金融科技发展与商业银行风险承担：影响机理及实证检验*

孙 丽，於佳欢

（华东师范大学经济与管理学部，上海 200062）

金融科技是将人工智能、大数据、区块链等信息技术全面用于支付、融资、投资、保险等领域的一种金融创新。中国人民银行在《金融科技发展规划（2022-2025年）》中明确提出，推动我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段。金融科技不仅能有效支持实体经济、赋能普惠金融，还为构建适应数字经济发展的现代金融体系提供有力支撑。

金融科技对商业银行来说是一把“双刃剑”。一方面，金融科技是商业银行转型发展的催化剂，它以先进的数据技术很大程度上改变了传统商业银行的业务内容和形式，大大降低银行的服务成本，促进银行资源整合，从而提升银行全要素生产率。另一方面，金融科技以低成本的扩张手段打破了传统银行的垄断地位，挤占商业银行各类业务市场，使商业银行面临日益激烈的竞争，同时也模糊了传统金融业务的界限，使得金融风险的复杂性和隐蔽性更强。

2021年3月国务院在关于落实《政府工作报告》重点工作分工的意见中指出，要保证以审慎监管为前提进行金融创新，对金融风险处置工作机制进行完善。长期来看，我国金融风险以银行风险、证券风险和汇率风险为主。其中，银行金融资产规模占比最大，其不良资产规模大且有不断增长的态势。因此，讨论我国金融风险的防范和化解，重点在于对银行风险的把握。在金融科技浪潮方兴未艾的大背景下，研究金融科技的发展对我国商业银行风险承担的影响，对于我国金融科技健康发展、银行业风险防范与监管以及金融体制深化改革都具有重要意义。

（一）关于金融科技的研究

目前关于金融科技的研究主要集中于金融科技对实体经济、商业银行以及宏观经济的影响。田秀娟（2021）使用省级动态面板模型验证了金融科技对实体经济的正向作用，并分析了其中金融创新与科技创新两个渠道作用的差异；
孙继国（2022）通过构建指数实证研究了金融科技对于中小企业价值的促进作用。熊健（2021）研究发现了金融科技与银行经营绩效之间的倒U型关系；
于波（2021）将金融科技作为调节变量进一步验证了绿色信贷与商业银行绩效之间的倒U型关系。此外，晏景瑞（2022）在理论推导的基础上实证检验了金融科技对共同富裕的促进作用。

综上所述，学术界对于金融科技的研究偏向微观层面，关于金融科技对商业银行的影响主要关注银行经营绩效和盈利水平。金融科技对银行风险承担的影响以及其中的作用机制还有深入研究的空间。

（二）关于商业银行风险承担影响因素的研究

第一，市场竞争。在讨论商业银行的风险承担时，市场竞争是国内外研究者普遍关注的重要因素，但在市场竞争对银行风险承担的影响结果上，研究者们有不同的观点。Boyd等（2005）基于道德风险模型研究发现，随着银行市场竞争加剧，银行破产风险明显下降。Jiménez等（2013）基于特许权价值理论和“风险转移效应”，发现银行市场竞争与银行风险承担之间存在非线性关系（U型）。孟娜娜和蔺鹏（2021）研究发现，金融科技通过技术溢出效应和信息溢出效应的内在机制抑制了微观银行业竞争，同时又通过市场挤出效应的外在机制促进了微观银行业竞争。周晔等（2022）指出银行竞争可以通过改变流动性水平间接作用于银行的风险承担。

第二，货币政策。孟维福等（2022）认为，货币政策通过影响银行间竞争程度作用于银行风险承担水平，而资本约束和金融创新能够抑制货币宽松对银行竞争的促进作用。李力等（2022）从货币政策不确定性的角度出发，发现货币政策不确定性的上升会增加商业银行的不良贷款率。此外，相关研究表明，监管资本（Ahmad等，2007）、存款结构（曹啸等，2021）、资产证券化行为（苏明政等，2021）也都会影响商业银行风险承担。

第三，金融衍生品市场。Instefjord（2005）指出信贷衍生品的创新将导致银行风险加剧，对于在弹性较高的信贷市场开展经营运作的银行来说更为明显。郭辽等（2020）通过实证验证了银行金融衍生工具使用总量与风险承担水平的缓释效应，这种效应在高利率环境下更加显著。

