隨著國家政策持續(xù)推動科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級，銀行業(yè)正在經(jīng)歷一場從服務(wù)模式到產(chǎn)品體系的深度重構(gòu)。人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心領(lǐng)域，正在成為銀行科技金融布局的關(guān)鍵突破口。

政策導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的雙重驅(qū)動，使得銀行機(jī)構(gòu)對AI領(lǐng)域的業(yè)務(wù)布局積極性持續(xù)上升，AI作為最具爆發(fā)力的賽道，正在成為銀行通過“投貸聯(lián)動”獲取高收益、優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的必爭之地。

不過，整體來看，當(dāng)前資源配置的結(jié)構(gòu)性矛盾依然存在，銀行機(jī)構(gòu)在積極布局的同時(shí)，也面臨著風(fēng)控模型重構(gòu)的迫切需求。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，未來銀行對AI的支持將從“單點(diǎn)信貸”走向“全生命周期生態(tài)服務(wù)”，銀行要真正實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)型，就必須超越傳統(tǒng)信貸思維，構(gòu)建覆蓋企業(yè)初創(chuàng)期到成熟期的綜合金融服務(wù)能力。

“雙重共振”驅(qū)動銀行加速AI業(yè)務(wù)布局

銀行對以AI為代表的科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域布局持續(xù)加碼。

中國銀行（601988.SH）表示，該行已發(fā)布支持人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展行動方案，推出中銀科創(chuàng)算力貸，首創(chuàng)券貸聯(lián)動模式，實(shí)現(xiàn)人工智能核心企業(yè)授信超過4000億元。目前正積極打造科技金融生態(tài)圈，匯聚直投、投行、商行、保險(xiǎn)、擔(dān)保等多個金融品種、多類金融機(jī)構(gòu)，探索建立一套系統(tǒng)化、全鏈條、集成式的科技金融生態(tài)體系，助力集成電路等關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。

廣發(fā)銀行方面也透露，近年來，該行圍繞發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，強(qiáng)化科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合，積極布局科技金融，協(xié)同中國人壽（601628.SH）投貸聯(lián)動，有效支持一批創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展壯大。其中，在廣州作為試點(diǎn)銀行，積極參與“益企共贏計(jì)劃”，創(chuàng)新科技金融服務(wù)模式，建立優(yōu)先審批機(jī)制，為符合條件的企業(yè)直接發(fā)放審批“綠卡”，與廣州110余家科技型企業(yè)開展中長期戰(zhàn)略合作。

此外，中國人民銀行廣東省分行日前推出廣東“人工智能貸”產(chǎn)品清單，圍繞人工智能技術(shù)在設(shè)計(jì)、中試、產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化等應(yīng)用場景上線科創(chuàng)貸、科技研發(fā)貸、科創(chuàng)信用貸、孵化貸、算力貸等“人工智能+”信貸產(chǎn)品和服務(wù)的銀行超過15家。

郵儲銀行（601658.SH）研究員婁飛鵬指出，整體來看，在具體布局上，不同類型銀行在“人工智能+”賽道上角色各異：國有大行憑借牌照、算力與客群覆蓋優(yōu)勢，主導(dǎo)全生命周期服務(wù)體系構(gòu)建；股份制銀行依托數(shù)字化風(fēng)控體系，提供定制化融資與投資服務(wù)；區(qū)域性銀行則依托地方政策紅利，深耕本地科創(chuàng)企業(yè)。在差異化競爭策略上，國有大行側(cè)重規(guī)模擴(kuò)張與綜合服務(wù)，股份制銀行突出創(chuàng)新能力與場景適配，區(qū)域性銀行強(qiáng)調(diào)區(qū)域深耕與特色產(chǎn)品開發(fā)，三者基于資源稟賦形成互補(bǔ)格局。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，政策驅(qū)動是銀行布局的重要原因之一。中泰證券（600918.SH）在最新研報(bào)中指出，科技創(chuàng)新是引領(lǐng)現(xiàn)代化建設(shè)的核心動力，而科技金融作為支撐科技創(chuàng)新的關(guān)鍵一環(huán)，已成為國家戰(zhàn)略布局的重中之重。國家正以前所未有的力度推動科技金融政策體系的完善與落地，旨在打通科技、產(chǎn)業(yè)與金融之間的循環(huán)堵點(diǎn)，引導(dǎo)更多金融資源精準(zhǔn)、高效地流向科技創(chuàng)新領(lǐng)域。

