摘要：科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新離不開(kāi)完善的科技金融體系保障。要做好科技產(chǎn)業(yè)金融一體化服務(wù)，就要實(shí)現(xiàn)金融科技的不斷創(chuàng)新，驅(qū)動(dòng)金融體系系統(tǒng)性變革。本文提出了基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系，通過(guò)數(shù)據(jù)收集、模型建立與決策輸出，幫助金融機(jī)構(gòu)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)運(yùn)營(yíng)效率提升和業(yè)態(tài)創(chuàng)新，更好支持科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：科技產(chǎn)業(yè)金融一體化 科技金融 大數(shù)據(jù) 人工智能 科技創(chuàng)新

引言

科技是第一生產(chǎn)力，產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的根基，金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈。實(shí)現(xiàn)“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”一體化發(fā)展，就是要把握科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、金融發(fā)展的客觀規(guī)律，促進(jìn)科技、產(chǎn)業(yè)、金融三者深度融合、精準(zhǔn)對(duì)接、良性互動(dòng)，這對(duì)增強(qiáng)國(guó)家自主創(chuàng)新能力、打造新質(zhì)生產(chǎn)力、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演變，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)進(jìn)步和金融發(fā)展有機(jī)結(jié)合，發(fā)揮金融對(duì)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的支持作用，發(fā)展壯大新領(lǐng)域新賽道新產(chǎn)業(yè)，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。2022年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確提出，要推動(dòng)“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”良性循環(huán)，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研資深度結(jié)合，加快科技成果產(chǎn)業(yè)化。2023年國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議審議通過(guò)《加大力度支持科技型企業(yè)融資行動(dòng)方案》，強(qiáng)調(diào)要引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)根據(jù)不同發(fā)展階段的科技型企業(yè)的不同需求，提供全生命周期的多元化接力式金融服務(wù)。2024年1月，工業(yè)和信息化部在牽頭實(shí)施“科技產(chǎn)業(yè)金融一體化”專項(xiàng)試點(diǎn)基礎(chǔ)上，聯(lián)合科技部等部門(mén)印發(fā)了《關(guān)于推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，進(jìn)一步提出完善金融財(cái)稅支持政策，鼓勵(lì)政策性銀行和金融機(jī)構(gòu)等加大投入，探索建立風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償專項(xiàng)資金，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)撥備資金等補(bǔ)償措施。

隨著科技金融政策探索與改革試點(diǎn)不斷深入，我國(guó)科技金融發(fā)展取得顯著成效，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)成為科技金融的主力軍、資本市場(chǎng)成為科技金融的生力軍，但在服務(wù)科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，金融機(jī)構(gòu)缺乏對(duì)科技創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全面認(rèn)識(shí)和客觀評(píng)價(jià)，難以快速“看見(jiàn)”市場(chǎng)需求；另一方面，金融機(jī)構(gòu)“敢投敢貸、愿投愿貸、能投能貸、會(huì)投會(huì)貸”的機(jī)制尚不完善，科技金融產(chǎn)品服務(wù)同質(zhì)化，難以精準(zhǔn)“讀懂”企業(yè)需求。實(shí)現(xiàn)科技產(chǎn)業(yè)金融一體化發(fā)展，亟須借助信息化、智能化手段，助力金融機(jī)構(gòu)和社會(huì)資本有針對(duì)性地提供創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，精準(zhǔn)支持科技產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）技術(shù)是當(dāng)前科技領(lǐng)域的兩大熱點(diǎn)。人工智能模擬人類智能過(guò)程，通過(guò)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠執(zhí)行認(rèn)知功能，如學(xué)習(xí)、推理和自我改進(jìn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)處理和分析海量數(shù)據(jù)集，揭示隱藏的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁┧璧拇罅啃畔⒑陀?xùn)練數(shù)據(jù)，而人工智能則通過(guò)智能分析增強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力和洞察力。大數(shù)據(jù)與人工智能的融合應(yīng)用推動(dòng)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新和效率提升，包括但不限于醫(yī)療、金融、交通和教育等。

