[15]。綜上所述，數(shù)字金融與農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字化轉型呈現(xiàn)多維互動特征，現(xiàn)有研究對東部發(fā)達地區(qū)農(nóng)商行的技術路徑適配性、創(chuàng)新-風險協(xié)同機制及監(jiān)管政策動態(tài)平衡等問題尚未深入，亟待結合區(qū)域特質深化探索。（三）研究方法本文主要采用了以下研究方法：文獻研究法：通過廣泛查閱國內外數(shù)字金融發(fā)展、銀行業(yè)數(shù)字化轉型等相關文獻資料，梳理已有研究成果，為本研究提供理論基礎與思路借鑒。數(shù)據(jù)分析方法：收集上海農(nóng)村商業(yè)銀行的業(yè)務數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)以及行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，分析其數(shù)字金融發(fā)展的規(guī)模、結構、經(jīng)營績效等，直觀呈現(xiàn)發(fā)展態(tài)勢，并揭示潛在問題。二、相關概念與理論（一）數(shù)字金融概念作為金融服務領域革新的典范，數(shù)字金融聯(lián)結了普惠金融理念與互聯(lián)網(wǎng)技術的力量，對傳統(tǒng)的金融服務形態(tài)進行了深化與延展。這一概念在2016年G20峰會期間由GPFI報告予以詳盡解讀，倡導各國應依據(jù)各自國情制定針對性的數(shù)字化普惠金融標準。2020年4月，在世界銀行發(fā)布的金融報告中，將數(shù)字金融界定為金融機構運用信息技術手段實現(xiàn)與傳統(tǒng)金融的有效結合，并催生出多種更為高效、安全，以及便捷的金融服務及運作模式。這種演進勢頭有力地激發(fā)了金融服務領域的創(chuàng)新活力與持續(xù)進步。數(shù)字金融，作為科技賦能的實際應用形態(tài)，其核心目標在于構建金融信息互聯(lián)互通的生態(tài)環(huán)境，壓低交易成本，推動金融服務廣泛而深入地惠及大眾。借力數(shù)字化技術，金融服務展現(xiàn)出前所未有的便捷性、安全性，同時成本大幅縮減、準入門檻降低，服務觸達面空前擴大。上述分析表明，數(shù)字金融擔當舉足輕重的角色，它既是科技創(chuàng)新的結晶，更是實現(xiàn)金融服務公平化、普及化的有力工具，尤其對于那些長期被傳統(tǒng)金融體系邊緣化的群體，數(shù)字金融提供了接入平等金融服務的可能，從而生動詮釋了科技賦能如何有力驅動普惠金融事業(yè)的發(fā)展。（二）數(shù)字金融相關理論數(shù)字金融的發(fā)展植根于多種經(jīng)濟金融理論，為其實踐提供了理論支撐。以下是本文采用的四種核心理論及其在數(shù)字金融中的應用：1.金融中介理論該理論指出，金融機構的核心職能在于為資金供需雙方提供橋梁，降低交易成本并緩解市場中的摩擦。在數(shù)字金融背景下，銀行借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術手段，優(yōu)化了客戶信息收集與處理流程，提升了資金配置效率，強化了其金融中介的作用，特別是在小額信貸、線上理財?shù)阮I域表現(xiàn)突出。2.信息不對稱理論該理論強調金融活動中貸款人與借款人之間的信息不對稱問題，這一問題容易導致逆向選擇和道德風險。數(shù)字金融通過整合客戶的行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、社保與稅務信息等多維數(shù)據(jù)，建立起更為全面的信用評估體系，在一定程度上緩解了傳統(tǒng)金融風控中存在的信息偏差問題，特別是在服務“首貸客戶”和農(nóng)村地區(qū)群體方面具有明顯優(yōu)勢。3.技術接受模型（TAM）該模型認為，用戶對一項技術的接受程度取決于其認為該技術是否“有用”以及是否“易用”。對于農(nóng)村商業(yè)銀行而言，在推廣移動支付、智能理財?shù)葦?shù)字金融產(chǎn)品時，需要注重提升系統(tǒng)的易操作性和用戶體驗，降低客戶尤其是老年群體的使用門檻，以提升產(chǎn)品的滲透率和客戶黏性。4.普惠金融理論該理論倡導金融服務應覆蓋更多傳統(tǒng)金融體系難以觸達的邊緣人群。數(shù)字金融通過突破物理網(wǎng)點限制、構建線上服務平臺，為農(nóng)村居民、小微企業(yè)、新市民等提供了更加靈活便捷的金融服務路徑，有助于實現(xiàn)更高水平的金融公平與可及性，也契合當前政策推動鄉(xiāng)村振興、共同富裕的戰(zhàn)略目標。綜上，數(shù)字金融所依托的理論體系為銀行數(shù)字化轉型實踐提供了堅實的邏輯支撐，也為本文后續(xù)對上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融業(yè)務的分析與建議奠定了理論基礎。三、上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融發(fā)展現(xiàn)狀分析（一）數(shù)字金融業(yè)務體系現(xiàn)狀上海農(nóng)商行自2015年起啟動數(shù)字化轉型，依托技術創(chuàng)新構建了移動支付、線上信貸、財富管理和供應鏈金融四大業(yè)務板塊，初步形成全渠道、全流程的數(shù)字金融服務體系。本章將結合上一章的理論分析這些業(yè)務的現(xiàn)狀，以揭示數(shù)字金融的作用。1.移動支付業(yè)務移動支付業(yè)務作為連接客戶日常生活的重要入口，依托該行自有手機銀行App，并通過與銀聯(lián)、微信、支付寶的技術對接，實現(xiàn)了多元化場景覆蓋。