推動銀行科技金融業務發展的五對關系

中央金融工作會議提出要做好金融“五篇大文章”，將科技金融置于首位，凸顯其戰略重要性；金融監管總局、科技部、國家發展改革委亦聯合發布《銀行業保險業科技金融高質量發展實施方案》，要求健全機構體系、優化考核機制、強化全周期服務。然而，傳統商業銀行在組織架構、風控模式、人才儲備等方面與科技金融需求存在顯著錯配，面臨業務模式滯后于企業創新需求、信貸期限與科創企業成長周期不匹配、知識產權估值難等問題。

內部投研能力與外部營商環境強化

銀行內部投研能力建設與有肝膽人共事，從無字句處讀書。任何金融業務在經濟效益上的增長固然可喜可賀，但唯有默默耕耘，往往才是開花結果的牢靠根基。以科技型企業金融需求為中心視角進行審視后可以發現，傳統商業銀行偏重基于連續3年的財務數據和過往信用表現，且對借款人進行評級、授信的評估方法，更契合從過往經營表現向當下時間節點的線性路徑推演，其本質是從歷史性、經驗性要素判定當下企業經營狀況的評估邏輯。從行業上來看，這種評估邏輯或許更適合批發零售業、建筑業、服務業等在過去30至40年支撐我國經濟快速發展的重點行業。然而，科技型企業具備高科技創新驅動、高研發投入、高成長、高風險、高端人才聚集等特點，企業的成長與發展乃至衰敗均符合“獨角獸”企業顛覆性創新、爆發式增長、稀缺性與標桿效應的迸發式軌跡，有學者將這種特點簡稱為“創造性毀滅”。

因此，傳統的評估邏輯，與具備“創造性毀滅”特點的科技型企業立足技術創新、錨定未來企業價值，再以風投“貼現”的評估方式倒推至當下時間節點給予企業一定信用和風險價值定價的邏輯方法完全不同。具體而言，該評估邏輯更看重投資的長期戰略性、行業前景分析結果及企業管理團隊的綜合經營能力，更依靠綜合、復雜、多元的指數性思維。若以傳統、由過去定價當下的線性方法判斷，無異于刻舟求劍，很難充分評估科技型企業的未來價值和潛在風險。因此，銀行應以投研能力建設為基本根基，不斷進化自身對科技型企業的識別能力，豐富評級授信的方式方法，讓自身進化到更加接近于證券公司、風投機構的形態，并將投資銀行的評估方法嵌入開展科技金融的全流程中，從而提高銀行與科技型企業發展業務的可能性。

高質量的外部營商環境公共服務地方政府公共服務水平對科技型企業的可持續發展至關重要，能為其提供更廉價的創業成本、更全面的風險分擔機制。因此，鑒于科技型企業的重科技、輕資產特性，處于孵化期的企業在遇到地方政府或園區的公共服務質量不足時，可能會遷移至服務質量更優的地區。這種遷移雖屬無奈，卻會對本地區技術轉化、市場經濟規模拓展等事宜產生負面影響。當前，部分銀行評估科技型企業在本地區的發展前景時，常忽視其所在園區及地方政府的服務水平對企業成長的促進作用。

科技金融水平的提升與產業政策協同

銀行內部科技金融水平的提升金融科技與科技金融是一對競合共生、雙向驅動的動態關系，科技金融能夠驅動金融服務數字化、提升科技金融效率，創新金融產品與模式、拓展科技金融服務邊界，降低信息不對稱、緩解科技企業融資鴻溝，推動普惠科技金融、覆蓋長尾主體，反哺政策制定、優化科技金融生態。而科技金融可為金融科技的發展提供更豐富多元的應用場景數據，為AI時代大模型的自我學習滋養提供大數據營養，二者將共同推動金融生態從以機構為中心的賣方市場向以用戶為中心的買方市場演進。因此，銀行金融科技水平的高低，不僅表現為以科技化手段對現有金融業務流程、工作效率、服務場景的優化、提升與創造，也意味著其對自身發展路徑的拓展和再造。以銀行A為例，該銀行已成為國內銀行業首家實現DeepSeek推理大模型大規模廣泛使用的銀行機構，總計構建了十余個大模型、兩千余個傳統模型和協同應用矩陣，以便于實現不同模型的擇優調控。另外，內部科技型人才數量的不斷增加和配套業務的推動、管理系統的樹立，讓銀行這類“古老物種”與科技型企業這類“新物種”實現了DNA層面的共鳴。而各類科技手段的廣泛應用，則讓雙方的業務合作有了內在邏輯方面的支撐。

省市政府產業導向首先，鑒于科技型企業大多屬于中小型、民營企業的現狀，“有為政府”的產業發展導向能夠直白地為科技型企業提供預期穩定、清晰的發展路徑。例如，陜西省以“創新驅動、綠色轉型、區域協同”為核心，構建“傳統產業升級+新興產業培育+未來產業布局”的多層次體系，力求形成“一核引領、多點支撐、全域協同”的發展格局；構建現代化產業體系，打造50條重點產業鏈，升級傳統產業、培育新興產業、布局未來產業。其次，隨著合肥、深圳、杭州為代表的“風投型政府”的成功，地方政府產業導向更加傾向于從招商到育企的市場化轉型。例如，西咸新區作為國家級新區，全力打造秦創原創新驅動平臺，通過“政策-金融-服務-生態”四輪驅動，推動構建全鏈條、全周期的科技型企業培育體系。具體措施包括精準政策供給、降低創新成本，構建科技金融服務體系、緩解科創小微企業融資困難，強化創新平臺建設、提升成果轉化效率、優化人才生態、激發創新活力、深化產學研協同、加速技術產業化，優化營商環境、提升服務效能等。截至2024年末，西咸新區入庫科技型中小企業達6878家，轉型成效顯著。

