2024 EDITION / 2024 年度成果

2024 年
中小银行金融科技指数

2024 年发布，以 2023 年数据为评价基础。评价样本为 412 家银行，其中中小银行 406 家；结果按银行类型划分梯队。

SAMPLE AND DATA / 样本与数据

样本与数据

课题组以中国人民银行《银行业金融机构法人名单》为起点，从银行官网、中国货币网等渠道补充年报，整理了 541 家银行 2015—2023 年的可用年报资料，其中中小银行 535 家；纳入资料库的银行在这一时期至少有 3 年可查数据。

2024 年发布的指数以 2023 年数据为评价基础，参与评价的银行为 412 家，其中中小银行 406 家。541 家是跨年度资料的覆盖范围，412 家是 2023 年的评价样本。

2023 年评价样本构成（家）
银行类型	样本	样本第一梯队	发布的梯队结果
股份制银行	12		第一梯队 6 家
城市商业银行	99		第一梯队 10 家
农村商业银行	206		第一梯队 10 家
民营银行	6		第一梯队 3 家
村镇银行	49		第一梯队 10 家
国有银行和外资银行	40		梯队结果未在发布材料中列出
合计	412	其中中小银行 406 家

各类型样本数与第一梯队名单依据 2024 年 12 月论坛报告；国有银行和外资银行合计 40 家，依据 2024 年 10 月发布资料。

TECHNICAL ROUTE / 技术路线

年报信息经过文本处理，与违规数据和知识产权数据一起形成七类变量；再以已有行业排名为训练依据估计权重，得到综合评价。

第 1—3 栏依据 2024 年 10 月发布资料图 3“指标体系构建流程”；第 4 栏依据同一资料第 3.3 节。

VARIABLES AND WEIGHTS / 变量与权重

词频变量依赖金融科技词典。词典由政策文本与非金融科技文本的差集得到，再用主题模型扩充。

两版《金融科技发展规划》分词 → 金融科技相关词库

三版《中华人民共和国商业银行法》分词 → 金融科技不相关词库

差集提取

金融科技词典用于年报词频统计

财经新闻、人民银行其他报告、机构研究报告 分词 → LDA 主题模型 → 扩充词典

考虑到政策文件的更新频率，再用主题模型从其他文本中扩充词典。

词库类别

金融科技相关技术

依据 2024 年 10 月发布资料图 6“金融科技指标设计流程”和图 7“金融科技相关词库类别”。

建模变量	提取内容与处理方法	指标含义
金融科技相关词频	用金融科技词典检索银行年报，统计相关词汇的出现情况。	反映年报对金融科技的关注和披露程度，需结合其他变量理解。
金融科技相关组织架构	定位“组织架构”“部门设置”等内容，匹配“金融科技”“信息科技”“数据管理”等关键词及“部”“中心”等组织名称。	反映银行在技术与数字化相关职能上的组织设置。
金融科技相关董监高背景	从年报中识别计算机、软件、信息科学等教育背景，以及 IT、研发、数字化转型等相关任职经历，并用企业信息查询平台补充。	反映董事、监事和高级管理人员中与金融科技相关的人力资源背景。
金融科技相关违规记录	整理银行违规数据，经文本分析判断其中与金融科技相关的记录。	从治理与风险角度补充技术投入和应用信息。
发明专利	汇集银行对应的发明专利记录。	反映可通过专利记录观察的技术创新活动。
实用新型专利	汇集银行对应的实用新型专利记录，与发明专利分别处理。	从另一类知识产权记录观察技术创新活动。
软件著作权	整理银行对应的软件著作权登记信息。	反映软件相关知识产权积累。

发布资料采用结合已有排名训练权重的方法：以已有行业排名作为训练依据，用计量经济学中的经典回归方法估计各变量与排名之间的关系，再用估计得出的权重对样本银行进行综合评价。权重来自模型估计，不是对五个维度的简单平均。

FRAMEWORK / 研究框架

2024 年 12 月的论坛报告说明了各维度主要依据的信息。年报词频同时用于三个维度，金融科技运营则结合三类信息，因此五个维度与七类变量不是一一对应关系，不能把七类变量当作维度分项得分。

READING THE RESULTS / 结果解读

梯队在各银行类型内部划分，同一梯队内不分先后。网站列出发布材料中的第一梯队银行，银行名称沿用发布时的名称。
指标反映公开资料中可观察到的金融科技特征，是研究性评价，不是信用评级，也不是银行经营状况的综合排名。
权重由模型根据训练所用的已有排名估计得出；模型中的统计关系不代表因果效应。
发布资料说明了变量类别和建模思路，未列出最终系数、标准化方法和分数转换公式，因此网站不展示得分。比较不同年度结果时，应先核对样本、数据年份、指标定义和模型是否一致。

2024 RESULTS / 第一梯队