（来源：现代商业银行杂志）

文_中国建设银行浙江分行办公室  楼迪龙

摘要：在培育新质生产力、科创产业成为实体经济增长关键引擎的背景下，传统银行重抵押、靠财报的科创服务模式难以适配科创企业轻资产、高研发的特性，存在授信不准、风控滞后等诸多痛点。依托大模型、AI智能体、大数据中台的数智化技术，商业银行可搭建科创专属智能评价体系，按企业初创、成长、成熟全生命周期实施分层数智化服务，完成拓客、授信、风控、产品创新全链路AI升级，并配套组织、数据、风控、人才等六大保障机制，打破传统信贷经营范式，推动银行从单纯资金供给方转变为科创企业成长合伙人，助力科创实体发展。

关键词：商业银行；科创实体；数智化；全生命周期服务；新质生产力

　　在AI技术快速迭代、新质生产力加速培育的时代背景下，科创产业成为实体经济关键增长引擎，科技金融更是银行对公业务转型的关键赛道。当前商业银行传统人工经验式、重抵押、重财报的客户经营模式，已无法适配科创企业轻资产、高研发、长周期、高技术壁垒的发展特征，普遍存在授信不准、拓客低效、服务粗放、风控滞后等痛点。以大模型、AI智能体、大数据中台为关键的数智化技术，为银行重构科创客户经营体系、破解服务痛点提供了关键支撑。当下头部银行普遍确立“科创+AI”双轮驱动经营思路，依托AI实现科创客户精准画像、智能授信、精准拓客、动态风控，结合全周期产品创新与生态化赋能，完成从传统资金放贷向数智化科创陪伴服务的范式升级。本文聚焦实操落地，深度融合AI经营逻辑，结合多家银行标准化标杆案例，系统梳理AI时代商业银行服务科创企业的关键策略与落地路径。

破局之道：AI赋能重构科创企业授信评价体系

　　传统银行依托固定资产、抵押物、财务流水的人工“资金流”评价模式，存在数据维度单一、主观偏差大、无法识别科创软实力等短板，是科创企业融资难的关键症结。AI时代下，银行依托大模型多维数据分析能力，打破传统授信边界，搭建智能化“技术流”科创专属评价体系，自动抓取、量化企业技术实力、研发能力、团队资质、赛道前景等非财务指标，实现“数据授信、技术换信用”，彻底重构科创客户授信经营逻辑。

　　实战案例1：兴业银行——AI驱动“技术流”智能授信体系

　　兴业银行依托AI大数据模型，行业率先落地智能化科创差异化授信机制，彻底摆脱抵押物与传统财报依赖。该AI评价系统可自动抓取企业研发投入、专利含金量、关键技术壁垒、科研团队资质、产业政策适配度五大维度数据，通过算法模型量化科创企业真实价值，替代人工主观评审。截至2025年6月末，该行通过“技术流”体系累计审批科创企业授信近5000亿元，实际投放超2000亿元，批量服务数千家无固定资产抵押的专精特新企业，精准解决科创企业“有技术、无资产、难融资”的行业痛点。

　　实战案例2：建设银行——AI科创画像精准授信模式

　　建设银行针对硬核科技企业融资痛点，搭建AI科创专属评价模型，重构科创客户授信标尺。系统依托大模型整合企业技术专利、产业化进度、赛道景气度、战略适配性等多维数据，生成专属科创客户画像，弱化传统账面资产考核。针对轻资产科创企业，银行通过AI画像精准识别其关键技术价值与成长潜力，无需固定资产抵押即可核定纯信用授信额度，大幅降低科创企业准入门槛，同时将人工审批周期压缩60%以上，实现科创授信高效化、精准化经营。

分层服务：AI适配科创企业全生命周期数智化经营

　　科创企业初创、成长、成熟三大发展阶段，经营痛点、资金需求、风险特征差异极大，传统人工粗放式服务难以匹配企业成长节奏。AI时代下，银行依托智能客户分层模型、动态需求监测系统，搭建全生命周期梯度化服务体系，自动识别企业发展阶段、精准匹配产品与服务，实现科创客户精细化、陪伴式数智化经营。

　　1.初创期：AI精准画像，纯信用产品破解首贷难题

　　初创科创企业无营收、无抵押物、无信贷记录，仅有技术与人才关键优势，传统人工审核难以判定企业价值。银行依托AI人才资质核验、科创属性识别模型，精准捕捉初创企业关键价值，推出轻量化纯信用科创产品，破解科创首贷难题。

　　实战案例：农业银行、青岛银行——AI赋能初创科创首贷服务

　　农业银行杭州分行搭建初创科创AI智能评价模型，聚焦企业技术团队、研发成果、科创资质开展智能化评审，为无营收、无抵押物的硬科技企业程天科技，精准投放990万元纯信用贷款，全力支持企业技术研发与人才引进。青岛银行依托AI人才大数据系统，创新“人才快贷”专属产品，通过算法自动核验高层次科创人才资质、科研履历，无需企业资产抵押即可核定授信，精准覆盖初创科创企业小额、紧急融资需求，显著提升科创首贷精准覆盖率。

