注意的是，企业的政治关联和金融化程度也是银行信贷决策的关键因素，往往导致具有政治资源或高度金融化的企业更易获得贷款，这可能进一步加剧市场的不平衡状态。

　　（二）数字化信贷配置方法

　　在银行数字化转型的过程中，信贷配置方法的创新体现在利用先进技术来重新构建和优化信贷流程，这一转型不仅提升了操作效率，还增强了风险管理能力，并显著改善了客户体验。数字化转型核心在于从以产品为中心的传统模式，转变为以数据驱动的平台和场景创造价值的模式。这种转变涉及到整个信贷流程的数字化，包括贷前客户尽职调查、贷中授信审批放款、贷后检查等环节。

　　在这个过程中，数据驱动的决策发挥了关键作用。银行通过整合和深入分析客户信息，实现了信贷决策的精准化，强化了对风险的控制。同时，数字风控的实施为银行提供了新的风险管理工具，使得风险信息开放、共享，实现了规模化的信息交互和更精准的信息匹配。此外，银行还通过构建数字化产品和服务，如直销银行和场景化金融，来提升客户黏性和体验，同时扩大了服务范围，覆盖了以往难以触及的客户群体，比如县域及县域以下的中小企业和农村居民[3]。

　　三、数字化转型对信贷配置的影响

　　（一）信息获取与分析

　　在银行的数字化转型过程中，信息获取与分析的方法经历了根本性的变革，特别是在信贷配置领域。这一变革深入应用了一系列先进技术，彻底改善了银行对客户信息的收集、整合和分析过程。

　　在信息获取阶段，银行采用了多种数字化工具和平台，如基于云计算的数据仓库、API接口以及社交媒体和电子商务平台的数据抓取技术。这些技术使银行能够从多个渠道实时收集客户的财务信息、消费习惯、信用历史和在线行为数据。例如，通过API接口，银行可以直接从第三方服务商如电子商务平台和社交网络获取用户的交易和行为数据，为信贷决策提供更全面的信息视图。

　　在数据整合阶段，银行运用大数据技术和云计算来整合和存储这些多源数据。这包括使用数据湖技术来存储结构化和非结构化数据，以及利用分布式计算框架（如Hadoop和Spark）对大规模数据进行高效处理。这样的技术配置允许银行跨越不同业务部门和数据源，实现数据的一体化管理和分析[4]。

　　进入数据分析阶段，银行利用机器学习、人工智能和复杂的统计模型来深入挖掘和分析客户数据。例如，通过构建预测模型和分类算法（如决策树、随机森林、神经网络等），银行可以对客户的信用风险进行更准确的评估。这些模型能够识别和预测客户的违约概率，为信贷审批提供量化的风险评估。

　　在风险评估阶段，银行结合从数据分析得到的洞察，综合评估客户的信用状况和风险水平。这一步骤往往涉及到复杂的信用评分模型和风险管理策略，如信用评分卡和基于风险的定价模型。这些模型综合考虑客户的财务状况、信用历史、市场环境和其他相关因素，为银行的信贷决策提供科学依据。

　　信息获取与分析流程如图1所示。

　　（二）提升银行信贷配置效率

　　表1详细记录了2012—2021年中国多家商业银行（包括国有银行、股份制银行、农商行和城商行）的全要素生产率（TFP）年度变化情况。通过这些数据，可以观察到不同类型银行在信贷配置效率方面的表现及其随时间的变化趋势。

　　国有银行和股份制银行这两类银行的TFP在多数年份中呈现增长趋势，特别是股份制银行，在2016年、2021年其TFP增长显著，反映了这些银行在数字化转型方面的积极成效。从整体平均值来看，商业银行的信贷效率总体上呈现出增长趋势。这些数据表明，对于所有类型的商业银行而言，加强数字化转型，采用先进技术和创新管理方法，是提升信贷配置效率的关键路径。

　　（三）风险评估与控制

　　数字风控的实践要坚持“三性”原则：安全性、流动性和收益性，即在追求收益最大化的同时，银行需要确保稳健经营和充足的清偿能力。在此过程中，风险管理的重点是通过有效的措施确保银行业务的安全性和资金的流动性[5]。

　　数字风控覆盖了信贷的全生命周期，包括贷前的借款人资信真实性核查、贷中的资金需求合理性审查以及贷后的贷款用途合规性检查。这一全流程管理依赖于大数据分析和交叉验证，以全面掌握借款人的经营状况，并及时发现风险隐患。

　　智能风控系统的架构包含数据储存层、加工层、平台层与应用层，系统详细架构图具体见图2。这种系统结构使银行能够有效处理和分析海量的高维数据，进而实现贷前风险识别、贷中风险预警以及贷后催收等关键功能。

　　此外，借助大数据、机器学习等技术，银行能够构建更加精准和高效的风控模型。例如，通过与外部征信机构交互数据，银行可以进行数据清洗和分析，进而评估客户风险并计算授信额度[6]。

