摘 要

近年來，新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益深化，極大提高了金融業(yè)務(wù)的效率和服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力。同時，傳統(tǒng)金融行業(yè)對于新興科技的重視程度不斷提升，金融科技跨界合作持續(xù)深化。金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間的業(yè)務(wù)合作、交易交叉滲透逐漸呈現(xiàn)出日益緊密的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系，二者之間必然存在風(fēng)險的雙向溢出，各種市場風(fēng)險不斷疊加，風(fēng)險的關(guān)聯(lián)性甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。因此，研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)，進(jìn)而提出相應(yīng)風(fēng)險防控的對策建議，對我國合理利用金融科技以促進(jìn)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的意義。為了研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)，本文基于金融脆弱性、信息不對稱、金融創(chuàng)新等理論，以 2012 年 7 月-2023 年 8 月的證券業(yè)、銀行業(yè)、保險業(yè)、多元金融業(yè)以及金融科技行業(yè)為研究對象，利用行業(yè)指數(shù)日度波動率，構(gòu)建 TVP-VAR 模型，并結(jié)合廣義預(yù)測誤差方差分解法，分析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)。最后利用 UCINET 軟件構(gòu)建并分析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。研究結(jié)果表明：（1）風(fēng)險溢出表現(xiàn)出波動性和不確定性。金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)總體風(fēng)險溢出程度較高。證券業(yè)風(fēng)險溢出程度最強(qiáng)，多元金融業(yè)次之。證券業(yè)風(fēng)險溢入程度最強(qiáng)，金融科技行業(yè)次之。在所有子市場中，多元金融業(yè)受自身的影響最大。（2）風(fēng)險溢出具有對稱性的特征。證券業(yè)、多元金融業(yè)是主要的風(fēng)險溢出方，金融科技行業(yè)是主要的風(fēng)險溢入方。多元金融業(yè)與金融科技行業(yè)的雙向溢出程度最強(qiáng)，保險業(yè)與金融科技行業(yè)的雙向溢出程度最弱。（3）不同時期行業(yè)的系統(tǒng)重要性會發(fā)生變化。股市崩盤、新冠疫情等風(fēng)險聚集時期，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間關(guān)聯(lián)性更加緊密。并且在此時期，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的中心性位置不同。但總體來看，金融科技行業(yè)、證券業(yè)以及多元金融業(yè)基本上處于網(wǎng)絡(luò)中心的位置。基于上述研究結(jié)論，本文從監(jiān)管機(jī)構(gòu)、傳統(tǒng)金融行業(yè)以及金融科技行業(yè)三個方面，提出防范風(fēng)險溢出與傳染的相關(guān)政策建議。本文的研究不僅為金融科技迅猛發(fā)展背景下傳統(tǒng)金融行業(yè)防范系統(tǒng)性風(fēng)險提供依據(jù)，也對促進(jìn)金融科技可持續(xù)發(fā)展具有重大的現(xiàn)實意義。

Abstract

In recent years, the application of emerging technologies in the financial field has beendeepening, which has greatly improved the efficiency of financial business and the ability toserve the real economy. At the same time, the traditional financial industry continues to attachgreater importance to emerging technologies, and cross-border cooperation in fintechcontinues to deepen. The business cooperation and cross-penetration of transactions betweenfintech and traditional financial industry gradually show an increasingly close networkcorrelation relationship, and there is inevitably a two-way spillover of risks between the two,various market risks are constantly superimposed, and the correlation of risks may even leadto systemic risks. Therefore, it is of great significance to study the two-way risk spillovereffect between fintech and traditional financial industry, and then put forward correspondingrisk prevention and control countermeasures and suggestions for the rational use of fintech topromote the high-quality development of financial industry in China.In order to study the bidirectional risk spillover effect between fintech and traditionalfinancial industry, based on theories such as financial vulnerability, information asymmetryand financial innovation, this thesis takes the securities industry, banking industry, insuranceindustry, diversified financial industry and fintech industry from July 2012 to August 2023 asresearch objects, and uses the daily volatility of industry index to build a TVP-VAR model.Combined with the generalized prediction error variance decomposition method, the two-wayrisk spillover effect between fintech and traditional financial industry is analyzed. Finally,UCINET software is used to construct and analyze the bidirectional risk spillover networktopology between fintech and traditional financial industry.

目錄

摘要

Abstract

第1章 緒論

第2章 相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)

第3章 我國金融科技與傳統(tǒng)金融發(fā)展概況

第4章 金融科技與傳統(tǒng)金融雙向風(fēng)險溢出機(jī)制

第5章 金融科技與傳統(tǒng)金融雙向風(fēng)險溢出實證分析

第6章 研究結(jié)論與政策建議

參考文獻(xiàn)