本文提出一種基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗、整合、建模、分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)和多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)，大幅提高金融機(jī)構(gòu)決策分析、運(yùn)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制能力，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地服務(wù)科技產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系

基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系主要包括數(shù)據(jù)收集與整合、數(shù)據(jù)分析與模型建立、支持決策三個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)看見(jiàn)產(chǎn)業(yè)、讀懂企業(yè)、量化評(píng)估功能（見(jiàn)圖1）。

（一）數(shù)據(jù)收集與整合

在數(shù)據(jù)收集與整合環(huán)節(jié)，金融機(jī)構(gòu)基于自身業(yè)務(wù)確定所需的數(shù)據(jù)種類，通過(guò)自建或采購(gòu)渠道獲取穩(wěn)定可信賴的數(shù)據(jù)源。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持續(xù)更新，應(yīng)當(dāng)建立數(shù)據(jù)版本控制機(jī)制，通過(guò)保留數(shù)據(jù)歷史版本，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯和分析。在數(shù)據(jù)更新的過(guò)程中，可僅識(shí)別和處理變化的數(shù)據(jù)部分，以減少資源消耗并提高效率。

（二）數(shù)據(jù)分析與模型建立

在數(shù)據(jù)分析與模型建立環(huán)節(jié)，金融機(jī)構(gòu)首先應(yīng)當(dāng)做好數(shù)據(jù)安全與隱私合規(guī)工作。前一階段收集的數(shù)據(jù)可能包括企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、金融交易數(shù)據(jù)等敏感信息，若在處理這些數(shù)據(jù)的過(guò)程中發(fā)生任何泄露事件，則可能對(duì)服務(wù)企業(yè)造成重大損失，并對(duì)金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)產(chǎn)生無(wú)法估量的負(fù)面影響。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)采用符合《中國(guó)人民銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法》《證券期貨業(yè)網(wǎng)絡(luò)和信息安全管理辦法》《網(wǎng)絡(luò)和信息安全三年提升計(jì)劃（2023—2025年）》等管理辦法的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸和管理模式。對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化和去標(biāo)識(shí)化處理，做好機(jī)構(gòu)內(nèi)部的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制與權(quán)限管理。

由于數(shù)據(jù)源的多樣性，前一階段獲取的數(shù)據(jù)集質(zhì)量可能因干擾、冗余等因素而參差不齊，需要通過(guò)一定的預(yù)處理來(lái)提升質(zhì)量。目前，主要的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗和冗余消除。數(shù)據(jù)集成技術(shù)可在邏輯和物理上將多源數(shù)據(jù)集成，為用戶提供統(tǒng)一的視圖。數(shù)據(jù)清洗技術(shù)能夠修補(bǔ)或移除數(shù)據(jù)集中存在的低質(zhì)量、不完整數(shù)據(jù)，在金融領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。冗余消除主要應(yīng)用于圖像和視頻模態(tài)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中存在著大量時(shí)間、空間和統(tǒng)計(jì)上的冗余。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)綜合考慮所選取數(shù)據(jù)集的特性、模態(tài)、業(yè)務(wù)邏輯，應(yīng)用多種技術(shù)來(lái)形成合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理方案。

人工智能能夠有效挖掘大數(shù)據(jù)集中存在的數(shù)據(jù)模式，基于大數(shù)據(jù)建立的深度學(xué)習(xí)模型能夠基于不斷的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化來(lái)提高分析和模式識(shí)別的準(zhǔn)確性，這意味著隨著時(shí)間推移，其能夠更為有效地識(shí)別復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。

