21世紀經濟報道記者 曹媛 深圳報道
十年間，當人工智能行業融資規模從百億躍升至千億級，資本熱潮正重塑科技與金融的邊界。
第三方數據統計，近十年，中國人工智能行業一級市場融資整體規模從2015年的300.7億元擴張至2024年的1052.51億元，實現3.5倍增長。
與此同時，銀行業也正“加碼”AI行業。今年年初，中國銀行率先拋出“5年1萬億”專項支持計劃；“算力貸”等創新信貸產品直擊算力基建資金痛點；AIC股權投資基金密集成立，不少“首投”項目也聚焦AI行業……
然而，當傳統信貸模式面對“無抵押、難估值、長周期”的AI企業特性，銀行“不敢貸、不愿貸、不會貸”的困境何解？
難點何在？企業“三難”與銀行“三不”
傳統信貸模式下，以人工智能為代表的科技企業面臨“三難”：無固定資產抵押難、技術估值難、風險控制難。銀企信息不對稱也直接導致銀行“不敢貸、不愿貸、不會貸。”
記者調研發現，AI企業的特點之一是“高科技、難識別”，在“銀企信息不對稱”情況下，部分銀行“看不懂企業科技含量、看不透行業前景”。
即使都屬于AI行業，但處于產業鏈基礎層、技術層、應用層的企業差異也較大，專業技術壁壘高，產品盈利模式與傳統企業有很大不同，導致銀行更加難識別企業是偽科技還是真科技、硬科技。
“我和部分同事都具有理工科背景，但服務客戶過程中還是會有很多不懂的東西，需要邊干邊學。”一位銀行客戶經理告訴記者，目前銀行都在搶招“金融+科技”復合型人才。
AI企業“強創新、高風險”特點引出第二個融資難題：在科技企業創新初期階段，由于研發投入的高比例，往往伴隨著較高的財務風險。
這種大規模的研發支出在企業的常規運營中可能會導致財務報表上的盈利能力不如預期，進而影響到企業的利潤表現，可能會降低金融機構對企業信貸支持的意愿。
AI企業的特點之三是“長周期、高投入”，這一特點與銀行資金屬性不相匹配，在傳統信貸邏輯下，銀行資金通常更傾向于中短期、低風險、有穩定現金流和足額抵押物的項目，AI企業的回報周期可能遠超銀行的貸款期限。
“而在所有AI企業中，目前最需要支持的還是小微型企業。”中國銀行深圳市分行科創金融與綜合經營部總經理余楊告訴記者，“一般中型以上的企業獲得融資相對容易，而小微型企業在破解‘首貸難’方面需要幫助。”
銀行尋路：組織、產品、風控多維升級
以銀行貸款為代表的間接融資是我國企業的主要融資渠道，支持AI產業，商業銀行需要“迎難而上”。
例如，今年1月，中國銀行首發《支持人工智能產業鏈發展方案》，提出未來5年為人工智能全產業鏈各類主體提供不少于1萬億元專項綜合金融支持；中行深圳市分行也發布一系列支持人工智能產業舉措，計劃未來5年為深圳地區人工智能全產業鏈各類主體累計提供不低于1000億元的綜合金融支持。
除資金支持外，記者調研發現，為破解“不敢貸、不愿貸、不會貸”難題，商業銀行從完善組織架構、創新信貸產品、風控升級等方面著手，從上至下、從前臺到后臺，逐步提高服務AI產業能力。
為精準服務科創企業，銀行調整組織架構，紛紛設立專門服務科技型企業的分支機構、專營機構。如在AI企業集聚的深圳，中行深圳市分行于2020年在全國率先設立科創金融與綜合經營部，在分行戰略客戶部及12家管轄支行掛牌成立科技金融中心，在科技資源聚集地區建成3家監管認定的科技支行及30家科技金融特色網點。
針對AI企業融資需求、特點，銀行信貸產品供給也隨之豐富。如近期中國銀行、興業銀行、順德農商行等紛紛推出“算力貸”解企業資金難題，隨著國產大模型的升級，算力需求井噴，但硬件采購、算力租賃、后續運維等高昂的資金成本，卻令中小企業“望而卻步”。
此外，AI企業的經營特點也在時刻考驗銀行風控、評價體系。為突破傳統評估邏輯，“除傳統財務指標分析外，我們還會重點關注AI企業的技術實力、研發團隊、知識產權、市場競爭力等非財務指標進行綜合評估，爭取能更全面準確判斷企業的信用狀況和還款能力。”中行深圳市分行風險管理部總經理蔡坤介紹稱。
以AI賦能AI：效能提升與技術反哺
在金融“托舉”AI產業時，銀行業也被AI深刻重塑，服務效能提升后又在反哺AI產業。
