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（来源：青岛金融）

2026年7月，中国人民银行、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》（以下简称《通知》），同步发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》（以下简称《目录1.0》），涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求八大类26个数据指标。这是科技金融领域聚焦数据要素的一次专项制度安排。早在2020年，中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》就已将数据确立为新型生产要素，此次《通知》则将其在科技金融这一专项领域落地为系统化的制度安排，标志着科技金融从政策推动迈向数据驱动的新阶段。对金融机构而言，如何跳出重抵押的传统信贷思维，以数智化手段覆盖科技企业全生命周期，触达长尾客群的真实融资需求，既是落实国家战略的必然要求，也是构筑差异化竞争优势的关键所在。

直击科技金融的深层矛盾：

数据要素为何成为破局关键

科技金融的本质难题，根植于科技创新的不确定性与金融运行稳健性要求之间的天然张力。传统金融体系依托财务报表、固定资产抵押与担保增信构建风控逻辑，而科技型企业普遍呈现轻资产、高成长、高风险的“一轻两高”特征，其核心价值体现在技术专利、研发团队与创新能力等无形资产上，难以用传统财务语言准确估值，金融机构因此长期陷于不敢贷、不愿贷、不会贷的困境。

从数据视角审视，这一困局又体现为三重结构性矛盾。其一，数据碎片化与决策整体性的矛盾。企业科创属性、研发投入、知识产权、产业链地位等关键信息分散于科技、工信、知识产权、税务等多个部门，形成一座座“数据孤岛”，金融机构单靠自身力量难以拼出完整的企业画像。其二，风控静态化与成长动态性的矛盾。传统银行信贷审批聚焦企业历史财务数据，本质上是“向后看”的风险评估，而科技企业的价值在于未来成长空间，静态模型难以匹配其动态演进节奏。其三，服务同质化与需求多样化的矛盾。不同行业、不同阶段的企业融资需求差异显著，“一刀切”的产品设计导致供需错配长期存在。

《通知》的出台，正是针对上述痛点的系统性回应。《目录1.0》从国家层面统一了科技金融数据标准，明确了可开放共享的数据范围与口径，为跨部门数据融合奠定了制度基础。更深一层看，政策背后还有制度深意：数据驱动天然带有“赢者通吃”的倾向——数据积累越多的机构，风控越精准、客户越聚集、数据沉淀越丰厚，中小金融机构可能在市场化竞争中被进一步边缘化；而《通知》以公共数据开放共享对冲市场化数据集中，本质上是一种“公共品供给”的制度安排，让数据基础设施成为全行业共享的底座，而非头部机构的私产。这意味着科技金融的竞争逻辑正在发生根本转变：从比拼网点、关系与资金成本，转向比拼数据整合能力、模型构建能力与智能决策能力。谁能率先将数据要素转化为风控能力与服务效率，谁就能在竞争中赢得主动。

聚焦全生命周期视角：

数据赋能的分层逻辑与实践路径

科技企业的成长不是线性过程，从初创期的技术验证到成长期的市场拓展，再到成熟期的规模化发展，各阶段的风险特征、资金需求与信息可得性差异显著。《通知》的发布意味着金融机构必须摒弃“一套模型打天下”的粗放模式，而要以全生命周期理念重构数据应用体系。

在科技企业的种子期与初创期，数据赋能的核心任务是科创属性识别与早期价值发现。这一阶段的企业往往只有技术团队和初步方案，缺乏财务记录与经营流水，是信息不对称最严重、传统金融最难覆盖的环节。数据应用的重心在于突破财务依赖，从技术维度识别潜力：依托知识产权、研发团队背景、产学研合作、政府立项等非财务数据构建科创属性评价模型——通过核心专利的被引用次数、技术生命周期与同族专利分布量化技术先进性，通过创始团队的学术背景与创业履历判断企业技术转化能力。这一阶段的数据应用目标不是精准授信，而是初步筛选与价值发现，为投贷联动与早期投资提供决策依据。

在科技企业的成长期，数据赋能的核心任务是数字信用画像与动态授信。企业进入产品落地与市场拓展阶段后，经营数据逐步丰富但仍缺足额抵押物，融资需求快速增长且时效要求高。数据赋能的关键，在于以多维画像替代抵押担保：整合工商、税务、社保、供应链交易等经营数据刻画企业运营状况，叠加研发投入强度、专利增长速度、高新资质等科创数据评估企业成长潜力，两类数据交叉验证，形成覆盖基础属性、经营能力、技术实力与成长潜力的企业立体画像。画像维度越丰富、更新频率越高，信用评估结果与企业真实经营状况的贴合度就越高。在此基础上建立动态授信机制，随经营数据与技术进展实时调整授信额度与利率，打破“一年一审批”的传统节奏。

在科技企业的成熟期，数据赋能的重心从风险控制转向价值创造与生态协同。金融机构可依托产业链数据打造特色投研能力，分析细分赛道的技术演进与竞争格局，为企业提供行业洞察，从资金供给方升级为产业伙伴；围绕核心企业打通产业链数据、绘制重点产业链图谱，以“一链一策”精准匹配金融资源，提升上下游中小科技企业的融资可得性。

贷后管理同样应纳入数据视野：建立技术迭代监测机制，跟踪行业技术前沿、竞品专利布局与替代技术信号，前瞻识别转型风险与二次成长机遇，形成覆盖企业完整生命周期的服务闭环。