在科產(chǎn)金一體化服務(wù)中，金融機(jī)構(gòu)的客戶主要包含大量中小微型硬科技企業(yè)。這些企業(yè)大多處于發(fā)展初期，業(yè)務(wù)、發(fā)展和運(yùn)行模式呈現(xiàn)高度的非同質(zhì)化特征。在傳統(tǒng)場(chǎng)景下，為這些企業(yè)提供包括信貸、債券、股票、保險(xiǎn)、創(chuàng)投、融資擔(dān)保在內(nèi)的全方位、多層次科技金融服務(wù)不僅要求金融機(jī)構(gòu)具備過(guò)硬的金融功底，還需要具備相應(yīng)科技領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備，否則就很難進(jìn)行企業(yè)估值、市場(chǎng)分析和行業(yè)研究。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RNN）通過(guò)特征表征、元素點(diǎn)積、注意力機(jī)制等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化特征組合，能夠充分捕捉中小微型硬科技企業(yè)相關(guān)大數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式和關(guān)系，在數(shù)據(jù)無(wú)標(biāo)注、標(biāo)注不準(zhǔn)確、小樣本等場(chǎng)景下有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GNN）適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以有效表示和分析不同實(shí)體和關(guān)系，對(duì)于那些具備復(fù)雜供應(yīng)鏈或大量業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)方的硬科技企業(yè)，GNN能夠揭示業(yè)務(wù)單元之間的隱藏關(guān)聯(lián)。因子分析與主成分分析（PCA）能夠減少數(shù)據(jù)集中的維度數(shù)量，發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)聯(lián)。在處理中小微型硬科技企業(yè)關(guān)聯(lián)的多維數(shù)據(jù)集時(shí)，其可以幫助識(shí)別最為重要的特征，簡(jiǎn)化后續(xù)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程。

以上模型在不同場(chǎng)景下能夠取得最優(yōu)表現(xiàn)，而集成學(xué)習(xí)能夠融合多個(gè)弱監(jiān)督模型來(lái)生成一個(gè)更為全面的強(qiáng)監(jiān)督模型，其能夠進(jìn)一步提升建立的模型對(duì)于多源異構(gòu)輸入數(shù)據(jù)的處理能力，對(duì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)可行性、市場(chǎng)潛力、團(tuán)隊(duì)能力等多維度分析，為金融機(jī)構(gòu)提供更為綜合和全局的評(píng)估視角。

（三）支持決策

在支持決策階段，金融機(jī)構(gòu)主要通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)和多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)支持決策分析。數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)換成直觀易懂的圖表，快速揭示科產(chǎn)金一體化服務(wù)中存在的趨勢(shì)、模式和異常。多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠很好地評(píng)估企業(yè)從建立到上市的全生命流程，在金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入到退出的服務(wù)全鏈路中發(fā)揮著重要作用。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和戰(zhàn)略重點(diǎn)，選擇和優(yōu)化特定領(lǐng)域評(píng)價(jià)指標(biāo)，例如創(chuàng)投服務(wù)的提供機(jī)構(gòu)可能會(huì)格外關(guān)注5年期企業(yè)營(yíng)收增長(zhǎng)和市場(chǎng)容量，而信貸服務(wù)的提供機(jī)構(gòu)可能更為關(guān)注企業(yè)凈利潤(rùn)水平與業(yè)務(wù)穩(wěn)定性。

以下以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和業(yè)態(tài)創(chuàng)新等經(jīng)典場(chǎng)景為例，進(jìn)一步展開(kāi)介紹體系。

科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與控制是金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)中至關(guān)重要的一環(huán)，有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和控制措施能夠幫助金融機(jī)構(gòu)減少潛在的財(cái)務(wù)損失。科技產(chǎn)業(yè)金融一體化的服務(wù)目標(biāo)主要是早期硬科技企業(yè)，這些企業(yè)專研的項(xiàng)目往往研發(fā)周期較長(zhǎng)、技術(shù)難度大、市場(chǎng)接受度不確定。金融機(jī)構(gòu)為其提供服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高，執(zhí)行流程伴隨著高度的不確定性和復(fù)雜性。為了規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)往往會(huì)采取篩選、評(píng)審、盡職調(diào)查、委員會(huì)表決等多層次審批來(lái)深入分析和評(píng)估項(xiàng)目各方面，從而作出更加明智的投資決策。然而，這些環(huán)節(jié)也會(huì)使得流程不斷延長(zhǎng)，消耗金融機(jī)構(gòu)的時(shí)間和資源。過(guò)長(zhǎng)的風(fēng)控流程可能會(huì)導(dǎo)致硬科技企業(yè)錯(cuò)過(guò)至關(guān)重要的融資窗口期，影響企業(yè)發(fā)展甚至是生存。

