中国工业报记者  吴晨  王珊珊

在全球经济面临结构性失衡与技术迭代加速等多重挑战的背景下，2025年10月27日，以“创新、变革、重塑下的全球金融发展”为核心主题的金融街论坛年会正式开幕。“创新”被置于论坛的主题首位，不仅回应了时代之问，更清晰地勾勒出中国金融通过自我革新以服务实体、扶持产业的新路径。

本届论坛汇聚全球智慧，焦点直指一个核心议题：金融创新如何精准破题，成为产业创新，尤其是前沿科技企业发展的关键助推器。从技术驱动的业态革新，到服务实体的产品供给，再到监管体系的协同适配，一场关于如何用金融活水激活产业创新“一池春水”的深度探讨，在金融街热烈展开。

金融创新着力破解硬科技企业融资瓶颈

前沿科技产业的创新往往伴随着高风险、长周期的特性，这使得传统金融服务难以有效覆盖，形成了其发展初期的首要障碍。本次论坛上，如何通过金融创新破解这一瓶颈，成为嘉宾讨论的焦点。平行论坛“创新合作开放——全球经济重构中的科技创新与金融服务”释放出明确信号：资本市场正通过制度性改革，主动适配硬科技企业的融资需求。

“从经济、科技与金融互动发展的历史过程来看，产业创新总是和金融创新相互启发与推动，比如第二次工业革命期间金融资本快速发展，第三次工业革命期间风险资本取得长足进步。”远东资信研究院副院长、首席宏观研究员张林接受中国工业报采访时表示，当前的人工智能、元宇宙等新的技术革命与产业创新，相比此前的科技革命具有较强的异质性和颠覆性，与之对应的金融创新还需要进一步提升与完善。

张林指出，从我国的情况来看，在直接融资体系还有待进一步理顺、扩容的背景下，科技金融或主要存在两个方面的短板。一方面，风险资本、耐心资本与长期资本之间在资金供给期限与结构方面，还存在着一定的协同性不足的问题，同时直接融资体系还需要进一步提供更有效的投资退出渠道。另一方面，金融创新在风险定价和风险分散方面还需要进一步精准与完善，特别是建议适度发展高收益债市场，这有助于将更广泛的产业创新转换为更广泛的金融资产，更好形成资本与技术之间的双向转化。

科技部国家科技专家库专家、高级工程师周迪对中国工业报表示，前沿产业对技术依赖度高，潜在技术风险可能放大金融风险。此外，金融机构与企业间信息不对称，导致金融机构难以准确评估企业风险和价值。

苏商银行特约研究员高政扬告诉中国工业报，目前的风险分担机制仍存在明显短板。以知识产权质押融资为例，该模式面临评估难、处置难的现实困境；与此同时，政策性担保与保险产品的覆盖范围较窄，能够有效分散风险的生态体系尚未建立。此外，金融机构普遍缺乏跨领域数据整合能力，难以精准评估企业技术成熟度与项目商业化潜力。同时，传统信贷评价体系高度依赖财务指标，但科技企业的核心价值更多体现在专利质量、研发团队实力等“技术流”维度，现有金融工具难以对技术价值进行有效量化；加上这类项目往往缺乏可验证的稳定现金流，金融机构在开展信用评估时更为谨慎。

“最大的瓶颈并不在资金‘有没有’，而在资金‘敢不敢、会不会、能不能’精准抵达长期、高不确定性的硬科技项目。”知名商业顾问，企业战略专家霍虹屹对中国工业报指出，以人工智能为例，研发周期长、数据与算力投入重、商业模式仍在快速演化，传统授信依赖的抵质押物与可验证现金流并不充分；商业航天同样存在重资产、长周期、多主体协同的特点，单一金融工具很难覆盖从原型验证到规模化发射、从卫星制造到在轨运营的全链条风险。信息不对称、技术评估难、风险分担机制弱，叠加“短钱追长事”的期限错配，是金融端的三座大山。

前金融从业者、现深圳东风环境有限公司副总裁胡双告诉中国工业报，当前，金融创新在扶持人工智能、商业航天等前沿产业时，面临的是一个由风险属性错配、估值认知鸿沟与金融工具滞后构成的“三维困境”。

