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1 绪论

1.1 研究背景

地方性商业银行在我国金融体系中扮演着重要角色，它们服务于地方经济，为中小企业和居民提供多样化的金融服务。然而，在大型国有银行和股份制商业银行的双重夹击下，地方性商业银行面临着巨大的生存与发展压力。如何准确评价其核心竞争力，发现自身优势与不足，成为地方性商业银行实现可持续发展的关键问题。西安银行，作为西北区域内的领先金融机构，正处于这场变革的前沿阵地。自2014年以来，伴随中国经济结构的深度调整与数字技术的广泛渗透，西安银行的业务模式与发展战略迎来了历史性转折点，其核心竞争力的重塑与强化成为维持市场地位与长远发展的关键议题。本文正是在这种背景下，以西安银行为例对地方性商业银行竞争力评价展开分析。

1.2 研究意义

西安银行成立于1997年5月13日，是一家由西安市政府控股、外资参股的跨区域经营的现代商业银行。成立以来，西安银行一直稳步发展，连年取得相当可观的业绩。但是，面对新时代新发展给银行业带来的挑战以及与同业竞争的压力，让西安银行在稳步发展的同时也越来越多地关注自身的核心竞争力，因此，对商业银行核心竞争力建立合理的评价体系也显得越发重要。

通过研究西安银行核心竞争力状况，对其核心竞争力进行评价，具有以下三方面意义。第一，可以提升其经营效率，优化资源配置、实现资源的合理运用，不断增强西安银行的竞争力。并且，有助于管理者及早发现经营过程中的问题，加强风险防范，釆取有利的制度、政策，确保银行的稳定发展；第二，可以明确自身与其他商业银行的差距，有利于西安银行通过资源的有效配置实现盈利能力的提升，促进其发展；第三，通过数据实证分析，可以判断各类影响西安银行发展因素的利弊，有助于相关政府部门调整限制或阻碍银行发展的不当政策，进而促进政府制定有利于我国商业银行发展的相关政策。

1.3 文献综述

我国对企业核心竞争力的分析时间还较短，20世纪末期我国才开始出现对此课题的研究。［5］潘敏、秦力宸阐述了地方性商业银行对地方经济的重要性及面临的挑战。虽未针对特定银行深入分析，但指出其在服务地方经济中，面临金融科技发展不足、业务创新能力有待提高、风险管理能力需加强等挑战。从宏观角度为地方性商业银行核心竞争力评价提供背景考量，引导其结合城市经济环境，关注外部因素对竞争力影响，以提升竞争力。

国内关于银行核心竞争力评价的文献采用的评价方法较为多样，有层级分析法，例如曾成（2023）通过对工商银行XY支行分析，运用层次分析法构建含7个一级和14个二级指标体系，如盈利能力、服务水平等指标，抽取支行数据确定权重。经模糊综合评价法对比区域“四大行”，XY支行得分略高于平均位列第三，处于一般竞争力水平，在盈利、服务、营销等方面有提升空间，该研究为支行提升竞争力提供方向，也为地方性商业银行评价自身竞争力提供参考；也有因子分析法，例如吴飞虹（2019）从金融创新与核心竞争力的内涵和关系入手，通过分析和认识金融创新对商业银行产权制度、业务模式、金融工具、科技能力和价值创造的影响，在此基础上进一步提出通过金融创新寻求发展，在市场竞争中寻求创新，通过金融创新塑造银行核心竞争力。通过构建网络金融影响下的商业银行竞争力评价体系，在具体分析和评价过程中，他选取了17家国有商业银行近5年的数据，采用因子分析法对3类19个指标的数据进行了研究。最后，对我国商业银行目前存在的问题进行了分析，并指出了我国商业银行目前存在的问题，即如何进一步加强与互联网金融机构的协作，提升其自身的竞争力。

各文献采用不同的评价方法对银行核心竞争力进行评价但最终得出的结果大同小异，银行核心竞争力受到很多因素的影响，提升竞争力对于银行的长期发展非常重要，如张冠雄（2024）在文中认为商业银行竞争力受多种因素影响，支行需提升竞争力应对挑战，韦兰双（2024）指出互联网金融冲击商业银行，提升竞争力至关重要。本文采用因子分析对西安银行进行核心竞争力评价，相比其他评价方法，国内研究运用因子分析对银行核心竞争力进行评价的学者较少，故本文对于这方面的研究起到了一定的补充和参考作用。