易觀千帆金融行業(yè)咨詢專家韋玲艷指出，產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求也是銀行強(qiáng)化AI領(lǐng)域布局的關(guān)鍵因素。AI大模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)應(yīng)用等賽道融資活躍，銀行正在搶占優(yōu)質(zhì)客戶入口。

上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家主任曾剛進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，宏觀戰(zhàn)略導(dǎo)向與微觀經(jīng)營壓力的“雙重共振”是驅(qū)動銀行集體加碼AI領(lǐng)域的根本驅(qū)動力?！耙环矫?，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是國家戰(zhàn)略，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)必須向硬科技傾斜；另一方面，傳統(tǒng)信貸（地產(chǎn)、基建）增長乏力，銀行面臨嚴(yán)重的‘資產(chǎn)荒’，AI作為最具爆發(fā)力的賽道，成為其通過‘投貸聯(lián)動’獲取高收益、優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的必爭之地?！?曾剛指出。

婁飛鵬補(bǔ)充道，為了更好支持AI發(fā)展，銀行業(yè)在信貸上安排專項(xiàng)投入，為科技企業(yè)提供創(chuàng)新融資模式，加上績效考核有效協(xié)同推動資源向AI相關(guān)領(lǐng)域傾斜。

中國人民銀行披露的最新數(shù)據(jù)顯示，截至2025年9月末，科技貸款新增額占全部貸款新增額比重為30.5%；科技型中小企業(yè)本外幣貸款余額為3.6萬億元，同比增長22.3%，較同期全部貸款增速高15.8個百分點(diǎn)，獲貸率為50.3%；科技創(chuàng)新和技術(shù)改造貸款簽約金額為2.6萬億元，發(fā)放貸款1.1萬億元。

曾剛指出，各家銀行在AI領(lǐng)域業(yè)務(wù)布局上呈現(xiàn)出明顯的“頭部集中、政策傾斜”特點(diǎn)。國有大行及股份制銀行紛紛設(shè)立“科創(chuàng)金融中心”或“科技特色支行”，在信貸資源上設(shè)立專項(xiàng)額度，且不占用分行常規(guī)規(guī)模。在內(nèi)部績效考核（FTP）方面，多數(shù)銀行給予顯著的優(yōu)惠，如降低內(nèi)部資金轉(zhuǎn)移定價(jià)、提高科技貸款的綜合收益權(quán)重等。

曾剛同時(shí)強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前信貸資源多集中于算力層（硬件有抵押）及成熟期企業(yè)，銀行機(jī)構(gòu)對于初創(chuàng)期、模型層企業(yè)的支持力度仍顯不足，“上熱下冷”現(xiàn)象依然存在，基層網(wǎng)點(diǎn)因看不懂技術(shù)而不敢貸的情況并未完全扭轉(zhuǎn)，結(jié)構(gòu)性矛盾依然存在。

重構(gòu)AI信貸風(fēng)控

盡管銀行在AI信貸領(lǐng)域布局積極，但風(fēng)控難題仍是制約服務(wù)深度與廣度的關(guān)鍵瓶頸。

曾剛表示，目前最大的風(fēng)控難點(diǎn)在于“無形資產(chǎn)的價(jià)值評估與處置變現(xiàn)”。AI技術(shù)迭代極快，今天的先進(jìn)算法明天可能就淪為廢紙，導(dǎo)致知識產(chǎn)權(quán)估值極不穩(wěn)定。同時(shí)，一旦企業(yè)違約，專用的算法代碼、半成品的模型很難在二級市場找到買家，缺乏成熟的交易流轉(zhuǎn)平臺。這導(dǎo)致銀行在面對純軟件類AI企業(yè)時(shí)，依然缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)緩釋手段，“不敢貸”的顧慮依然深重。