差異化考核機制與政府風險分擔

銀行內部差異化考核政策的應用傳統銀行的考核基本以年度為考核周期，且在不良容忍度、授信額度審批、機構考核指標權重等方面保持統一。相較而言，差異化的考核機制與科技型企業的適配度更高。例如，近年來實現快速發展的浦發銀行西安硬科技支行，在考核方面浦發銀行總行對其大幅弱化規模、利潤等傳統指標考核，并設置權重占比較高的科技金融工作評價指標；西安銀行對科技貸款不良容忍度較普通貸款高1至2個百分點，對種子、初創期企業貸款允許階段性虧損，考核周期延長3至5年，降低短期財務指標考核壓力，設立科創金融專項獎勵基金，對科技貸款增量、客戶轉化等指標進行超額獎勵；秦農銀行對分支機構設置15%至20%的科技金融專項考核指標，對科技貸款不良容忍度較普通貸款高1至1.5個百分點，且客戶經理新增一戶科技型企業貸款可獲得5000元專項獎勵。

地方政府財稅風險補償政策實施為了培育新質生產力、實現高質量發展，更好地服務科技型企業，各級地方政府紛紛出臺風險補償、保險政策措施，政策賦能，以確保科技型企業平穩度過孵化期面臨的風險。例如，廣東省明確“粵科企”評價指標體系，對創新能力強的企業提高貸款風險補償比例；B市推動“政銀保擔投”五方聯動，設立科技金融風險補償基金，并與各高校共同建立了“科技成果轉化金融服務站”。

復合型人才引育及外部專家鏈接

銀行內部科技金融復合型人才的甄別與引進各銀行關于科技金融的競爭，本質上是人才的競爭。特別是對于中小銀行而言，具備將人力資源轉化為人力資本的能力對其實現可持續發展至關重要。現階段，已有眾多銀行基于自身發展特色，在科技、金融人才的探索上進行了有益嘗試。例如，浙商銀行建立全生命周期科技金融服務體系，并引入數據科學家，從而優化科技型企業信用評估模型；海寧農商銀行打造“四專一生態”科技金融服務體系，借助技術人才推動供應鏈金融區塊鏈平臺落地；浦發銀行西安分行配備專屬產品經理、企劃、審批和貸后管理團隊，助力具有理工科背景的專業人才開展工作。總之，在業務發展的不同維度，可通過引入各類人才形成更高級的人才資本累積，從不同的角度推動科技金融業務的發展。

外部專家人才的鏈接君子生非異也，善假于物也。受自身平臺及發展時期的限制，在自身人力資源儲備不足時，銀行應善于借助外部專家人才、非銀行金融業合作伙伴，補齊內部人力資源的短板，建立長期穩固的合作關系，招才引智、互惠共贏。例如，寧波銀行與各大電子科技型企業開展技術交流，2024年聯合開發“AI+風控”系統，降低了0.3%的壞賬率，且與制造業龍頭企業C共建人才培養基地，使員工知識儲備的豐富度得到有效提升。

專業審批通道建設及評估機構賦能

銀行內部專業綠色審批通道即便科技金融業務如何進化發展，各銀行始終要嚴格遵守“審貸分離”的基本原則，并在審批隊伍復合化、專業化基礎上，開辟科技型企業授信審批的綠色通道。以交通銀行上海分行為例，其在科技金融專班下設置前臺營銷團隊，專職專業，從而及時掌握行業變化、加深對科技行業的認知水平。

外部專業擔保與知識產權評估機構在堅持內部審慎審批的前提下，根據科技型企業“輕資產、重知識產權”的特殊性質，應積極引入并全面加強與科技金融專業擔保公司、具備行業領先水平的知識產權評估機構的合作，以便于更為公允地評估、認定科技型企業無形資產的當下價格與未來價值。例如，西安銀行與西安創新擔保融資有限公司積極推動“政銀擔”合作模式，被納入陜西省政府《關于進一步加強政府性融資擔保體系建設支持小微企業發展行動方案（2021—2023年）》，2024年，該模式在全國性會議上被推廣；漢口銀行引入智慧芽“企業科創力評估”知識產權專利大模型，為科技金融業務拓展提供更加科學、公允、高效的數據支撐。

在對推動科技金融業務發展的五對關系進行深入分析后可發現，通過內部能力建設與外部資源協同的雙向發力，可實現從“被動適配”到“主動賦能”的躍遷。未來，隨著金融科技的深化應用與政府公共服務水平的持續優化，各銀行應進一步強化“投研+科技+生態”的立體服務能力，在服務國家戰略的過程中實現自身高質量發展的歷史性跨越。

作者單位：長安銀行西咸新區分行