從單點突圍到生態布局 銀行逐鹿“AI+”賽道

隨著國家政策持續推動科技創新與產業升級，銀行業正在經歷一場從服務模式到產品體系的深度重構。人工智能作為新質生產力的核心領域，正在成為銀行科技金融布局的關鍵突破口。

政策導向與產業發展需求的雙重驅動，使得銀行機構對AI領域的業務布局積極性持續上升，AI作為最具爆發力的賽道，正在成為銀行通過“投貸聯動”獲取高收益、優化資產結構的必爭之地。

不過，整體來看，當前資源配置的結構性矛盾依然存在，銀行機構在積極布局的同時，也面臨著風控模型重構的迫切需求。業內人士普遍認為，未來銀行對AI的支持將從“單點信貸”走向“全生命周期生態服務”，銀行要真正實現這一轉型，就必須超越傳統信貸思維，構建覆蓋企業初創期到成熟期的綜合金融服務能力。

“雙重共振”驅動銀行加速AI業務布局

銀行對以AI為代表的科創產業領域布局持續加碼。

中國銀行（601988.SH）表示，該行已發布支持人工智能產業鏈發展行動方案，推出中銀科創算力貸，首創券貸聯動模式，實現人工智能核心企業授信超過4000億元。目前正積極打造科技金融生態圈，匯聚直投、投行、商行、保險、擔保等多個金融品種、多類金融機構，探索建立一套系統化、全鏈條、集成式的科技金融生態體系，助力集成電路等關鍵核心技術攻關。

廣發銀行方面也透露，近年來，該行圍繞發展新質生產力，強化科技創新和產業創新深度融合，積極布局科技金融，協同中國人壽（601628.SH）投貸聯動，有效支持一批創新型企業發展壯大。其中，在廣州作為試點銀行，積極參與“益企共贏計劃”，創新科技金融服務模式，建立優先審批機制，為符合條件的企業直接發放審批“綠卡”，與廣州110余家科技型企業開展中長期戰略合作。

此外，中國人民銀行廣東省分行日前推出廣東“人工智能貸”產品清單，圍繞人工智能技術在設計、中試、產學研轉化等應用場景上線科創貸、科技研發貸、科創信用貸、孵化貸、算力貸等“人工智能+”信貸產品和服務的銀行超過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、算力與客群覆蓋優勢，主導全生命周期服務體系構建；股份制銀行依托數字化風控體系，提供定制化融資與投資服務；區域性銀行則依托地方政策紅利，深耕本地科創企業。在差異化競爭策略上，國有大行側重規模擴張與綜合服務，股份制銀行突出創新能力與場景適配，區域性銀行強調區域深耕與特色產品開發，三者基于資源稟賦形成互補格局。

業內普遍認為，政策驅動是銀行布局的重要原因之一。中泰證券（600918.SH）在最新研報中指出，科技創新是引領現代化建設的核心動力，而科技金融作為支撐科技創新的關鍵一環，已成為國家戰略布局的重中之重。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、產業與金融之間的循環堵點，引導更多金融資源精準、高效地流向科技創新領域。

易觀千帆金融行業咨詢專家韋玲艷指出，產業發展需求也是銀行強化AI領域布局的關鍵因素。AI大模型、算力基礎設施、行業應用等賽道融資活躍，銀行正在搶占優質客戶入口。

上海金融與發展實驗室首席專家主任曾剛進一步強調，宏觀戰略導向與微觀經營壓力的“雙重共振”是驅動銀行集體加碼AI領域的根本驅動力?！耙环矫?，發展新質生產力是國家戰略，金融服務實體經濟必須向硬科技傾斜；另一方面，傳統信貸（地產、基建）增長乏力，銀行面臨嚴重的‘資產荒’，AI作為最具爆發力的賽道，成為其通過‘投貸聯動’獲取高收益、優化資產結構的必爭之地。” 曾剛指出。