总结各文献采用的评价指标，大部分文献采用银行披露的年报财务数据指标，有存贷款规模、净盈利、净利润率等，例如曾成（2023）在评价体系构建中选取利润增长率、收入利润率、 存款增长率和贷款增长率等指标。本文在指标选取方面借鉴了相关文献的评价指标和实际研究情况，一共选取了三类十一个评价指标，涵盖盈利方面、抗风险方面、偿债方面和发展方面。

2 西安银行核心竞争力评价分析

2.1 指标选取

本文从盈利能力、偿债能力、抗风险能力和发展能力四个方面选取11个财务指标a，如表1所示。

表 1 西安银行核心竞争力评价体系

Table 1 Core competitiveness evaluation system of Xi’an bank

	评价指标	符号表示
盈利能力	每股收益率	X1
	净资产收益率	X2
	净利润增长率	X3
抗风险能力	资本充足率	X4
	不良贷款率	X5
	拨备覆盖率	X6
偿债能力	流动比率	X7
	存贷比	X8
发展能力	总资产增长率	X9
	贷款增长率	X10
	存款增长率	X11

数据来源：根据西安银行核心竞争力评价分析整理所得。

2.2 西安银行核心竞争力评价

（1）描述性统计

统计结果如表2所示。

表 2 描述性统计图

Table 2 Descriptive statistical graphs

描述统计
	N	最小值	最大值	平均值	标准差
每股收益增长率	15	-9.38%	26.23%	8.1400%	9.70228%
净资产收益率	15	-2.01%	16.13%	10.6847%	4.63610%
净利润增长率	15	-8.92%	23.15%	9.2487%	8.65246%
资本充足率	15	11.88%	15.99%	13.8200%	1.18185%
不良贷款率	15	0.68%	2.05%	1.0887%	0.37277%
拨备覆盖率	15	160.08%	561.42%	368.5613%	126.37805%
流动比率	15	60.07%	142.96%	85.7367%	19.37592%
存贷比	15	68.65%	97.45%	81.8393%	8.14327%
总资产增长率	15	4.76%	18.92%	10.8107%	4.13984%
贷款增长率	15	3.68%	28.27%	12.1802%	6.34003%
存款增长率	15	-1.31%	19.21%	10.4140%	5.47273%
有效个案数（成列）	15

数据来源：IBM SPSS Statistics 27 软件整理所得。

（2）KMO和Bartlett检验

在进行因子分析前，首先运用KMO和巴特利特检验对核心竞争力评价的十一个指标数据进行可行性检验。为消除的数据量纲上差异对因子分析带来影响，再进行KMO和Bartlett检验之前，先对指标的原始数据进行标准化处理。已知独立的变量无法进行因子分析，KMO用于检验变量之间的相关性，统计量取值范围是0到1之间，数值在取值范围内越大，表明检验值相关性强，共同因素多。其检验度量标准为：0<KMO值<0.5，不适合因子分析；0.5<KMO<0.7，适合因子分析；0.7<KMO<0.9，非常适合因子分析。

由表3KMO和巴特利特检验的检验结果可知，KMO 值为 0.625，大于0.5，根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知，适合做因子分析；Bartlett球形检验的值为158.385，自由度为55，显著性概率Sig值为0.000达到非常显著的水平，满足显著性小于 0.05，拒绝原假设，说明本研究的数据具有相关性，选取的数据可以进行因子分析。

表 3 KMO和Bartlett检验

Table 3 KMO and Bartlett’s test

KMO 取样适切性量数。		0.625
巴特利特球形度检验	近似卡方	158.385
	自由度	55
	显著性	0.000

数据来源：IBM SPSS Statistics 27 软件整理所得。

（3）提取公因子

本文使用主成分分析法对因素进行提取，选取特征值大于 1 或者累积方差贡献率大于80%的因子，再结合碎石图反映的信息，综合确定主因子的数量。

表 4 2023年总方差解释

Table 4 Total variance explained in 2023

成分	初始特征值			提取载荷平方和			旋转载荷平方和
	总计	方差百分比	累积 %	总计	方差百分比	累积 %	总计	方差百分比	累积 %
1	6.081	55.278	55.278	6.081	55.278	55.278	4.068	36.981	36.981
2	1.551	14.098	69.376	1.551	14.098	69.376	3.378	30.705	67.686
3	1.303	11.846	81.222	1.303	11.846	81.222	1.295	11.774	79.459
4	1.043	9.486	90.708	1.043	9.486	90.708	1.237	11.248	90.708
5	0.420	3.819	94.527
6	0.382	3.471	97.997
7	0.094	0.859	98.856
8	0.055	0.501	99.357
9	0.045	0.409	99.766
10	0.020	0.179	99.945
11	0.006	0.055	100.000
提取方法：主成分分析法。