談及AI技術對銀行業的影響，中行深圳市分行大灣區金融研究院院長助理邱登告訴記者，在營銷服務方面，AI可以為銀行重塑數字化、智能化的營銷服務體系，能基于用戶模型開展個性化的推薦與服務。
在內部運營層面，AI可以實現對日常運營中大量重復性、標準化工作的自動化智能化替代；在風險管理層面，AI可以運用強大的數據處理和推理能力，輔助提高信貸審批的速度和精準度。
銀行同時利用AI技術破解“不敢貸、不愿貸、不會貸”難題。如騰訊金融云副總經理王豐輝舉例稱，“此前最熟練的銀行客戶經理完成一家企業的盡調報告需要一周時間，而使用騰訊的金融盡調助手可以一鍵生成，時間縮短到一個小時，效率提升了90%以上。”
調研中，記者從多位中行深圳市分行客戶經理了解到，基于AI等技術推出的“中銀企易達”和“中銀科創夸騰系統”，已成為他們進行企業畫像篩選、貸前營銷、授信發起、貸中審批、貸后管理的一線展業工具。
“企易達系統能幫我們快速‘找到企業’，我能清楚地看到方圓數公里之內的潛在客戶信息，及其是否符合貸款標準、預估授信額度等，不需要我挨個‘掃樓’；夸騰系統能幫我們‘看懂企業’，通過綜合評分方式，從科創企業的人才隊伍、科技資質、知識產權等維度對企業的科技創新能力進行量化評價。”上述客戶經理提到。
“比起其他銀行，通過系統我們能評估企業的科技創新能力，哪怕企業暫時收入不穩定，我們也敢于貸款。”余楊解釋稱，“其實‘敢愿能會’是破題關鍵，‘投早、投小、投長期、投硬科技’是一個結果，不管企業是大是小，是初創還是成熟，我們都能找到一些真正有科技實力的企業。”
多方“托舉”：構建多層次科技金融服務體系
“我國以間接融資主導，對高科技企業是有局限性的。但從債性思想到股權投資轉變有一個過程。”國家科技成果轉化引導基金理事長馬蔚華近期公開表示，金融支持科技創新方面有“認知的偏離”，
他解釋稱，“間接融資首先是融資的中介，需要保護好存款人的利益，因此強調必須擔保抵押，而高科技是輕資產形式。風險投資過多強調商業的價值評估，較少關注科技企業本身的技術強度，如技術優勢、專利數、創新特點等被忽視了，但又想較早實現價值變現，這是比較突出的矛盾。”
因此，建立一個多層次支持科技創新的融資體系至關重要，“中國人形機器人第一股”優必選便是多層次資本體系“托舉”AI企業的典型案例。
“優必選的這條路證明了中國多層次資本市場對中國高科技產業至關重要的作用，從天使輪到A輪、B輪、C輪，再到IPO上市、上市后配售，資本力量缺一不可。”優必選黨委書記、CFO兼董秘張鉅還提到銀行信貸方面的支持，中國銀行在2019年為優必選提供了1000萬普惠金融貸款，支持企業前期的研發投入。
“在企業初創期的‘雪中送炭’，比企業實現盈利及商業化落地后的再投資更加珍貴。上市后我們也和中國銀行合作，包括H股增發、員工股權激勵、員工及高管個人服務等。”張鉅說。
“協作機器人第一股”越疆科技的發展足跡則是另一典型案例。據越疆科技CFO王勇介紹，企業最初從眾籌網站獲取起步資金，發展初期在一級市場獲取多輪融資，后成為港股第三家采用18C規則成功上市的特專科技企業。
債權方面，中行深圳市分行早在2019年便成為越疆科技首批授信合作銀行，在企業拓展海外市場時，中行也發揮其跨境金融優勢，為其提供對外投資登記、匯出資本金及海外子公司開戶等綜合金融服務。
當前，我國支持科技創新的多層次資本市場正日臻完善，張鉅建議稱，股權市場需要更多耐心資本和長期資本，因為科技創新無法一蹴而就，需要長時間的投入。
對于債權市場，他認為以銀行為代表的金融機構應更具包容性，如加大對未盈利科技企業的授信支持，完善好銀行內部的考核考評機制和免責機制。張鉅還建議進一步推動銀行的投貸聯動機制，讓銀行對未盈利科技企業的支持能夠有高額的股權收益回報，從而打造長期反哺機制，形成良性循環，支持更多的中小高科技企業，實現資本市場對我國高科技發展的更大貢獻。
從優必選、晶泰科技到越疆科技等AI明星企業的發展歷程，折射出多層次科技金融服務體系“托舉”硬科技的底層邏輯。