（一）自動(dòng)化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析

服務(wù)支撐體系能夠從多方面有效支撐金融服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而保護(hù)投資回報(bào)，減少損失，加速服務(wù)流程。服務(wù)支撐體系能夠幫助金融機(jī)構(gòu)處理和分析大量持續(xù)更新迭代的數(shù)據(jù)，自動(dòng)化開(kāi)展實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。相較于人工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，這種實(shí)時(shí)分析具備更強(qiáng)的時(shí)效性，能夠持續(xù)跟蹤迅速變化的市場(chǎng)條件，即時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和對(duì)應(yīng)的管理策略。例如，中國(guó)工商銀行基于大數(shù)據(jù)和信息化技術(shù)，建立了“工銀融安e信”風(fēng)險(xiǎn)信息服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)以風(fēng)險(xiǎn)管理為核心，整合了來(lái)自工行內(nèi)部、社會(huì)公信體系、國(guó)內(nèi)外金融同業(yè)、境內(nèi)外反欺詐服務(wù)組織等多方信息，建立了權(quán)威、準(zhǔn)確、合規(guī)的企業(yè)級(jí)全球風(fēng)險(xiǎn)信息庫(kù)。平臺(tái)依托于數(shù)據(jù)處理專利技術(shù)，運(yùn)用金融業(yè)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，結(jié)合決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)先進(jìn)算法，打造了集風(fēng)險(xiǎn)探查、經(jīng)營(yíng)情報(bào)、輿情監(jiān)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析、評(píng)估報(bào)告為一體的智能風(fēng)險(xiǎn)防控體系，可為各行業(yè)客戶提供集風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)交易預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)管控方案、風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)估于一體的全渠道、全鏈條的智能風(fēng)險(xiǎn)防控支持。用戶可以對(duì)目標(biāo)企業(yè)、行業(yè)的實(shí)時(shí)輿情資訊進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)目標(biāo)企業(yè)的近期負(fù)面狀況進(jìn)行追蹤，對(duì)目標(biāo)賬戶的供貨商風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別。

（二）細(xì)粒度分級(jí)管控

服務(wù)支撐體系還能夠支持金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶不同場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更細(xì)粒度的分級(jí)管控，從而提供定制化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。前沿科技領(lǐng)域的發(fā)展具有高度不確定性，帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)難以被傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架涵蓋。此外，前沿科技領(lǐng)域的企業(yè)可能需要高度定制化，更加適應(yīng)自身業(yè)務(wù)邏輯的風(fēng)險(xiǎn)覆蓋和對(duì)沖方案，這對(duì)金融行業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品和風(fēng)險(xiǎn)管理能力提出了更高的要求。服務(wù)支撐體系可以識(shí)別和預(yù)測(cè)特定情境下的風(fēng)險(xiǎn)，不僅能夠支撐金融機(jī)構(gòu)高效、低成本完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作，還能量化分析許多傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架難以估量的隱患，進(jìn)一步擴(kuò)大前沿科技領(lǐng)域中金融服務(wù)的覆蓋面。例如，在汽車(chē)芯片領(lǐng)域，傳統(tǒng)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)不解決使用芯片產(chǎn)生的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，只能夠解決正常運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。人保財(cái)險(xiǎn)的“強(qiáng)芯?！碑a(chǎn)品通過(guò)建立汽車(chē)芯片保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)了整車(chē)應(yīng)用端全生命周期風(fēng)險(xiǎn)的有效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，涵蓋了汽車(chē)芯片行業(yè)設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用的全流程，在整車(chē)應(yīng)用端保障了研發(fā)失敗、新車(chē)上市延遲、產(chǎn)品質(zhì)量安全、汽車(chē)召回等全流程可能出現(xiàn)的費(fèi)用損失和經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?；谌斯ぶ悄芎痛髷?shù)據(jù)技術(shù)建立的科技保險(xiǎn)能夠幫助小、硬科技企業(yè)分散和轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)，加快科技成果產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。由此可見(jiàn)，服務(wù)支撐體系能夠進(jìn)一步推動(dòng)保險(xiǎn)產(chǎn)品業(yè)態(tài)創(chuàng)新，輔助設(shè)計(jì)適應(yīng)不同前沿科技領(lǐng)域業(yè)務(wù)邏輯的產(chǎn)品，幫助更多早、小、硬科技企業(yè)分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系在信貸額度評(píng)估中的應(yīng)用