截至2024年末，注冊移動支付用戶數(shù)已突破920萬人，年交易額累計超過1.2萬億元，占全行零售支付總量的65%以上（上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年中期報告）。移動支付的實施顯著提高了銀行的零售支付份額，增強了客戶便利性并降低了物理交易的運營成本。這體現(xiàn)了數(shù)字金融在優(yōu)化支付效率和提升客戶體驗方面的關鍵作用。為適應縣域地區(qū)數(shù)字化基礎設施相對薄弱的現(xiàn)實，該行在移動支付產(chǎn)品設計中采用輕量化技術方案，通過嵌入交通出行、社區(qū)便民、公共繳費、鄉(xiāng)村集市等高頻場景推廣數(shù)字人民幣等創(chuàng)新舉措，累計開展數(shù)字人民幣交易超1000萬筆，接入場景超過5000個，成為上海地區(qū)試點進展最快的區(qū)域性銀行之一（中國人民銀行《數(shù)字人民幣試點進展報告》，2024）。技術接受模型（TAM）強調感知易用性和有用性是技術采納的關鍵驅動因素。銀行的移動支付系統(tǒng)通過與微信和支付寶的整合，展示了易用性和有用性如何推動用戶采納。通過“賬戶統(tǒng)一、渠道融合、風險聯(lián)控”的一體化模式，移動支付業(yè)務已經(jīng)構建起覆蓋城鄉(xiāng)、服務全員的數(shù)字支付生態(tài)，體現(xiàn)了普惠金融理論中突破地域限制的服務下沉作用。2.線上信貸業(yè)務線上信貸業(yè)務是上海農(nóng)商銀行普惠金融的重要抓手。銀行針對小微企業(yè)、新市民和個體工商戶等群體推出了多元化的線上貸款產(chǎn)品，如“農(nóng)商e貸”、“鑫動能貸”、“隨薪貸”等，致力于實現(xiàn)授信流程無紙化、審批機制智能化和服務對象多樣化。截至2024年底，線上信貸余額達到1102.88億元，同比增長17.4%；其中首貸客戶占比34%，小微企業(yè)和個體工商戶占比超過60%，有效填補了傳統(tǒng)線下金融服務難以覆蓋的融資盲區(qū)（上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年一季報）。在線貸款平臺使信用獲取更加普及，34%的借款者為首次用戶，其中許多是小型企業(yè)和個體創(chuàng)業(yè)者。這展示了數(shù)字金融在促進金融包容性和支持弱勢經(jīng)濟群體方面的變革性作用。該行通過數(shù)據(jù)驅動的智能風控模型破解“三農(nóng)”與縣域小微企業(yè)“小額、分散、高頻”貸款的信用評估難題。例如，銀行利用稅務、電商、社保等多源數(shù)據(jù)構建多維度信用評估體系，并引入AI評分和“智能信貸工廠”平臺，審批時間縮短到48小時以內，自動化審批率提高到68%，線上貸款不良率控制在0.97%以內（中國銀保監(jiān)會《2024年度中國普惠金融發(fā)展報告》、上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年一季報）。信息不對稱理論指出，數(shù)據(jù)驅動的信用評估可緩解信息不對稱問題，銀行的實踐通過整合多維數(shù)據(jù)體現(xiàn)了這一理論，顯著提升了貸款效率和風險管理能力。此外，響應鄉(xiāng)村振興政策，該行通過“智慧農(nóng)業(yè)云平臺”等舉措提升審批效率，推進“鑫動能”計劃，為科技型企業(yè)累計授信750億元，服務企業(yè)超800家（上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報），進一步驗證了數(shù)字金融在支持農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的潛力。3.財富管理業(yè)務財富管理業(yè)務方面，上海農(nóng)商銀行逐步從傳統(tǒng)產(chǎn)品銷售模式向“智能配置+客戶分層”的綜合理財服務模式轉型，構建“數(shù)字+財富”的綜合理財體系。銀行建立了結構性存款、公募基金、保險、指數(shù)策略等多樣化的產(chǎn)品池。采用智能分配模式的財富管理服務了630.66萬客戶，AUM達7,856億元（根據(jù)后續(xù)表3-3數(shù)據(jù)），體現(xiàn)了數(shù)字金融在提升個性化財富管理服務和運營效率方面的作用。該行通過“智能財富管家”平臺推出行為識別、風險偏好測評與組合推薦等智能投顧工具。截至2024年，該行理財客戶總數(shù)達到630.66萬人，占全行零售客戶的61.3%（上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年度財務報告）。為適配農(nóng)村客戶金融素養(yǎng)偏低、投資偏好保守的現(xiàn)實，銀行強化客戶標簽分類和動態(tài)資產(chǎn)畫像，實現(xiàn)差異化服務。其中高凈值客戶服務初具雛形，平臺支持個性化投顧服務、組合風險分析與市場情緒追蹤，逐步實現(xiàn)“千人千面”的數(shù)字化理財體驗（上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年度財務報告）。金融中介理論強調銀行作為連接投資者與金融產(chǎn)品市場的橋梁作用，該行的數(shù)字財富管理工具如智能投顧顯著增強了這一中介功能，通過數(shù)據(jù)驅動的定制化投資選項優(yōu)化了資本配置效率，體現(xiàn)了數(shù)字金融在提升資金分配精準性和客戶服務質量方面的顯著影響。通過整合智能技術與客戶需求分析，銀行構建了覆蓋多樣化投資偏好的財富管理生態(tài)，進一步推動了數(shù)字金融在服務客戶資產(chǎn)增值中的基礎作用。4.