2016年1月,我国发布了《推动普惠金融发展规划（2016-2020年）》,提出运用互联网技术促进普惠金融发展。2016年9月,G20杭州峰会发布《G20数字普惠金融高级原则》,正式提出了“数字普惠金融”这一概念。随着数字普惠金融的发展,商业银行在降低经营成本、提高服务效率、扩大服务覆盖面的同时,改变了其风险结构,还引入了新的风险。为防止数字普惠金融的发展在促进商业银行发展的同时增大银行风险承担水平,继而引发银行业系统性风险,厘清数字普惠金融的发展如何影响商业银行风险至关重要。为此,本文通过数学模型推导和实证检验两种方法研究了数字普惠金融的发展对商业银行风险的影响。在数学模型推导方面,本文将数字普惠金融作为影响银行风险和收益的因素引入商业银行利润最大化模型中进行求解,运用数学方法推导数字普惠金融的发展对银行风险的影响。在实证检验方面,本文构建动态面板数据模型,运用系统广义矩估计方法（SYS-GMM）实证检验了数字普惠金融的发展对商业银行风险的影响以及异质性影响。结果表明,商业银行的风险水平在数字普惠金融发展的初期会增大,随后会逐渐减小,即数字普惠金融的发展对银行风险的影响呈倒“U”型趋势;此外,数字普惠金融的发展对不同类型银行的风险影响存在差异,数字普惠金融的发展对小型商业银行风险的影响呈现倒“U”型,而对大型商业银行风险的影响呈现“U”型。根据理论模型分析和实证检验的结果,本文提出如下建议:（1）加快法律法规建设;（2）加强对网上银行业务的监管;（3）建立全社会征信体系,甄别交易者信用风险;（4）推进银行的科技化,防范网络银行技术安全风险;（5）培育创新创业组织。本文的创新之处在于:第一,已有研究数字普惠金融对银行风险的文献较多的是进行规范分析,数学推导和实证分析比较匮乏。本文构建了商业银行利润最大化模型及其约束条件,将数字普惠金融因素引入到模型中,对数字普惠金融如何影响银行风险进行数学推导,根据推导结果提出假设;构建动态面板数据模型,实证分析了数字普惠金融的发展对银行风险的影响。对数学推导和实证分析进行了补充。第二,本文将商业银行进一步细化为大型、小型商业银行,更深一层地研究了数字普惠金融对不同类型银行风险的影响。第三,已有文献较多运用“文本挖掘法”编制指数,主观性较强。本文在实证检验过程中运用的解释变量为北大数字普惠金融指数,更符合我国数字普惠金融的客观现实。