投資貸款技術：銀行業的IT支出
商業銀行長期以來一直依靠尖端技術來提供ATM和網上銀行等創新產品，簡化貸款流程並提高後臺效率。根據2012年麥肯錫報告，全球商業銀行將大約4.7%至9.4%的營業收入用於資訊技術(IT)；相比之下，保險公司和航空公司僅分別將其收入的3.3%和2.6%用於技術投資。近年來，這一趨勢以前所未有的速度加速，尤其是在COVID-19疫情之後，因此行業專業人士通常認為頂級商業銀行因其龐大的IT預算而更像是“科技公司”。
要將我們的研究放在已建立的銀行文獻中，需要考慮信貸員與借款人之間或銀行組織內信貸員層級之間的資訊傳輸，瞭解“銀行業整合的後果，特別是合併導致小企業貸款下降的有記錄趨勢。”但是，近幾十年來快速發展的技術為銀行業應對此類問題提供了更多選擇，銀行也更加重視加強內部溝通。那麼，資訊技術能否減少軟資訊溝通的摩擦，並有可能提高銀行的內部溝通能力？信貸審批決策而且，傳統銀行是否已開始在其貸款活動中採用爆炸性的大數據分析技術——該技術結合了信用評分和其他替代數據等“硬”資訊？我們的研究依賴於一個綜合數據集，即HarteHanks市場情報電腦情報技術資料庫，該資料庫已在文獻中用於研究非金融部門採用技術的經濟影響，提供了有關特定支出類別的詳細分行級資訊，我們的論文提供了該數據集在銀行業背景下的第一套綜合分析。
我們的研究重點是資料庫中四大類中的兩個，第一類是軟體。這類IT產品主要旨在通過自動化、專業編程和人工智慧技術等來提高資訊處理的準確性和速度。第二類是通信，這促進了銀行分支機構網路內以及銀行及其借款人客戶之間更順暢的資訊交換。在第3節中，我們首先記錄美國銀行業的IT支出在過去十年中一直在迅速增長。IT支出的增長因銀行規模而異。大型銀行的IT支出增長更為穩定，而小型銀行（資產低於1億美元）的IT支出幾乎沒有增長。大型銀行和小型銀行之間的一個顯著區別是，可能從事更多小企業貸款的小型銀行始終將其IT預算的更高份額分配給通信技術，而不是大型銀行。正如我們將詳細說明的那樣，這種模式指出了通信IT在進行小企業貸款中所扮演的角色。
数据
銀行的IT支出數據來自HarteHanks市場情報電腦智能技術資料庫，該資料庫通過為公司進行IT相關諮詢，涵蓋了2010年至2019年超過300萬個機構級別的觀察結果。我們的論文側重於商業銀行。我們的數據集詳細分解了銀行在HarteHanks指定的四個主要類別中的IT投資：硬體、軟體、通信和服務。
軟體被定義為從第三方購買的軟體，包括在SaaS上從可訪問的多租戶共用許可伺服器提供的軟體通過流覽器。更具體地說，軟體類別包括桌面應用程式、資訊管理軟體、處理軟體、風險和支付管理軟體。
通信被定義為銀行運行以支持其通信需求的網路設備。當銀行家需要直接與借款人聯繫或互動時，一套先進的通訊設備可以讓銀行家方便地與借款人交談和看到借款人，這有助於銀行對借款人尋求融資的專案進行有效評估。
硬體作為IT投資的一種形式，包括經典的電腦硬體，例如PC、顯示器、印表機、鍵盤、USB設備、存儲設備、伺服器和大型機。在借貸服務方面，硬體是一種基本類型的技術投資，可以補充和促進借款人資訊的收集和資訊的處理。
服務被定義為供應商向銀行提供的基於專案的諮詢服務或系統集成服務。具體而言，包括IT戰略諮詢服務、安全評估、系統集成、專案服務、硬體支持和維護服務。為了補充我們對銀行貸款技術及其與銀行IT投資關係的研究，我們同時結合了來自多個來源的貸款水準資訊。