　　2.成长期：AI动态监测，投贷联动补充长期耐心资本

　　成长期科创企业产能扩张、技术迭代持续投入，长期资金缺口显著，传统人工静态授信无法匹配企业动态成长需求。银行依托AI动态经营监测系统，实时捕捉企业扩张、融资、投产信号，联动创投机构落地“债权+股权”投贷联动模式，为企业提供长效资本赋能。

　　实战案例：宁波银行、兴业银行——AI赋能成长期科创资本赋能

　　宁波银行北京分行运用AI科创动态监测系统，持续跟踪硬科技企业成长轨迹，企业初创期通过AI画像核定1000万元纯信用授信，进入成长期后，系统自动识别其产能扩张、技术升级需求，银行同步升级“商行+投行”数智化服务，配套长期项目贷款与股权融资对接服务，全程陪伴企业技术攻坚与规模扩张，助力企业冲刺IPO。兴业银行西安分行搭建AI科创投融资匹配平台，联动中科创星等头部硬科技创投机构，通过算法精准匹配投资机构与优质科创企业，建立“机构推荐+AI预审+快速审批”绿色通道，高效解决成长期科创企业长期资金短缺问题。

　　3.成熟期：AI生态赋能，综合金融助力产业升级

　　成熟期科创企业需求从单一融资转向供应链金融、并购融资、上市辅导、产业资源对接等综合服务，传统单一资金服务模式价值有限。银行依托AI生态匹配系统，整合产业、政策、资本、人才资源，为企业提供数智化综合赋能服务，实现从资金服务商到成长合伙人的升级。

　　实战案例：上海农商银行——AI驱动“鑫动能”科创生态服务体系

　　上海农商银行针对成熟期专精特新企业，打造AI数智化“鑫动能”服务体系。依托AI大数据平台，智能分析成熟期企业经营短板与发展需求，精准匹配产业链整合、政策申报、股权引荐、知识产权运营、人才对接六大增值服务。同时搭建AI“鑫生态”赋能平台，智能串联政府园区、创投机构、产业链上下游资源，为企业精准推送产业资源与合作机会，全方位助力成熟期科创企业并购扩张、产业升级，实现科创客户高阶数智化经营。

数字化落地：AI全链路赋能科创服务提质增效

　　传统科创客户经营存在人工拓客盲目、服务响应滞后、风险识别被动、运营效率偏低等痛点。AI智能体、大数据中台的规模化应用，实现银行科创拓客、服务、风控、运营全链路数智化升级，以数据驱动替代人工经验，实现科创金融规模化、精细化高效运营。

　　实战案例：广发银行——AI全链路科创智能化经营体系

　　广发银行搭建行业成熟的AI科创智能策略中枢系统，自主研发科创能力评价大模型，可自动抓取企业专利数据、研发投入、产业动态、投融资信息等多维非结构化数据，一键生成科创企业精准画像与授信评级。同时搭载AI智能拓客引擎，7×24小时动态监测企业新增专利、项目落地、扩张融资等信号，前置预判客户需求、自动挖掘精准商机，彻底替代传统人工线下扫街模式。落地后，该行科创线索有效率提升，贷款审批时效压缩，实现科创客户经营“精准获客、智能评审、高效服务”的全流程升级。

产品创新落地策略：AI场景化定制破解科创行业痛点

　　不同科创赛道的研发、生产、转化痛点差异显著，传统标准化金融产品适配性不足。AI时代下，银行依托赛道大数据分析能力，精准研判细分产业痛点，落地场景化、定制化科创产品，精准匹配不同赛道、不同场景的科创企业融资需求。

　　实战案例1：浦发银行——AI赛道研判赋能场景化产品创新

　　浦发银行武汉分行依托AI本地科创产业大数据系统，精准研判湖北区域科创产业特征与企业痛点，定制两大专属科创产品包。针对科技企业资质培育阶段融资需求，推出“浦新贷+知识价值信用贷”，依托AI政策匹配模型对接政府增信资源，降低企业融资成本；针对科技成果中试转化资金缺口，创新“中试险+浦研贷”联动产品，通过AI场景建模精准匹配成果转化场景，精准破解科创企业技术落地的关键资金瓶颈。

　　实战案例2：建设银行——AI估值赋能知识产权质押融资创新

　　建设银行依托AI无形资产估值模型，破解科创企业知识产权估值难、融资难痛点，打造标准化数智化知识产权质押融资服务。依托“科创e建行”线上AI服务平台，系统可自动完成专利价值评估、资质审核、授信审批，为无固定资产的科研团队、中小科创企业提供纯知识产权质押贷款。上海某高校科研团队通过该AI服务模式，成功获批三年期循环贷款近300万元，高效解决科技成果转化初期资金难题，同时依托银行AI资源匹配平台精准对接股权投资资源，实现技术、资本、产业的数智化联动。