供應鏈金融業(yè)務在供應鏈金融領域，上海農(nóng)商銀行推動“金融+產(chǎn)業(yè)鏈”協(xié)同發(fā)展，依托區(qū)塊鏈資產(chǎn)確權、訂單數(shù)據(jù)上鏈、應收賬款融資以及與核心企業(yè)平臺的對接等技術手段，為制造業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品流通、建筑施工等行業(yè)的供應鏈上下游提供多樣化資金支持。截至2024年底，該行供應鏈金融業(yè)務累計服務鏈屬企業(yè)2059家，其中超過80%為“專精特新”中小企業(yè)，累計授信余額突破422億元，同比增長22.5%（中國銀行業(yè)協(xié)會《區(qū)域性銀行供應鏈金融調研報告》，2024）。該行的業(yè)務模式涵蓋訂單融資、倉單質押、電子發(fā)票貸、應收賬款質押、政府采購信用貸等，并通過與核心企業(yè)ERP系統(tǒng)、稅務開票系統(tǒng)、物流平臺，顯著提升了貿易背景識別效率與融資安全。此外，作為長三角區(qū)域的重要金融機構，上海農(nóng)商行依托區(qū)塊鏈技術構建跨區(qū)域協(xié)同網(wǎng)絡，設立區(qū)域金融總部，開展異地服務，助力本地支柱產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級與融資普惠。該行的供應鏈金融實踐不僅強化了對中小企業(yè)的服務能力，也體現(xiàn)了普惠金融理論“覆蓋邊緣人群”的核心理念，進一步鞏固了數(shù)字金融在優(yōu)化供應鏈運行效率、擴大金融服務覆蓋面與推動區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展中的基礎作用。（二）經(jīng)營績效與市場表現(xiàn)1.移動支付業(yè)務對標分析表3-1移動支付業(yè)務對標分析表指標上海農(nóng)商行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)銀行行業(yè)均值用戶規(guī)模（萬人）9207806508303,200年交易額（億元）12,0008,5007,2009,80045,000數(shù)字人民幣覆蓋率12%8%5%10%28%場景滲透率（高頻場景）67%55%42%60%75%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報；江蘇農(nóng)信官網(wǎng)；北京農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報；重慶農(nóng)商銀行2024年半年報；中國人民銀行《2024年支付體系運行報告》；中國銀保監(jiān)會官網(wǎng)。從表3-1可以看出，上海農(nóng)商行在移動支付業(yè)務中整體處于區(qū)域性農(nóng)商行的領先位置。其用戶規(guī)模達到920萬人，年交易額達1.2萬億元，均高于江蘇、北京、重慶三家農(nóng)商銀行，顯示出其在客戶基礎和交易活躍度方面的優(yōu)勢。同時，在數(shù)字人民幣覆蓋率和高頻場景滲透率方面，上海農(nóng)商行也表現(xiàn)出較強的拓展能力。然而，與行業(yè)平均水平相比，其數(shù)字人民幣覆蓋率仍有差距，且高頻場景的拓展廣度與多樣性尚有不足。部分同類銀行在場景分布上更均衡，顯示出在公共服務、生活繳費等領域的拓展優(yōu)勢。綜上所述，上海農(nóng)村商業(yè)銀行在用戶規(guī)模和交易額上居于同類銀行前列，但在數(shù)字人民幣覆蓋和高頻場景拓展方面仍顯不足，支付生態(tài)的聯(lián)動性和客戶粘性有待提升。相關短板將在第四章進一步分析。2.線上信貸業(yè)務對標分析表3-2線上信貸業(yè)務對標分析表指標上海農(nóng)商銀行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)商行行業(yè)均值貸款余額（億元）1,102.88980.35820.121,023.674,200不良率0.97%1.2%0.85%1.15%1.5%自動化審批率68%55%60%70%70%線上貸款占比60%55%50%65%75%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)商銀行2024年三季報；江蘇農(nóng)信官網(wǎng)公告,北京農(nóng)村商業(yè)銀行2024年報告；重慶農(nóng)商行2024年年報；中國銀保監(jiān)會《2024年普惠金融報告》；畢馬威《中國金融科技趨勢洞察》。從表3-2可以看出，上海農(nóng)商行在線上信貸業(yè)務中總體表現(xiàn)良好，貸款余額達1,102.88億元，在四家區(qū)域性農(nóng)商行中位居首位。不良率控制較穩(wěn)，低于行業(yè)均值，自動化審批率和線上貸款占比也略優(yōu)于江蘇、北京等同類銀行，體現(xiàn)出一定的數(shù)字化基礎和風險管理能力。但與行業(yè)均值相比，上海農(nóng)商行在自動化水平和線上滲透率方面仍有提升空間，落后于重慶農(nóng)商行和行業(yè)頭部銀行，說明其在智能信貸、客戶線上活躍度等方面尚未形成明顯優(yōu)勢。綜上所述，線上信貸業(yè)務整體發(fā)展較好，但審批自動化水平和貸款線上滲透率低于同類先進水平，說明其在智能化建模與風險管理方面仍有優(yōu)化空間。相關短板將在第四章進一步分析。3.財富管理業(yè)務對標分析表3-3財富管理業(yè)務對標分析表指標上海農(nóng)商行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)銀行行業(yè)均值理財客戶數(shù)（萬人）630480350183800續(xù)表3-3指標上海農(nóng)商行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)銀行行業(yè)均值AUM規(guī)模（億元）7,85631,0008,2281,13835,000高凈值客戶占比10%8%6%3.5%15%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年三季報；江蘇農(nóng)信官網(wǎng)公告；北京農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報；重慶農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報；中國銀行業(yè)理財?shù)怯浲泄苤行摹吨袊y行業(yè)理財市場半年報告（2024年上）》；普益標準《財富管理白皮書》。