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财经深一度增强金融服务多样:性普惠性可及性
来源:12306 编辑:姚雅馨 2026-09-14 06:23:06

本报记者 程远州



收到300万元贷款批复,广州腾元数字科技有限公司创始人罗瑞昌长舒了一口气——紧绷的现金流,活了!这笔3年期的信用贷款,是广东省落地的首笔“词元贷”,由中国银行广州海珠支行提供授信。

“过去找银行贷款,对方看重的是房产、固定资产,我们只能靠法人个人用名下房产担保,不仅额度低、利率高,而且周期长。”罗瑞昌说,他的公司主营家居家电、快消、农文旅行业的数字营销,近两年营收翻倍增长,现金流却越绷越紧——“品牌项目账期长、下游回款滞后,上游的算力词元采购、大模型使用授权费用却须预付。”

现在,银行换了一把授信的“尺子”:探索把企业日常经营的数字生产要素纳入信用凭证,给人工智能企业“解渴”。这把新尺子又能否量得准、走得远?记者展开调研。

“词元经济”新考题待解

词元是大模型处理信息的最小单元。今年3月,国家数据局将其定位为“智能时代的价值锚点”。2024年初,我国日均词元调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;今年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。

数据暴涨掩盖不了人工智能企业办理银行贷款时面临的窘况:最值钱的资产是算法、模型、数据,但轻资产、散流水,没有厂房、缺少抵质押物,难以走进银行的大门。

“银行看重实物资产,而这些企业的资产是代码和订单,这种错配是横亘在人工智能产业商业化进程中的结构性难题。”广州市海珠区投资促进局投资促进一科科长戴志杰说。

今年7月,中国人民银行等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》,支持打通科技金融数据壁垒,推动授信评价从“看抵押”向“看数据”等多维度延伸。

针对“词元经济”的新考题,广东各地银行机构也自下而上做出一系列探索——

海珠区率先发布“词元经济”专项金融产品“词元贷”,中国银行、中信银行、广州银行参与布局,中国银行落地首笔授信;建设银行广东省分行联合广东词元交易和服务中心推出“词元贷”,并为广州南沙一家智能物联网企业批复3000万元信用贷款;工商银行深圳龙岗支行则以“算力e贷”落地辖内首笔业务……

融资产品名称各异,但都是在围绕人工智能、数字经济等新兴产业特点,探索与企业新型经营模式相适配的金融产品和信用评价方式,将企业“看不见的算力消耗”,变成银行“看得见的信用依据”。“API(应用程序编程接口)调用日志、算力使用记录等数据天然不可篡改。”戴志杰介绍,银行通过数据清洗和聚合,即可将海量原始日志转化为可视化经营报表,再结合算力采购合同、下游服务合同、技术资质交叉验证,打破重固定资产、重实物抵押的风控壁垒。

“算力账单”成授信锚点

在“词元贷”发布银行,企业贷款材料清单展示了新变化:以前是房产证、报表、发票等,如今变成了月度词元消耗数据、算力服务合约和API调用日志。

从看资产到看流量,将“算力账单”变成授信锚点,如何顺利落地?

在深圳市爱智慧科技有限公司,工程师正在调试喷漆机器人——机器人每“学会”一个新动作,背后都是大模型的调用、词元的消耗、账单的累加。这家主营具身智能训练的专精特新企业,急需资金采购大量词元支撑机器人迭代升级,却缺乏厂房、土地等抵押物难以贷款,一度影响业务进度。

在走访企业时,深圳市龙岗区人工智能(机器人)署摸清行业痛点,协同区发展和改革局指导工商银行深圳龙岗支行推出了“算力e贷”,将算力采购需求、技术服务合约价值及未来应收账款纳入授信评估体系,迅速为爱智慧科技核定500万元信用贷款额度。“这笔贷款来得非常及时,不仅解决了购买算力的资金难题,更是对我们这类轻资产科创企业价值的极大认可。”企业负责人说。

不同的企业,“算力账单”的计算方式不同,银行授信的尺子也不同。

“普通质量短剧每分钟消耗词元的成本达1500元,高质量的每分钟成本能达到4000元。”广州一家AI(人工智能)短剧制作企业的营销负责人梁剑算了一笔账。以日常算力消耗数据作参考依据,这家企业申请到500万元3年期信用贷款。而另一家AI电商直播企业面临的难题则是,算力采购款须提前垫付,项目回款周期长达5至6个月。凭借算力采购单,该企业获得300万元3年期信用授信。