实证模型
我們現在從三個具體角度展示將銀行IT投資與其運營聯繫起來的實證結果：
1）貸款的相對專業化；2）銀行在銀團貸款中的作用；3）銀行內部層次結構的複雜性。
1）銀行提供三種主要類型的貸款：工商業貸款、個人貸款和農業貸款。向不同類型的借款人貸款通常涉及處理借款人類型特定資訊的不同方式。因此，如果銀行專注於不同類型的貸款，人們應該期望它們在IT投資方面有所不同。在我們的基準實證中，我們運行以下銀行層面的回歸：
这里，i指的是一家银行，
是2010-2019年期间特定类型IT支出的平均投资占银行i收入的份额。
代表银行i的贷款专业化；通过相对于银行i总贷款规模的特定类型贷款的平均份额来衡量的。控制变量是在2010-2019年十年间在银行层面衡量的，包括净收入、存款总额、股本总额、工资总额（均按总资产衡量）和每位员工的收入。
2）除了專業化不同類型的貸款或具有不同層次的複雜性外，銀行在進行貸款時在處理資訊方面的作用也可能不同。我們發現，通信、硬體和服務與銀團貸款市場中牽頭銀行頻率的變化呈現出很強的正相關關係，其中通信支出的幅度最大。從數量上看，牽頭銀行頻率每增加一個標準差，銀行每年的通信預算就會增加334萬美元，而軟體預算會減少806萬美元。這些發現可以歸因於牽頭銀行和參與銀行分別承擔的資訊處理責任的獨特性質。
3）可能影響銀行資訊處理效率的一個重要因素是銀行的內部組織結構。我們發現，當銀行的層級數量增加時，銀行會增加其所有類型的IT支出，尤其是通信支出。層級中增加一個標準差，預計每年的通信支出增加約22萬美元。此結果在包含銀行規模組固定效應的規範下，這意味著層次複雜性預測超出銀行規模的更高通信支出。作為穩健性檢查，我們使用其辦事處總數的對數來代表銀行的層次複雜性，並且在面板B的第二行中獲得了類似的結果。我們的結果表明，當銀行組織內的層次複雜性增加，銀行將需要在溝通上花費更多。
结论
過去幾十年資訊技術的發展極大地改變了傳統銀行業的借貸方式。在本文中，我們首次對銀行的IT支出進行了全面研究，我們將其視為銀行對開發和改進貸款技術的投資。我們獨特的數據集中提供的詳細IT支出概況使我們能夠發現一些新發現。首先，在總體層面，我們記錄了過去十年銀行IT支出的總體快速增長趨勢。其次，作為將銀行IT支出與其貸款技術發展聯繫起來的關鍵步驟，我們表明，不同類型的資訊技術與嵌入在不同類型貸款活動中的資訊的性質密切相關。更具體地說，“軟”資訊的生產和傳輸在開展小企業貸款或在銀團貸款中扮演“牽頭”銀行的角色中發揮著至關重要的作用，與銀行的通信支出密切相關。相比之下，與進行抵押貸款再融資最相關的“硬”資訊處理與銀行的軟體支出密切相關。
我們進行了一系列基於事件的分析，其答案告訴我們銀行如何在資訊時代開發和調整其貸款技術，以應對其經營環境的經濟衝擊，包括信貸需求衝擊以及金融科技的進入。據我們所知，這些因果分析為銀行業文獻中採用內生借貸技術提供了第一條證據。
我們的研究結果提出了幾個重要的進一步問題。例如，銀行業內生技術的採用如何改變銀行/信貸市場結構？銀行業的技術升級如何影響銀行的存款活動、貸款結果、信貸週期屬性和貨幣政策傳導？我們留給未來的研究來為這些問題提供答案。
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