婁飛鵬也指出，當(dāng)前風(fēng)控最大難點(diǎn)在于AI企業(yè)技術(shù)迭代快、失敗率高導(dǎo)致的動態(tài)價(jià)值評估困難，以及知識產(chǎn)權(quán)之類無形資產(chǎn)的估值體系尚未完全成熟。

韋玲艷進(jìn)一步分析，當(dāng)前，銀行開展知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資主要依賴第三方資產(chǎn)評估機(jī)構(gòu)對知識產(chǎn)權(quán)的估值。例如，國家知識產(chǎn)權(quán)局聯(lián)合國家金融監(jiān)督管理總局推動知識產(chǎn)權(quán)金融生態(tài)試點(diǎn)工作，但“評估難、成本高、周期長”仍是主要瓶頸。AI技術(shù)迭代快、產(chǎn)品路徑未定、市場需求可能在短期內(nèi)劇變，導(dǎo)致對未來收益權(quán)和IP價(jià)值的預(yù)測誤差大，這是評估模型最難量化的部分，也是導(dǎo)致折價(jià)率高、額度受限的根本原因。

對此，銀行正在重構(gòu)風(fēng)控模型，試圖用“科技流”評價(jià)體系替代傳統(tǒng)的“資金流”評價(jià)。曾剛指出，在實(shí)操中，銀行引入了外部專家?guī)旌痛髷?shù)據(jù)模型，通過分析企業(yè)的研發(fā)投入占比、專利被引用率、核心團(tuán)隊(duì)技術(shù)背景等維度進(jìn)行畫像。在協(xié)同范式上，“政府風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金+銀行+擔(dān)保/保險(xiǎn)”的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制最為有效，即由政府資金池承擔(dān)30%—50%的壞賬損失，極大降低了銀行的避險(xiǎn)情緒。此外，知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資已常態(tài)化，重點(diǎn)在于引入第三方評估機(jī)構(gòu)對IP價(jià)值進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測。

未來，銀行對AI的支持將從“單點(diǎn)信貸”走向“全生命周期生態(tài)服務(wù)”。曾剛表示，銀行將不再只是資金提供方，更將成為撮合方，連接產(chǎn)業(yè)上下游、政府與創(chuàng)投機(jī)構(gòu)。在趨勢上，預(yù)計(jì)“投貸聯(lián)動”將更加緊密，銀行會通過理財(cái)公司、金融資產(chǎn)投資公司等渠道深度介入股權(quán)投資。同時(shí)，供應(yīng)鏈金融將延伸至算力產(chǎn)業(yè)鏈，圍繞核心算力中心為上下游提供融資。

基于此，曾剛認(rèn)為，需要從監(jiān)管創(chuàng)新、市場建設(shè)到內(nèi)部機(jī)制的系統(tǒng)性改革，推進(jìn)多層次、多維度的配套體系建設(shè)。具體而言，首先在監(jiān)管政策上，應(yīng)進(jìn)一步探索“監(jiān)管沙盒”機(jī)制，適度放寬投貸聯(lián)動的合規(guī)限制，鼓勵銀行探索“貸款+期權(quán)”模式以平衡風(fēng)險(xiǎn)。其次，在配套機(jī)制上，亟須建立全國性的知識產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場，解決資產(chǎn)處置難題。最后，在銀行內(nèi)部改革上，真正落實(shí)“盡職免責(zé)”。AI項(xiàng)目失敗率高，必須建立對科創(chuàng)類信貸不良的容忍機(jī)制，只要流程合規(guī)、沒有道德風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)免除信貸人員責(zé)任，并建立懂技術(shù)、懂金融的復(fù)合型人才團(tuán)隊(duì)，真正讓金融活水流向AI產(chǎn)業(yè)。

（編輯：曹馳 審核：何莎莎）

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