总体来看，在影响商业银行风险承担的诸多因素之中，市场竞争是学术界普遍关注的，也是最具争议的；
而货币政策是较新的研究视角，具有很大的研究空间。这诸多因素往往会加剧商业银行间的竞争，这种竞争结果反映在商业银行经营中的定价能力、信贷决策和日常管理等相关业绩指标上，使商业银行表现出不同的风险承担水平。

（三）文献述评与本文贡献

大多数现有文献在实证过程中使用的金融科技指数测算比较简单，考虑银行风险承担的影响因素时角度相对单一，关于金融科技对银行风险承担的研究还有待深入探讨。本文可能的创新之处在于 ：第一，本文从数量、质量和环境三个维度构建金融科技发展水平指数，并以此作为核心解释变量，实证检验了金融科技发展对银行风险承担的影响。第二，本文在研究金融科技发展对银行风险承担影响的作用机制时，考虑了存款利率、贷款数量和管理成本三个渠道，并通过数理模型进行科学推导论证，丰富了相关的理论研究。

（一）金融科技对商业银行风险承担的影响路径

第一，随着金融科技发展，支付宝、微信钱包等快速占据零售支付市场，金融科技可通过存款业务渠道影响银行风险承担。金融科技的发展使得存款竞争加剧，银行的负债结构朝着同业拆借比率增加的趋势发展，更高的筹资成本导致银行风险承担偏好上升（邱晗等，2018）。郭品等（2019）研究发现，互联网金融发展提高了我国商业银行的风险承担水平，这主要是由于互联网金融导致存款结构恶化和筹资成本上升。现有文献大多证实了金融科技将提高存款利率，从而加大银行风险承担。

第二，金融科技可影响金融市场竞争，进而影响银行风险承担。汪可（2018）发现金融科技将推动利率市场化，从而加大银行风险承担；
李学峰等（2021）进一步研究发现金融科技通过提高商业银行的市场势力降低了银行风险。金融科技的发展对市场竞争的加剧是学术界的普遍共识，但市场竞争的加剧进一步对银行风险承担的影响存在分歧。

第三，金融科技可降低商业银行的管理成本，进而影响其风险承担。郭品等（2015）研究发现互联网金融在发展初期能够减少商业银行的管理费用，从而使风险承担降低。刘孟飞等（2021）进一步证实了金融科技与商业银行风险承担之间的倒“U”形关系，发现随着金融科技相关技术发展成熟，后期会降低银行管理成本，增强银行风险控制能力，从而降低银行风险承担。金融科技对银行管理成本的降低作用是普遍共识，但在金融科技发展的不同时期该作用的强弱尚不明晰。

第四，金融科技将影响商业银行的信贷业务，进而影响其风险承担。近年来，国家大力引导支持普惠金融的发展，学术界越来越关注金融科技基于信贷业务对银行风险的影响。孙旭然等（2020）指出金融科技对信贷结构的改善有促进作用。郭丽虹等（2021）研究发现，随着分支行与总行距离增加，金融科技可有效提升远距离分支行普惠贷款经营表现和风控能力，在风险防控方面发挥积极调节作用。

（二）金融科技对商业银行风险承担的影响效应

一方面，金融科技可能对商业银行风险承担产生负面效应。根据Marcus（1984）提出的“特许权价值假说”，商业银行凭借政府对银行业的准入限制获得垄断利润。然而，随着信息技术的发展，商业银行的垄断力下降，这一特许权价值降低。第三方支付迅猛发展，使得商业银行的部分支付业务减少，挤占了商业银行的部分活期存款。以支付宝为例，其通过电子商务积累大数据和用户流量，以快捷便利的方式快速吸引人们日常的支付需求，导致银行大量活期存款流入支付宝平台。金融科技加剧了商业银行在负债业务上的竞争，导致银行的存款利率提高。针对个人的筹资受到挤压，促使商业银行增加银行间拆借来满足其资金需求，更高的筹资成本使得银行不得不选择更高风险的业务来提高利润，从而提高银行风险承担。