困境一是前沿产业的核心是技术不确定性与市场不确定性叠加，其研发周期长、早期投入大、失败率高，与传统金融追求的可预测现金流、抵押担保和相对短期回报模式严重不符。这导致资金往往在技术成熟度（TRL）较高的后期阶段才愿意大规模进入，而最需要支持的“死亡谷”阶段（从实验室到中试、产业化初期）则出现金融断点。

困境二是前沿产业中企业的核心资产是知识产权、人力资本和未来场景价值，而非传统的固定资产。传统估值模型难以准确衡量其潜力，导致金融机构“看不懂”、“不敢投”。特别是对于可能颠覆现有格局的原创技术，其价值在早期极难被传统财务分析框架所捕获。

困境三是针对前沿技术的专属信贷评审模型、风险缓释工具（如知识产权质押、未来收益权质押的标准化和流动性）以及投贷联动等综合化金融服务方案尚不成熟。金融机构自身也缺乏兼具科技洞察与金融分析能力的复合型团队。

本届论坛探讨的突破性举措，正致力于从系统层面化解以上困境。

一是构建“耐心资本”供给体系。论坛强调了通过政策引导，扩大国家级产业基金、引导保险资金和长期养老金等“长钱”投向硬科技领域。同时，鼓励发展“技术孵化基金”、“概念验证基金”，填补最早期的资金缺口。

二是创新风险定价与分担机制。论坛重点讨论了如何利用大数据和AI构建“技术价值评估模型”，对知识产权进行动态、多维度的评价。同时，探索由政府、金融机构、企业共担风险的“首台套保险”、“研发中断险”等新型保险产品，以及国家级融资担保基金更深入地介入前沿领域。

三是深化金融市场与产品创新。论坛提及了发展高科技企业专属债券、推动证券化技术（如知识产权ABS）以及完善多层次资本市场，确保企业在不同发展阶段都有对应的融资出口。特别强调了北京证券交易所等平台对“专精特新”企业的持续支持作用。

在张林和周迪看来，论坛中提到的大力发展“耐心资本”，鼓励国资创投直接做天使投资，并设立风险补偿基金，以及当前已经在积极推进的资本市场包容性改革，例如科创板设置科创成长层、重启并扩大未盈利企业上市标准适用范围、试点IPO预先审阅机制等措施，皆有助于构建更为完善的直接融资体系，为前沿科技领域企业提供精准融资支持，缓解信息不对称问题，有助于推动形成与科创特征更加激励相容的风险资本和耐心资本。此外，中国人民银行即将发布一系列金融标准，为金融科技规范发展提供支撑，有助于降低技术风险。

数字技术成为精准对接金融与实体的关键工具

在明确“钱要流向哪里”之后，下一个关键问题便是“如何精准地流过去”。论坛共识认为，数字技术已不再是金融业务的简单辅助，而是重构风控模式、打通银企间“信息鸿沟”的核心基础设施。中国人民银行发布的最新数据印证了这一趋势：普惠小微贷款中的信用贷款占比已接近30%，标志着基于大数据的信用画像正在部分替代传统抵押品。

张林分析道，近年来普惠领域企业贷款余额与高新技术企业贷款余额增速增长都很快，但相比之下还是普惠领域企业增长更快，这说明科创领域的投融资复杂性可能还是要比普惠领域更高。这就需要金融机构和金融体系更加了解科技前沿和产业前沿，并主动利用人工智能、大数据等科技工具服务科技创新。

论坛特别强调搭建“产业—科技—金融”的良性循环平台。在实践层面，金融机构应如何利用人工智能、大数据等数字技术，真正穿透“信息鸿沟”，实现从“敢贷、愿贷”到“会贷、能贷”的转变，从而像普惠小微贷款一样，精准滴灌那些高风险、长周期的硬科技创新企业？

具体路径包括：

构建“技术尽调+信用画像”双维评估模型。张林表示，可以利用多源数据融合、AI量化分析等工具缓解信息不对称问题，多维度、动态化的评估企业的实力和潜力，可利用知识图谱、智能预警等手段提升信用风险定价和信用产品创新能力，根据不同行业、不同生命周期的科技企业特征提供更多元精准的金融服务。具体而言，胡双建议，利用AI自然语言处理技术，扫描分析企业的专利文本、研发论文、技术报告、团队背景等非结构化数据，评估其技术先进性与团队实力。通过大数据监测企业在产业链中的位置、上下游合作关系、技术成果在行业内的引用和影响情况，判断其市场地位和商业化潜力。建立指标体系，如研发投入强度、专利增长率、技术人员占比等，并将其纳入信用评分模型。