第 1 章 

緒論

1.1 選題背景及研究意義

1.1.1 選題背景進(jìn)入新世紀(jì)以來，我國金融科技創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢加速形成，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用日益深化。同時，傳統(tǒng)金融行業(yè)對于新興科技的重視程度不斷提升，發(fā)展戰(zhàn)略從“科技賦能”向“科技引領(lǐng)”升級，金融科技跨界合作持續(xù)深化，金融業(yè)務(wù)場景化發(fā)展成為趨勢。傳統(tǒng)金融行業(yè)不斷加大對金融科技領(lǐng)域的投入和布局，《2021 年中國金融科技（FinTech）行業(yè)發(fā)展洞察報告》指出，2021年，銀行、保險與證券機(jī)構(gòu)的累計技術(shù)資金投入達(dá) 3310.4 億元，相比于 2020 年增長23%，較 2019 年增長 87%。其中，銀行業(yè)技術(shù)資金投入為 2558 億元，相比于 2020 年增長 23%，較 2019 年增長近 5 倍；證券業(yè)技術(shù)資金投入為 320.7 億元，較 2020 年增長 22%，較 2019 年增長 48%；保險業(yè)技術(shù)資金投入為 431.7 億元，比 2019 和 2020 年均有小幅增長，增長率分別是 35%和 23%。2021 年，銀行業(yè)主要在頂層設(shè)計、前沿技術(shù)、落地場景、渠道建設(shè)四方面進(jìn)行了金融科技布局。證券公司紛紛加大在研發(fā)體系的建設(shè)投入，研發(fā)體系建設(shè)主要從研發(fā)模式、技術(shù)實踐、工具平臺和持續(xù)改進(jìn)管理機(jī)制等四個方面進(jìn)行投入建設(shè)。保險業(yè)也積極發(fā)揮“保險+科技”優(yōu)勢，推出更多助力行業(yè)革新的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù)，全面推進(jìn)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。多元金融業(yè)也在積極轉(zhuǎn)型，在業(yè)務(wù)開展、風(fēng)險控制、資產(chǎn)管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)運(yùn)用金融科技。傳統(tǒng)金融行業(yè)的金融科技布局正如火如荼地進(jìn)行著。2021 年，作為“金融科技三年規(guī)劃”的收官之年，中國的金融科技領(lǐng)域取得了令人矚目的建設(shè)成果。這不僅彰顯了中國在金融科技領(lǐng)域的實力和創(chuàng)新能力，同時也預(yù)示著未來幾年傳統(tǒng)金融行業(yè)將持續(xù)加大創(chuàng)新力度和技術(shù)投入，以應(yīng)對數(shù)字化浪潮的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。新興技術(shù)的進(jìn)步為金融服務(wù)體系帶來強(qiáng)大的改革動力，推動其結(jié)構(gòu)升級、流程再造以及服務(wù)渠道的拓展，充分展現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新在提升效率和實現(xiàn)金融普惠方面的顯著優(yōu)勢。然而，隨著金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的融合與競爭，其潛在的雙重影響也逐漸浮現(xiàn)。一方面，金融科技促進(jìn)了金融服務(wù)的創(chuàng)新和便捷性，另一方面，它也使得金融服務(wù)的界限變得模糊，多元化的市場參與者和產(chǎn)品服務(wù)導(dǎo)致金融風(fēng)險呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的特征。各機(jī)構(gòu)間的業(yè)務(wù)合作、交易交叉滲透逐漸呈現(xiàn)出日益緊密的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系，也使得金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)變得更加盤結(jié)交錯。因此，傳統(tǒng)金融行業(yè)借助數(shù)字技術(shù)的力量與科技思維的引領(lǐng)，與金融科技實現(xiàn)了深度的融合與滲透，二者之間必然存在風(fēng)險的雙向溢出，各種市場風(fēng)險不斷疊加，風(fēng)險的關(guān)聯(lián)性甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。我國一直以來都注重金融系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定。黨的十九屆五中全會對風(fēng)險防控問題作出重大戰(zhàn)略安排，在提出發(fā)展原則時，要求“堅持系統(tǒng)觀念”“注重防范化解重大風(fēng)險挑戰(zhàn)”，在設(shè)定發(fā)展目標(biāo)時，要求“防范化解重大風(fēng)險體制機(jī)制不斷健全”。同時，在黨的二十大報告中，習(xí)近平總書記著重強(qiáng)調(diào)了金融穩(wěn)定的重要性，明確提出“要加強(qiáng)金融穩(wěn)定保障體系，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線”。因此，深入分析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出機(jī)制，測算金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)，并據(jù)此提出相應(yīng)的防范策略，對于實現(xiàn)我國金融科技健康良性發(fā)展和維護(hù)金融體系穩(wěn)定具有重要的現(xiàn)實意義。

