來源：2025年度農村金融機構科技創新優秀案例評選

獲獎單位：青島農商銀行

榮獲獎項：產品創新優秀案例

一、項目背景

科技型企業是培育新質生產力、推動經濟高質量發展的核心引擎。然而，其固有的“高風險、輕資產、長周期”特點與傳統銀行依賴抵押物和靜態財務數據的信貸評審模式之間存在較大矛盾，導致科技型企業普遍面臨“融資難、融資貴”的發展瓶頸。為精準破解這一難題，助力青島市“10+1”創新型產業體系發展，建設“基于大數據分析和隱私計算技術的科技金融賦能項目”。

本項目旨在打造一個以數據為驅動、以技術為引擎的科技金融服務體系。其核心在于深度融合人工智能大模型、大數據、隱私計算等前沿技術，實現覆蓋貸前、貸中、貸后全流程的科技金融服務支撐。在數據層面，突破傳統金融數據的局限，通過隱私計算技術安全合規地引入并融合政務數據、知識產權信息、研發投入、人才結構等多維度行內外數據，形成對科技企業的數字畫像。在技術應用層面，開發部署“科創能力評價模型”，利用數據模型強大的自然語言處理與關聯分析能力，對企業專利、論文、研發團隊等非結構化數據進行深度挖掘和量化評估，科學衡量企業的技術創新實力與成長潛力。在業務流程方面，打造“線上預審+線下盡調”雙軌模式，通過系統自動獲取多源數據并生成預授信報告，客戶經理可借助系統生成的精準“盡調清單”進行針對性核查，實現高效初篩，大幅提升審批效率與風控質量。同時，通過“貸后預警模型”對企業經營動態進行持續監控，實現風險的早識別、早預警、早處置。

基于相關技術與風控能力，我行創新推出面向科技企業的“新質貸”專屬信貸產品。該產品具有額度高、期限長（最長3年）、還款方式靈活等特點，精準匹配科技企業的研發周期，切實降低其融資成本與還款壓力。

二、項目方案

本項目技術的核心創新在于將大數據分析、大模型推理與隱私計算的數據安全融合能力進行系統性整合，構建了一個“數據可用不可見、知識深度可挖掘、風控智能化”的體系。同時，通過智能分析獲取企業共性特征，將分析結果嵌入人工決策流程，塑造“數智分析+人工決策”的數智風控模式，變風險管理“剎車鍵”為業務發展的推動力。

分為數據源、技術引擎、產業企業圖譜、服務能力中心四層，各層級協同支撐實現科技金融公司金融業務的數智化開展。

數據源層：多維度數據整合，筑牢基礎。整合工商、科技、市場監管、稅務、海關、司法及金融等多類數據，為系統提供全面、多元的信息底座。

技術引擎層：智能技術驅動，賦能分析。依托 NLP（自然語言處理）、DAS等技術，結合企業評價模型、產業評價模型、股權穿透模型、科創評價模型，以及事件主體標簽法、事件標簽算法、政策解析算法等，實現數據的智能分析、建模與深度處理，為上層應用提供技術支撐。

產業+企業全景圖譜：全景洞察，串聯產業與企業。構建 “產業知識圖譜（產業細圖譜、行業圖譜、事件圖譜）+企業相關圖譜（企業圖譜、供應鏈圖譜）”，實現產業與企業的多維度畫像和深度洞察。

智能決策中樞：基于多系統協同的智能決策。通過多維數據建模、規則引擎和機器學習模型評估、數智網格及供應鏈關系管理等功能，實現貸前環節的客戶初篩與風險準入，貸中環節的智能審批與報告生成，貸后環節的風險預警與客戶維護。

三、創新點

1.推動業務流程再造。本項目改變了以往紙質材料堆積、審批流程冗長的傳統模式，創造了“人機結合、線上線下聯動”的高效流程，構建了“線上預審+線下盡調”雙軌智能模式。