從表3-3可以看出，上海農(nóng)商行在財富管理業(yè)務方面處于區(qū)域性農(nóng)商行的較強水平。其理財客戶數(shù)達到630萬人，明顯高于江蘇、北京和重慶農(nóng)商行，顯示出較為廣泛的客戶基礎和較強的客戶吸引能力。AUM規(guī)模達7,856億元，雖不及江蘇農(nóng)商行，但領先于北京和重慶，表明其在資產(chǎn)管理能力和理財產(chǎn)品配置方面具備一定優(yōu)勢。此外，高凈值客戶占比達10%，也顯著高于其他三家區(qū)域性銀行，反映出其在高端客戶市場的滲透力度較大。但與行業(yè)整體水平相比，上海農(nóng)商行仍存在一定差距。其AUM總量和高凈值客戶占比均低于行業(yè)均值，說明在大額客戶資產(chǎn)配置、私人銀行服務等方面仍有提升空間。特別是相較于全國性大型銀行，其在高凈值客群的黏性、產(chǎn)品深度和綜合服務能力方面仍顯不足。綜上所述，財富管理客戶基礎較穩(wěn)，但產(chǎn)品結構偏固收、高凈值客戶占比較低，服務分層與客戶運營能力尚未形成有效支撐。這些短板將在第四章中進一步分析。4.供應鏈金融業(yè)務對標分析表3-4供應鏈金融業(yè)務對標分析表指標上海農(nóng)商行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)銀行行業(yè)均值鏈屬企業(yè)數(shù)（家）205930,488500019002750續(xù)表3-4指標上海農(nóng)商行江蘇農(nóng)商行北京農(nóng)商行重慶農(nóng)銀行行業(yè)均值授信余額（億元）4223494001,262650區(qū)塊鏈接節(jié)點覆蓋率67%87%52%63%57%跨區(qū)域業(yè)務占比5%8%15%7%8%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報；江蘇省聯(lián)社2024年工作報告；北京農(nóng)村商業(yè)銀行2024年普惠金融專項報告；重慶農(nóng)村商業(yè)銀行2024年年報及《鄉(xiāng)村振興白皮書》；中國銀行業(yè)協(xié)會《供應鏈金融白皮書》。從表3-4可以看出，上海農(nóng)村商業(yè)銀行在供應鏈金融領域已具備一定基礎。其鏈屬企業(yè)數(shù)為2059家，雖高于重慶農(nóng)商行（1900家），但仍低于行業(yè)均值（2750家），在生態(tài)覆蓋廣度上仍有不足。授信余額422億元，位于中等水平，高于北京與江蘇農(nóng)商行，但低于重慶農(nóng)商行（1262億元）。區(qū)塊鏈接點覆蓋率為67%，高于行業(yè)均值（57%），顯示出一定的數(shù)字化協(xié)同能力，平臺建設初見成效。然而，跨區(qū)域業(yè)務占比僅為5%，明顯低于行業(yè)均值（8%）及北京農(nóng)商行（15%），全國性服務拓展能力較弱。綜上，上海農(nóng)村商業(yè)銀行的供應鏈金融業(yè)務已形成一定規(guī)模，平臺能力具備基礎，但在鏈屬企業(yè)數(shù)量、授信深度和異地協(xié)同方面仍有提升空間。相關問題將在第四章進一步分析。四、上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融發(fā)展存在的問題盡管上海農(nóng)商行在數(shù)字金融業(yè)務領域取得了積極進展，但對比行業(yè)平均水平與同類農(nóng)商銀行先進經(jīng)驗，仍面臨若干結構性短板。結合前章對移動支付、線上信貸、財富管理與供應鏈金融等業(yè)務現(xiàn)狀的總結，當前主要問題表現(xiàn)為以下四方面：（一）移動支付生態(tài)拓展不足表4-1支付場景滲透率對比場景類型上海農(nóng)商行覆蓋率行業(yè)標桿機構標桿覆蓋率公共繳費82%工商銀行85%零售消費31%招商銀行68%出行12%交通銀行45%教育繳費18%浦發(fā)銀行上海分行52%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)商行2024年社會責任報告、半年報、官網(wǎng)發(fā)布白皮書及內部統(tǒng)計資料；行業(yè)對比數(shù)據(jù)參考中國人民銀行、艾瑞咨詢、上海市教委及交通委員會等官方與權威研究報告。表3-1顯示，上海農(nóng)商行的移動支付用戶規(guī)模達到920萬人，年交易額達1.2萬億元，處于區(qū)域性銀行領先水平。然而，其數(shù)字人民幣商戶端覆蓋率僅為12%，顯著低于行業(yè)均值28%；高頻場景滲透率也未體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。這說明該行的支付服務雖然具備一定體量基礎，但尚未建立起與用戶高頻金融需求相匹配的數(shù)字生態(tài)體系。此外，從發(fā)展路徑來看，表4-1顯示，該行支付業(yè)務在場景側仍依賴傳統(tǒng)公共繳費、線下網(wǎng)點渠道等中低頻應用場景，尚未充分嵌入零售、出行、教育等高頻交易領域。缺乏跨平臺協(xié)同能力，難以形成“支付—理財—信貸”的流量閉環(huán)，導致支付業(yè)務在客戶黏性、場景復用度上的價值釋放受限。