“做好科技金融这篇大文章，需要科技界与金融界共同努力。” 科技部副部长邱勇在 5 月 22 日国新办新闻发布会上的表述，精准点出科技金融的 “系统工程属性”—— 从科研投入到成果转化再到产业化，需银行、证券、保险等多金融工具协同，更需政府、金融机构、科技企业跨领域联动。在数智化浪潮下，如何平衡创新与合规、构建良性闭环，已成为科技金融高质量发展的核心命题。

一、中央统筹：政策搭台，“揭榜挂帅” 激活创新活力

科技金融的落地离不开顶层设计的指引。2025 年以来，中央多部门密集出台政策，从 “机制建设、区域试点、工具整合” 三方面为科技金融铺路，形成 “全国一盘棋” 的推进格局。

1. 政策体系：七部门协同，明确 “股债贷保投” 综合路径

科技部、中国人民银行等七部门联合印发的《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》，核心聚焦 “协同” 与 “落地”：

机制协同：建立多部门参与的科技金融统筹推进机制，打破科技与金融部门的数据壁垒，实现 “科研项目信息” 与 “金融服务需求” 的精准对接；

工具整合：推动 “股权 + 债权 + 贷款 + 担保 + 保险 + 投资” 多工具联动，例如通过 “科创贷 + 风险补偿基金” 降低银行放贷风险，通过 “科技保险” 覆盖研发中断、成果转化失败等场景；

区域试点：在 2024 年 10 月央行、科技部确定的北京、上海、重庆等 13 个重点地区基础上，进一步鼓励试点区域探索差异化模式，形成 “可复制、可推广” 的经验。

2. 创新机制：“揭榜挂帅” 激发地方智慧

邱勇在发布会上明确，2025 年将组织科技金融创新政策 “揭榜挂帅”：

鼓励地方政府、金融机构主动 “揭榜”，针对本地科技企业特点（如硬科技企业、中小微科创企业）设计特色方案；

重点突破 “科研经费难评估”“轻资产企业融资难” 等痛点，例如通过 “知识产权价值评估模型” 为科创企业授信，用 “产业链数据共享” 降低风控成本；

最终通过 “地方实践 — 经验提炼 — 全国推广” 的路径，让政策从 “框架性指引” 转化为 “可操作的实招”。

二、地方实践：陕西 “四维驱动” 样本，数据印证协同成效

在中央政策指引下，各试点地区结合本地产业特色探索科技金融模式，其中陕西的 “政策 — 工具 — 市场 — 人才” 四维驱动模式颇具代表性，其数据成果直观体现了协同效应。

1. 陕西实践：四维联动，破解科创企业融资难题

陕西作为 13 个重点地区之一，围绕科技金融构建了全链条支撑体系：

政策维度：省委金融办、金融工委完善政策支持，推出 “科创企业白名单”，对纳入名单的企业给予贴息、担保费减免等优惠；

工具维度：联动银行、担保机构推出 “科创贷”“知识产权质押贷”，截至 2025 年 1 月末，陕西省科技型企业贷款余额达2972.90 亿元，同比增长 23.75%，其中科技型中小企业贷款余额684.99 亿元（同比增 40.65%）、高新技术企业贷款余额2581.79 亿元（同比增 25.49%）；

市场维度：深化与国内外金融机构、科研院所合作，引入创投基金、产业基金，推动 “科技成果转化基金” 规模超 500 亿元；

人才维度：联合高校设立 “科技金融人才培养基地”，培养既懂科研又懂金融的复合型人才，解决 “评估难、对接难” 问题。

2. 地方特色：聚焦产业痛点，打造差异化优势

陕西的实践并非个例：北京依托中关村科创资源，推出 “专精特新企业专项信贷计划”；上海聚焦集成电路、生物医药等硬科技领域，构建 “科创板 + 创投基金” 联动机制；重庆则结合西部金融中心定位，探索 “数字人民币 + 科技金融” 的支付结算模式 —— 各地区均以 “产业需求” 为核心，避免 “一刀切”，体现了邱勇强调的 “区域有重点、实施有特色、操作有实招”。