引导长尾需求的破解：

数据要素的普惠价值与边界

科技金融的长尾客群，是量大面广的中小微科技企业。它们单体规模小、融资需求分散，传统信贷模式下单户营销与风控成本过高，金融机构缺乏服务动力。数据要素的核心价值，正在于以标准化、批量化、智能化手段大幅摊薄服务边际成本，让长尾客群从“不经济”变为“可服务”——将人工判断转化为算法决策，将线下尽调转化为数据核验，将逐笔审批转化为自动授信。《通知》对于金融机构的重要启发正在于此。破解长尾需求的关键，是构建“批量获客—精准画像—自动审批—智能贷后”的全链路数字化能力：依托科技部门与产业园区的企业名单数据批量筛选客群，接入公共数据完成数字化“体检”，将风控规则内嵌系统实现线上化自动审批，以数据异动监测替代人工贷后巡查，全流程重塑服务成本曲线。

与此同时，也应看到数据要素的能力边界。数据要素能覆盖的，是留有数据痕迹的企业——有纳税记录、有专利申请、有交易流水的“中间层”；而数据留白较多的种子期企业，恰恰是最需要耐心资本的部分，对此市场化金融工具依然失灵，仍需财政资金与政府引导基金以风险补偿、共担机制补位。换言之，数据要素扩大了商业金融的可行边界，但没有覆盖科技创新的全部风险谱系，数据普惠与财政补位是长尾客群融资的一体两面，不可偏废。

《通知》提出开展科技金融可信数据空间创新发展试点，鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用，这为破解长尾客群数据可得性难题提供了制度保障。可信数据空间以“可用不可见”为原则，通过隐私计算、联邦学习实现多源数据联合建模，既守住了数据安全与企业商业秘密的底线，又让金融机构在“原始数据不出域”的前提下充分调用政务、产业链与交易流水数据，显著提升对长尾客群的风险识别能力。同时，服务长尾客群不能简单追求覆盖率，必须依托精准风险计量建立差异化定价机制，让优质企业享受更优惠利率，高风险企业承担合理溢价，以价格信号引导企业规范经营。

强化数智赋能实践架构：

从数据底座到产品矩阵的体系化构建

数据开发利用不是数据的简单堆砌，而是一项系统性工程，需要“数据底座—智能模型—产品矩阵”三层架构层层递进、相互支撑，配合《通知》同时发布的《目录1.0》强化了这一逻辑。数据底座搭建方面，按照《目录1.0》标准整合内部金融数据与政务、知识产权、征信等外部数据源，建立统一的数据标准与治理机制，坚持“急用先行、逐步完善”，优先对接风控价值最高的数据项。模型构建层面，突破财务指标主导的传统评分卡，构建“财务+技术+经营+行为”四维模型体系，重点纳入专利质量、研发强度、技术成熟度等科创指标，并针对生物医药、集成电路、人工智能等重点赛道建立行业投研框架，同时注重模型可解释性与持续迭代，防范“黑箱”风险。产品矩阵构建层面，面向拥有核心专利但缺乏现金流的企业开发知识产权质押融资，面向承担政府科技项目的企业按研发进度分阶段放款，面向高成长初创企业以“贷款+外部直投”分享成长收益，并在额度、期限、还款安排上匹配研发周期的现金流特点，从“通用授信”走向“量身定制”。

更进一步看，三层架构的搭建指向银行角色的根本跃迁。在利率下行压缩息差空间、数据开放推动信息平权之后，银行真正稀缺的资源将不再是资金，而是产业认知——理解技术路线、判断团队能力、看懂赛道格局的投研能力。当数据底座抹平信息获取的差距时，机构之间比拼的就是谁能把数据升维为认知。从这个意义上说，从“资金中介”走向“认知中介”，才是数智化转型对银行业的终极考题，而非简单的流程线上化。

挑战与展望：

在发展与安全中探寻最优路径

数据要素打开空间的同时，也带来新的课题。安全层面，科技企业的研发与经营数据多涉及商业秘密，必须落实全流程分级分类保护，善用隐私计算等技术手段，在数据安全法、个人信息保护法框架内坚持“最小必要”原则。标准层面，各地数据口径与质量参差不齐，跨源融合仍有障碍，《目录1.0》的落地需要金融机构主动对接地方数据治理进程。能力层面，数据开发利用对人才与组织提出更高要求，需要培养既懂金融又懂产业的复合团队，并以差异化的风险容忍度与尽职免责机制激发一线动力。此外还应警惕模型同质化的新型风险——若各机构基于同一套公共数据、相似的模型逻辑开展授信，行为趋同将放大顺周期波动，需要前瞻布局应对。

基于《通知》的内容，从长远来看，科技金融数据开发利用将沿三条主线深化：一是生态化，从单机构应用走向政府、金融机构、企业与第三方机构多方参与的数据协同；二是智能化，随着大模型与知识图谱技术演进，数据应用从规则驱动迈向认知智能；三是价值化，知识产权与数据资产的确权、估值、质押融资取得突破，数据要素由风险判断的工具逐步演进为可定价、可交易的资产形态，推动“技术变资产、数据变信用”落地。

结语

《通知》为科技金融数据开发利用搭建了制度框架，也为金融机构划定了转型坐标。以全生命周期理念重构服务逻辑，以数据要素破解长尾客群融资难题，加快构建立体化的数智服务体系，既是金融服务新质生产力的责任所在，也是金融机构自身实现高质量发展的必由之路。当数据真正成为科技金融的“新能源”时，金融“活水”方能更精准地浇灌科技创新，为新质生产力发展注入持久动力。

来源：《金融博览》