長遠來看，這將影響其在數(shù)字人民幣推廣試點背景下獲取新用戶與穩(wěn)固存量客戶的能力，削弱其作為“數(shù)字化入口”的戰(zhàn)略定位。從技術接受模型（TAM）視角看，這反映出客戶對該行移動支付系統(tǒng)在“易用性”與“有用性”方面的感知不足，影響了其對數(shù)字工具的主動接受與持續(xù)使用。綜上所述，上海農(nóng)商行在移動支付業(yè)務上雖具備用戶規(guī)模與交易體量優(yōu)勢，但在數(shù)字人民幣覆蓋、場景拓展和生態(tài)聯(lián)動方面仍存在顯著短板，其支付系統(tǒng)尚未轉化為驅動客戶活躍與業(yè)務協(xié)同的有效數(shù)字化平臺。（二）線上信貸智能化短板表4-2數(shù)據(jù)建模與實時風控聯(lián)動能力對比指標上海農(nóng)商銀行招商銀行差距量化數(shù)據(jù)源覆蓋維度7大類18大類-11類客戶畫像標簽數(shù)量120個320個-200個風控模型更新頻率季度更新周級迭代技術代差實時數(shù)據(jù)同步延遲1.2秒0.3秒＋0.9秒風控規(guī)則-策略耦合度38%72%-34%數(shù)據(jù)來源：上海農(nóng)商銀行《2024年度社會責任暨ESG報告》《2024年年報》與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈融資平臺技術白皮書；中國人民銀行《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)治理指引》；艾瑞咨詢《2024年銀行客戶畫像技術白皮書》。表3-2數(shù)據(jù)顯示，上海農(nóng)商行線上貸款余額為1,102.88億元，體現(xiàn)出其信貸業(yè)務數(shù)字化轉型的總體成果。然而，自動審批率僅為68%，低于行業(yè)均值70%；線上貸款占比也未達到75%的行業(yè)平均水平。這反映出該行在信貸全流程自動化程度方面尚有提升空間，仍存在對人工審核的依賴。從風險控制角度分析，盡管不良貸款率控制在0.97%，優(yōu)于行業(yè)平均的1.5%，但自動化審批流程覆蓋率偏低，在大額授信、異地客戶、新型借貸產(chǎn)品等方面可能面臨審批滯后、風險識別不準的潛在挑戰(zhàn)。特別是在應對高頻、小額、批量化的普惠金融業(yè)務時，其信貸風控體系可能尚未建立起針對性強、反應靈活的風險防控機制。該問題本質上體現(xiàn)了信息不對稱理論中“信貸雙方信息不均衡”的現(xiàn)實，銀行難以通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)全面刻畫客戶信用，導致風險判斷依賴人工判斷，限制了審批效率提升。進一步而言，表4-2顯示，該行的技術體系尚未實現(xiàn)高水平的數(shù)據(jù)建模與實時風控聯(lián)動，無法將客戶多維畫像、行為特征與信貸策略進行深度耦合，影響了其信貸智能化、精細化運營能力的提升。在當前數(shù)字信貸市場競爭加劇的大環(huán)境下，該行若不能進一步優(yōu)化系統(tǒng)集成效率與審批閉環(huán)機制，將難以形成明顯的差異化競爭優(yōu)勢。綜上所述，上海農(nóng)商行在線上信貸業(yè)務中已實現(xiàn)一定規(guī)?；l(fā)展，但其自動化審批、風險識別精度及貸后管理機制尚未完全適應數(shù)字化業(yè)務特征，智能化、數(shù)據(jù)化、集成化水平仍需持續(xù)強化，以提升整體運營效率與風險可控性。（三）財富管理結構待優(yōu)化表4-3產(chǎn)品結構與收益能力對比指標上海農(nóng)商行招商銀行差距固收類產(chǎn)品規(guī)模占比98%85%＋13%權益類產(chǎn)品規(guī)模占比0.1%4.5%-4.4%多遠資產(chǎn)配置產(chǎn)品線3類12類-9類產(chǎn)品收益彈性（年化）2.8%-3.5%4.2%-6.8%-1.4%~3.3%非標資產(chǎn)穿透管理能力僅基礎披露全口徑動態(tài)監(jiān)測技術代差數(shù)據(jù)來源：銀行業(yè)理財?shù)怯浲泄苤行摹吨袊y行業(yè)理財市場季度報告（2025年Q1）》，中信建投《銀行理財2025年1季度分析》，普益標準《多元資產(chǎn)配置研究報告》，招商銀行“招贏睿選”系列產(chǎn)品年報（2024年），招商銀行《資管新規(guī)下非標資產(chǎn)穿透式管理實踐白皮書》（2024年）。表4-4客戶服務體系對比指標上海農(nóng)商行招商銀行差距客戶分層顆粒度3級7級-4級續(xù)表4-4指標上海農(nóng)商行招商銀行差距定制化方案覆蓋率（高凈值客戶）15%68%-53%專屬增值服務響應時效48小時4小時＋44小時生態(tài)合作機構數(shù)量12家89家-77家客戶資產(chǎn)留存率62%89%-27%數(shù)據(jù)來源：Worktile社區(qū)《客戶分層管理方法論》；中信建投《銀行理財2025年1季度分析》；招商銀行《私人銀行服務白皮書（2025年）》；BCG《全球資產(chǎn)管理行業(yè)報告》；普益標準《多元資產(chǎn)配置研究報告》。表3-3顯示，上海農(nóng)商行理財客戶達630萬人，AUM總規(guī)模7,856億元，規(guī)?；A良好。然而，其產(chǎn)品結構與客戶服務體系仍存在明顯短板，制約了業(yè)務深度發(fā)展。從產(chǎn)品端看，表4-3數(shù)據(jù)顯示，其固收類產(chǎn)品占比高達98%，權益類僅0.1%，多元資產(chǎn)配置產(chǎn)品線僅3類，明顯落后于招商銀行的85%、4.5%和12類水平。產(chǎn)品年化收益彈性也低于同業(yè)，且非標資產(chǎn)管理仍停留在基礎披露階段，難以滿足高凈值客戶多樣化、透明化需求。