1.1.2 研究意義

隨著歷史的演進(jìn)和科技的飛速進(jìn)步，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間的交融與互動已成為一種不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，兩者間的交錯關(guān)系與風(fēng)險溢出效應(yīng)日益顯著。當(dāng)前，全球金融科技正處于蓬勃發(fā)展的階段，然而，技術(shù)的快速更新與迭代，也伴隨著風(fēng)險與不確定性的急劇增加。金融科技技術(shù)被廣泛運(yùn)用于傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，并呈現(xiàn)出跨行業(yè)融合的特點，系統(tǒng)性金融風(fēng)險不斷累積。鑒于此，深入探究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險的雙向溢出效應(yīng)，并提出針對性的風(fēng)險防控策略，對于推動金融業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有深遠(yuǎn)的理論價值和現(xiàn)實意義。（1）理論意義隨著金融科技的不斷演進(jìn)和發(fā)展，其潛在風(fēng)險可能波及傳統(tǒng)金融行業(yè)，與此同時，金融科技背景下服務(wù)方式更加虛擬，業(yè)務(wù)邊界逐漸模糊，經(jīng)營環(huán)境不斷開放，傳統(tǒng)金融風(fēng)險可能呈現(xiàn)外溢效應(yīng)，擴(kuò)散至金融科技領(lǐng)域。梳理國內(nèi)外風(fēng)險溢出的相關(guān)文獻(xiàn)，大多數(shù)集中于系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出或金融科技對銀行業(yè)的溢出效應(yīng)。研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出的文獻(xiàn)相對匱乏，并且深入剖析這兩者風(fēng)險溢出的理論機(jī)制較少。此外，關(guān)于風(fēng)險溢出測度的方法大都也忽略了市場之間的非線性動態(tài)化以及關(guān)聯(lián)性特征。因此，本文立足于金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的動態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系，量化并分析這兩者的風(fēng)險溢出效應(yīng)，不僅有助于深入探究金融科技和傳統(tǒng)金融行業(yè)之間的相互影響，深化對金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出機(jī)制、溢出途徑的理解，完善風(fēng)險溢出效應(yīng)的理論框架，為兩者的深度融合提供理論指導(dǎo)和支持。還有助于為防范和化解金融風(fēng)險提供理論支持，為完善金融監(jiān)管體系提供理論依據(jù)。（2）現(xiàn)實意義近年來，各商業(yè)銀行、證券公司、保險公司以及多元金融企業(yè)積極推進(jìn)信息技術(shù)化布局，爭相打造專屬的金融科技平臺，并投入研發(fā)金融科技創(chuàng)新型產(chǎn)品。然而，我國金融市場目前仍處于不斷演進(jìn)的發(fā)展階段，監(jiān)管當(dāng)局對于金融科技領(lǐng)域的認(rèn)知仍顯不足，金融科技的迅速崛起和蓬勃發(fā)展，無疑暴露了現(xiàn)行監(jiān)管體系在應(yīng)對新興領(lǐng)域方面的不足。金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)交叉融合，使得二者的風(fēng)險溢出逐漸影響著我國的系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平。而長期以來，我國宏觀審慎政策的核心目標(biāo)都是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線，尤其關(guān)注風(fēng)險在順周期中的累積問題，以及在不同機(jī)構(gòu)、行業(yè)、市場之間的傳染現(xiàn)象。本文綜合運(yùn)用理論與實證研究方法，深入探討了金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間風(fēng)險的雙向溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步揭示了其背后的影響機(jī)制。這不僅有助于揭示金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的關(guān)聯(lián)性和風(fēng)險溢出，為金融科技及傳統(tǒng)金融行業(yè)的健康發(fā)展提供指導(dǎo)，避免風(fēng)險擴(kuò)散和傳染。并且，還有助于推動金融行業(yè)的跨界合作和資源整合，實現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢互補(bǔ)。此外，也可以為監(jiān)管部門提供決策支持，幫助其及時調(diào)整和完善監(jiān)管政策，更有效地進(jìn)行風(fēng)險評估和預(yù)警，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)

1.2.1 金融科技風(fēng)險金融科技的廣泛運(yùn)用，在顯著提升金融運(yùn)行效率、有效降低金融服務(wù)成本、豐富金融產(chǎn)品種類的同時，也帶來了不少潛在風(fēng)險，對金融體系的安全穩(wěn)定構(gòu)成了新的挑戰(zhàn)。與此同時，金融科技風(fēng)險也會產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。關(guān)于金融科技的風(fēng)險，大致可以分為四種屬性，即金融屬性、技術(shù)屬性、監(jiān)管屬性以及系統(tǒng)性風(fēng)險。在傳統(tǒng)金融風(fēng)險層面，Zhong（2018）[1]指出金融科技存在金融風(fēng)險，甚至可能強(qiáng)化金融風(fēng)險。陳紅等（2020）[2]指出金融科技風(fēng)險包括合規(guī)風(fēng)險、操作風(fēng)險、信用風(fēng)險、法律風(fēng)險、市場風(fēng)險、流動性風(fēng)險、聲譽(yù)風(fēng)險，且聲譽(yù)風(fēng)險會快速傳染。賀英杰（2021）[3]認(rèn)為金融科技創(chuàng)新的安全風(fēng)險包括操作風(fēng)險、信用風(fēng)險、資金風(fēng)險。在信息技術(shù)風(fēng)險層面，李繼尊（2015）[4]認(rèn)為金融科技的風(fēng)險指的是底層技術(shù)應(yīng)用在金融領(lǐng)域過程中所產(chǎn)生的風(fēng)險，主要體現(xiàn)為底層技術(shù)對傳統(tǒng)金融風(fēng)險的改造。Mangan（2018）[5]認(rèn)為金融科技創(chuàng)新為金融產(chǎn)品和服務(wù)帶來了許多新的風(fēng)險敞口，欺詐檢測和網(wǎng)絡(luò)攻擊都可能會妨礙消費(fèi)者保護(hù)和金融穩(wěn)定。李瑛（2022）[6]指出金融科技發(fā)展的主要風(fēng)險有數(shù)據(jù)安全風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險，這類風(fēng)險是金融科技發(fā)展所產(chǎn)生的新問題。在監(jiān)管風(fēng)險層面，Stulz（2019）[7]認(rèn)為金融科技混業(yè)與跨界屬性會產(chǎn)生監(jiān)管套利的風(fēng)險。龔強(qiáng)等（2022）[8]認(rèn)為中國金融科技行業(yè)的成長期具有混業(yè)經(jīng)營的特點，這可能引發(fā)監(jiān)管套利風(fēng)險。在系統(tǒng)性金融風(fēng)險層面，F(xiàn)SB（2017）[9]認(rèn)為金融科技的風(fēng)險包括風(fēng)險傳染、順周期風(fēng)險、超常波動性、系統(tǒng)重要性風(fēng)險等。Xia et al.（2020）[10]認(rèn)為隨著金融科技的快速發(fā)展，必須高度警惕與之相關(guān)的各類風(fēng)險，尤其是那些由技術(shù)創(chuàng)新和信息不對稱所引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險，這對于金融市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展至關(guān)重要。Namchoochai et al.（2020）[11]表明金融科技創(chuàng)新雖然提高了金融資源配置的效率，但產(chǎn)生了跨行業(yè)、跨市場和交叉金融風(fēng)險，這些新風(fēng)險具有難以捉摸性、突發(fā)性、傳染性等特點以及負(fù)外部性。Zhou and Li（2022）[12]指出金融科技的發(fā)展導(dǎo)致金融多重風(fēng)險相互交織，形成一種復(fù)雜且難以分割的風(fēng)險格局。關(guān)于金融科技的風(fēng)險溢出。Vives（2017）[13]認(rèn)為金融科技的廣泛應(yīng)用，使得傳統(tǒng)金融的風(fēng)險因素變得更加復(fù)雜多樣，原有的風(fēng)險也隨之增強(qiáng)，風(fēng)險的傳播速度更快，傳播范圍更廣，不僅增加了金融系統(tǒng)的脆弱性，也加大了風(fēng)險管理的難度。Yang et al.（2019）[14]認(rèn)為由于金融科技的應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險來源已變得更為錯綜復(fù)雜，這不僅加快了風(fēng)險的傳播速度，還增強(qiáng)了風(fēng)險的放大作用。李敏（2019）[15]提出金融科技在提升金融業(yè)效率和創(chuàng)新金融產(chǎn)品的同時，也給金融監(jiān)管帶來了重大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的金融監(jiān)管體系顯現(xiàn)出明顯的短板，提高了發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的可能性。胡濱和任喜萍（2021）[16]指出諸多大型金融科技平臺具有顯著的“多邊市場”特性，不僅使風(fēng)險來源更加多元，也使得金融動蕩的沖擊效應(yīng)更加廣泛而深遠(yuǎn)。Deng andJia（2021）[17]指出由于金融科技會增強(qiáng)“羊群效應(yīng)”，當(dāng)市場不穩(wěn)定時，容易引發(fā)共振，從而增加風(fēng)險，導(dǎo)致波動加劇，最終提高系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平。Shi and Yang（2022）[18]認(rèn)為由于信息傳遞機(jī)制的扭曲和信息的不對稱，金融科技風(fēng)險具有隱性、多樣性和滲透性，宏觀金融市場無法形成強(qiáng)大的抵抗力風(fēng)險溢出的影響，因此需要“看得見的手”通過適度干預(yù)來糾正其外部性。張曉燕（2023）[19]指出金融科技使金融市場中各主體間的相互關(guān)聯(lián)性顯著增強(qiáng)，進(jìn)而導(dǎo)致風(fēng)險傳染的突發(fā)性和波動性顯著上升，并且金融風(fēng)險能夠通過分工協(xié)作等多種渠道迅速擴(kuò)散，金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險相互疊加，加劇了風(fēng)險的共振效應(yīng)，從而增加了演化為系統(tǒng)性風(fēng)險的概率。綜上所述，一方面，金融科技本質(zhì)上仍是金融，傳統(tǒng)金融的風(fēng)險依然存在，而且信息安全、監(jiān)管套利、系統(tǒng)性風(fēng)險等更加突出。另一方面，金融科技確實存在風(fēng)險溢出效應(yīng)，加劇了金融市場的復(fù)雜性與波動性，提升了發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的可能性。

