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党的二十届四中全会提出，要“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”。科技金融是促进科技创新与产业创新的重要支撑，是推动新质生产力发展的重要引擎。近年来，在政策引导支持下，与科技金融相适配的金融体系持续优化，支持科技金融制度体系不断建立健全，股权、债权、保险等工具运用更加深入，我国科技金融发展取得长足进步，但仍面临一些需要不断加强和改进的薄弱环节。如科技企业动态价值评估困难，金融资源与科技创新适配不足，全生命周期赋能科技企业服务体系作用发挥不够充分等。当前，人工智能（AI）技术的迅猛发展，为破解上述痛点难点提供了全新路径。
AI拥有卓越的数据处理与模式识别能力，能够对海量、多源的非结构化信息进行深度挖掘，动态呈现和量化评估企业的真实经营状况、核心技术实力乃至市场未来潜力。在此基础上，通过构建智能风控模型、生成精准企业画像并优化投研决策，实现“技术信用”价值发现与动态评估、金融资源分配、价值升华与循环。由此，金融机构实现了对“技术信用”的动态评估与金融资源的高效配置，科技企业获得了更高效、更精准的融资通道。本质上，AI正在重构一套基于数据的金融价值发现与跃迁体系。
一、科技金融发展的主要痛点与难点
科技赋能金融（尤其是“科技金融”本身）已在理论与实践层面取得初步探索。回溯科技赋能金融的发展轨迹，其发展脉络与核心技术的革新同频共振，大致经历了信息化与电子化、互联网金融与平台化、智能金融与生态化三个阶段，科技在金融中的角色从初期的“外生工具”，演进为嵌入核心业务的“内生要素”，最终作为“生态基石”，重塑着金融服务的产品形态、运营模式、风控逻辑乃至整个产业生态。展望未来，科技与金融的共生关系将更加紧密；科技金融的本质是通过金融手段支持科技创新活动，实现科技与资本的高效对接。然而，在实际运行中，这一过程面临诸多结构性障碍，主要体现在以下四个方面。
（一）信息不对称，风险评估适配性还需加强
科技型企业多为知识密集型组织，其核心资产往往是专利、技术、人才等无形资产，难以量化评估。当前我国金融体系以间接融资为主，传统银行金融机构以稳健经营为核心目标，尽管信贷风险管理模式在不断优化升级，部分银行机构推出知识产权质押贷款等创新模式匹配科技企业贷款需求，但总体上基于财务报表、抵押担保等可量化指标的评估体系仍然占据主流，对技术可行性、市场前景、团队执行力等软性因素评估还不全面、不充分。这种信息不对称导致金融机构难以准确判断企业的真实价值与风险水平，部分优质但缺乏传统信用凭证的科技企业难以获得与其实力相匹配的金融资源。
（二）债权与股权联动不足，融资渠道多样化、灵活性还需提升
当前，科技企业融资环境在政策支持和金融创新的双重驱动下持续改善，已初步形成支持科技创新的多元化、多层次的融资体系，但在科技企业的早中期阶段，“融资难”的问题在一定程度上仍然存在。在债权融资层面，因风险管控需要，银行信贷对高风险、轻资产的初创科技企业支持有限。在股权融资层面，尽管风险投资（VC）、私募股权（PE）等能够接受更高的风险，更符合科技企业投资需求，但受限于引荐渠道、市场风口、热门赛道等因素，覆盖面还不广，早期或细分领域的科技企业难以获得关注。此外，债权与股权融资之间联动不足、衔接不够，难以根据科技企业不同发展阶段提供灵活融资方式。
（三）多层次资本市场的规范化、智能化还有提升空间