在服務體系上，表4-4顯示，該行客戶分層僅為3級，定制化覆蓋率為15%，響應時效48小時，生態(tài)合作機構僅12家，客戶資產(chǎn)留存率也僅62%，與行業(yè)標桿相比分別低出4級、53%、44小時、77家和27個百分點，反映出其在精細化服務、生態(tài)聯(lián)動與客戶黏性方面仍有顯著差距。從金融中介理論角度看，銀行作為連接投資者與金融產(chǎn)品供給市場的橋梁，其理財產(chǎn)品單一與服務粗放使資金配置效率受限，難以有效滿足不同客戶的資產(chǎn)增值需求。綜上所述，上海農(nóng)商行財富管理業(yè)務雖具備一定規(guī)?；A，但在產(chǎn)品結構優(yōu)化、客戶分層經(jīng)營與服務附加值打造等方面仍與行業(yè)先進銀行存在系統(tǒng)性差距，轉型動能亟待強化。（四）供應鏈金融協(xié)同能力有限表4-5供應鏈金融平臺技術能力對比指標上海農(nóng)商行招商銀行差距API接口開放數(shù)量（個）18120-102合作伙伴系統(tǒng)接入比例35%92%-57%多源數(shù)據(jù)整合比例（稅/海/物）42%95%-53%實時數(shù)據(jù)同步率（全鏈路）48%96%-48%數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢《開放銀行技術成熟度評估》（2025年）；中國銀保監(jiān)會《商業(yè)銀行科技生態(tài)合作評估》（2025年）；中國信通院《金融數(shù)據(jù)治理能力測評》（2025年）；招商銀行《區(qū)塊鏈供應鏈平臺技術白皮書》（2025年）。根據(jù)表3-4，上海農(nóng)商行供應鏈金融業(yè)務鏈屬企業(yè)數(shù)僅為2059家，授信余額為422億元，異地貸款占比僅5%，低于行業(yè)平均的8%。這反映出該行業(yè)務拓展仍以本地核心企業(yè)為中心，缺乏有效的跨區(qū)域、多鏈條、多節(jié)點協(xié)同能力。除業(yè)務拓展范圍受限外，上海農(nóng)商行在供應鏈金融平臺的系統(tǒng)能力與數(shù)據(jù)協(xié)同方面亦存在較大差距。如表4-5所示，該行API接口開放數(shù)量僅為18個，遠低于招商銀行的120個，合作伙伴系統(tǒng)接入比例也僅為35%，說明其在平臺開放性與外部系統(tǒng)整合能力方面尚處于起步階段。在數(shù)據(jù)治理方面，該行目前可實現(xiàn)的多源數(shù)據(jù)整合比例為42%，主要集中于結構化稅務和物流信息，而招商銀行平臺整合能力已覆蓋95%的稅務、海關與物流信息，實現(xiàn)高度耦合；實時數(shù)據(jù)同步率也僅為48%，相比招商銀行的96%存在明顯技術代差。這些差距表明，其當前的供應鏈金融平臺仍以“內嵌式支撐”為主，尚未形成“開放+聯(lián)動+實時”型數(shù)字生態(tài)體系。綜上所述，盡管上海農(nóng)商行已初步構建供應鏈金融服務體系，但其在跨區(qū)域拓展、核心企業(yè)覆蓋、平臺系統(tǒng)開放性與數(shù)據(jù)協(xié)同能力方面仍存在顯著短板，難以支撐多鏈條、多節(jié)點、實時化的數(shù)字供應鏈金融生態(tài)構建，整體平臺化能力亟待加強。這也表明其平臺仍未充分體現(xiàn)數(shù)字金融推動普惠金融發(fā)展的核心價值，未能覆蓋更多中小微企業(yè)與邊緣主體，服務廣度與可得性仍有待拓展。五、上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融發(fā)展策略（一）優(yōu)化數(shù)字金融業(yè)務體系1.移動支付：構建數(shù)字金融場景生態(tài)，提升普惠服務能力針對移動支付場景滲透不足、數(shù)字人民幣覆蓋率低的問題，上海農(nóng)村商業(yè)銀行應依托數(shù)字金融技術，優(yōu)化支付生態(tài)，推動普惠金融發(fā)展。從技術接受模型（TAM）理論來看，只有提升移動支付系統(tǒng)的“易用性”與“有用性”，才能增強用戶主動接受與持續(xù)使用的意愿；而普惠金融理論也要求銀行突破現(xiàn)有局限，讓金融服務覆蓋更廣泛人群。上海農(nóng)商行可以利用大數(shù)據(jù)分析用戶的消費習慣與支付需求，精準定位高頻場景，與相關企業(yè)合作拓展場景應用。在零售場景中，與本地大型連鎖超市合作，運用數(shù)字技術優(yōu)化支付流程，實現(xiàn)刷臉支付、無感支付等便捷支付方式，提升支付效率。同時，借助區(qū)塊鏈技術提升數(shù)字人民幣交易的安全性與透明度，通過線上線下宣傳活動，如數(shù)字人民幣紅包發(fā)放、消費滿減等，提高用戶對數(shù)字人民幣的認知度與使用積極性，計劃在半年內將數(shù)字人民幣在零售場景的覆蓋率提升至20%。此外，基于金融中介理論，銀行要發(fā)揮橋梁作用，整合支付場景與金融服務，用戶完成支付后，根據(jù)消費數(shù)據(jù)為其智能推薦合適的理財產(chǎn)品或信貸服務，形成“支付—理財—信貸”的生態(tài)閉環(huán)，增強客戶粘性，推動普惠金融服務的全面升級。2.線上信貸：強化數(shù)字金融風控智能化，促進融資包容性面對線上信貸自動化審批率低、風控體系有待完善的狀況，上海農(nóng)商行需要借助數(shù)字金融技術，依據(jù)信息不對稱理論和金融中介理論，優(yōu)化信貸流程，提升風控能力，促進融資公平。信息不對稱理論強調減少信貸雙方的信息差能降低風險，金融中介理論則要求銀行高效配置資金。銀行可加大對大數(shù)據(jù)、人工智能技術的投入，構建更完善的客戶信息數(shù)據(jù)庫。整合多源數(shù)據(jù)，不僅包括稅務、社保等結構化數(shù)據(jù)，還收集電商交易、社交行為等非結構化數(shù)據(jù)，運用機器學習算法進行深度分析，使數(shù)據(jù)源覆蓋維度在一年內增加至15類以上，更精準地刻畫客戶畫像，提前識別潛在風險。