信貸額度評(píng)估是金融機(jī)構(gòu)提供貸款的關(guān)鍵步驟，通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、還款能力、信用歷史等多方面進(jìn)行評(píng)估，金融機(jī)構(gòu)能夠確定一個(gè)合理的貸款額度，這有助于減少貸款違約風(fēng)險(xiǎn)和信用損失。

長(zhǎng)久以來(lái)，如何建立起信貸額度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是金融和學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。國(guó)外關(guān)于信貸額度的研究開(kāi)始較早，Altman等人1968年建立的Z-Score模型是最具影響力的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型之一。在國(guó)內(nèi)，傳統(tǒng)商業(yè)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)和第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)也開(kāi)展了大量的實(shí)踐和探索。然而，這些方案的設(shè)計(jì)大多以大型企業(yè)的評(píng)估為基準(zhǔn)，很難覆蓋到小微企業(yè)。具體而言，金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估中比較關(guān)注過(guò)往信用記錄和財(cái)務(wù)指標(biāo)。小微企業(yè)的財(cái)務(wù)信息完整度、可信度相對(duì)較低、過(guò)往信用記錄缺乏、發(fā)放信貸后監(jiān)管難度較大，這些因素決定了金融機(jī)構(gòu)給小微企業(yè)授信提供貸款的意愿相對(duì)較弱。

科產(chǎn)金一體化服務(wù)的目標(biāo)對(duì)象主要是早期、小型硬科技企業(yè)，這些企業(yè)往往信用較差、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全面、盈利前景不明確，在傳統(tǒng)信貸額度評(píng)估體系下難以獲得資金支持，從而失去了擴(kuò)大規(guī)模的機(jī)會(huì)。金融機(jī)構(gòu)要為早、小、硬企業(yè)提供信貸支持，就要建立起能夠體現(xiàn)早小硬科技企業(yè)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)、充分綜合考慮財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的信貸額度評(píng)估體系，將企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力、市場(chǎng)潛力與團(tuán)隊(duì)背景等多方面納入考慮。

相較傳統(tǒng)企業(yè)，早、小、硬科技企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于在核心科技領(lǐng)域長(zhǎng)期大量投入時(shí)間、人才、技能，其技術(shù)內(nèi)涵一旦成功轉(zhuǎn)化為商品或服務(wù)，就能帶來(lái)高額的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。因此，在科技產(chǎn)業(yè)金融一體化服務(wù)中，信貸額度評(píng)估可以基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)進(jìn)一步擴(kuò)展，從多維度挖掘企業(yè)長(zhǎng)期沉淀的科技創(chuàng)新能力，力求反映企業(yè)潛在價(jià)值。例如，漢口銀行基于輕資產(chǎn)科技型企業(yè)輕資產(chǎn)、高成長(zhǎng)、強(qiáng)研發(fā)投入的特點(diǎn)建立了“科企貸”產(chǎn)品，其底層引入了湖北省知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)建立起企業(yè)科創(chuàng)畫(huà)像，通過(guò)構(gòu)建智能數(shù)據(jù)模型對(duì)企業(yè)額度進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)快速申請(qǐng)、授信、提額。漢口銀行推出的類似的產(chǎn)品還有“專精特新貸”“科技創(chuàng)新積分貸”“專利貸”“科擔(dān)貸”“科保貸”，這些產(chǎn)品充分挖掘早、小、硬科技企業(yè)的多維競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與長(zhǎng)期技術(shù)沉淀，助力企業(yè)在種子期、初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期和成熟期等不同發(fā)展階段的融資需求。