数据来源：IBM SPSS Statistics 27 软件整理所得。

在表4中，成分1的特征值为 6.081，方差百分比为 55.278%，表示成分1包含了选择的所有财务指标中 55.278%的信息量。成分2、成分3和成分4的特征值分别为1.551、1.303 和 1.043，均大于 1，分别反映了选择的所有原有数据中14.098%、11.846%和9.486%的信息量。在11个成分中，前4个成分特征值均大于1且能够反映原有数据中90.708%的信息量。因此，初步选定公因子数量为4。

图 1 2023 年各成分碎石图

Figure 1 Scree plot of components in 2023

碎石图可直观地展示主成分提取数量，依据图1所示，前四个成分占据了显著的位置，特征值均大于 1 且都位于相对陡峭的位置，第四个主成分之后出现拐点，曲线下降趋势基于平稳，再结合表4.3总方差解释中的信息，选取4个公因子能够解释选取的 11个指标的原始信息。

（4）因子旋转与命名

本文采用最大方差法将因子进行旋转。使用SPSS Statistics 27软件，将采用主成分分析法计算出的各成分初始载荷矩阵进行因子旋转，再将旋转后的结果输出为成分矩阵，并将旋转后的因子载荷矩阵作为公因子命名的依据。旋转后的成分矩阵如表5所示。

根据表5旋转成分矩阵的结果，旋转成分矩阵是上面五个主成分旋转之后分析出来的结果。第一个公因子 Y1 在总资产增长率、贷款增长率和存款增长率三项指标上的载荷均在0.7以上，分别为0.880、0.909和0.867，而这些指标在评价体系中均为反映发展能力的指标，因此， Y1 代表的是发展能力并命名为发展能力因子。第二个公因子 Y2 在每股收益增长率、净资产收益率和净利润率指标上的载荷分别为 0.964、0.694和0.923，这三项指标在评价体系中为反映盈利能力的指标，因此，Y2 代表盈利能力因子。第三个公因子 Y3 在不良贷款率指标上的载荷达0.319，这项指标评价体系中为反应抗风险能力的指标，因此，Y3 代表的是抗风险能力并命名为抗风险能力因子。第四个公因子，Y4 在流动率指标上的载荷最高达 0.613，这项指标再评价体系中反应为偿债能力的指标，因此将 Y4 命名为偿债能力因子。

表 5 2023 年旋转后的成分矩阵

Table 5 Rotated component matrix in 2023

指标	成分
	1	2	3	4
Zscore（每股收益增长率）	0.148	0.964	0.066	0.049
Zscore（净资产收益率）	0.552	0.694	-0.143	0.176
Zscore（净利润增长率）	0.301	0.923	0.049	0.086
Zscore（资本充足率）	-0.206	-0.225	-0.197	-0.861
Zscore（不良贷款率）	-0.831	-0.391	0.319	-0.012
Zscore（拨备覆盖率）	0.714	0.613	-0.174	-0.187
Zscore（流动比率）	-0.228	-0.561	-0.364	0.613
Zscore（存贷比）	-0.052	0.026	0.966	0.085
Zscore（总资产增长率）	0.880	0.374	0.158	0.145
Zscore（贷款增长率）	0.909	0.005	0.076	0.001
Zscore（存款增长率）	0.867	0.281	-0.024	0.127
提取方法：主成分分析法。 旋转方法：凯撒正态化最大方差法。
a. 旋转在 5 次迭代后已收敛。

数据来源：IBM SPSS Statistics 27 软件整理所得。

（5）主因子得分和综合得分计算

接下来，使用成分得分系数矩阵计算各公因子的得分和综合得分，成分得分系数矩阵如表6所示。

表 6 2023 年成分得分系数矩阵

Table 6 Component score coefficient matrix in 2023

	成分
	1	2	3	4
Zscore（每股收益增 长率）	-0.214	0.432	-0.017	0.061
Zscore （净资产收益率）	0.005	0.203	-0.132	0.134
Zscore （净利润增长率）	-0.143	0.370	-0.016	0.078
Zscore（资本充足率）	0.030	-0.068	-0.110	-0.693
Zscore（不良贷款率）	-0.207	0.019	0.214	0.025
Zscore（拨备覆盖率）	0.123	0.105	-0.117	-0.180
Zscore（流动比率）	-0.014	-0.160	-0.294	0.523
Zscore（存贷比）	0.047	-0.049	0.756	0.025
Zscore （总资产增长率）	0.263	-0.076	0.163	0.055
Zscore（贷款增长率）	0.386	-0.266	0.138	-0.076
Zscore（存款增长率）	0.271	-0.105	0.026	0.047
提取方法：主成分分析法。 旋转方法：凯撒正态化最大方差法。