三、跨领域整合：AI 驱动金融科技，重塑科技金融服务模式

科技金融与金融科技并非割裂的概念 —— 前者是 “金融服务科技”，后者是 “科技赋能金融”，二者在 AI 技术的推动下形成协同效应：金融科技通过 AI 提升服务效率，为科技金融提供 “精准化、智能化” 的工具支撑。

1. 银行端：AI 重构 “生产力与生产关系”

多家银行已将 AI 作为科技金融的核心引擎，通过 “大模型 + 场景” 模式突破传统服务瓶颈：

恒丰银行：构建 “双飞轮” 模型训练体系，形成 “通用大模型 + 小尺寸大模型 + N 个场景模型” 架构 —— 通用大模型处理基础语义理解，小模型聚焦科创企业风控（如专利价值评估），场景模型适配 “研发贷”“成果转化贷” 等具体业务，某硬科技企业通过该模型实现 “专利质押贷” 1 小时预审批；

北京银行：打造 “大模型 + 小模型” 双轮驱动，推出 “京客图谱”（整合企业工商、专利、产业链数据）、“京信妙笔”（自动生成科创企业尽调报告），将企业授信审批时间从 7 天压缩至 3 天；

民生银行：升级仿生金融服务（BioFaaS），构建全行级知识体系，通过 AI 分析科研项目进度、成果转化潜力，为生物医药企业提供 “研发阶段 — 临床试验 — 量产” 全周期信贷支持。

2. 科技企业端：AI 原生平台赋能生态

科技企业则通过 AI 技术迭代，为金融机构提供 “可落地的科技金融工具”：

腾讯云：智能体开发平台依托 RAG（检索增强生成）技术、Agent 能力，帮助银行快速搭建 “科创企业智能评估助手”—— 输入企业专利号、研发投入等信息，即可生成风险评级与授信建议；

神州数码：将 “神州问学” 升级为企业级 Agent 中台，定位 “智能体工厂”，支持金融机构批量生成 “产业链金融 Agent”“知识产权质押 Agent” 等，某区域银行通过该平台，3 个月内上线 12 个科技金融场景工具，服务科创企业数量增长 50%。

四、长远发展：平衡创新与安全，筑牢 “五大支柱”

在数智化转型加速的背景下，科技金融不能只追求 “创新速度”，更需守住 “安全底线”。清华大学五道口金融学院周道许提出的 “五大支柱”，为统筹发展与安全提供了方向：

新质生产力驱动：以 AI、区块链等技术为核心，提升科技金融的 “精准度”（如精准识别科创企业潜力）与 “效率”（如实时风控）；

数智化重构生态：通过数据共享（合规前提下）、系统互联，打破 “科技 — 金融” 数据孤岛，同时用隐私计算、联邦学习保障数据安全；

系统性安全防线：建立 AI 模型风险预警机制（如防范模型 “幻觉” 导致的授信误判），完善科技金融业务应急预案（如科创企业违约处置流程）；

分层激活地方活力：中央定框架、地方出特色，避免 “一刀切” 政策，同时加强跨区域风险联防联控；

全球视野提升竞争力：借鉴 “多边央行数字货币桥”“中新数字人民币跨境支付试点” 经验，探索科技金融的国际化服务（如跨境科创企业融资），同时防范境外金融风险传导。

总结：协同与安全并行，科技金融迈向 “高质量阶段”

当前科技金融的发展，已从 “政策推动” 转向 “政策 + 市场 + 技术” 三力驱动：中央通过 “揭榜挂帅” 激活创新，地方依托产业特色探索实践，AI 则成为打通 “科技 — 金融” 壁垒的关键工具。未来，随着 “股债贷保投” 工具进一步整合、AI 模型风险防控机制不断完善，科技金融将更精准地服务于 “高水平科技自立自强”，既为科创企业注入资金活水，也为金融机构开辟新的增长空间 —— 而这一切的核心，始终是 “协同” 与 “安全” 的动态平衡。