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　　（来源：现代商业银行杂志）

　　文_南京银行风险管理部  王小雨  李维  

　　数字金融与科技金融协同发展，是提升金融服务科技创新能力、培育新质生产力的重要路径。本文基于信息经济学和要素重构视角，构建“数字金融—科技金融—新质生产力”分析框架，系统考察传统科技金融在服务科技型企业过程中面临的抵押不足、信息不对称、风险定价偏弱、专业能力不足及制度协同不畅等现实约束。研究认为，随着大数据、人工智能、区块链和云计算等技术嵌入金融流程，科技金融正由“抵押导向”转向“数据驱动”，并在信用识别、动态定价、无形资产确权、智能合约执行和平台生态协同等方面实现机制升级。结合长三角区域苏州、台州和上海等案例可以发现，数字征信、知识产权融资和平台化协同有效提升了科技企业融资可得性与金融配置效率。

　　关键词：数字金融；科技金融；新质生产力；人工智能；区块链

　　传统科技金融服务新质生产力的困境与制约

　　1.融资难点：生命周期与抵押限制问题

　　在传统金融体系下，初创期、高投入、轻资产的“硬科技”企业融资难度较大。银行信贷普遍依赖抵押担保和稳定现金流，而科技企业可抵押资产少、研发周期长、回报不确定，难以满足传统授信要求。其根本原因在于科技创新与金融之间存在较强信息不对称，金融机构难以准确识别技术价值和市场前景，原创性项目又缺乏可比案例，风险难以量化。融资难因而贯穿科技企业全生命周期，早期资金不足，中后期研发和产业化阶段也容易出现资金断档，影响创新项目落地。

　　2.供给侧短板：风险定价、专业能力与激励约束

　　从金融供给端看，科技金融仍存在风险定价不准、专业能力不足和激励机制不完善等问题。创新项目本身具有高风险、高不确定性，传统风控模型难以覆盖技术失败、市场验证和产业转化等风险，导致金融产品定价与科技企业需求不匹配。同时，金融机构普遍缺乏懂技术、懂产业的复合型人才，对新兴行业和技术路线判断不足，影响授信意愿。部分创投机构在早期硬科技项目上的参与不足，也与考核机制和退出机制不健全有关，制约了耐心资本进入。

　　3.需求侧制约：信息不对称、信用积累与规模效应不足

　　科技型企业自身也面临信用积累不足、规模偏小和经营周期较长等问题。由于研发投入大、收入确认慢、财务指标不稳定，企业难以提供充分有效的融资依据，金融机构也难以形成稳定信任。多数中小科技企业尚未建立长期信用记录，融资更多依赖关系型支持或小额专项资金，难以获得规模化金融供给。即便在长三角等创新集聚区，部分中小企业仍因数据分散、信用信息不足而融资受限。总体看，需求侧的信用短板和信息壁垒仍是影响融资效率的重要因素。

　　4.体制与制度性障碍：政策执行、监管框架与市场化不足

　　从宏观层面看，科技金融还受到体制机制约束。科技、金融、产业等政策衔接不够，支持措施分散，容易形成政策“堵点”。科技成果转化中，知识产权确权、价值评估和市场化交易机制不完善，也使科技资产难以顺利进入融资体系。同时，部分监管要求偏强调安全和稳健，金融机构开展创新业务的积极性受到抑制。财政贴息、风险补偿等配套政策落实不到位，也削弱了科技金融服务新质生产力的整体效能。

　　数字金融嵌入科技金融的作用路径与机理

　　随着大数据、人工智能、区块链和云计算等技术嵌入金融流程，科技金融由“抵押导向”转向“数据驱动”，并呈现出效率提升、机制创新和生态重构三个阶段：一是数字工具提升风险识别、授信审批和贷后管理效率；二是基于数据和算法形成数字资产质押、智能合约融资等新产品；三是依托平台协同，推动金融机构、企业、监管者和科研主体实现信息互联与资源共享，进而提升金融资源配置效率，增强对科技创新的支撑能力。