線上智能預審與報告生成。企業通過線上渠道提交基本信息和授權后，即可自動觸發數據獲取與計算流程。通過API接口與隱私計算技術獲取政務、知識產權等數據，最終由系統整合生成一份詳盡的《企業預授信與盡調分析報告》。該報告不僅包含預授信額度建議，更重要的是，為線下盡調人員提供了清晰的“審核重點”和“風險提示”，使線下盡調從“漫無目的”變為“精準識別”。

線下專家經驗賦能。客戶經理手持移動端盡調報告，進行有針對性的現場核查。同時，在最終審批環節，結合線下人工參與，審批專家可以輸入自己的定性判斷，形成最終審批結論。這一模式既尊重和保留了銀行資深專家的寶貴經驗，又利用技術將其標準化、可傳承化，實現了“標準化效率”與“差異化判斷”的完美統一。

2.創新特色金融產品。基于相關系統強大的風控能力，創新設計“新質貸”及其產品矩陣，真正貼合科技型企業生命周期特點。該產品直擊科技企業研發周期長的痛點，按企業層級和營收規模分層，最高3000萬元給予獨角獸及國家級專精特新“小巨人”企業，中小科技企業額度500萬元以下，采用“融資杠桿率(M值)”模型核定。提供最長3年的貸款，并采用“靈活還款方式，極大地緩解了企業在研發關鍵期的現金流壓力，為科技成果轉化提供了寶貴的“時間窗口”。

3.融合線上線下服務渠道。系統融合了線上線下服務體系，打造“一站式”線上服務與生態連接，有效提升客戶體驗，延伸服務邊界。

線上服務門戶方面，企業客戶可通過青融通等線上渠道，進入專屬的科技金融門戶，并提交貸款申請，我行系統自動收集客戶信息進行智能篩選。線上初篩后，生成客戶經理盡調待辦任務，通過智能報告和線上審批流程，進一步提高辦貸質效。同時，企業客戶可通過門戶網站、網上銀行等渠道，查閱基于行業大數據生成的《行業技術發展趨勢分析報告》，獲得市場洞察等。此外，門戶提供政策匹配功能，為企業推送其可能符合的政府貼息、補貼等政策信息，變“企業找政策”為“政策找企業”。

4.推動風險管理前移。業務模式的創新也體現在風險管理的理念變革上。該項目的應用，使得我行的風險管理不再始于貸后，而是貫穿于客戶觸達、產品設計、貸前審批的全過程，實現了風險管理的“主動化”和“前置化”，有效提升了我行服務科技型企業的信心和能力邊界。同時，在“新質貸”產品風險控制方面，通過大數據對科技企業評級后，增設人工審核環節，對企業經營數據、創新型、成長性等進一步驗證和審核，全方位評估企業還款能力，增強對科技企業的風控能力。

四、技術實現特點及優勢

（一）基于隱私計算的數據安全融合創新。引入聯邦學習、安全多方計算等隱私計算技術，推動安全數據聯合建模，實現了數據“不出域”前提下的價值流通與碰撞。在與外部機構合作時，通過聯邦學習技術，各參與方在本地數據基礎上共同訓練風控模型，僅交換加密后的模型參數，構建出比任何單一方數據都更精準的全局風控模型。

隱匿查詢與核驗。在貸前審核環節，可通過安全多方計算技術，向相關外部機構發起隱匿查詢，在完成信用核驗的同時，最大限度地保護了企業敏感信息。

（二）基于模型的科創能力評估創新。本項目利用模型，將科技企業的“軟實力”轉化為信貸評審可用的“硬指標”。開展數據解析與知識抽取，根據科技企業專利文書、技術論文、軟件著作權、研發項目報告等非結構化文本，通過OCR識別、NLP技術和模型分析，識別專利“數量”，分析研發“質量”，輔助評估企業科技技術的壁壘和商業潛力。其中，通過NLP技術提取文本中的關鍵信息，將分散的文本信息轉化為結構化標簽與知識體系，為產業畫像、企業畫像的構建提供精準的文本類數據支撐，讓系統具備對海量文本的“智能理解與加工”能力。構建“科創能力評價模型”。打造“6+1”評價體系（規模、財務、創新、履約、成長、穩定），從創新成果、研發能力、科技資質、行業發展、成長潛力、財稅規模等方向，構建“科創能力評價模型”，助力識別當前財務報表不佳但未來增長潛力巨大的“潛力股”企業，推動信貸評估邏輯由“看過去、看現狀”模式向“看未來、看潛力”模式轉變。