另一方面，金融科技也可能对商业银行风险承担产生正面效应。面对金融科技带来的市场挤占，商业银行开始重视金融科技的运用从而进行自身的转型发展，产生“鲶鱼效应”。其中，人工智能、云计算和区块链等技术能够在短时间内快速处理海量全面的数据，帮助银行提升数据处理的能力，全方位了解客户信息，缓解信息不对称问题，从而促使银行创新信贷技术，降低贷款业务中的定价成本，降低银行风险承担。同时，金融科技的发展还具有“技术溢出效应”。先进的信息技术运用于商业银行，提升银行负债业务、资产业务和中间业务的管理效率，促使银行实现业务管理的信息化、流程化、集约化和髙效化。以网上银行为例，其使得商业银行不再受到时空的约束，获客能力增强、数据处理能力提升、银行服务效率提高。金融科技总体上降低了银行的管理成本，从而降低风险承担水平。

金融科技对商业银行风险承担的影响机理如图1所示。

图1 金融科技对银行风险承担的影响机理

从动态演进的角度考虑，金融科技初步发展时期主要表现为金融科技公司的诞生与兴起，支付宝及其旗下的余额宝、蚂蚁花呗等作为金融科技初期的典型产品，对银行的影响以挤出效应为主。激烈的竞争使得银行风险承担面临的负面效应大于正面效应，所以在金融科技发展初期，银行风险承担水平随着金融科技发展水平的提高而提高。当金融科技发展到一定水平后，商业银行开始寻求与金融科技公司在竞争中合作，纷纷成立金融科技子公司，开始重视先进技术与银行业务的深度融合，此时金融科技发展对银行的影响以技术溢出效应为主，银行风险承担面临的负面效应小于正面效应。因而，在金融科技发展达到一定水平后，银行风险承担水平随着金融科技发展水平的提高而下降。故本文提出研究假设1：

H1：金融科技发展对商业银行风险承担的影响呈现先升后降的倒U型趋势。

金融科技通过贷款利率、筹资成本和管理成本等作用于银行风险承担的程度受到银行规模、垄断地位、监管要求等的影响。大型银行与中小银行在以上因素上存在明显差异，故金融科技对银行风险承担的影响可能存在异质性。凭借自身规模大、资源多的优势，大型银行往往选择与国内头部互联网企业合作发展金融科技，有些会成立金融科技子公司，而大多数中小银行受限于自身资源，选择“借船出海”的策略发展金融科技（金洪飞，2020）。因此，大型银行往往能够更深入地将金融科技融合到金融业务中，使得金融科技对风险承担的影响更为显著。此外，金融科技的发展将缓解大型银行对长尾客户的信息不对称，提升大型银行对小微企业的服务能力，从而挤压中小银行的业务。基于此，本文提出研究假设2：

H2：金融科技发展对不同规模的商业银行风险承担的影响具有异质性，金融科技发展对大型银行风险承担的影响大于中小型银行。

（三）金融科技对银行风险承担影响的数理模型分析

1.数理模型构建

本文将金融科技发展水平（FT）这一变量引入Kishan和Opiela（2000）的模型框架，用以构建金融科技与商业银行风险承担关系的数理模型。

假设代表性商业银行只有两种资产：存款准备金（R）、贷款（L），一种负债即存款（D）和资本（K）。资产负债表约束要求简化为：R+L=D+K。银行持有的准备金（R）仅为存款的一部分，即R=ρD，0＜ρ＜1。

根据以上假设，商业银行的利润最大化目标函数和约束条件设定如下：

2.模型推导

以式（4）为基础，把均衡资本规模K的表达式以及R+L=D+K的关系式代入RISK的公式后，可以得到商业银行风险承担RISK关于金融科技发展水平FT的函数，即银行风险承担的数理模型：

3.作用机制推导

根据所导出的银行风险承担模型，即式（5），可以进一步探究金融科技发展水平如何作用于商业银行风险承担。

将RISK经由d(FT)对FT求导：

将RISK经由f(FT)对FT求导：

式（7）表明，金融科技的技术溢出效应能提升银行贷款定价中的信息搜寻能力，降低信息搜寻成本，降低贷款利率，从而提升贷款数量，降低银行风险承担。也就是说，金融科技发展通过提升银行信息搜寻能力降低银行风险承担。

将RISK经由μ(FT)对FT求导：

式（8）表明，金融科技的技术溢出效应还将提升银行在日常业务中的管理效率，降低管理成本，从而降低银行风险承担。简言之，金融科技发展通过提升银行管理效率降低银行风险承担。