通过持续优化完善多层次、广覆盖的服务体系，资本市场服务新质生产力发展的深度和广度不断提升。但多层次资本市场建设仍任重而道远，如交易所市场（主板、科创板、创业板、北交所）在一定程度上存在信息披露有效性不够，系统性风险监测手段复杂等；场所市场（新三板、区域性股权市场）存在信息披露质量参差不齐、研究覆盖不足，特别是区域性股权市场企业规范化程度和融资功能不强，与高层次市场衔接不畅等。需要探索智能信息披露与审核、智能投研、量化投资与算法交易、流动性预测与做市商优化、系统性风险预警等。同时，强化企业数据治理，优化基于大数据的信用评价体系，探索智能挖掘专精特新企业，智能匹配本地投资者，上市辅导智能化等。
（四）整体服务效率相对滞后，全生命周期支持力度有待加强
目前金融服务流程虽然持续优化，但仍难以完全匹配科技企业快速迭代、资金需求迫切的节奏。同时，金融机构对科技企业全生命周期的理解还不深入，服务多集中于单一融资环节，缺乏从孵化、成长到成熟阶段的持续陪伴与综合金融解决方案。这种“碎片化”服务模式难以形成对科技创新的系统性支撑。
上述痛点归根结底源于传统金融体系在价值挖掘、数据获取、风险建模与决策机制上的局限性。而AI技术的引入，正是从底层逻辑上重构科技金融的服务范式，通过充分挖掘科技企业“技术信用”价值，实现对科技企业的精准识别、动态评估与全生命周期支持，从而优化债权与股权融资机制，形成系统智能、数据丰富、风险可控、服务精准、价值跃迁的科技金融“生态基石”。
二、AI赋能科技金融的核心路径
AI赋能科技金融的核心路径在于，以AI驱动企业精准画像与信用重构为起点，提前发现“技术信用”。通过智能风控为“技术信用”动态评估价值，基于风险动态价值评估的“技术信用”匹配精准高效的金融资源（债权与股权融资），并将AI应用场景从一对一的融资行为，拓展到公开透明的多层次资本市场，实现“技术信用”价值升华，再通过价值循环回流到最初的AI精准画像模型，验证并优化其模型，形成以“技术信用”为统一的价值客体，以“数据流动”为纽带，构成从价值发现（画像）、价值动态评估（风控）、价值分配（债权/股权）、价值升华（资本市场）、价值反馈（优化画像）的生态体系。
（一）构建科技企业精准画像：提前发现“技术信用”
AI赋能科技金融的内核，在于通过精准画像解决长期存在的信息不对称痛点。与传统方法依赖静态财务数据不同，AI能够整合多方数据源，为企业构建出动态更新、维度更立体的企业全景画像。例如，AI能够实时收集并更新企业工商注册、专利技术、招投标、动态舆情、涉诉情况等公开信息；通过官网热度、公众号活跃度、对外招聘、上下游采购合同等整合企业行为信息；收集专利技术前景、研发投入强度、研发团队构成、技术贡献等，展现企业技术实力；整合财务数据、融资情况、股东构成、担保情况、征信情况等，形成财务画像。
AI通过运用自然语言处理（NLP）、知识图谱与图神经网络（GNN）等技术，核心任务是将非结构化数据转化为高质量的结构化特征，进而构建出企业的四维全景画像（行为、技术、市场、财务）。例如，利用知识图谱可以解析企业核心技术在产业链中的定位，并量化其与上下游企业的关联强度；而对招聘数据中岗位需求与薪资水平的动态分析，则能间接成为研判企业研发投入力度与业务扩张意愿的有效指标。建设银行以“方舟计划”为战略抓手，全力推进金融大模型建设与应用实践，基于数据驱动、智能画像的技术流评价体系、星光STAR等模型和信贷产品，已经广泛应用于科技金融、普惠金融等业务领域。例如，建行湖北省分行与省科技厅联合开发“湖北科创企业智慧大脑平台”，为全省28.5万家科技企业绘制“科技能力画像”，引导银行业对科技企业“投早、投小、投科技、投未来”。
类似地，互联数智平台通过亿级授权白名单与联邦学习技术，在保障数据安全的前提下，精准筛选高意向科技企业用户。
AI通过处理专利、研发、人才、产业链等多元数据，将科技企业技术软实力量化成可理解、可比较的“技术信用”资产包，不仅提升了金融机构对企业真实状况的“可见度”，也为后续的风险动态价值评估与产品匹配奠定基础。
（二）优化智能风控体系：为“技术信用”动态评估价值
