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银行业为数字经济重新定义“信用”
一场围绕“算力”的信贷产品创新正在银行业展开。近日，广东省发布首个词元经济专项金融产品“算力Token（词元）贷”，将“算力Token消耗”纳入授信评估，中国银行、中信银行、广州银行三家银行率先参与布局，引发行业广泛关注。据中国银行广东省分行介绍，“算力Token贷”目前投放贷款6户2800万元。农业银行近日也宣布温州市首笔以算力Token产出消耗为核心评价依据的信用贷款落地。
银行授信逻辑正经历一次重要转向——从“看资产、看抵押”转向“看Token调用、看算力消耗”，为轻资产科技型企业开辟新的融资评价路径。
Token消耗量成重要授信参考
作为AI（人工智能）领域的专业术语，词元成为金融机构使用的“信用词汇”，以企业算力Token产出、消耗、佣金结算量为授信核心依据的“算力Token贷”金融产品应运而生。
据了解，中国银行广东省分行“算力Token贷”产品聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出三个子产品，包括算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷，覆盖算力领域大中小微各类企业。在产品设计上，中行突破传统授信模式，为企业提供最长三年、最高3000万元授信总量。
该行工作人员向北京日报记者透露，截至目前，“算力Token贷”投放贷款6户2800万元，已落地的主要为算力应用和服务客户，算力供给客户暂未落地，另有一户正在接洽收集授信资料。授信额度主要参照企业历史算力结算数据、算力Token产出/消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、Token佣金结算量等作为依据，同步审核财务、征信等，综合上述因素核定最终额度。“企业的Token消耗量仅为主要指标之一，不是唯一授信额度核定依据。”这名工作人员补充表示。
“真没想到，算力也能成为银行授信的‘硬通货’！”浙江城安大数据有限公司负责人从农行浙江温州鹿城支行拿到200万元贷款后，发出这样的感慨。据了解，农行浙江温州鹿城支行将企业“算力资源”“科创指数”等多维指标纳入授信评价体系，使算力资产从“看不见”变为“可评估”，从“摸不着”变为“可授信”。据农行方面介绍，今年6月，农行上海徐汇科技支行就推出“算力Token贷”专属金融服务方案，将企业Token使用需求量作为授信重要依据。
破解科企“有技术无抵押”困境
看不见、摸不着的“算力指标”，正在变成看得见的“真金白银”。为何Token消耗量能作为授信考量因素？中国银行广东省分行工作人员介绍，Token消耗量是证实企业持续稳定经营的重要参考依据和推算其真实营业收入、参考核定额度的重要考量因素，是对企业真实运营现状的穿透式洞察因素之一，最终也将反映在与算力平台的月度结算数据中，实现Token消耗量、运营、收入以及未来收款的多个环节的交叉印证。
“银行看中的是Token消耗量作为AI企业真实业务活跃度的穿透式反映。”招联金融首席经济学家董希淼进一步解释说，传统信贷依赖房产等抵押物，但AI公司多为轻资产运营，Token消耗直接反映大模型被调用的频次和强度，是衡量企业客户活跃度、产品市场接受度及业务持续性的核心指标。
在南开大学金融学教授田利辉看来，数据流正在被承认为一种可量化的经营能力，中行、农行等密集布局“算力Token贷”产品，说明金融体系正在为数字经济重新定义“信用”，轻资产科技企业长期面临的“有技术无抵押”困境有了破题方式。更深层次来看，这是地方政府将产业政策与金融工具精准耦合的样本，标志着词元经济从概念叙事正式进入金融基础设施层面。
记者梳理发现，今年以来，不只有广东，多地探索算力金融产品的脚步正在加快，明确提出支持“算力贷”“Token贷”等创新信贷产品，例如8月5日，安徽省发文明确提出鼓励银行业机构开发“Token贷”“模型贷”等创新信贷产品。银行实践方面，多家银行推出面向算力硬件企业的专项信贷产品，例如江苏银行推出的“算力贷”聚焦AI芯片、智算服务器等算力基础设施类企业，将算力算效水平引入评分体系；张家港农商银行在今年5月成功投放首笔100万元“算力贷”，采用“基础授信+算力券增信”双维度规则。
需警惕三个潜在风险
从信贷风控实操层面看，将Token数据作为授信参考，银行可能面临风险。中国银行广东省分行工作人员认为，如单纯将Token数据作为唯一授信依据，可能将面临企业无效调用、刷单虚增Token消耗量，人为做大业务规模等风险，因此银行还将结合其订单、应收账款、营业收入、征信等多个维度综合确定授信额度。
田利辉认为，银行要警惕三大风险：一是词元消耗数据的真实性核验尚无统一标准，存在刷量骗贷的道德风险；二是AI行业技术迭代极快，企业今天的高消耗量不代表一年后的持续经营能力，期限错配风险不容忽视；三是地方贴息政策若退出过快，可能留下不良贷款敞口。“银行务必建立动态监测和提前预警机制，不能让创新工具沦为风险盲区。”他提醒，短期来看，算力更可能成为授信的补充维度而非替代传统信用体系；中长期来看，这一赛道的健康发展有赖于风控模型、数据审核与贷后管理的系统性迭代。
针对算力用量动态波动所带来的贷后管理挑战，多位受访银行人士认为，银行大概率会配套动态监测机制。中国银行广东省分行相关人士透露，未来该行计划推动算力平台数据直连，例如对平台推荐的企业开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据，强化数据真实性管控，防范造假风险。北京地区某国有银行信贷业务人员认为，银行可以联合服务商等多方搭建统一、可审计的Token数据平台，方便银行对企业Token消耗数据等经营情况进行实时动态跟踪，保障授信依据真实可信。
“Token贷”会否全面推开？中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏认为，算力未来更可能成为科技型企业授信的补充，而非替代传统信用体系。针对新型科创金融产品规范落地，他建议，银行要夯实数据基础设施，建立标准化的核验与存证体系，并构建多因子风控模型，将词元与现金流、订单真实性等交叉验证。此外，各地可探索政府风险补偿机制兜底，先在小范围试点成熟后再扩容。
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