基于式（6）、（7）、（8）的推论，本文提出研究假设3-5：

H3：金融科技发展通过加剧竞争，压缩净息差渠道提高银行风险承担。

H4: 金融科技发展通过提升银行信息搜寻能力，降低银行风险承担。

H5：金融科技发展通过提升银行管理效率，降低银行风险承担。

（一）研究样本与数据来源

本文选取2013—2020年中国174家商业银行的年度数据进行实证分析，所使用的银行微观数据主要来自于Wind等公开数据库（详见表1），以及基于Python爬虫技术的文本挖掘所获。

（二）变量选取

1.被解释变量

银行风险是模型的被解释变量。相关研究对银行风险承担的测度方法主要包括Z值、贷款损失（贷款损失准备计提率或不良贷款率）、资产资本比。在上述方法中，Z值仅代表破产风险，不能指代全部风险承担。考虑我国商业银行存在政府的隐性担保，很少情况下会破产，因此在考察国内银行风险承担时，Z值并不完全适用。贷款损失相关变量考察的是银行信用风险，不能代表银行全部风险。鉴于我国大部分银行并未上市，许多数据难以获得，资产资本比是相对比较合适的指代变量。故本文选择资产资本比（RiskA/E）作为银行风险水平的代理变量，该比率以商业银行的总资产与总资本之比计算得到，该数值与银行风险水平呈正向关系。同时，使用风险资产率（RiskL/A）作为辅助代理变量，以确保实证结果的稳健性。

2.解释变量

金融科技发展是模型的解释变量。目前对于金融科技指数的测算尚未统一，现有研究主要从文本挖掘角度（沈悦，2015）、投入产出角度（魏成龙，2020）、金融创新角度（谢珊珊，2018）、供给需求角度（乔海曙，2019）对金融科技发展水平进行测算。现有指数的测算方法考虑的角度比较单一且在赋权时带有一定的主观性。本文参考孙丽和於佳欢（2022）的做法，从数量、质量和环境三个维度选取指标构建我国金融科技发展水平指数并进行测度。

本文构建的金融科技发展水平指数指标体系如表 1 所示。先使用因子分析法对各维度的指标赋权，合成三个维度的指数，即数量指数、质量指数和环境指数，再将 2013-2020 年我国金融科技发展在三个维度的得分平均赋权，合成金融科技发展水平指数（FT）。另使用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数（FTpk）作为金融科技发展水平的辅助代理变量，以检验实证的稳健性。

表1 金融科技发展水平指数体系

3. 调节变量

为了检验金融科技发展对银行风险水平影响的作用机制，本文还将引入调节变量。竞争加剧导致的存款利率降低主要表现为银行净息差的减小，故本文使用净息差衡量银行的筹资成本（nim）。银行信息搜寻能力增强意味着贷款定价成本降低，贷款利率下降，贷款数量增加，故使用贷款总额指代银行的信息搜寻能力（lr）。管理效率的提高意味着管理费用的降低，故使用银行的管理费用与营业总收入之比衡量银行的管理效率（me）。

4.控制变量

本文分别从宏观层面和微观层面选取控制变量。宏观层面考虑宏观经济水平（gdp）、金融深化程度（gs）和金融行业集中度（cr）对银行风险水平的影响，分别选取名义GDP增速、股票总市值占GDP比重和大型商业银行资产占比增速表示。微观层面考虑银行资产规模（la）、银行盈利能力（roe） 和银行经营效率（ci）对银行风险水平的影响，分别以银行资产规模的自然对数、净资产收益率和成本收入比表示。所有变量及定义见表2。

表2 变量定义

（三）模型设计

为验证假设1，建立静态面板回归模型：

其中：i代表银行，t代表年份，Risk表示银行风险承担，FT作为核心解释变量表示我国金融科技发展水平，Control代表控制变量，μi代表个体固定效应，ωt代表时间固定效应，εit为随机误差项。