同時，依據(jù)金融中介理論，優(yōu)化資金配置流程，通過智能信貸系統(tǒng)，根據(jù)客戶風險狀況和資金需求，快速匹配合適的信貸產(chǎn)品，提高審批效率和貸款發(fā)放的精準度。引入實時風控模型，利用區(qū)塊鏈技術確保數(shù)據(jù)不可篡改，對貸款全過程進行動態(tài)監(jiān)測，當風險指標觸及閾值時及時預警。預計通過這些措施，將自動化審批率在一年內提升至75%，不良貸款率控制在0.9%以內，為更多小微企業(yè)和個人提供便捷、安全的融資服務。3.財富管理：推動數(shù)字金融產(chǎn)品創(chuàng)新，優(yōu)化客戶價值鑒于財富管理產(chǎn)品結構單一、服務精細化不足的問題，上海農(nóng)商行應基于數(shù)字金融技術，結合金融中介理論和普惠金融理論，創(chuàng)新產(chǎn)品與服務，滿足不同客戶群體的財富管理需求。金融中介理論強調銀行作為連接投資者與金融產(chǎn)品市場的橋梁，要提升資金配置效率；普惠金融理論則注重讓更多客戶享受到優(yōu)質金融服務。借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術，深入分析客戶的資產(chǎn)規(guī)模、風險偏好和投資目標，對客戶進行更細致的分層。為高凈值客戶定制包含海外投資、家族信托等復雜金融產(chǎn)品的個性化方案，運用量化投資策略，實現(xiàn)資產(chǎn)的多元化配置；對于大眾客戶，開發(fā)低門檻、操作簡便的普惠型理財產(chǎn)品，如貨幣基金定投、短期固收類產(chǎn)品等，滿足其基本理財需求。同時，依據(jù)金融中介理論，加強與各類金融機構的合作，豐富產(chǎn)品池，引入優(yōu)質的權益類產(chǎn)品、基金產(chǎn)品等，使權益類產(chǎn)品規(guī)模占比在一年內提升至3%以上。通過智能投顧平臺，為客戶提供實時的投資建議和資產(chǎn)組合調整方案，提升客戶服務體驗。此外，利用數(shù)字技術完善客戶服務體系，通過線上客服機器人、專屬客戶經(jīng)理等方式，為客戶提供7×24小時的專業(yè)服務，提高客戶滿意度和資產(chǎn)留存率。4.供應鏈金融：深化數(shù)字金融協(xié)同，拓展產(chǎn)業(yè)賦能針對供應鏈金融跨區(qū)域協(xié)同能力有限、平臺系統(tǒng)開放性不足的問題，上海農(nóng)商行應依托數(shù)字金融技術，依據(jù)普惠金融理論和金融中介理論，加強區(qū)域合作，提升平臺能力，推動產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。普惠金融理論倡導金融服務覆蓋更多中小企業(yè)，金融中介理論要求銀行優(yōu)化資金在產(chǎn)業(yè)鏈中的配置。在跨區(qū)域業(yè)務拓展方面，利用大數(shù)據(jù)分析不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)特點和企業(yè)需求，借助區(qū)塊鏈技術搭建跨區(qū)域的供應鏈金融平臺，與各地核心企業(yè)、金融機構建立合作聯(lián)盟。在農(nóng)業(yè)供應鏈中，與中西部農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地的核心企業(yè)合作，基于物聯(lián)網(wǎng)技術實時監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、運輸和銷售過程，為上下游企業(yè)提供訂單融資、存貨質押融資等服務，幫助解決資金周轉問題。同時，依據(jù)金融中介理論，優(yōu)化資金配置，確保資金精準流向有需求的企業(yè)。在平臺建設上，增加API接口開放數(shù)量至50個以上，提高合作伙伴系統(tǒng)接入比例至60%以上，加強與物流企業(yè)、電商平臺的數(shù)據(jù)協(xié)同，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時共享。利用人工智能技術對多源數(shù)據(jù)進行分析，提升貿易背景真實性識別效率，降低融資風險。通過這些措施，擴大鏈屬企業(yè)服務范圍，將鏈屬企業(yè)數(shù)在兩年內增加至3000家以上，提高跨區(qū)域業(yè)務占比至12%以上，促進產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化升級和可持續(xù)發(fā)展。通過上述策略，銀行可在四大業(yè)務板塊實現(xiàn)升級，依托TAM、信息不對稱理論、金融中介理論和普惠金融理論，突破數(shù)字金融發(fā)展瓶頸，增強數(shù)字化服務能力與普惠覆蓋，助力數(shù)字金融創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。（二）完善戰(zhàn)略保障機制盡管優(yōu)化業(yè)務結構是數(shù)字金融發(fā)展的核心，但其可持續(xù)推進仍需有力的戰(zhàn)略保障作為支撐。為確保上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融發(fā)展的可持續(xù)性與競爭力，需從技術、數(shù)據(jù)治理、組織架構及合作生態(tài)四個方面完善戰(zhàn)略保障機制。1.強化技術投入與創(chuàng)新上海農(nóng)商行應大幅提升科技投入占比，設立專項研發(fā)基金，聚焦大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和云計算等核心技術領域，以應對數(shù)字化轉型中的技術瓶頸。基于技術接受模型（TAM），技術創(chuàng)新需注重提升系統(tǒng)的“易用性”和“有用性”，從而增強客戶對數(shù)字金融工具的接受度。