数据来源：IBM SPSS Statistics 27 软件整理所得。

依据表6的成分得分系数，可以得到 4 个公因子的得分函数。

盈利能力因子：

Y1=（-0.214）×X1+0.005×X2+（-0.143）×X3+0.03×X4+（-0.207）×X5+0.123×X6+（-0.014）×X7+0.047×X8+0.263×X9+0.368×X10+0.271×X11

抗风险能力因子：

Y1=0.432×X1+0.203×X2+0.370×X3+（-0.068）×X4+0.019×X5+0.105×X6+（-0.160）×X7+（-0.049）×X8+（-0.076）×X9+（-0.266）×X10+（-0.105）×X11

偿债能力因子：

Y1=（-0.017）×X1+（-0.132）×X2+（-0.016）×X3+（-0.110）×X4+0.214×X5+（-0.117）×X6+（-0.294）×X7+0.756×X8+0.163×X9+0.138×X10+0.026×X11

发展能力因子：

Y1=0.061×X1+0.134×X2+0.078×X3+（-0.693）×X4+0.025×X5+（-0.180）×X6+0.523×X7+0.025×X8+0.055×X9+（-0.076）×X10+0.047×X11

将标准化的原始数据分别代入公因子得分函数中，求出 Y1、Y2、Y3、Y4；再使用各公因子对应的方差贡献率进行加权运算，从而得到各样本公司的综合得分Y。计算方法如下：

综合得分：Y=（55.278%×Y1+14.098%×Y2+11.846%×Y3+9.486%×Y4）/90.708%。

2.3 评价结果

依据5的计算公式，通过 Excel 计算出样本银行各主因子得分及综合得分，得分越高说明对应的能力越强，按分数高低对其进行排名，得到各主因子得分排名及综合得分排名如表7所示。由表7可知，西安银行2023 年财务绩效评价综合得分在15个样本公司中排名第 14 位。主因子得分排名最靠前的是抗风险能力，位列 3 位，在15个样本银行中排在前 20%的位置，主因子得分排名最靠后的是盈利能力，在样本银行中为垫底的位置，位列15 位。（A1为西安银行企业代称，依次为北京银行、上海银行、江苏银行、宁波银行、南京银行、杭州银行、广州银行、贵阳银行、成都银行、江阴银行、重庆农商银行、上海农商银行、常熟银行和苏农银行）

盈利能力排名位置低于综合得分排名，说明西安银行盈利能力因子得分拉低了银行的综合得分。发展能力排名和偿债能力排名分别位于14位和8位。发展能力排名与综合能力排名一致，而偿债能力排名虽然高于综合得分排名，但也都排在 50%之后的位置，说明 西安银行发展能力和偿债能力对于提升企业综合得分的贡献度不大。

表 7 2023 年样本公司各主因子得分和综合得分及排名

Table 7 The scores of each main factor， comprehensive scores and rankings of sample companies in 2023

企业代称	发展能力（Y1）		盈利能力（Y2）		抗风险能力（Y3）		偿债能力（Y4）		综合能力（Y）
	得分	排名	得分	排名	得分	排名	得分	排名	得分	排名
A1	0.31	14	-0.07	15	-1.17	3	-0.33	8	0.06	14
A2	0.36	13	0.04	13	-1.23	6	-0.05	1	0.07	13
A3	0.44	11	0.11	11	-1.17	4	-0.12	4	0.12	11
A4	0.59	7	0.23	8	-1.40	12	-0.20	5	0.19	6
A5	0.71	4	0.34	7	-1.37	11	-0.44	11	0.26	4
A6	0.60	6	0.11	10	-1.30	8	-0.21	6	0.19	8
A7	0.76	3	0.61	1	-1.42	14	-0.68	14	0.30	2
A8	0.22	15	0.07	12	-1.17	2	-0.08	2	-0.00	15
A9	0.44	12	-0.06	14	-1.13	1	-0.09	3	0.10	12
A10	0.81	1	0.39	4	-1.41	13	-0.53	13	0.31	1
A11	0.57	8	0.36	5	-1.35	9	-0.34	9	0.19	7
A12	0.54	10	0.20	9	-1.27	7	-0.26	7	0.17	10
A13	0.56	9	0.35	6	-1.20	5	-0.46	12	0.19	9
A14	0.77	2	0.53	2	-1.47	15	-0.68	15	0.29	3
A15	0.64	5	0.39	3	-1.36	10	-0.39	10	0.23	5