为验证假设2，在模型（9）中引入金融科技发展水平指数与银行类型的虚拟变量的交叉项：

其中K是银行类别虚拟变量。依据银保监会对商业银行的划分标准，若样本银行属于大型商业银行，则K赋值为1，否则赋值为0。

为了验证金融科技运用对银行风险承担的影响机制，参考汪可（2018）的做法，引入净息差、贷款总额以及管理费用收入比与金融科技发展水平指数的交互项，模型设定如下：

（一）基准回归结果

根据Hausman检验结果，选择固定效应面板回归模型，回归结果如表3所示。列（1）和列（2）中以资产资本比表示银行风险承担。其中，列（1）仅控制了个体固定效应，列（2）控制了个体及时间固定效应。结果显示，FT的二次项均在1%显著性水平下显著为负，说明金融科技发展对商业银行风险承担的影响呈现先升后降的倒U型趋势，假设1成立。为保证研究结果的稳健性，以风险资产率作为银行风险承担的替代指标进行估计，结果为列（3）和列（4）。稳健性检验再次证实了假设1，表明本文的研究结论并不会因银行风险承担变量的改变而出现偏倚。可能的解释是：在金融科技发展水平较低的初期，金融科技引发的竞争导致银行筹资成本增加，商业银行自身对于金融科技的运用尚不成熟，金融科技发展对商业银行的负面效应强于正面效应。随着金融科技发展水平的提高，金融科技发展更大程度上提高了银行的管理效率，降低管理成本，同时缓解银行放贷过程中的信息不对称，增强了银行的贷款定价能力，商业银行面对金融科技的竞争实力增强，金融科技发展带来的正面效应强于负面效应。

表3中，控制变量的回归结果也大多显著，且与已有研究结论一致。列（2）显示，GDP增速越大、金融深化程度越高，银行的风险承担水平越低。这预示了积极向好的宏观环境以及较高的金融深化程度，将使银行的风险容忍度增大，从而选择风险更大的金融业务。行业集中度越高，银行的风险承担水平越高，这表明了行业内竞争越激烈，银行的风险承担水平越低。银行自身的资产规模、盈利水平和经营效率越高，银行的风险承担水平越高，这是因为由于拥有更好的资源和经营状况，银行往往采取更为激进的发展策略。

表3 基准回归结果

-0.368（0.500）cr 0.161***（0.001）gs -4.236***（0.000）-2.395*（0.099）0.120（0.788）-0.018（0.427）la 3.904***（0.000）0.060（0.317）-0.030（0.107）-0.071（0.615）roe 0.147***（0.000）3.843***（0.000）-0.114（0.404）-0.079***（0.000）ci 0.104***（0.000）0.146***（0.000）-0.079***（0.000）0.024***（0.000）_cons -87.185***（0.000）0.010***（0.000）-0.023***（0.000）4.259（0.251）个体固定效应 YES YES YES YES时间固定效应 YES YES F统计量 39.94 33.11 59.69 48.02 R2 0.21 0.22 0.28 0.28-85.697***（0.000）5.077（0.165）

（二）稳健性检验

为保证基准模型估计结果的可靠性和有效性，本文分别从将解释变量滞后一阶、SYSGMM估计、替换核心解释变量等多个方面进行稳健性检验，结果见表4。

1.解释变量滞后一阶

为避免银行风险承担给银行金融科技发展的影响所带来的内生性问题，对银行的金融科技水平及控制变量均采取滞后一期处理。表4列（1）结果显示，滞后一阶的FT二次项系数在1%显著性水平下显著为负，证实了基准模型结论的稳健性。

2.SYS-GMM估计

Delis和Kouretas（2011）研究发现银行风险具有持续性，这主要源于关系贷款和行业竞争，因此将被解释变量的滞后一阶项和滞后二阶项纳入回归模型中。Blundell和Bond（1998）提出的系统广义矩（SYS-GMM）估计方法不仅可以包容序列相关和异方差问题，而且可以凭借工具变量的选择缓解内生性问题。用系统广义矩（SYS-GMM）估计方法对加入了被解释变量一阶、二阶滞后项的模型（9）进行回归，数据通过了Hadri检验、LLC检验和IPS检验，表明本文选取的代理变量均是平稳序列。表4列（2）显示，风险变量的一阶滞后项对本期风险承担有显著正向影响，说明风险积累作用对本期存在持续效应，累积循环效应明显。核心解释变量FT二次项的系数在5%显著性水平下显著为负，与基准回归结果基本一致，本文的假设1得到进一步证实。AR（2）检验和Hansen检验统计量的P值均大于0.1，通过了自相关检验和工具变量过度识别检验，因此，该动态实证结果具有合理性。