风控是金融业务的核心。AI通过金融行业垂直模型，显著提升了对科技企业“技术信用”风险的识别与预测能力。智能风控不再是孤立环节，而是内嵌于系统的“定价引擎”，为画像生成的“技术信用”进行风险动态价值评估，评估其不确定性并给出公允的风险溢价。
在风险与收益平衡上，AI支持动态价值评估。基于企业实时经营数据，系统可自动调整贷款利率与额度，实现风险与收益的动态平衡。例如：若企业季度营收超预期，系统可自动提额降息；反之则收紧授信。度小满科技（北京）有限公司贷款利率定价模型利用双重机器算法、融合算法，为个人推荐最优贷款利率。
在审批环节，AI可替代人工进行自动化初审。例如，抖音海外全球收入管理部信控经理孙璐领导团队开发的AI风险评估系统，通过分析企业历史交易、纳税、社保缴纳等多维度数据，实现信贷审批自动化，审批效率大幅提升。
在赋能全面风险管理上，AI可实现动态监控。例如，建设银行“3R”智能风控平台覆盖贷前、贷中、贷后环节：RSD（贷前）统一线上信贷业务的准入标准和风险底线管控，进行实时拦截或提示；RMD（贷中）作为企业级模型部署和管理平台，支持总分行定制化模型开发，实现业务流程与风控模型的解耦，统一监控模型表现；RAD（贷后）集成各类风险信息，进行统一的风险预警、处置流程管理和信息共享。中信银行“网格风控”综合运用知识图谱和LBS（定位服务），洞察黑灰产复杂关系网络及聚集性“最优化风控”，综合最优化匹配、异常分析等措施，提升贷后资产管理效能，实现年提升还款额数千万元，还款率提升40%以上。
在投后管理阶段，AI实现持续跟踪。通过监控被投企业的关键绩效指标（KPIs）、融资动态、人才流动等，AI可提前预警经营风险或退出机会。部分机构甚至利用AI生成季度投后报告，提升管理效率。
AI还可用于反欺诈与合规管理。通过行为生物识别、异常交易检测等技术，实时监控交易行为，有效防范虚假融资、资金挪用等风险，净化市场环境，提升违规成本，增强市场参与者的信心。在合规层面，AI可模拟真实监管场景，为员工提供个性化培训，提升机构整体合规水平。此外，盈美信科开发的“水滴（NCM）2”风控体系与“天眼”反欺诈系统，运用深度学习与图智能技术，实现对科技企业的实时风险监控。系统可自动识别企业关联方、资金流向异常、虚假交易等风险信号，并支持快速模型迭代。该系统已广泛应用于消费金融、供应链金融等领域，显著降低不良率，为轻资产科技企业提供融资支持。
（三）赋能债权与股权融资：为“技术信用”自适应匹配金融资源
AI驱动金融资源，为风险动态价值评估后的“技术信用”实现自适应配置。债权融资（风险动态价值评估）和股权融资（价值发现）不再是割裂的选择，而是AI根据科创企业生命周期、风险特征和资金需求智能推荐最佳组合方案（如投贷联动）。
在债权融资业务中，AI能够依据动态的企业画像，实现信贷产品的差异化推荐。例如，针对具备高价值专利却面临短期现金流压力的科技企业，系统可精准匹配“知识产权质押贷”；而对于正处于订单爆发性增长阶段的制造型科技企业，则可主动提供“订单融资”或“应收账款保理”服务，以满足其生产周期的资金需求。这种“千企千面”的智能匹配策略，从根本上提升了融资服务的精准度与效率。
2025年工银理财成功投资首批10只科技创新债券，并发布行业首个“科技金融债券指数”，其背后依托的正是AI驱动的投研体系。通过构建多因子评估模型，重点分析发债企业的专利数量、研发投入占比、核心技术壁垒、行业政策导向等技术指标和传统信用分析指标，有效提升了市场投资科技创新领域的精准度。后续AI运用将进一步拓展至债券违约预测、流动性管理等，系统优化和提升科技债券市场的运行效率。
股权融资更依赖对“未来价值”的判断。在项目筛选阶段，AI可以自动分析海量初创企业团队背景、技术新颖性、市场空间、竞争格局等情况，生成“投资潜力评分”，帮助风险投资（VC）、私募股权（PE）类机构缩小尽调范围。例如，一些头部股权基金已通过AI系统，每日自动扫描全球专利数据库与创业孵化器数据，发现早期技术突破信号。