打造“智能风控+动态授信”的敏捷流程。胡双认为，可运用区块链技术，将企业研发过程、设备采购、订单合同等关键信息上链，确保数据真实可信，实现资金流、信息流和研发进程的透明化管理和闭环监控。基于上述数据，设计“研发贷”、“人才贷”、“选择权贷款”（投贷联动）等产品。例如，贷款利息的一部分可转换为企业期权，共享企业成长红利以对冲高风险。根据企业技术里程碑（如完成中试、获得首张订单）的达成情况，通过自动化系统触发授信额度的动态调整，实现“跟随式”增长。

实现“价值发现+风险预警”的持续陪伴。胡双建议，利用AI对整个技术赛道进行宏观扫描，提前预警技术路线迭代、政策变动或竞争对手突破可能对企业带来的冲击。持续监控企业的知识产权状态、核心人员变动、研发投入持续性等“生命体征”指标，及时发现潜在风险。周迪表示，利用大数据技术收集和分析硬科技创新企业的多维数据，包括研发投入、知识产权、市场前景等，构建更准确的企业风险评估模型，解决信息不对称问题。

建立“金融+产业”的开放生态。张林表示，通过构建智能金融服务平台、投融资对接平台等方式，推动金融与产业开放生态的建立，形成产业回馈金融与金融哺育产业的“双向奔赴”。胡双指出，金融机构可利用其数据优势，为被投/贷企业提供产业链上下游资源对接、技术趋势分析等增值服务，从单纯的资金提供者转变为“战略合伙人”和“价值共创者”。

周迪还表示，可借助人工智能技术实现贷款审批的自动化和智能化，提高审批效率，降低运营成本，使金融机构更“会贷”。例如，通过机器学习算法对企业的财务数据、行业数据等进行分析，预测企业的还款能力和发展潜力。此外，还可以利用区块链技术实现信息的不可篡改和可追溯，增强金融机构与企业之间的信任，促进金融机构“能贷”。

霍虹屹进一步分析认为，要穿透“信息鸿沟”，关键是让“数据成为可被金融理解的生产要素”，并把技术能力嵌入业务全流程。第一步是建立以项目里程碑为核心的动态画像，用模型跟踪研发进展、专利质量、临床或试验节点、产业联盟与供应链位置，把“技术可行性”转译为“信用可评估”。第二步是把多源异构数据转化为可核验的资产与订单信息，推动知识产权、数据、算力与长期采购合同进入可计量的担保池，通过知识产权质押+订单融资+保单增强的“拼装式担保”，降低单一抵押的脆弱性。第三步是把风控从“一次性尽调”变为“全周期监测”，基于模型触发增信、展期、二级市场对冲等工具的自动化联动，让“贷后管理”成为风险分担和资源重配的能力中枢。最后，还需要银行、券商、险资与产业基金的“协同分层”，用政策性与商业性资金的先后配位、夹层设计与第二损失安排，为前沿项目搭出“起飞跑道”。

“要实现从‘敢贷、愿贷’到‘会贷、能贷’的转变，关键在于利用数字技术将硬科技企业的‘软信息’硬化、将‘未来潜力’显性化，从而穿透信息鸿沟。通过数字化‘组合拳’，金融机构能够更精准地识别有价值的硬科技企业，并在此基础上，通过产品与模式创新，将高风险转化为可控的、可定价的风险收益组合。”胡双说。

包容审慎监管为产业金融创新提供必要空间

任何创新的蓬勃发展，都离不开与之相匹配的监管土壤。金融创新与产业创新的深度融合，必然催生出全新的商业模式与潜在风险。在扶持产业创新的过程中，一些新兴业态和模式可能会触及现有的监管边界。

论坛期间，国家金融监督总局召开的国际咨询委员会会议、中国证监会举办的国际顾问委员会，不约而同地将“创新与监管的动态平衡”置于研讨核心。这体现了监管层的前瞻性思考：一方面，需要通过“监管沙盒”等包容性措施为创新留出试错空间；另一方面，必须坚守风险底线，防止金融科技被滥用。中国的实践表明，这种“包容审慎”的监管创新，并非限制发展，而是通过构建清晰、稳定的规则框架，最终护航整个“产业—科技—金融”循环行稳致远。