　　（四）客户体验与服务创新

　　银行业在数字化转型中，通过创新措施提升客户体验并推动服务创新。端到端的数字化流程改造使客户服务更便捷、个性化，如通过在线平台或移动应用提供服务，优化复杂流程如按揭贷款。数字化流程提高了服务效率，优化了客户体验。在服务创新方面，银行采用“T型”模式，结合强大脑作战指挥室和跨职能敏捷小组，推动数字化转型。通过构建生态战略和开放平台，与金融科技企业协同创新，推出新型数字化产品和服务。例如，引入云计算、人工智能等新技术，提供更高效的信贷服务和丰富的金融产品。

　　四、银行数字化转型对信贷配置的优化策略

　　（一）数据驱动的信贷决策

　　随着科技的发展，大数据和人工智能（AI）的应用越来越广泛，其在信贷决策中的应用也日益凸显。数据驱动的信贷决策，即利用大数据和AI技术对借款人的信用风险进行评估和预测，已成为现代金融业的一个重要趋势[7]。

　　大数据技术使银行能够从多源数据中提取有价值的洞察。这包括客户的财务数据、交易历史、社交媒体活动等，从而提供更全面和准确的客户画像。这些信息用于评估信贷风险、定制化产品和服务，以及优化营销策略。

　　人工智能（AI）技术中的机器学习和深度学习，被用于分析和预测客户的信用行为。通过构建预测模型，银行可以更准确地评估信用风险，并作出更加合理的信贷决策。通过利用深度学习和知识图谱等技术，银行能够为客户提供全生命周期的营销服务，实现更精准的客户细分和个性化服务。结合联邦机器学习，银行能够在信贷全生命周期中提供智能化风险决策和管理。这包括信用风险量化分析、欺诈风险防范以及借款人偿还能力预测等[8]。

　　（二）金融科技的应用

　　银行业数字化转型的核心在于技术创新和业务流程重构，尤其是与数据驱动的信贷决策不同的关键技术应用。建设生态圈银行是数字化转型的重要方向，通过整合非金融服务提升客户黏性和体验。数字化风险控制体系是转型的关键部分，融合大数据、AI和云计算技术实现更有效的风险管理。区块链技术应用于交易处理、证券借贷等领域，提高效率和透明度，促进去中心化金融发展。云计算技术提供高效操作和数据处理能力。例如，萨摩耶云科技集团提供的解决方案展示了如何通过全生命周期的特色解决方案，覆盖金融机构业务运营的各个阶段，从而提升了信贷决策的效率和质量。这包括智能化的营销获客、风险管理、客户运营等，通过这些措施实现了运营成本的大幅降低和金融服务质量的提升[9]。

　　五、结论与展望

　　本文系统地研究了银行数字化转型对信贷配置的影响和优化策略。研究发现，数字化转型通过改善信息获取与分析、提升信贷配置效率、优化风险评估与控制以及创新客户体验与服务，显著提高了银行的信贷配置效率和质量。数字化转型不仅为银行业带来了更高的操作效率和风险管理能力，还为客户提供了更加便捷、个性化的服务。未来，银行应继续深化数字化转型，充分利用新兴技术，以进一步优化信贷配置流程，提高服务质量，增强市场竞争力。银行也需同步关注数字化转型过程中的风险控制，确保业务的稳健可持续发展[10]。

   　参考文献：

　　[1]李冰，熊悦.“减”物理网点“加”数字化布局银行服务探路“转基因”[N].证券日报，2023-12-14（B1）.

　　[2]桂荷发，邓茹莎.商业银行数字化转型提升了中小企业信贷可得性吗[J/OL].江西财经大学学报：1-12.[2 0 2 3-1 2-18].http s：//d o i.o r g/1 0.136 7 6/j.c n ki.c n 3 6-1 2 2 4/f.20231205.001.

　　[3]黄海聪.我国银行数字化转型的研究热点与演进趋势基于可视化知识图谱分析[J].时代经贸，2023，20（11）：64-67.

　　[4]刘时雨，秦畅.银行数字化转型如何影响企业创新绩效？基于信贷配置视角[J].金融理论与实践，2 0 23（9）：49-58.

　　[5]曾燕，陈肖雄，金钊，等.银行数字化转型驱动下定向降准政策的传导效率基于银行规模异质性的研究[J].国际金融研究，2023（8）：65-76.

　　[6]申明浩，谭伟杰.银行业空间演化与企业数字化转型基于集聚经济与金融供给地理结构的微观证据[J].金融经济学研究，2023，38（5）：3-20.

　　[7]徐思彤.商业银行数字化转型对其信贷资金配置效率的影响研究[D].上海：华东师范大学，2023.

　　[8]魏建国，魏英杰，司筱涵.商业银行数字化转型与中小企业融资效率提升[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2022，24（1）：1-11.

　　[9]李真，陈天明.金融偏向性与制造业创新分化：基于信贷配置视角[J].上海财经大学学报，2021，23（4）：107-120.

　　[10]谢治春，赵兴庐，刘媛.金融科技发展与商业银行的数字化战略转型[J].中国软科学，2018（8）：184-192.