1.2.2 金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出

科技在推動金融創(chuàng)新發(fā)展的過程中，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)逐漸交叉融合可能造成風(fēng)險溢出，研究兩者關(guān)系的焦點主要集中在金融科技對傳統(tǒng)金融的風(fēng)險溢出以及金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險雙向溢出方面。關(guān) 于 金 融 科 技 對 傳 統(tǒng) 金 融 風(fēng) 險 溢 出 方 面 。 李 叢 文 和 閆 世 軍 （2015）[20]利 用Copula-GARCH-CoVaR 模型，全面評估了各類影子銀行對商業(yè)銀行的風(fēng)險溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)不同類型影子銀行風(fēng)險溢出存在差異，同時影子銀行對不同類型商業(yè)銀行風(fēng)險溢出也不同。賈楠（2018）[21]通過 SVAR 模型及 AHP 法分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融改變了銀行的負(fù)債結(jié)構(gòu)和資金來源，這不僅提高了銀行的運(yùn)營成本，還降低了其盈利能力，同時削弱了銀行業(yè)原本的風(fēng)險分散效應(yīng)，從而加劇了銀行業(yè)的風(fēng)險程度。馬理等（2019）[22]研究發(fā)現(xiàn)在極端風(fēng)險下，證券業(yè)受到互聯(lián)網(wǎng)金融的影響最大，保險業(yè)次之，銀行業(yè)最輕；在風(fēng)險爆發(fā)階段，證券業(yè)受到的影響更大，銀行業(yè)以及保險業(yè)反而會下降。Franco et al.（2019）[23]研究了美國和歐洲的公共金融科技公司對金融系統(tǒng)性風(fēng)險的影響，使用跨分位數(shù)的格蘭杰因果關(guān)系檢驗來估計成對的風(fēng)險溢出。李蒼舒和沈艷（2019）[24]運(yùn)用 VaR、CoVaR 等風(fēng)險度量工具，精確量化新 業(yè) 態(tài) 風(fēng) 險 對 系 統(tǒng) 性 金 融 風(fēng) 險 的 影 響 程 度 。 翁 志 超 和 顏 美 玲 （2019）[25] 運(yùn) 用GARCH-Copula-CoVaR 模型，對互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行所產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行了精確的度量，發(fā)現(xiàn)股份制商業(yè)銀行對互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險溢出尤為明顯。Chen etal.（2020）[26]利用條件風(fēng)險價值（CoVaR）來衡量互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險溢出程度，研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險更易溢出到銀行業(yè)，其次是保險業(yè)，最后是證券業(yè)。王志宏和孫鵬（2021）[27]同樣運(yùn)用分位數(shù)回歸的 CoVaR 方法，對金融科技對不同類型銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行了深入探究。張小茜等（2023）[28]基于 2007—2020 年 334家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，考察互聯(lián)網(wǎng)金融及其監(jiān)管對銀行理財產(chǎn)品發(fā)行的影響。Li et al.（2023）[29]運(yùn)用 SIRS 傳染模型，研究金融科技公司風(fēng)險在金融關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散效應(yīng)。關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險雙向溢出方面。一種方法是運(yùn)用 GARCH-CoVaR 擴(kuò)展模型。劉鏡秀和門明（2016）[30]通過構(gòu)建 Copula-GARCH 模型，研究了 P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸市場與股票市場和債券市場在極端情況下的風(fēng)險溢出效應(yīng)。Li et al.（2020）[31]基于美國金融和金融科技機(jī)構(gòu)的股票收益，通過使用跨分位數(shù)的 Granger 因果測試、CoVaR 模型估計 成對 的風(fēng)險溢 出。 方國斌 和陳靜（2022）[32]采 用時變 t-Copula-GARCH 模型對互聯(lián)網(wǎng)金融與股票、銀行以及債券等傳統(tǒng)金融市場之間的風(fēng)險傳染進(jìn)行了測定。劉銘和華桂宏（2023）[33]立足于平臺與機(jī)構(gòu)之間復(fù)雜的業(yè)務(wù)交互關(guān)系，利用 GARCH-CoVaR 擴(kuò)展模型以及 SV-TVP-SVAR 模型，詳盡評估了大型互聯(lián)網(wǎng)平臺與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳溢出程度。黃乃靜等（2023）[34]基于行業(yè)間極端金融風(fēng)險傳播的角度，深入探討了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展與實體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險溢出程度之間的關(guān)系。另一種方法是基于網(wǎng)絡(luò)模型。曹齊芳和孔英（2021）[35]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角，分析了金融科技同傳統(tǒng)金融主體的風(fēng)險傳染關(guān)系，在此基礎(chǔ)上提出了關(guān)鍵性風(fēng)險路徑的識別方法。Chen et al.（2022）[36]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行業(yè)之間的合作提供了它們之間風(fēng)險溢出的渠道，并運(yùn)用波動溢出指數(shù)模型研究了這兩者的溢出效應(yīng)。劉曉星等（2023）[37]利用 TENET 模型構(gòu)建風(fēng)險溢出的動態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，考察金融科技機(jī)構(gòu)在風(fēng)險溢出的動態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險溢出規(guī)模以及在風(fēng)險傳染中的角色。綜上所述，金融科技對傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出效應(yīng)的研究已取得豐碩的成果，然而，多數(shù)研究聚焦于金融科技對銀行業(yè)的風(fēng)險溢出影響。此外，關(guān)于二者風(fēng)險雙向溢出的研究也在不斷更新和豐富，但主要集中于銀行、保險、證券等傳統(tǒng)金融行業(yè)，或是股票、債券等傳統(tǒng)金融市場，未涵蓋期貨、信托等多元金融業(yè)。