在尽职调查阶段，AI能显著提升信息验证的效率，通过OCR（光学字符识别）识别分析财报、NLP（自然语言处理）解析商业计划、知识图谱验证团队背景，将长达数周的人工尽调大幅压缩至以日为单位。同时，AI还能模拟多种市场条件下的企业估值，丰富决策信息。
此外，头部量化股权投资早已建立了专门的AI大模型，不仅对海量历史投资数据进行分析，还能识别如创始人背景、首轮融资额、技术领域等关键信号，并以此生成投资组合，未来发展潜力巨大。
目前，AI技术正在深度重塑股权融资的各个环节，从早期项目发现到投后管理，都能看到它的身影。例如，清科创业基于自身庞大的数据库资源与多维度行业洞察，将行业大数据与AI深度融合，重构股权投资市场的决策逻辑，为创投行业“募、投、管、退”提供全面赋能；北京股权交易中心AI平台能自动生成可视化管理驾驶舱和财务分析报告，实现穿透式监管。未来，AI将不断赋能股权融资全生命周期，向一站式、智能化解决方案发展。
（四）赋能多层次资本市场：实现“技术信用”价值升华与循环
资本市场是“技术信用”价值的放大器和循环器，通过AI技术将非标非流动的“技术信用”转化为标准化高流动的金融资产，实现价值升华。同时，早期的股权和债权投资通过多层次资本市场成功退出，其数据回馈、验证并优化其最初的价值模型，形成价值循环的新起点。
AI可提升资本市场运行效率与质量。在智能发行与上市审核方面，利用自然语言处理技术，对招股说明书进行自动审查，通过知识图谱关联企业、股东、供应商等信息，快速识别潜在风险点，提升审核效率和一致性，减轻监管负担，帮助企业明晰上市路径，降低筹备成本，让企业上市流程更透明、可预期。在智能交易与流动性管理方面，AI可以以做市商策略，为北交所、新三板的中小企业提供更精准的流动性报价，降低买卖价差，激活市场，解决中小市值股票的交易活跃度问题。在智能信息披露与监管方面，建立“企业数字画像”系统，动态追踪企业公告、新闻、社交媒体舆情，提升信息披露质量，保护投资者权益，维护市场“三公”原则。
AI可增强市场服务能力与普惠性。在智能投研与资产定价方面，AI处理海量非结构化数据（卫星图像、供应链数据、专利信息），为研究覆盖不足的北交所、新三板公司提供深度分析和估值参考，挖掘被低估的优质中小企业，吸引长期资金，引导资源更有效配置。在智能投顾服务方面，根据客户风险承受能力，提供不同的动态资产配置方案，引导和教育各类投资主体特别是个人理性投资，共同促进市场稳定。在智能融资对接方面，为科技企业精准匹配上下游产业资本或各类风险投资，提升区域股权市场的流动性与配置效率，激发市场活力。
AI可优化市场层次衔接与转板机制。在智能估值对标与预期管理方面，当企业准备转板时，AI可以基于其在原市场的表现、行业可比公司数据等，为其提供更科学的估值预期管理，平滑转板过程中的价格波动，促进各层次市场估值的合理联动，减少套利空间，稳定市场预期。
AI不是对多层次资本市场的简单修补，而是一次由技术驱动、业务引领、监管护航的系统性、结构性的赋能升级。它通过“数据驱动”和“智能决策”两大核心，重塑市场生态，推动资本市场从传统的“通道式、经验式”服务，向未来的“生态化、智慧化”服务平台演进，推动各层次市场协同、高效发展，更好地服务实体经济，实现资源配置效率的最大化，构建一个更具韧性、活力和包容性的现代金融体系。
尽管当前AI在金融领域展现出巨大潜力，但在科技金融中的应用仍面临算力与平台瓶颈、数据孤岛与隐私保护、复合型人才稀缺与应用不足、伦理约束与监管合规等若干挑战。推动构建“科技-金融-产业”良性循环，需要数据、算法、算力、人才、风控、监管等协同演进，为此，提出以下建议。