　　1.大数据与智能风控：解决信息不对称与信用评估问题的机制

　　大数据和人工智能能够整合研发投入、专利、供应链、税务和物流等信息，形成科技企业动态画像，突破传统风控对财务报表和抵押物的单一依赖。AI进一步提高数据处理和风险识别能力，帮助金融机构更准确识别优质科技企业，并匹配相应额度、期限和方案。苏州“长三角征信链”等实践表明，多源信用数据共享可有效降低评估成本，提升跨区域识别能力。

　　2.人工智能与智能决策：动态定价、场景化信贷与预测能力提升

　　人工智能使科技金融由静态审批转向动态决策。金融机构可结合企业发展阶段、行业趋势和订单变化，动态调整利率、额度和期限，实现更精准的风险定价；同时可围绕研发、产业链等场景设计分段放款、联合授信等产品，增强对科技企业全生命周期的适配性。AI还可用于趋势预测和风险预警，帮助金融资源更早介入潜力领域，提高创新支持前瞻性。

　　3.区块链与可验证信任：合约执行、资产确权与价值流转机制

　　区块链通过分布式记账和不可篡改记录，为专利、软件著作权、数据资产等无形资产提供确权、追踪和验证基础，提升其可质押、可融资能力。智能合约可按研发进度、项目里程碑自动执行放款、回收或调整授信，减少中介成本和人为干预。同时，区块链还能整合企业物流、资金流、信息流数据，增强授信评估的真实性和监管透明度。

　　4.金融云/平台与生态系统建设：联通供需、降低交易成本的路径

　　金融云平台和开放生态可打通金融机构与科研机构、产业园区、征信平台等的系统接口，实现数据共享、服务协同和流程联动。科技企业能够在同一平台完成融资申请、数据授权和产品匹配，显著降低交易摩擦。银行、保险、基金、科技企业等多主体围绕科技创新形成协同网络，也有助于打通政策、资金和市场之间的堵点，推动科技金融由单点供给走向生态供给。

　　5.新兴技术（元宇宙、大模型等）对金融服务形态的前瞻影响

　　元宇宙和大模型等技术将进一步拓展科技金融边界。元宇宙可能催生数字资产、虚拟交易和沉浸式融资场景；大模型则可强化行业分析、客户交互和合规审查能力，提高文本处理、趋势判断和风险识别效率。虽然目前仍处于探索阶段，但其方向已较明确，即推动金融服务更加智能化、场景化和穿透化。

　　长三角案例分析

　　长三角地区是数字金融与科技金融融合较为成熟的样本区，既有数据基础设施，也有知识产权金融和平台协同的制度创新。

　　1.江苏苏州市案例：数字征信底座

　　该市围绕小微企业数字征信和金融科技监管试点，推动“苏融通”、地方征信平台和“长三角征信链”协同运行，形成了从数据归集、信用画像到融资对接的完整链条。公开数据显示，苏州地方征信平台累计入库数据超12亿条，16个城市上链运行的“长三角征信链平台”已共享征信报告超3100万份；综合金融服务平台累计支持7.9万户企业融资超1.6万亿元。苏州的经验表明，数字金融最先突破的不是资金供给本身，而是信用获取和风险识别环节，从而为科技企业融资提供了低成本、可持续的数据底座。

　　2.浙江台州案例：无形资产确权融资

　　台州长期聚焦知识产权质押融资，把“知产”变“资产”，形成了较强的科技金融实践特色。当地不仅设立了地方商标专用权质押登记受理点，还开通了地方商标数据专线，实现商标质押相关数据库即时查询、质权登记证快速打印，最快可当天领证。台州市通过数字化确权、登记和查询机制，能够显著降低无形资产融资门槛，把科技型中小企业最缺乏的“可抵押物”问题转化为可操作的金融产品问题。

　　3.上海市案例：平台生态协同

　　上海近年来围绕长三角科创共同体持续推进金融协同创新，2022年底，建信金科牵头申报的“金融市场AI资金交易技术研究与应用”项目获长三角科创共同体联合攻关计划立项支持，并打造“智能资金交易磋商平台”，重点提升机构间资金交易效率。与此同时，上海还推动长三角G60科创走廊租投联盟建设，联动融资租赁机构和科创企业开展重点项目投放与集中签约，强化“产业+科创+金融+人才”融合。科技金融的“飞跃”不仅体现在单个企业融资，更体现在平台化、生态化和跨区域协同能力的提升：一端联结科技项目，一端联结资本与金融工具，中间通过AI、平台和联盟机制降低交易摩擦，提高资金配置效率。