数据来源：IBM SPSS Statistics 27及Excel软件整理所得。

综上所述，西安银行的发展能力、盈利能力和偿债能力水平都存在可提升的空间，对其进行优化，以提高企业经营效率、获利能力和综合竞争力。

3 西安银行核心竞争力存在的不足及相关建议

3.1 存在的不足

3.1.1 盈利能力有待提高

（1）盈利指标表现不佳

从财务数据来看，西安银行在2019—2021年营收增速依次为14.55%、4.27%、0.91%，净利润增速为13.27%、3.05%、1.73%，呈现逐年下滑趋势。2022年营收、净利双降，同比降幅分别为8.82%、13.55%，虽然2023年情况稍有好转，但整体盈利能力仍不稳定且相对较弱。

与同行业相比，在选取的15个样本公司中，2023年西安银行盈利能力因子得分排名垫底。例如，其净资产收益率等指标可能低于行业平均水平，反映出银行在资产利用效率和自有资本运用效率方面存在不足，未能有效实现资产的增值和股东权益的最大化回报。

（2）盈利模式较为单一

西安银行目前主要依赖传统的存贷款业务盈利，中间业务虽然有所拓展，但占比相对较低，对整体盈利的贡献有限。在金融科技不断发展和市场竞争日益激烈的背景下，这种单一的盈利模式限制了银行盈利能力的进一步提升，且容易受到利率波动、市场竞争等因素的影响。

3.1.2 抗风险能力面临挑战

（1）资产质量下滑

过去十年间，西安银行资产质量经历波动，近年来受宏观经济环境和产业结构调整影响，不良贷款余额增加。截至2023年末，不良贷款余额为27.32亿元，较上年末增加3.56亿元，不良贷款率上升到1.35%。不良贷款的增加不仅影响银行的资产质量，还可能导致信用风险上升，增加银行的运营风险。

与行业内抗风险能力较强的银行相比，西安银行在资产质量管理方面可能存在一定差距，如对贷款风险的评估、监测和控制能力有待加强，未能及时有效应对经济环境变化带来的风险冲击。

（2）拨备覆盖率下降

2023年末，西安银行拨备覆盖率为197.07%，较上年同期有所下降。拨备覆盖率的下降意味着银行应对信用风险的能力受到一定削弱，可能无法充分覆盖潜在的不良贷款损失，在面临不良贷款进一步增加时，可能会对银行的财务稳健性产生较大影响。

3.1.3 偿债能力提升空间大

（1）存贷比指标反映潜在流动性风险

西安银行的存贷比处于一定水平，虽然在正常范围内，但相对较高的存贷比（如2023年存贷比数据显示其资金利用情况）可能暗示银行面临一定的流动性风险。较高的存贷比意味着银行贷出资金较多，在面临存款客户集中取款或其他流动性需求时，可能会出现资金紧张的情况，影响银行的偿债能力和日常运营。

（2）偿债能力排名靠后

在与同行业15个样本公司的比较中，西安银行偿债能力因子排名第8位，处于50%之后的位置。这表明银行在偿还债务方面的能力相对较弱，可能与银行的资产负债结构、资金流动性管理等方面存在不足有关，需要进一步优化资产负债配置，提高偿债能力以增强市场信心。

3.1.4 发展能力需增强

（1）业务增长速度放缓

从存贷款业务来看，虽然整体保持增长态势，但贷款增长率在2014—2023年期间有一定波动，且与行业内发展较快的银行相比，增长速度可能相对较慢。例如，2023年贷款本金总额较上年末增长6.98%，在行业竞争中增速优势不明显，反映出银行在市场拓展、客户获取和业务创新方面的动力不足，难以实现快速的业务扩张和规模提升。

（2）创新业务贡献有限

尽管西安银行在特色业务如文旅和科创行业服务方面取得了一定成绩，如文旅贷款余额突破200亿元，推出了科技型企业专属产品等，但这些特色业务在整体业务中的占比相对较低，对银行发展能力的提升贡献有限。在金融科技快速发展的时代，银行需要进一步加大创新投入，推动业务模式的转型升级，以提高整体发展能力和市场竞争力。

