当科技企业用专利代替厂房、用研发投入代替现金流，传统银行的风控模型便失去了刻度。2026年，科技金融数智风控迎来系统性突破——中国银行江苏省分行用层次分析法（AHP）将专家经验转化为可量化决策因子；徽商银行“5:3:2”智能报告架构让AI自动填充50%的尽调内容；浦发银行“抹香鲸”系统实现从行业研究到差异风控的全流程闭环。上海金融与发展实验室这份报告，揭示了银行业如何用“数智之眼”重新审视科技企业的真实价值。
数智风控的战略价值——从“事后风控”到“事前风控”
信息不对称与认知不对称的双重挑战
信息不对称和认知不对称是制约科技金融发展的最主要障碍。信息不对称体现为银行难以获取科技企业真实经营状况和技术价值数据；认知不对称体现为银行从业人员对科技产业和技术趋势缺乏深入理解，难以准确判断企业前景。
数字金融通过技术赋能和模式创新，为科技金融的发展提供了强有力的支持。大数据、人工智能、区块链、云计算等技术，解决了科技金融中信息不对称、风险评估难、服务效率低等问题。领先银行机构积极通过科技数字技术赋能科技金融数智风控创新，在企业准入、信用评估、智能审批、服务效率、风控流程、风险监测等方面取得显著进展。
“场景融合+数智风控”的创新路径
“场景融合+数智风控”的创新路径能够打通“产业数据—金融需求—风险预警”的闭环，将风控嵌入科技企业研发、生产、交易、融资等全场景。银行深化这一创新的主要方向是以产业场景数据为基础，依托大数据、人工智能、区块链等技术，构建从数据采集到模型构建到实时预警再到动态干预的全流程风控体系。
核心是打破“科技-产业-金融”的数据壁垒，让风控从“金融端”延伸至“产业端”，精准刻画科技企业的真实经营与技术价值。
领先银行数智风控实践
中国银行江苏省分行——AHP智能审批与全域生态平台
中国银行江苏省分行在深化金融供给侧结构性改革中，致力解决三大核心痛点：传统线下营销模式难以匹配海量普惠客群需求；传统财务指标主导的信贷审批模型难以精准量化科创属性信用风险；产业链金融服务缺乏全流程数智化工具。
为此，该行自主研发上线“数智普惠与科技金融全域生态平台”。创新引入营销路径智能规划算法，基于客户地理位置与业务潜力自动生成最优拜访策略。研发“速E审”智能审批模型，引入层次分析法（AHP），通过专家问卷科学设定指标权重，有效融合信贷专家的经验判断与大数据的客观分析。在数据层面广泛接入外部工商、司法、舆情、专利资质、行业发展数据，以及内部客户管理、交易流水、纳税申报等维度信息。
截至2025年末，平台累计登录人次超100万，查询企业650余万次。基于大数据分析形成的226个营销专题、210余万白名单客户中，为超150万客户完成精准画像，并提供纯信用预授信额度超1万亿元。通过“地图拓客”功能，成功为近20万普惠客户提供贷款投放超3,000亿元。
浦发银行——“抹香鲸”科技金融数智系统
浦发银行自主研发打造“抹香鲸”科技金融数智系统，以“人工智能+科技金融”实现了“行业研究-科企诊断-商机挖掘-产品定制-差异风控-持续赋能”的全流程端到端、全线上闭环。引入行外多模态多维度数据，如工商、政府资质、创投动态、税务、人才、专利、产业链、交易链、园区数据等，与行内客户交易、资产、信贷等数据融合，建设科技金融特色标签体系。
运用大数据、AI等技术构建数智营销、智能风控、智慧营销模型组，实现风险前置的营销筛查和目标企业的最优触达。依托行业专家沉淀的场景化营销策略和风险评价维度，将专家经验转化为可量化的决策因子，剔除合规风险、经营风险及市场风险的客户，提高营销准确率。该系统研发十余项数智化营销、展业、风控和管理工具，包括“科技雷达”“基金雷达”“负面筛查”“滴滴拓客”“数字客户经理”“贷后预警”等。
徽商银行——“徽智信”三位一体智能风控体系
徽商银行将科技金融作为推进银行自身管理模式变革的基本逻辑，于2024年7月启动“徽智信”工程。秉持“提效率、重赋能、强能力、控风险”理念，以人工智能、模型算法、大数据等前沿技术为核心驱动，构建“数据+技术+应用”三位一体的全流程智能风控体系。
在数据资产方面，搭建“技术流”评价体系，将人才、技术、知识产权等核心价值指标纳入授信环节，推动产业链、资金链融合，全面穿透识别科技企业经营实质。在平台与工具方面，打造信贷智能分析助手、智能报告助手、交易流水分析平台、财务综合分析平台、客户决策评分、风险传导模型、贷后客户价值模型等一系列数智化工具。创新打造“5:3:2”模式的智能报告架构（50%自动填充、30%AI智能获取、20%人工分析），自动抓取企业人才、技术、成果、转化、政策等多维度数据，推动尽调模式从“人工主导”向“数据+大模型赋能”转变。
数智风控的四大核心能力
全域数据整合平台
建立产业场景和金融风险联合研判和预警机制，围绕产业链、技术链、供应链、人才链、股权链构建科技企业生态网络，整合企业工商注册、税务、海关、专利、科研项目、股权融资、交易流水等多维度数据，形成科技企业360度全景画像。
智能化风险评估模型
运用机器学习、深度学习等人工智能技术，构建适配科技企业特点的风险评估模型。建立“技术评价+市场评价+团队评价+财务评价”的多维度评价体系，针对不同行业、不同成长阶段的科技企业，建立差异化的评分卡模型和风险定价模型。
实时动态风险监测
通过构建实时风险监测系统，对企业的经营状况、资金流向、舆情信息、行业动态等进行7×24小时监测，实现风险的分级管理和精准干预。齐鲁银行构建了覆盖工商、税务、司法、知识产权、征信等多维度的外部数据生态，运用大数据、人工智能等技术构建科技企业专属评价模型，实现对企业的精准“画像”和风险穿透识别。
智能化贷后管理体系
通过数字化手段提升贷后管理的效率和效能，实现从被动管理向主动管理的转变。利用大数据分析技术对存量客户进行风险重新评级；建立客户分层管理机制；运用区块链技术实现贷款资金流向的全程可追溯，构建贷前、贷中、贷后全流程闭环管理。