例如，投入資金升級分布式核心系統(tǒng)以支持高并發(fā)交易需求，開發(fā)AI大模型優(yōu)化智能客服、風險評估和個性化推薦功能。此外，完善人才機制是技術創(chuàng)新的關鍵。銀行應加強內部技術人員的培訓，定期組織技術交流與專業(yè)課程，提升員工技術能力；同時，引入外部高端人才，通過優(yōu)厚薪資和職業(yè)發(fā)展機會，構建一支專業(yè)化的創(chuàng)新團隊。技術驅動的數(shù)字金融能夠重構傳統(tǒng)業(yè)務流程，降低運營成本并提升服務效率，從而增強銀行的市場競爭力，為其在區(qū)域性金融市場中占據(jù)領先地位提供技術保障。2.完善數(shù)據(jù)治理與安全體系數(shù)據(jù)是數(shù)字金融發(fā)展的核心資產(chǎn)，上海農(nóng)商行需建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準規(guī)范，全面梳理業(yè)務數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性。依據(jù)信息不對稱理論，完善的數(shù)據(jù)治理體系能夠有效緩解信貸雙方信息不對稱問題，提升風險識別與管理能力。銀行應優(yōu)化數(shù)據(jù)治理架構，明確各部門職責，實施數(shù)據(jù)質量管理與定期評估機制；同時，運用防火墻、數(shù)據(jù)加密和多因子認證等技術手段，保障數(shù)據(jù)安全，健全權限管理、操作審計和應急響應制度。此外，通過組織員工數(shù)據(jù)安全培訓，結合案例分析和模擬演練，提升全員安全意識與應對能力。高質量的數(shù)據(jù)治理與安全體系不僅為數(shù)字金融的穩(wěn)健運行奠定基礎，還能增強客戶信任，支撐銀行在普惠金融領域的服務擴展，助力實現(xiàn)“金融服務無處不在”的目標。3.優(yōu)化組織架構與管理流程數(shù)字化轉型需要組織架構的適應性調整，上海農(nóng)商行應設立專門的數(shù)字金融部門，負責業(yè)務規(guī)劃、研發(fā)、推廣和運營，強化跨部門統(tǒng)籌與協(xié)調能力。金融中介理論指出，銀行作為資金供需之間的橋梁，其組織效率直接影響資源配置效果。因此，需打破部門間壁壘，搭建信息共享平臺，促進業(yè)務協(xié)同與流程優(yōu)化。管理流程方面，銀行應全面梳理現(xiàn)有審批環(huán)節(jié)與操作流程，利用數(shù)字化工具如RPA（機器人流程自動化）和數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)自動化和智能化管理，縮短決策時間并提升效率。例如，引入智能審批系統(tǒng)可減少人工干預，依據(jù)客戶行為數(shù)據(jù)動態(tài)調整信貸策略，從而提高資金配置的精準性與響應速度。這些優(yōu)化措施將增強銀行的敏捷性與市場適應性，為數(shù)字金融的深入發(fā)展提供組織保障。4.加強合作與生態(tài)建設數(shù)字金融的成功離不開開放合作，上海農(nóng)商行應深化與同業(yè)機構、金融機構及科技公司的戰(zhàn)略合作，構建開放共贏的數(shù)字金融生態(tài)。普惠金融理論強調金融服務應覆蓋邊緣群體，通過與外部伙伴協(xié)同，銀行可借助金融科技公司的技術優(yōu)勢，拓展移動支付、線上信貸等領域的創(chuàng)新應用；與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，豐富線上渠道覆蓋；與產(chǎn)業(yè)鏈核心企業(yè)合作，精準對接中小微企業(yè)的融資需求。例如，與電商平臺整合可嵌入消費場景，提升支付黏性；與物流企業(yè)合作可優(yōu)化供應鏈金融數(shù)據(jù)流轉。這些合作將增強銀行的場景滲透能力與服務廣度。根據(jù)金融中介理論，生態(tài)建設可優(yōu)化銀行作為中介的橋梁作用，通過資源共享與技術融合，擴大資金流向的覆蓋面，助力中小企業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟體的數(shù)字化轉型。未來，銀行應計劃將生態(tài)合作機構數(shù)量提升至50家以上，打造區(qū)域性數(shù)字金融生態(tài)標桿。通過上述戰(zhàn)略保障機制的完善，上海農(nóng)商業(yè)行可有效整合技術、數(shù)據(jù)、組織與合作資源，充分發(fā)揮數(shù)字金融在提升效率、降低成本、增強普惠性方面的作用，為實現(xiàn)數(shù)字化轉型的長遠目標奠定堅實基礎。

結論本文圍繞“上海農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字金融發(fā)展”主題，系統(tǒng)梳理了其在移動支付、線上信貸、財富管理與供應鏈金融等核心業(yè)務中的數(shù)字化實踐，結合金融中介理論、信息不對稱理論、技術接受模型與普惠金融理論，深入剖析了銀行在業(yè)務體系、技術支撐與服務能力等方面的成效與短板。研究表明，數(shù)字金融顯著增強了上海農(nóng)村商業(yè)銀行在服務效率、客戶體驗與風險控制等方面的綜合競爭力，尤其在支持小微企業(yè)融資、提升農(nóng)村地區(qū)金融可得性方面具有重要意義。然而，銀行在高頻場景滲透、信貸智能化、財富產(chǎn)品多樣性及供應鏈平臺開放性等方面仍存在發(fā)展瓶頸，不僅需要優(yōu)化數(shù)字金融業(yè)務體系，還要從技術投入、數(shù)據(jù)治理、組織架構與生態(tài)協(xié)同等維度完善戰(zhàn)略保障機制。面向未來，上海農(nóng)村商業(yè)銀行應以數(shù)字金融為主線，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品結構與服務模式，