1.2.3 金融風(fēng)險溢出效應(yīng)測度

金融部門間的業(yè)務(wù)往來日益密切，而金融系統(tǒng)的高度關(guān)聯(lián)性可能會導(dǎo)致明顯的風(fēng)險連鎖反應(yīng)，進(jìn)而對整個金融體系的穩(wěn)健性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。因此，學(xué)者們通過研究金融機(jī)構(gòu)尾部依賴性和構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的方式刻畫金融風(fēng)險的疊加性和動態(tài)相關(guān)性。關(guān)于通過研究尾部依賴性來度量風(fēng)險溢出的水平。劉曉星等（2011）[38]通過融合EVT-Copula 模型和 CoVaR 模型，構(gòu)建了 EVT-Copula-CoVaR 模型，研究美國股票市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)。 Acharya et al.（2012）[39]研究系統(tǒng)性金融風(fēng)險，并提出了邊際期望損失（MES）和風(fēng)險調(diào)整資本收益率（RAROC）的概念，MES 來量化金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)，即當(dāng)整個系統(tǒng)陷入危機(jī)時，單個金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期損失。Lopez-Espinosa et al.（2012）[40] 在研究中采納了條件風(fēng)險價值（CoVaR）模型，對全球商業(yè)銀行所面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險及其影響因素進(jìn)行了全面而深入的分析，并基于這一結(jié)果認(rèn)為該模型在風(fēng)險測度方面展現(xiàn)出了顯著的效果。Yun and Moon（2014）[41]利用動態(tài)條件相關(guān)（DCC）模型，對韓國銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行了量化評估。Adrian andBrunnermeier（2016）[42]提出了 ΔCoVaR 這一系統(tǒng)性風(fēng)險度量方法，該方法旨在捕捉金融系統(tǒng)與特定金融機(jī)構(gòu)之間尾部風(fēng)險的相互依賴關(guān)系，通過衡量這種橫截面上的依賴，ΔCoVaR 為評估整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險提供了有效的量化手段。Liu（2017）[43] 采用區(qū)制轉(zhuǎn)換方法來對尾部風(fēng)險進(jìn)行建模分析，同時運(yùn)用全局條件風(fēng)險價值方法來全面衡量和評估系統(tǒng)性風(fēng)險。Karimalis and Nomikos（2018）[44]通過構(gòu)建 Copula 函數(shù)模型，有效地捕捉了市場因素之間的相依性，同時，通過 ΔCoVaR 方法的運(yùn)用，量化了規(guī)模、杠桿率等關(guān)鍵因素對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響程度。楊子暉等（2018）[45]通過 VaR、MES、CoVaR 以及 ΔCoVaR 四類傳統(tǒng)風(fēng)險測度方法，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析法，研究了金融機(jī)構(gòu)與房地產(chǎn)企業(yè)間的風(fēng)險傳染。此外，學(xué)者們也通過 GARCH 族模型研究金融市場間的風(fēng)險溢出。李博陽等（2023）[46]利用溢出指數(shù)模型和 DCC-GARCH 模型，對七大金融市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)及其時空特性進(jìn)行了深入探究。結(jié)果顯示，當(dāng)遭遇重大政策調(diào)整或事件沖擊時，金融市場的風(fēng)險溢出程度會顯著提升，不同金融市場之間存在非對稱的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

