近日印发的《关于发展新质生产力的意见》提出，加大金融创新产品供给。从将科技金融置于“五篇大文章”之首，再到此次专门部署加大金融创新产品供给，均强调了金融要服务国家创新驱动发展战略。在此前召开的2026年中国国际服务贸易交易会上，一批围绕人工智能的新型金融产品集中亮相，人工智能在科技金融中的应用正从外围环节延伸至授信、风控和合规等核心领域。
人工智能与科技金融加速融合，改变了金融业评价和服务科技创新企业的模式。传统授信重抵押、重财务报表，而不少科技企业最有价值的资产在于团队、专利和产业化前景。人工智能通过对知识产权、科研背景、产业链交易及行业趋势等多维非财务数据的深度挖掘，将分散信息转化为决策依据，推动金融评价从“看过去”转向“看未来”，促使资源精准滴灌至前沿科技领域。人工智能还推动科技金融由单项产品向全流程服务转变。在贷前寻找优质企业，在贷中结合行业景气与专利变化优化方案，在贷后动态监测订单与风险，有利于银行、保险、基金与担保机构协同提供接续服务，避免科技企业在关键成长期资金断档。此外，数字化工具降低了尽调成本与管理成本，扩大了对科技型中小企业的覆盖面，并辅助开发“贷款加外部直投”、并购贷款和科创债券等工具，构建起多层次、全周期的科技金融产品与服务体系。
放眼全球，国际金融机构对人工智能的应用多集中于信用评估、反欺诈与流程自动化领域。欧美市场的智能化应用更依托发达的资本市场，高度侧重二级市场交易、量化对冲与资产管理算法。
相较之下，我国人工智能赋能科技金融的产业实践，展现出深度融入实体经济、精准服务“硬科技”与专精特新企业的鲜明特色。我国拥有完整的产业体系和丰富的产业应用场景，金融机构可以将企业数据放在产业链、供应链、价值链、创新链中综合研判。引导银行、证券、保险、创投、政府引导基金等共同参与科技金融生态建设，充分发挥人工智能连接科技、产业和金融的作用，服务科技成果转化和现代化产业体系建设。
必须清醒认识到，人工智能并非解决科技金融难题的“万能钥匙”，还存在诸多不足。一是算法“黑箱”与生成式大模型的“幻觉”现象，对追求审慎与责任溯源的金融风控带来挑战。二是跨部门数据壁垒依然突出，数据分散、标准不一、质量参差，制约了人工智能模型评价的全面性与准确性。三是基础设施与模型存在同质化风险，中小金融机构研发能力薄弱，高度依赖头部供应商，一旦发生模型逻辑缺陷，易诱发共振风险。四是既精通人工智能算法，又通晓金融风控与硬科技行业技术规律的交叉复合型人才依然匮乏。
解决好上述问题，还应综合施策、精准发力。
强化顶层设计。由政府部门牵头建立全国统一、区域联动的跨部门信息共享公共平台，打破数据孤岛，推动科技、产业、金融、税务等数据有序汇聚、规范治理和授权使用，为模型注入高质量数据养分。
深化技术融合。鼓励金融机构与科研院所开发专业级金融大模型，建立针对“硬科技”属性的评价体系，建立健全以技术含金量、团队研发实力、专利质量及产业链地位为核心的“看未来”评估算法，并保留人工复核与申诉渠道。
鼓励金融机构因企施策。大型金融机构可建设企业级知识库和风控平台，中小机构则应依托公共技术平台，深耕区域产业和细分场景，并加快培养复合型人才。要守住安全底线，完善准入、测试、审计与责任追溯机制，健全算法备案、可解释性审查与监管沙箱制度，确保重大信贷与投资决策中人的主体地位与最终责任，防止以技术判断代替审慎经营。
人工智能的价值，在于帮助金融机构看懂科技、识别创新、陪伴成长。只有把技术能力转化为服务实体经济的能力，把数据优势转化为资源配置效率，把模型创新纳入安全可控的制度轨道，才能提高金融支持科技创新的精准度和可持续性，为培育新质生产力提供更加坚实的金融支撑。