3.2 提升西安银行核心竞争力的建议

3.2.1 优化盈利模式

拓宽盈利面，发展中间业务对于西安银行来说是提升盈利能力的办法之一。利用金融科技手段，开发多样化的中间业务产品，如拓展财富管理业务，为客户提供个性化的投资组合方案；加强与第三方机构合作，推出更多创新性的支付结算产品，提高手续费及佣金收入占比。针对中小企业客户，提供财务顾问、供应链金融等增值服务，满足企业多样化金融需求的同时，增加非利息收入来源，降低对传统存贷款利差收入的依赖。加强利率风险管理，运用先进的风险管理工具和模型，对利率走势进行准确预测，合理调整资产负债结构，降低利率波动对盈利的影响。优化信贷资产配置，根据市场需求和风险收益特征，合理分配信贷资源，提高高收益资产的占比，同时加强对信贷成本的控制，提高资产盈利能力。

3.2.2 强化风险防控

资产质量和信用风险息息相关。建议西安银行完善信用风险评估体系，引入大数据、人工智能等技术，对贷款客户进行全面、精准的风险评估，提高贷款审批的科学性和准确性。加强贷后管理，建立动态的风险监测机制，及时跟踪贷款企业的经营状况，对潜在风险进行预警和处置，有效降低不良贷款率。根据资产质量状况和风险发展趋势，合理提高拨备计提比例，增强银行应对信用风险的缓冲能力，确保在不良贷款增加时能够及时足额核销，保持财务稳健性。定期对拨备覆盖率进行评估和调整，使其与银行面临的风险水平相适应，同时加强对拨备资金的管理和运用，提高资金使用效率。

3.2.3 增强偿债能力

银行的偿债能力较弱有部分原因来源于其不太健康的存贷比比例，建议西安银行合理控制存贷比，根据银行的资金来源和市场流动性状况，调整信贷投放规模和节奏，确保资金的流动性和安全性。增加优质流动性资产的储备，如提高国债、央行票据等流动性强、风险低的资产占比，提高银行在面临流动性压力时的偿债能力。积极发展多元化的负债业务，除了传统的存款业务外，通过发行债券、同业拆借等方式筹集资金，优化负债结构，降低资金成本，增强银行的资金实力和偿债稳定性。加强与资本市场的沟通与合作，提高银行在市场中的信誉度和融资能力，为业务发展提供充足的资金支持。

3.2.4 推动业务创新与发展

进一步加大对文旅和科创行业的支持力度，创新金融产品和服务模式。例如，针对文旅企业开发基于景区门票收入、旅游项目收益权等的金融产品；为科创企业提供更加灵活的知识产权质押贷款、股权融资等服务，提升特色业务在银行整体业务中的占比和贡献度。

加强与政府部门、产业园区等合作，建立风险共担机制，共同推动文旅和科创产业的发展，同时借助产业发展的红利，促进银行特色业务的持续增长。持续投入金融科技研发，提升数字化服务水平。打造智能化的客户服务平台，提供便捷的线上金融服务，如移动支付、网上银行、智能客服等，提高客户体验和满意度。利用大数据分析技术，深入挖掘客户需求和市场趋势，为产品创新和精准营销提供支持。例如，根据客户消费行为和偏好，定制个性化的金融产品推荐方案，提高市场竞争力和业务发展能力。

参考文献

［1］曾成．工商银行XY支行竞争力提升策略研究［D］．西南科技大学，2024．

［2］晏冰，何翠香．基于突变级数法的我国城市商业银行竞争力评价研究［J］．江西科技学院学报，2011，6（3）：62-65．

［3］韦兰双．互联网金融背景下Y银行广西分行竞争力提升对策研究［D］．广西大学，2024．

［4］张冠雄．A银行D支行竞争力提升策略研究［D］．广西大学，2024．

［5］陈熙文．邮储银行M市分行核心竞争力建构研究［D］．西南科技大学，2023．

［6］李鹏钦，孙慧君．风险管理与地方性商业银行普惠金融能力——以常熟农商行和江苏银行为例［J］．中国市场，2023（16）：42-45．

［7］姚沛竣．地方性商业银行内部审计绩效评价研究［D］．兰州财经大学，2023．

［8］何晓繁．影子银行对地方性商业银行稳定性影响的研究［J］．投资与合作，2024（4）：25-27．