婁飛鵬補充道，為了更好支持AI發展，銀行業在信貸上安排專項投入，為科技企業提供創新融資模式，加上績效考核有效協同推動資源向AI相關領域傾斜。

中國人民銀行披露的最新數據顯示，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，獲貸率為50.3%；科技創新和技術改造貸款簽約金額為2.6萬億元，發放貸款1.1萬億元。

曾剛指出，各家銀行在AI領域業務布局上呈現出明顯的“頭部集中、政策傾斜”特點。國有大行及股份制銀行紛紛設立“科創金融中心”或“科技特色支行”，在信貸資源上設立專項額度，且不占用分行常規規模。在內部績效考核（FTP）方面，多數銀行給予顯著的優惠，如降低內部資金轉移定價、提高科技貸款的綜合收益權重等。

曾剛同時強調，當前信貸資源多集中于算力層（硬件有抵押）及成熟期企業，銀行機構對于初創期、模型層企業的支持力度仍顯不足，“上熱下冷”現象依然存在，基層網點因看不懂技術而不敢貸的情況并未完全扭轉，結構性矛盾依然存在。

重構AI信貸風控

盡管銀行在AI信貸領域布局積極，但風控難題仍是制約服務深度與廣度的關鍵瓶頸。

曾剛表示，目前最大的風控難點在于“無形資產的價值評估與處置變現”。AI技術迭代極快，今天的先進算法明天可能就淪為廢紙，導致知識產權估值極不穩定。同時，一旦企業違約，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平臺。這導致銀行在面對純軟件類AI企業時，依然缺乏有效的風險緩釋手段，“不敢貸”的顧慮依然深重。

婁飛鵬也指出，當前風控最大難點在于AI企業技術迭代快、失敗率高導致的動態價值評估困難，以及知識產權之類無形資產的估值體系尚未完全成熟。

韋玲艷進一步分析，當前，銀行開展知識產權質押融資主要依賴第三方資產評估機構對知識產權的估值。例如，國家知識產權局聯合國家金融監督管理總局推動知識產權金融生態試點工作，但“評估難、成本高、周期長”仍是主要瓶頸。AI技術迭代快、產品路徑未定、市場需求可能在短期內劇變，導致對未來收益權和IP價值的預測誤差大，這是評估模型最難量化的部分，也是導致折價率高、額度受限的根本原因。

對此，銀行正在重構風控模型，試圖用“科技流”評價體系替代傳統的“資金流”評價。曾剛指出，在實操中，銀行引入了外部專家庫和大數據模型，通過分析企業的研發投入占比、專利被引用率、核心團隊技術背景等維度進行畫像。在協同范式上，“政府風險補償基金+銀行+擔保/保險”的風險分擔機制最為有效，即由政府資金池承擔30%—50%的壞賬損失，極大降低了銀行的避險情緒。此外，知識產權質押融資已常態化，重點在于引入第三方評估機構對IP價值進行動態監測。

未來，銀行對AI的支持將從“單點信貸”走向“全生命周期生態服務”。曾剛表示，銀行將不再只是資金提供方，更將成為撮合方，連接產業上下游、政府與創投機構。在趨勢上，預計“投貸聯動”將更加緊密，銀行會通過理財公司、金融資產投資公司等渠道深度介入股權投資。同時，供應鏈金融將延伸至算力產業鏈，圍繞核心算力中心為上下游提供融資。

基于此，曾剛認為，需要從監管創新、市場建設到內部機制的系統性改革，推進多層次、多維度的配套體系建設。具體而言，首先在監管政策上，應進一步探索“監管沙盒”機制，適度放寬投貸聯動的合規限制，鼓勵銀行探索“貸款+期權”模式以平衡風險。其次，在配套機制上，亟須建立全國性的知識產權和數據資產交易市場，解決資產處置難題。最后，在銀行內部改革上，真正落實“盡職免責”。AI項目失敗率高，必須建立對科創類信貸不良的容忍機制，只要流程合規、沒有道德風險，應免除信貸人員責任，并建立懂技術、懂金融的復合型人才團隊，真正讓金融活水流向AI產業。

（編輯：曹馳 審核：何莎莎）

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