除了專利、軟著、商標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)等與已進(jìn)行科技創(chuàng)新直接相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，更多與企業(yè)成長(zhǎng)潛力相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)也可以被納入考慮范圍。如管理層的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)與背景、研發(fā)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)能力、合作關(guān)系、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性等數(shù)據(jù)均能從側(cè)面提供觀察企業(yè)長(zhǎng)期價(jià)值和潛力的視角。與財(cái)務(wù)報(bào)表、專利數(shù)量等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同，這些數(shù)據(jù)往往具有非結(jié)構(gòu)化的特征，可從新聞、訪談、社交媒體等多種來(lái)源收集獲得。服務(wù)支撐體系能夠充分挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式，相比傳統(tǒng)分析方法有著較為明顯的優(yōu)勢(shì)。例如，自然語(yǔ)言處理模型能夠?qū)芾韺拥陌l(fā)言、訪談、社交媒體活動(dòng)等相關(guān)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取其視野、決策風(fēng)格等背景信息；知識(shí)圖譜能夠?qū)F(tuán)隊(duì)的論文進(jìn)行分析，評(píng)估其研發(fā)能力和創(chuàng)新水平；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)ζ髽I(yè)的外部合作與社會(huì)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，揭示企業(yè)合作與業(yè)務(wù)擴(kuò)展的廣度與深度。招商銀行北京海淀科技金融支行通過(guò)對(duì)底層技術(shù)和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，為持續(xù)虧損的肝病創(chuàng)新藥企業(yè)授信。中國(guó)銀行建立了“企業(yè)創(chuàng)新積分貸”信貸模型，融合商業(yè)銀行信用分析方法與投資銀行價(jià)值分析視角，通過(guò)構(gòu)建智能化模型對(duì)科技型企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)及成長(zhǎng)潛力進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，目前已為1000余家科技企業(yè)授信。

總結(jié)與建議

科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)是我國(guó)各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、形成新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和必由之路。要實(shí)現(xiàn)科技產(chǎn)業(yè)金融一體化發(fā)展，讓金融更好為產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新提供保障，就要實(shí)現(xiàn)金融與科技的有機(jī)結(jié)合，深度推動(dòng)科技金融服務(wù)體系發(fā)展。本文將人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，提出了基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的科產(chǎn)金一體化服務(wù)支撐體系。該體系能夠幫助金融機(jī)構(gòu)高效挖掘科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中的未來(lái)趨勢(shì)與企業(yè)特征，通過(guò)可視化圖標(biāo)、指標(biāo)體系等多種方式支撐金融機(jī)構(gòu)的決策過(guò)程。

將前沿科技與金融業(yè)務(wù)深度融合創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)數(shù)字金融，也對(duì)金融機(jī)構(gòu)自身能力提出了更高的要求。金融機(jī)構(gòu)需要建立起高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源和適應(yīng)自身需求的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，在人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域需要建立起強(qiáng)有力的技術(shù)底座。在推廣過(guò)程中，金融機(jī)構(gòu)可以在風(fēng)險(xiǎn)可控、收效明顯的應(yīng)用場(chǎng)景下廣泛試點(diǎn)、穩(wěn)步推進(jìn)，平衡好數(shù)字金融帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與收益，提升運(yùn)營(yíng)效率與服務(wù)能力，助力科技產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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