1.2.4 研究評述

梳理已有文獻(xiàn)可知，國內(nèi)外學(xué)者對金融科技主要風(fēng)險、金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出以及金融風(fēng)險溢出效應(yīng)測度進(jìn)行了有益的探索。但現(xiàn)有研究仍然存在以下三個方面的不足：第一，關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出理論機(jī)理。國內(nèi)外學(xué)者對于金融風(fēng)險溢出問題的研究，主要聚焦于系統(tǒng)性金融風(fēng)險的溢出。多數(shù)學(xué)者只是簡單地通過文獻(xiàn)梳理的方式介紹金融科技對傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出效應(yīng)，未能深入分析兩者風(fēng)險溢出的理論機(jī)理。第二，關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出研究視角。目前學(xué)者多從金融科技某一平臺研究風(fēng)險溢出效應(yīng)，盡管有研究涉及金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的風(fēng)險溢出問題，但多數(shù)研究仍側(cè)重于金融科技對銀行業(yè)等傳統(tǒng)金融行業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)，鮮有文獻(xiàn)細(xì)致分析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險的雙向溢出效應(yīng)及動態(tài)變化特征，且未涉及到近1.2.4 研究評述梳理已有文獻(xiàn)可知，國內(nèi)外學(xué)者對金融科技主要風(fēng)險、金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出以及金融風(fēng)險溢出效應(yīng)測度進(jìn)行了有益的探索。但現(xiàn)有研究仍然存在以下三個方面的不足：第一，關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出理論機(jī)理。國內(nèi)外學(xué)者對于金融風(fēng)險溢出問題的研究，主要聚焦于系統(tǒng)性金融風(fēng)險的溢出。多數(shù)學(xué)者只是簡單地通過文獻(xiàn)梳理的方式介紹金融科技對傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出效應(yīng)，未能深入分析兩者風(fēng)險溢出的理論機(jī)理。第二，關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出研究視角。目前學(xué)者多從金融科技某一平臺研究風(fēng)險溢出效應(yīng)，盡管有研究涉及金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的風(fēng)險溢出問題，但多數(shù)研究仍側(cè)重于金融科技對銀行業(yè)等傳統(tǒng)金融行業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)，鮮有文獻(xiàn)細(xì)致分析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險的雙向溢出效應(yīng)及動態(tài)變化特征，且未涉及到近年來蓬勃發(fā)展的期貨、信托、租賃等多元金融行業(yè)。第三，關(guān)于金融科技與傳統(tǒng)金融風(fēng)險溢出的實證研究。關(guān)于實證方法的選擇，多數(shù)學(xué)者采用 CoVaR、VaR 和 Copula 函數(shù)的 CoVaR 模型進(jìn)行分析，未考慮到資產(chǎn)波動率的變動、非線性風(fēng)險相關(guān)性，以及風(fēng)險的集聚性。并且鮮有文獻(xiàn)研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性。綜上所述，首先，本文深入剖析金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出的理論機(jī)理；其次，基于 TVP-VAR 模型構(gòu)建波動溢出網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行廣義預(yù)測誤差方差分解，分析我國金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出效應(yīng)的時變特征；最后，利用 UCINET 軟件構(gòu)建金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并提出合理的政策建議。

第 6 章 研究結(jié)論與政策建議

由于金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，呈現(xiàn)出雙向的風(fēng)險溢出。因此本章主要從監(jiān)管機(jī)構(gòu)層面、傳統(tǒng)金融行業(yè)層面以及金融科技行業(yè)層面提出相關(guān)建議措施。