　　AI赋能科创金融的落地见效，离不开系统化、可执行的配套保障体系，而非单点工具叠加。结合头部银行实操经验与监管导向，行业已形成六大标准化落地举措，从组织、数据、风控、合规、人才、考核全方位支撑AI科创经营体系长效运转，具体落地路径如下。

　　举措一：搭建专属数智科创组织架构，打破条线数据壁垒。摒弃传统对公、零售、投行条线分割的分散模式，在总行层面设立科创金融数智化专营部门，统筹全行AI科创授信、智能拓客、生态服务、产品创新等全条线业务。线下组建属地科创专属客户经理团队，深耕本地硬科技产业园区；线上设立科创直营中心，依托AI工具规模化服务海量长尾科创小微企业，形成“线下深耕高价值客户、线上批量服务小微客户”的双线组织格局，彻底解决客户服务碎片化、权责不清晰问题。

　　举措二：构建科创智能数据中台底座，夯实AI经营基础。以合规为前提搭建统一客户数据平台（CDP），对内打通信贷、结算、代发、票据等行内全量数据，对外合规接入专利、研发、工商、投融资、产业政策、招投标等外部多维数据。搭建覆盖技术属性、赛道景气度、生命周期、融资需求、风险等级的“500+”科创专属标签体系，实现科创企业“一户一档、全景画像”，为AI智能授信、动态监测、精准拓客提供稳定、标准化的数据支撑。

　　举措三：落地AI智能风控体系+容错机制，平衡创新与安全。搭建科创专属AI动态风控模型，依托大模型实时监测企业研发进度、股权变动、技术迭代、现金流波动、行业政策变化，实现风险前置预警、动态评级、智能止损。同时严格落实监管要求，适度放宽科技型小微企业不良贷款容忍度，建立科创业务尽职免责清单，明确AI辅助决策场景下的人工复核权责，打消基层“不敢贷、不愿贷”的顾虑，实现“敢贷、愿贷、能控险”。

　　举措四：建立AI金融合规审计机制，守住创新底线。针对AI授信、智能营销、私域运营、知识产权估值等新型场景，搭建全流程合规管控体系。一是落实AI可解释、可追溯、可审计要求，所有AI生成的授信策略、客户推荐、服务方案全程留痕；二是建立内容双人审核机制，杜绝科创产品宣传夸大收益、规避风险；三是严格遵循个人信息保护与数据合规要求，客户数据采集、模型训练、智能调用全程取得授权，杜绝数据超范围使用。

　　举措五：打造复合型数智科创人才梯队，适配AI经营转型。建立分层分类人才培育体系，破解传统客户经理“懂信贷、不懂科技、不会AI工具”的短板。对一线员工重点开展AI科创系统操作、智能拓客、知识产权产品、赛道基础知识培训；对管理人员强化数据思维、产业研判、生态运营能力培养。同时定向引进数据建模、AI算法、硬科技产业研究、内容运营专项人才，构建“金融+产业+数字化”的复合型团队，适配AI时代科创精细化经营需求。

　　举措六：重构科创专属考核导向，引导经营思维转型。彻底摒弃传统重规模、重投放的粗放考核模式，建立价值化、数智化考核体系。弱化贷款规模、开户数量等传统指标，重点考核AI精准获客转化率、科创首贷户数、专精特新服务覆盖率、客户活跃度、AUM留存率、投贷联动落地规模等关键实效指标，引导员工从“被动放贷”转向“主动经营科创客户、深度服务企业成长”，夯实AI科创服务长效落地机制。

　　总之，AI赋能下的科创客户经营是商业银行突破同质化竞争、深耕新质生产力赛道的关键抓手，彻底改变了传统人工粗放式、重资产、重规模的经营范式。当前行业已形成成熟的“AI+科创”服务体系：以AI智能评价破除抵押依赖、精准定价科创价值，以AI分层经营适配企业全生命周期成长需求，以AI全链路工具实现服务提质增效，以AI场景化创新破解细分产业痛点，以AI生态赋能实现科创企业长期陪伴式经营。未来，商业银行需持续深化AI技术与科创金融主业的深度融合，立足科创企业真实发展需求，持续优化数智化服务模式，从单一资金供给方转型为科创企业数智化成长合伙人，精准赋能科技创新与实体经济产业升级。

参考文献：

[1]顾建忠.新质生产力发展之路——始于科创，成于金融[J].中国银行业，2025(06).

[2]刘岩，石若莹，叶小芬.科技金融改革何以促进民营企业人工智能创新？——来自“创新积分制”的证据[J].金融发展研究，2026(03).