（三）智能風控模型的協同與閉環創新。依托指標引擎、規則引擎、流程引擎和決策引擎，采用多節點執行、多引擎協同、同異步API等技術，推動自動化預測、評級與決策，構建多模型協同作戰、持續自我優化的智能化風控模式。通過“科創能力評價模型”與傳統的“信用評估模型”協同聯動，構建形成模型決策矩陣，當科創評價極高時，可以適當放寬對短期財務指標的要求；而當傳統信用分數尚可但科創分數偏低時，則會觸發預警，提示審核人員關注該企業是否缺乏持續創新能力。這種人機協同的機制，確保了風險評估的全面性與精準性。構建動態貸后預警模型。拓寬監測對象及監測范圍，將借款人、保證人、法人（或實際控制人）、關聯企業及與債項相關的其他對象納入監測，對還款數據、逾期數據、資金流向、押品、財務數據、用水用電、輿情、司法涉訴、行政處罰、征信、發票等多維度信息開展監測。同時，構建“指標+規則+模型”的大數據三維預警模型體系，實現前瞻性的預警監測；建立線上線下相結合的風險分級預警排查處置機制，有效識別風險。

（四）多維數據融合的挖掘分析創新。引入、整合工信（研發投入、專利、資質）、科技（項目、獎勵）、市場監管（注冊、股權）、稅務（納稅）、海關（進出口）、司法（涉訴）及金融（信貸、征信）等多源異構數據，構建了全流程數據治理體系。通過標準化數據接入協議實現多源數據的統一采集，運用ETL工具完成結構化與非結構化數據的清洗、轉換與加載，確保數據準確性；采用數據映射與語義對齊技術構建跨數據源的統一語義模型，實現異構數據的有效融合與關聯分析。圍繞科技企業特點設計，開展數據整合、篩選，構建對公客戶標簽畫像體系，形成客戶統一視圖，輔助形成差異化、精準化服務策略。同時，匯集咨詢商機、項目商機、知識產權商機、資質商機和融資商機等企業動態信息，以及企業交易流水上下游企業流水信息，捕捉目標企業的新商機，構建符合我行業務實際的商機價值模型。

五、項目過程管理

項目于2024年初啟動項目論證，2024年4月完成需求分析及方案設計，2024年6月上線試運行，并同步出臺業務管理辦法，2024年7月完成首筆業務落地。

六、運營情況

截至2025年9月末，“新質貸”產品已為164家企業提供服務，余額突破15億元；我行科技型企業融資余額160億元，戶數1384戶。本項目的實施，推動科技金融服務模式從“資產抵押”走向“數據信用”、從“人工判斷”走向“智能決策”，不僅為我行開辟新的業務增長點，更為區域科技創新的沃土注入源源不斷的金融活水，社會與經濟價值顯著。

七、項目成效

（1）經濟效益

本項目的成功實施，為我行帶來顯著且多元的經濟效益，主要體現在直接業務增長、內部成本優化和潛在價值創造三個層面。

在直接業務增長方面，直接推動“新質貸”及相關科技金融產品的快速上量。通過精準觸達和服務以往難以覆蓋的科技型客戶群體，創造可觀的利息收入與中間業務收入。同時，通過提升審批通過率和客戶體驗，顯著增強我行在科技企業客群中的品牌忠誠度與市場份額，帶來大量穩定的低成本對公存款，優化負債結構。目前，我行科技型企業融資余額160億元，戶數1384戶，余額較年初新增19.22億元，戶數較年初新增229戶。