　　商业银行的变革创新路径

　　商业银行应以数字金融赋能科技金融为主线，围绕战略定位、客户识别、产品供给和协同生态四个方面同步调整，形成适应新质生产力发展的服务能力。

　　1.重塑战略与组织机制，建立科技金融专营体系

　　一是将科技金融纳入全行重点战略，单列发展目标、资源配置和考核权重，弱化单纯规模和利润导向，强化对科技金融客户成长性、技术含量和综合贡献的评价。

　　二是设立科技金融专营部门、科技支行或科技金融中心，赋予其客户准入、产品设计、授信定价和风险容错的相对独立权限，避免“挂牌不专营”。

　　三是打通前中后台协同机制，前台负责场景获取和客户经营，中台负责数据建模、产品设计和风险评估，后台负责制度支持、系统保障和资源配置，形成闭环运行。

　　四是把数字金融能力嵌入组织体系，推动数据平台、线上流程和智能决策工具与业务条线同步建设，使科技金融从经验驱动转向数据驱动，并与全行数字化转型同步推进。

　　2.重构客户和风控逻辑，提升数字金融识别能力

　　一是从传统“抵押客户”转向“数据客户”，综合运用纳税、交易、司法、专利、订单、平台等数据，建立科技企业经营行为画像和创新能力画像，提升对企业真实价值的识别能力。

　　二是从静态审批转向动态管理，把贷前、贷中、贷后贯通起来，持续跟踪企业研发进度、市场变化和技术转化情况，及时调整授信策略。从单一财务评价转向多维风控模型，将研发投入强度、专利质量、技术成熟度、团队稳定性、产业链位置和政策支持纳入评价体系，并通过知识产权质押、应收账款质押、保险增信、担保风险和政府风险补偿等方式分散风险。

　　三是利用人工智能和大数据提升风险定价精度，减少对人工判断和静态报表的依赖，实现对科技企业“看得见、算得出、管得住”。建立数据更新和模型迭代机制，定期校准授信模型和风险参数，提高对行业波动、技术变化和客户成长的适应性。

　　3.完善产品供给体系，提供全流程金融服务

　　一是围绕科技企业的融资需求设计组合产品，形成信用贷、知识产权质押贷、供应链票据、订单融资、投贷联动和债券承销等多层次工具，不再依赖单一贷款模式。

　　二是加快开发无形资产融资产品，将专利、软件著作权、数据资产、技术合同和研发成果逐步纳入可融资范围，建立估值、登记、质押和处置机制，使科技型资产能够进入银行授信视野。

　　三是强化场景化产品开发，围绕园区、产业链、科研平台和政府采购等场景推出定制化融资方案，让产品设计更多贴近真实经营活动。依托数字平台优化产品匹配效率，实现申请、审批、放款和贷后管理线上化、标准化、可追踪，减少交易摩擦和时间成本。

　　四是对重点科技企业建立“白名单+差异化额度”机制，对优质客户实行滚动授信、分段提款和动态续贷，提高资金使用效率。将政策性工具与市场化工具结合起来，增强产品体系的灵活性和覆盖面。

　　4.强化平台协同与生态建设，提升系统性服务能力

　　一是加强与政府、园区、征信平台、数据平台、担保机构、保险机构和基金机构的协同，形成信息共享、风险共担和资源共配的合作网络，提升科技金融的闭环服务能力。

　　二是围绕重点产业链、重点园区和重点科创平台推进场景化服务，把企业、订单、资金、数据和审批流程嵌入同一平台，提高批量识别和批量授信效率。把数字平台作为科技金融经营底座，强化客户联结、数据联结、产品联结、风控联结和贷后联结，推动商业银行由单点竞争转向平台协作。

　　三是加强人才与机制保障，培养既懂技术又懂金融的复合型队伍，并建立更灵活的激励和容错机制，使科技金融真正成为商业银行服务新质生产力的核心能力。

　　四是推动区域协同和生态联动，围绕长三角等创新集聚区共享征信、共享场景、共享模型，提升跨区域服务效率，扩大科技金融的覆盖面和可持续性。推动外部合作标准化，对接科研院所、技术转移机构和产业基金，形成可复制、可推广的合作流程。

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