3.替换核心解释变量

已有文献关于金融科技发展水平的衡量使用较多的是北大数字普惠金融指数。为保证结果稳健，本文用北大数字普惠金融指数的省级中位数替换模型（9）中的金融科技发展指数并重新进行回归。表4列（3）数据显示，在5%的显著性水平下，北大数字普惠金融指数所测度的金融科技发展水平指数的二次项系数为负，假设1同样得到了证实。总体来看，基准模型的研究结果基本是稳健可靠的。

表4 稳健性检验结果

（三）异质性分析

表5列示了假设2的回归结果。列（1）（2）只控制个体固定效应，而列（3）（4）则采用双向固定效应。F检验表明该实证方程具备合理性。其中，FT的一次项和二次项回归系数均在1%显著性水平下显著为负，再一次验证了假设1。交叉项FT×K和FT2×K的回归系数分别在1%和10%显著性水平下显著为负，说明金融科技发展对不同规模的商业银行风险承担影响具有异质性，大型商业银行受到金融科技发展的影响更强烈，故假设2成立。

表5 异质性分析结果

个体固定效应时间固定效应F统计量2 YES YES YES YES YES YES 39.94 35.17 33.11 30.36 R 0.21 0.22 0.22 0.23

（四）影响机制检验

表6报告了金融科技发展对商业银行风险承担的影响机制检验结果。列（1）（3）（5）中以资产资本比RiskA/E表示银行风险承担，为保证研究结果的稳健性，以风险资产率RiskL/A作为银行风险承担的替代指标进行估计，结果为列（2）（4）（6）。

表6列（1）结果显示，银行净息差nim的系数在1%显著性水平下显著为负，表明银行风险承担水平随着银行净息差的降低而提高。交叉项FT×nim的系数为正，意味着金融科技发展通过加剧竞争，压缩银行净息差渠道加重银行风险承担，假设3成立。列（2）结果显示该结论是稳健的。

表6列（3）结果显示，贷款规模lr的系数在1%显著性水平下显著为正，表明银行风险承担水平随着银行贷款规模的增加而降低。交叉项FT×lr的系数为正，意味着金融科技发展通过提升银行信息搜寻能力渠道降低银行风险承担，假设4成立。列（4）结果显示该结论是稳健的。

表6列（5）结果显示，管理费用收入比me的系数在1%显著性水平下显著为正，表明银行风险承担水平随着银行管理费用收入比的降低而降低。交叉项FT×me的系数为正，意味着金融科技发展通过提升银行管理效率渠道降低银行风险承担，假设5成立。列（6）结果显示该结论是稳健的。

表6 金融科技发展对商业银行风险承担的影响机制检验

本文基于数量、质量和环境三个维度构建我国金融科技发展水平指数，并在此基础上以我国174家商业银行2013—2020年面板数据为样本，实证分析金融科技对商业银行风险承担的影响及其内在机理。研究结果表明：第一，金融科技发展对商业银行风险承担的影响呈先升后降的倒U型趋势；
第二，金融科技发展对不同规模商业银行风险承担的影响具有异质性，对大型商业银行的影响更为显著；
第三，金融科技发展通过加剧竞争，压缩银行净息差渠道提高了银行风险承担，通过提升银行信息搜寻能力和管理效率，降低了银行风险承担。

上述研究结论对于商业银行通过发展金融科技提升管理效率和经营效应具有重要启示：第一，商业银行应加强金融与科技的深度融合，将人工智能、大数据、云计算等先进信息技术成果运用于传统的金融业务，提升银行业务的管理效率，降低管理成本。推出满足客户需求的创新金融业务和产品，在激烈的竞争中保持传统金融业务的竞争力。第二，商业银行应加强业务风险防范能力，依托数据挖掘、机器学习等技术构建动态风险评价体系，针对高风险业务及时加以干预与调整，完善风险补偿方案，缓解金融科技带来的风险冲击。第三，中小银行应积极应对金融科技带来的竞争压力，开展差异化竞争。大型商业银行对金融科技的运用更为深入，挤占了部分中小银行原先占据优势的小微企业市场。中小银行应当调整自身业务结构，将小微企业信贷市场进行进一步的分类，提供特色化的信贷产品和服务，与大型商业银行形成错位竞争。

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