6.1 研究結(jié)論本文以金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險的雙向溢出為研究主題，首先，整理評述金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出等相關(guān)文獻(xiàn)，對研究涉及的基本理論進(jìn)行界定。其次，在對我國金融科技發(fā)展現(xiàn)狀和銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)以及多元金融業(yè)應(yīng)用科技現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，介紹金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出的理論機(jī)制。然后，運(yùn)用 TVP-VAR-DY 模型研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)靜態(tài)、動態(tài)的風(fēng)險溢出關(guān)系，以及它們兩兩之間的凈溢出效應(yīng)。接著運(yùn)用 UCINET 軟件研究金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并進(jìn)行分析。最后，提出了減少金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)風(fēng)險溢出、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的政策建議。本文的主要結(jié)論如下：第一，風(fēng)險溢出表現(xiàn)出波動性和不確定性。金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)跨行業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)造成金融行業(yè) 56.6%的風(fēng)險變化。證券業(yè)風(fēng)險溢出程度最強(qiáng)，多元金融業(yè)次之。證券業(yè)風(fēng)險溢入程度最強(qiáng)，金融科技行業(yè)次之。在所有子市場中，多元金融行業(yè)受自身的影響最大，證券業(yè)受自身影響最小。第二，風(fēng)險溢出具有對稱性的特征。證券業(yè)、多元金融業(yè)是主要的風(fēng)險溢出方，金融科技行業(yè)是主要的風(fēng)險溢入方。此外，多元金融業(yè)對金融科技行業(yè)的溢出程度最強(qiáng)，保險業(yè)對金融科技行業(yè)的溢出程度最弱。同樣，金融科技行業(yè)對多元金融業(yè)風(fēng)險溢出強(qiáng)度最大，其次是證券業(yè)和銀行業(yè)，對保險業(yè)溢出強(qiáng)度最小。第三，不同時期行業(yè)的系統(tǒng)重要性會發(fā)生變化。通過研究 2012 年 7 月-2023 年 8月金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可以看出，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間聯(lián)系較為緊密，尤其是在股市崩盤、新冠疫情等風(fēng)險聚集時期。并且在這些時期，金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)的中心性位置是不同的，不同的衡量指標(biāo)體現(xiàn)的行業(yè)的系統(tǒng)重要性也不同。但總體來看，金融科技行業(yè)、證券業(yè)以及多元金融業(yè)基本上處于網(wǎng)絡(luò)中心的位置。（1）構(gòu)建雙向風(fēng)險監(jiān)管體系，建立風(fēng)險傳染隔離機(jī)制監(jiān)管機(jī)構(gòu)要積極完善監(jiān)管體系，有效應(yīng)對金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)間的雙向風(fēng)險溢出。具體而言：第一，以金融監(jiān)督管理總局為核心，對證券、銀行、保險進(jìn)行縱向機(jī)構(gòu)監(jiān)管，明確劃分監(jiān)控范圍，嚴(yán)格防范未持有相應(yīng)牌照卻擅自經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)的金融科技機(jī)構(gòu)開展運(yùn)作。第二，實時監(jiān)控傳統(tǒng)金融行業(yè)與金融科技行業(yè)之間的風(fēng)險傳導(dǎo)，尤其是在風(fēng)險爆發(fā)或經(jīng)濟(jì)下行時期，重點關(guān)注證券業(yè)、多元金融業(yè)與金融科技行業(yè)之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)，做好前瞻性調(diào)控和風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控相結(jié)合，以防造成突發(fā)性風(fēng)險；第三，堅持宏觀與微觀審慎監(jiān)管相結(jié)合的監(jiān)管模式，根據(jù)國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化及時調(diào)整監(jiān)管政策，把握適度監(jiān)管原則。（2）借助監(jiān)管科技，實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)全流程風(fēng)險監(jiān)控監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)通過建立完善的風(fēng)險監(jiān)控框架、整合監(jiān)管科技資源、實時監(jiān)測與預(yù)警、風(fēng)險評估與分類管理、信息共享與協(xié)同監(jiān)管等措施實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)風(fēng)險監(jiān)控。具體而言，第一，建立風(fēng)險監(jiān)控框架，覆蓋金融機(jī)構(gòu)的所有業(yè)務(wù)活動，確保風(fēng)險監(jiān)控的全面性和有效性；第二，積極整合監(jiān)管科技資源，提高監(jiān)管數(shù)據(jù)的收集、整理和分析能力，建立信息共享和協(xié)調(diào)機(jī)制，提高監(jiān)管效率；第三，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型，對異常交易、違規(guī)行為等風(fēng)險事件進(jìn)行預(yù)警，迅速響應(yīng)并采取相應(yīng)措施。（3）實施差異化監(jiān)管治理，防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險在金融周期的各個階段實施不同的監(jiān)管思路。具體而言：第一，在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，確保新進(jìn)入市場的金融機(jī)構(gòu)具備必要的資質(zhì)和條件，防范因過度擴(kuò)張而帶來的潛在風(fēng)險，在風(fēng)險可控的前提下，支持金融科技等新興領(lǐng)域的創(chuàng)新，推動金融市場的發(fā)展，對市場數(shù)據(jù)實時監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，采取預(yù)防性措施。第二，在經(jīng)濟(jì)繁榮期，加大對金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管力度，確保金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)活動符合監(jiān)管要求，限制過度杠桿、高風(fēng)險投資等行為，防止市場泡沫的進(jìn)一步擴(kuò)大，提高信息披露要求，增強(qiáng)市場透明度。第三，在經(jīng)濟(jì)衰退期，關(guān)注金融機(jī)構(gòu)的流動性狀況，防止因資金鏈斷裂而引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險，對陷入困境的金融機(jī)構(gòu)提供救助支持，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定，對存在嚴(yán)重風(fēng)險問題的金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行整改或清理，防止風(fēng)險擴(kuò)散。6.2.2 傳統(tǒng)金融行業(yè)方面（1）調(diào)整和優(yōu)化組織架構(gòu)，推動智能管理轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)金融行業(yè)在面臨數(shù)字化和智能化的挑戰(zhàn)時，需要對其組織架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以適應(yīng)新的市場環(huán)境和客戶需求。