中国银行广州分行将企业历史词元结算数据、词元供给值与消耗值以及算力合约价值作为经营评价的重要考量,推出3个“词元贷”子产品:算力供给贷,服务从事大模型搭建训练、已完成国家级备案、签订算力服务合约的企业;算力应用贷,服务使用词元发展自身业务的发展型企业;算力服务贷,服务提供AI API服务、数据标注、模型微调的技术服务商。单户最高授信3000万元,流动资金贷款期限最长3年。

建设银行广东省分行则围绕供给、应用、服务三大场景进行差异化定制。上游看合约与应收账款,让手中的合同变成可用的资金;下游看消耗与订单,考察AI应用是否顺利从样品迈向产品;中间则看算力平台方的结算流水。

如此,金融活水精准滴灌到产业链每一环。“通过算力消耗的相关情况去看客户的真实经营生产,让授信逻辑逐步向动态数据监测转化。”中国银行广州分行普惠金融事业部副总经理李柳兰说。

新尺子如何防住新风险

把“看不见的算力消耗”变成“看得见的信用依据”,新尺子也带来一些新风险。“词元贷”试水之后,不少业内人士提出顾虑,市场上早就存在已有闲置词元重复售卖、后台篡改消耗速度等乱象,如果银行基于被操纵的数据放贷,授信评估是否会出现偏差?此外,词元价格随着人工智能大模型调用需求情况和算力市场变化波动,作为授信锚点是否可靠?

多家银行信贷部门工作人员表示,若单纯将词元数据作为唯一授信依据,银行可能面临企业无效调用、刷单虚增消耗量、人为做大业务规模等风险。

银行的解法,是多维交叉印证,词元消耗量仅是主要指标之一,而非唯一依据,不直接等同于抵押物。银行参照企业历史算力结算数据、算力服务合约价值、算力业务应收账款、词元佣金结算量等,并结合企业经营、财务、征信、实际控制人履历等维度核定企业综合额度。算力平台月度词元消耗量和企业运营、收入、未来收款等环环相扣、彼此印证。

“核心仍是评测企业是否具备有效的还款能力,未来经营中是否有较好的还款现金流,基本授信逻辑没有改变。”李柳兰说,归根结底,“词元贷”锚定的是真实算力服务消耗与企业经营数据,而非可炒作的数字资产。

数据如何核得准?李柳兰表示,针对可能存在的词元消耗数据造假情况,银行在具体业务开展过程中,强化业务真实性穿透核验,建立“合同+词元调用数据+交易流水”交叉验证机制,对接企业算力平台词元计量数据,核验词元生产、调用、结算全链路,核实账款真实性,防范虚构算力业务、客户刷单无效调用、虚增词元营收的风险。未来还将争取与算力平台企业建立合作关系,向银行开放算力平台系统查询ID,实现实时监控核验,强化数据真实性管控,防范造假风险。

李柳兰坦言,“词元贷”仍在探索阶段,还没有成熟的风控模型,有待在政策支持下持续加强政银协作、银企合作,探索不同场景下适配算力产业发展的多种服务模式。目前,广州地区已授信的算力企业以信用类贷款为主,并纳入广州市信贷风险机制政银风险分担。

探索虽审慎,步伐并不慢。目前,中国银行广州海珠支行“词元贷”授信总额已达2800万元,首批获授信企业广泛分布在AI短剧、电商营销、人工智能工具开发等领域,以算力产业链小微企业为主。

暨南大学南方高等金融研究院副院长谢宝剑表示,“词元贷”从创新探索到规模化复制仍面临不少挑战,比如词元计费口径、统计标准尚不统一,第三方中立审计体系仍缺失等。但这是一个良好的开始,他认为,“词元贷”的深层效应在于对人工智能产业生态的撬动,政府搭台、银行创新、平台供数、服务商落地,构建起“金融赋能—产业集聚—新金融需求”的正循环。

《 人民日报 》( 2026年09月14日 18 版)

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