在運營成本節約與效率提升方面，相關系統的自動化、智能化能力推動了降本增效。“線上預審”機制能夠過濾掉大部分明顯不符合條件的申請，讓客戶經理和審批專家將精力聚焦于高價值客戶，人均產能預計可提升40%以上。貸后管理的智能化預警，能夠減少現場檢查頻次，降低貸后管理的人力成本，并能通過早期風險干預，有效減少潛在的不良資產損失。

在戰略性與潛在經濟效益方面，構建了一套可持續的、可復制的科技金融風控與運營模式。這套以數據驅動的核心能力，是我行在未來金融競爭中的“護城河”。它不僅能夠應用于“新質貸”，未來可以快速復制到綠色金融、供應鏈金融等其他創新業務領域，開拓新的利潤增長點。此外，積累的科技企業多維數據庫和不斷優化的AI風控模型，已成為我行極具價值的數字資產。

（2）社會效益

本項目的成功實施，對于推動科技創新、促進產業升級、優化區域金融生態具有深遠影響，其社會價值與戰略意義遠超經濟收益。

推動破解科技企業融資難題，激發社會創新活力。項目直擊科技型企業發展的最大痛點，通過金融科技的創新應用，為“知識”定價，為“創新”賦能，讓一大批有技術、有前景但缺抵押、缺資金的科技型企業能夠獲得金融支持，為區域創新體系注入強勁的“金融血液”，加速科技成果向現實生產力的轉化，催生更多“專精特新”小巨人企業，對于培育和發展新質生產力，落實創新驅動發展戰略具有直接的推動作用。截至2025年9月末，“新質貸”產品已為164家企業提供服務，余額突破15億元，有效緩解科技型企業融資缺乏有效擔保的難題。

助力青島市“10+1”創新型產業體系建設，服務區域經濟高質量發展。本項目緊密結合我市產業發展規劃，通過“新質貸”等精準化金融工具，引導金融資源向“10+1”戰略性新興產業和未來產業高效集聚。這不僅能夠支持現有科技企業做大做強，還能吸引外部高端科技人才和項目落戶，形成產業集聚效應，構建富有韌性和競爭力的現代產業體系，為我市在經濟高質量發展競爭中贏得先機。

構建科技金融良性生態，促進金融與實體經濟深度融合。本項目為商業銀行如何服務輕資產、高風險的新經濟企業提供了一個可復制、可推廣的成功范式，助力增強金融行業服務科技創新的信心和能力，推動更多金融機構投身于科技金融創新，共同完善覆蓋科技企業全生命周期的多元化、多層次投融資體系，推動打破金融與科技之間的“壁壘”，實現金融與實體經濟的更高水平循環。

提升整體社會信用意識，助推社會誠信體系建設。通過量化企業的“科創信用”，向市場傳遞了一個明確信號：創新能力和知識產權是可識別、可衡量、可變現的寶貴資產。這將激勵企業更加注重技術創新和長期價值創造，更加規范自身經營行為和信用記錄，從而在全社會范圍內營造“重創新、守信用”的良好氛圍，為優化營商環境和建設數字社會奠定堅實的信用基石。

八、經驗總結

為深入貫徹國家對科創企業的金融扶持政策，我行通過應用人工智能、大數據分析、隱私計算等前沿技術以及業務流程優化，實現覆蓋貸前、貸中、貸后全流程的科技金融服務支撐，顯著提升服務效率。運營大數據構建企業畫像，通過算法模型精準識別優質企業，實現從“等客上門”到“主動觸達”精準營銷的轉變；打造線上線下聯動新模式，利用規則引擎與模型分析實現風控質量和審批效率的大幅提升；以及建立基于數據驅動的貸后風險管理體系，提高風險識別、預警等功能。通過科技賦能，不僅提升了“新質貸”服務效率，更精準的將金融活水引向具有核心創新能力的優質企業，有效支持實體經濟發展。

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