具體而言：第一，明確轉(zhuǎn)型目標(biāo)與戰(zhàn)略，制定與轉(zhuǎn)型目標(biāo)相匹配的戰(zhàn)略規(guī)劃，精準(zhǔn)把握并滿足客戶的個性化需求，提高服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)客戶體驗。第二，優(yōu)化改進(jìn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，建立以客戶為中心，以市場為導(dǎo)向的智能化組織流程，打破部門壁壘，促進(jìn)信息共享和資源整合，提高整體運(yùn)營效率；第三，加強(qiáng)前中后臺的聯(lián)系，推動智能化技術(shù)應(yīng)用，降低經(jīng)營成本，加速傳統(tǒng)金融行業(yè)向智能管理轉(zhuǎn)型。（2） 建立數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，防范信息技術(shù)風(fēng)險傳統(tǒng)金融行業(yè)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)完整性認(rèn)證、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、數(shù)據(jù)脫敏與安全審計等數(shù)據(jù)安全核心技術(shù)的研發(fā)和運(yùn)用，推進(jìn)建立數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，并強(qiáng)化在傳統(tǒng)金融行業(yè)數(shù)字化過程中的推廣應(yīng)用，構(gòu)建數(shù)據(jù)安全保障體系，加強(qiáng)傳統(tǒng)金融行業(yè)信息技術(shù)風(fēng)險管控。此外，傳統(tǒng)金融行業(yè)還需定期進(jìn)行數(shù)據(jù)安全評估，識別潛在的安全風(fēng)險，并及時采取措施進(jìn)行修復(fù)。實施滲透測試，模擬黑客攻擊，檢驗系統(tǒng)的安全性，并根據(jù)測試結(jié)果調(diào)整安全策略。同時，加強(qiáng)與專業(yè)的信息安全機(jī)構(gòu)合作，及時了解最新的安全威脅和防護(hù)措施，共享安全信息和經(jīng)驗，共同應(yīng)對信息技術(shù)風(fēng)險。（3）加強(qiáng)新興技術(shù)應(yīng)用，助力金融行業(yè)發(fā)展在金融科技迅猛發(fā)展的時代背景下，傳統(tǒng)金融行業(yè)若要穩(wěn)固其市場地位，必須積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的深度融合，致力于業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型與拓展。銀行業(yè)可以通過精細(xì)化地調(diào)整風(fēng)險模型，提升其預(yù)測的精準(zhǔn)度，并顯著降低決策失誤的概率，精準(zhǔn)控制風(fēng)險。證券業(yè)應(yīng)時刻保持高度的警覺性，積極運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段來優(yōu)化和完善風(fēng)險預(yù)防機(jī)制，保障投資者的合法權(quán)益，推動行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。多元金融業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，準(zhǔn)確評估市場趨勢、客戶信用狀況和業(yè)務(wù)風(fēng)險，增強(qiáng)決策科學(xué)性。保險業(yè)要采用先進(jìn)的精算技術(shù)和方法，精準(zhǔn)地評估各類風(fēng)險，制定更加科學(xué)合理的保費(fèi)策略，提升業(yè)務(wù)的競爭力，確保業(yè)務(wù)的可持續(xù)性。6.2.3 金融科技行業(yè)方面（1）加強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險管理，健全內(nèi)部控制體系金融科技企業(yè)應(yīng)建立完善的風(fēng)險管理體系，包括制訂風(fēng)險管理策略、建立風(fēng)險評估機(jī)制和健全內(nèi)部控制體系等。具體而言：第一，明確風(fēng)險管理的目標(biāo)和原則，制定具體的風(fēng)險管理措施和操作流程，定期對風(fēng)險管理策略進(jìn)行審查和更新，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境和業(yè)務(wù)需求；第二，定期評估業(yè)務(wù)運(yùn)營過程中的各類風(fēng)險，加強(qiáng)對新興風(fēng)險的識別和評估，制定相應(yīng)的風(fēng)險應(yīng)對措施；第三，建立完善的內(nèi)部控制制度，確保金融科技企業(yè)運(yùn)營的合規(guī)性和規(guī)范性，防止內(nèi)部操作風(fēng)險的發(fā)生，保護(hù)用戶隱私和信息安全。（2）強(qiáng)化科技創(chuàng)新，拓展金融服務(wù)邊界金融科技企業(yè)必須高度關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，不斷提升自身的技術(shù)底蘊(yùn)和核心競爭力，加強(qiáng)創(chuàng)新能力的建設(shè)。此外，企業(yè)還應(yīng)積極探索并拓寬金融服務(wù)的邊界，不斷尋找新的增長點，推動金融行業(yè)的持續(xù)進(jìn)步與發(fā)展。具體而言：第一，持續(xù)加大在人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)投入，提升技術(shù)硬實力，確保企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新上保持領(lǐng)先地位；第二，密切關(guān)注市場發(fā)展動態(tài)，積極拓展金融服務(wù)邊界，滿足不同客戶群體的多元化需求，加強(qiáng)跨界合作，探索金融服務(wù)的創(chuàng)新應(yīng)用；第三，優(yōu)化創(chuàng)新機(jī)制，激發(fā)創(chuàng)新活力，不斷降低服務(wù)成本，更好地賦能傳統(tǒng)金融行業(yè)，推動我國金融市場的高質(zhì)量發(fā)展。（3）建立風(fēng)險管理框架，全面識別潛在風(fēng)險由于金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)合作日益頻繁，二者的關(guān)聯(lián)性也愈加緊密，增加了金融風(fēng)險的溢出渠道，因此，金融科技企業(yè)要更加關(guān)注風(fēng)險管理和防控。具體而言：第一，加強(qiáng)與金融行業(yè)的溝通協(xié)作，共同推動金融科技領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式、接口規(guī)范和安全標(biāo)準(zhǔn)等，及時分享各自掌握的風(fēng)險信息、市場動態(tài)和監(jiān)管政策，共同制定風(fēng)險防范和應(yīng)對措施；第二，加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)安全，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，防范技術(shù)故障和漏洞；第三，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)設(shè)計，提高服務(wù)效率，引入風(fēng)險隔離機(jī)制，降低交易風(fēng)險，減少風(fēng)險交叉?zhèn)魅镜目赡苄浴?.3 局限與展望本文對金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)展開了深入研究，取得了一定成果，但仍存在以下不足之處：金融科技與傳統(tǒng)金融行業(yè)間存在多種形式的直接或間接溢出效應(yīng)，但由于這些很難量化，本文只說明了二者風(fēng)險雙向溢出整體程度，而未能精細(xì)化到每種傳導(dǎo)方式的溢出程度。今后可以基于不同的溢出角度，選取相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化研究，未來隨著我國統(tǒng)計工作的不斷完善，數(shù)據(jù)的獲取精度和完整性將得到進(jìn)一步提升。此外，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，有望從更細(xì)尺度做深入探究并借助這些技術(shù)工具來優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和分析過程，提高研究的效率和準(zhǔn)確性。

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