霍虹屹指出，从这届论坛释放的信号看，监管思路正在形成“稳增长与防风险并举、功能监管与科技治理并进”的框架。一方面，以宏观审慎为“天花板”，通过逆周期工具、压力测试与跨市场、跨机构的信息联通，守住不发生系统性风险的底线；另一方面，以包容审慎为“地板”，在数据、算法、模型使用等环节给出可执行的边界与沙盒，鼓励在可控范围内的技术迭代与商业模式创新。

张林表示，当前金融科技领域的监管环境正在不断优化与提升，并且政策与监管层面也在积极发力引导金融服务科技的创新，比如今年５月份推出的科创债，实际上就是在打通股、债、贷融资隔离方面做出了重大创新，6月明确提出设立科创成长层，这在包容监管方面做出了显著努力。科创与金融本身都具有一定的风险特征，平衡好“创新激励”与“风险防范”的确是一个核心挑战，这要做到事前包容监管、事中保持干预、事后双向激励的协同。

对此，张林建议，一方面，要积极鼓励创新，无论是鼓励科创还是金融创新，其目的是为了更好的对收益和风险进行定价，而不是为了完全消除风险，因此要对产业与金融的融合保持一定的包容态度。一方面，如果在某些环节和领域已经出现了风险苗头，那么就要赋予监管即时的干预权限，避免风险的进一步蔓延。最后，对于取得良好资本与科技双向转化效果的企业与行业给予持续的鼓励与优惠，但是对于通过包装、欺诈等恶意放大市场波动的活动进行严厉的处罚。

“在设计监管框架时，应构建‘科技+法律’的双维监管和治理体系。”周迪表示，在法律维度，依法将所有金融活动纳入监管，以金融法的制定为契机，针对数字金融的特点构建统合性治理体系。在科技维度，借助监管科技将监管理念与规则嵌入数字金融的服务过程，实行实时动态治理，如利用区块链技术实现对数字金融产品和服务的全过程实时性监管，利用人工智能技术开展异常金融交易监测、金融风险评估与识别等。

胡双则强调，如何在防范风险与鼓励创新之间取得最佳平衡，仍是一个持续的挑战。有时，为了快速遏制风险，监管政策可能呈现出一定的“运动式”特征，对市场预期的稳定性带来影响。对于真正原创性、颠覆性的创新，现有规则可能存在“监管空白”或“适用不适”的问题。

胡双提出，目标应是构建一个“韧性监管框架”，它既能守住不发生系统性风险的底线，又能像生态系统一样，为新生事物提供适宜的成长土壤。

一是实施“监管沙盒”的升级版——「创新加速区」：针对人工智能、商业航天、生物医药等明确的国家战略前沿领域，设立专门的金融支持创新加速区。在加速区内，预先公布一套简化的、针对特定业务的临时性监管规则，明确测试范围、客户数量、总金额上限和退出机制。监管机构与创新主体在沙盒内共建实时数据监测平台，实现风险“穿透式”监控，做到“风险不出盒”。

二是推行“基于原则的监管”与“规则豁免”机制：对于明显服务于实体经济、但轻微触达现有监管边界的新模式，监管应更多基于“实质重于形式”的原则进行判断。建立清晰的“小额豁免”或“试点豁免”程序，允许符合条件的创新业务在有限范围内先行先试，待模式成熟后再纳入正式监管框架。

三是建立“适应性监管”能力与动态评估体系：监管机构应设立专门的创新办公室，早期介入，与行业专家、创新主体共同研判新技术的潜在风险与收益，变“事后灭火”为“事前会诊”。触发式监管：设定关键风险指标阈值（如业务规模、风险集中度、客户投诉率等）。在阈值之下，给予企业更大的自主空间；一旦触及阈值，则自动启动更严格的监管措施。定期评估与日落条款：为所有临时性的监管政策设置评估期和“日落条款”，到期后必须重新评估其必要性，避免临时性政策永久化，阻碍市场进化。

四是强化监管科技的应用，提升差异化监管能力：利用监管科技实现对金融市场全景式的实时、动态感知。这能使监管机构更精准地识别真正的高风险点，从而对不同风险等级的创新活动实施差异化的监管强度，将资源集中于最需要关注的领域。

“监管的价值不是把风险归零，而是把不确定性收敛在制度边界之内，让真正有价值的创新有时间成长、有空间犯错、有规则可循。”霍虹屹说。