要构建更高效、环保和可持续的发展体系，必须践行绿色AI理念，这也是解决金融业算力不足、“用不起”等困境的必然路径。绿色AI的践行，既需要从算法模型层面，也需要从算力基础设施层面发力，打造绿色算力支撑体系。这也是金融行业助力“双碳”目标实现、支持绿色金融的必然选择。例如，领先的云服务商已推出自有定制化芯片（谷歌的TPU和亚马逊的Inferentia）,针对AI运算进行专门优化，能效比远高于普通GPU。
一是推动政务数据、公共数据在安全合规的框架下，向金融机构有序开放，构建数据价值安全、高效流通的数据新型基础设施。比如，湖北省推出的“三项价值信用贷”（“知识价值信用贷”“商业价值信用贷”“农业农村价值信用贷”）改革，建行湖北省分行实现与湖北省“科创智慧大脑”“鄂融通”平台数据直连，构建了需求推送、贷款投放、备案、统计及贷后管理的全流程线上闭环，提升了数据交互的效率和安全性。
二是探索基于隐私计算（如联邦学习、多方安全计算）的数据共享模式，在确保数据隐私和安全的前提下，实现“数据可用不可见，数据不动模型动”，打造一个既开放协同又安全可信的智慧金融生态。
三是深化“科技—产业—金融”协同。鼓励金融机构与科技企业、产业园区共建联合实验室，共同开发垂直领域AI模型，打通闭环，形成“1+1+13”的效应，形成“风险共担、能力共建、利益共享”的战略共生关系，从根本上提升产业智能化水平和金融服务精准度。
一方面，支持高校设立“金融与科技”交叉学科，深化与高等院校及科研机构的产学研合作，通过专项培训、交流学习与联合项目实践，加速培育既精通AI技术、又熟悉业务与管理的复合型人才，并营造鼓励创新与持续学习的组织氛围，全面提升员工的智能素养。另一方面，加大新兴技术人才的引进力度，针对性设立数据分析、生成式AI开发、AI应用管理等前沿岗位，广泛吸引专业人才。同时，引导现有员工掌握大数据、云计算等新技能，确保团队能力能及时适应快速演进的技术环境。
构建法律监管引导、技术规制、行业自律、责任清晰的综合治理体系。
一是着力完善监管沙盒机制。其核心价值在于，通过在可控的真实环境中对AI金融产品进行试点测试，能够为创新保留必要的探索空间。一方面，使监管机构积累第一手数据和市场行为模式，为后续制定精准、科学的监管规则奠定实证基础；另一方面，及早识别并锁定潜在风险，将其遏制在有限的沙盒范围内，避免因不成熟产品直接涌入市场而可能触发的系统性风险或消费者权益受损事件，达成创新与稳定的动态平衡。
二是强化技术规制。可解释AI（XAI）是构建负责任、可信赖、可监管的AI系统的核心基石。在金融领域发展可解释AI（XAI）技术，应优先在风控、投研等关键场景采用逻辑清晰、可追溯的可解释模型，提升决策透明度。在数据调用、动态审计等领域，利用区块链的不可篡改性，或创建详尽的、受保护的系统操作日志，提升可追溯性。在模型开发阶段，引入公平性约束，确保模型在敏感属性（如性别、种族）等方面满足公平性要求。
三是加强行业自律参与。发挥行业自律机制作用，出台更多有影响力的伦理治理倡议和自律公约，探索可落地的大模型伦理评估框架和工具，助力营造负责任的人工智能创新应用环境。从业人员要恪守职业道德底线，提高人工智能伦理风险认识，自觉提升自身道德水平和伦理素养。
四是构建协同共治体系。金融机构要切实保护消费者权益，探索建立企业级科技伦理审查和评估机制，依法合规将大模型运用于开展守正向善、公平普惠的金融创新。科技公司要对合作的金融机构负责，主动研判、及时化解科技活动中存在的风险，保障研发的大模型产品安全可靠、风险可控，切实做到有技术不任性、有数据不滥用。
人工智能正以前所未有的深度与广度重塑科技金融生态。未来，随着大模型、多模态学习、因果推理等AI前沿技术的发展，其在科技金融中的应用将更加智能化、场景化。金融机构应主动拥抱技术变革，深化与科技企业的协同创新，同时，注重数据安全、算法公平与监管合规，共同推动形成金融活水持续浇灌科技创新的良好生态，为实现高水平科技自立自强和经济高质量发展提供坚实支撑。