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　　2025 年 10 月 23 日，中国第二十届中央委员会第四次全体会议审议通过《中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，并于 10 月 28 日正式发布。这份具有里程碑意义的规划文件明确提出“加快建设金融强国，并将科技金融列为金融“五篇大文章 之首，强调要“大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融。这一战略部署标志着科技金融在国家发展全局中的地位达到前所未有的高度。

　　当前，中国正处于基本实现社会主义现代化的关键时期，科技自立自强水平大幅提高被列为“十五五 时期经济社会发展的主要目标之一。在这一背景下，科技金融不再仅仅是金融服务的一个分支，而是支撑国家科技创新体系和现代化建设的关键力量。根据规划建议，国家创新体系整体效能将显著提升，教育科技人才一体发展格局基本形成，基础研究和原始创新能力显著增强，重点领域关键核心技术快速突破。这些目标的实现，离不开科技金融体系的有力支撑。

　　这些目标的设定，既体现了对过去成绩的肯定，也为未来发展指明了方向。特别是在支持重点领域方面，规划明确要求统筹支持传统产业技术改造和转型升级、新兴产业培育发展、未来产业前瞻布局，为战略性新兴产业、先进制造业、高技术制造业、高技术服务业、知识产权密集型产业等行业，高新技术、专精特新、独角兽、“隐形 冠军、制造业重点产业链高质量发展行动链主企业和实施主体等企业，“两新一重、人工智能、量子科技、生物技术、农业科技、绿色低碳等领域提供优质金融服务。

　　人工智能技术正在深刻改变科技金融的服务模式和业务流程。根据中国人民银行 2025 年 11 月的最新政策宣示，“十五五 时期金融科技发展规划框架已经明确，将以数字技术 + 数据要素双轮驱动金融供给侧结构性改革，核心突破点在于技术路径的升级。央行要求稳妥有序推进金融领域人工智能大模型应用，推动 DeepSeek 等开源大模型在风控、投顾、客服等场景落地，“十五五 期间，金融机构核心系统将向 AI 原生架构迁移。

　　智能风控体系的构建。金融机构通过整合客户征信、收入流水、社交行为、消费记录等多维度数据，构建 AI 信用评估模型（如 XGBoost、深度学习模型），信用评分准确率已达到 92% 以上；自动化准入审核基于模型输出自动判断客户准入资格，识别虚假资料，准入审核自动化率达到 85%，误拒率控制在 3% 以下；额度智能测算结合客户风险等级、还款能力，动态测算授信额度，额度匹配准确率达到 90%，过度授信率降低 40%。

　　大模型在金融风控中的应用。与传统机器学习模型相比，大模型具备更强的语义理解能力、跨模态数据处理能力和知识迁移能力，能够处理金融领域复杂的文本数据（如贷款申请、新闻舆情、研究报告等），实现风险的精准识别和提前预警。例如，金融壹账通基于线上化、流程化、可视化的设计理念，将技术、数据、场景三者相结合，通过诊断、定位、优化、监测四步法，实现精细化风控，批通过率提升 15%；通过 5000 + 数据标签，全线上自动化风险监控，对监控目标实施闭环管理，预警前瞻性达到 90%。

　　在投研分析领域，人工智能同样展现出巨大潜力。富国基金通过构建“数据 — 算法 — 算力 三位一体的智能投研体系，整合实时新闻、舆情动态、多市场行情、机构研报及企业财报等 20 余个数据维度，形成覆盖基本面研究、量化策略开发、财务风险预警等场景的指标库。华泰证券推出的 华泰智脑 千亿因子金融垂直大模型，参数规模达到千亿级，远超行业普遍的百亿级模型，可处理更复杂的金融数据（如高频交易、非结构化数据解析），在投资策略生成、风险预测等领域具备技术代差优势。

　　在供应链金融领域的创新应用。区块链技术通过分布式账本技术促进交易处理、证券借贷和股权结算；测试真实情况下区块链上的基金交易，包括利用区块链提高跨境销售的效率和可扩展性；借助区块链平台上的数字抵押品记录交易证券，更高效、透明和安全地管理资本；以及进行交易后股权结算。网商银行将 AI 大模型融入到产业链解决方案“大雁系统 中，使得小微客户的信用画像效率提升 10 倍，针对产业链上的科创型企业，实现“秒批秒贷 的金融服务，即全线 时差到账。

　　技术发展趋势展望。展望未来五年至十年，随着监管政策的完善和技术标准的统一化进程加速，以及跨界合作日益紧密化和市场需求的持续释放，预计到 2030 年，基于区块链技术的信贷和融资业务将占据整个金融市场的显著比例，其中个人消费信贷市场规模将达到约 1.2 万亿美元，企业供应链金融市场规模将达到约 2.8 万亿美元。区块链技术的性能和可扩展性将得到显著提升，随着分片技术、Layer2 解决方案、更高效的共识机制等技术的逐步成熟和应用，区块链网络的交易处理速度（TPS）将大幅提高，能够满足高频交易和大规模用户的需求。

　　大数据在精准服务中的应用。金融机构运用大数据、人工智能等科技手段，制定基于差异化算法模型的融资方案，把数字化风控贯穿于贷前调查、贷中审查、贷后检查全过程，持续改进授信审批和风险管理模式，不断提升信贷服务可得性和精准性。例如，网商银行、微众银行等数字银行机构依托大数据风控模型，将企业交易流水、物流信息、水电缴纳等超过 200 个维度的行为数据转化为可量化的“数字信用，推出“3 分钟申请、1 秒钟放款、0 人工干预 的 “310 信贷模式，有效打破了对传统抵押物的依赖。

　　云计算推动金融机构数字化转型。金融机构加大数字化转型投入，运用云计算、大数据、人工智能、机器学习、隐私计算等技术，研发数字化经营工具，集成展示科技型企业评价、评估结果，增强企业识别和筛选能力，提升经营管理质效和风险防控水平。麦肯锡研究表明，到 2030 年，云为全球 500 强企业带来的 EBITDA（税息折旧及摊销前利润）价值将超过 1 万亿美元，有效的云使用可以将迁移应用程序的开发和维护效率提高 38%，将基础架构成本效率提高 29%，可以将迁移应用程序的停机时间减少约 57%，从而使违规成本降低 26%。

　　技术驱动的模式创新。供应链金融创新可分三个核心维度：在技术层面，以区块链、大数据与人工智能构建可信数据底座；在模式层面，以平台化整合与信用穿透打造跨境协同金融生态；在制度层面，以监管协同与风险对冲保障可持续发展。当金融科技的大数据、区块链、AI、物联网等技术与供应链信贷深度融合，一场从“人控 到“智控、从“单点服务 到“生态赋能 的模式创新悄然启动。AI 技术的加入，让供应链信贷的风控从“人工判断 升级为“机器智能。

　　全产业链服务模式。金融机构正在探索包括核心企业、上下游企业甚至终端消费者在内的全产业链供应链金融服务模式，从单一环节推广至全产业链条，推动科技金融资源在生产、加工、销售等产业链各环节合理流动，更好满足科技创新的金融需求。例如，浦发银行济南分行创新推出 惠链贷 供应链金融服务模式，通过科技赋能和生态共建，打通产业链上下游资金流、信息流和物流的闭环链条，实现金融服务对实体经济的精准滴灌。惠链贷 以 线上化、智能化、场景化 为核心设计理念，通过整合核心企业数据、第三方征信信息及银行风控模型，构建全流程数字化融资服务闭环。

　　多元化的投贷联动模式。湖北省出台的科技金融质效提升行动方案提出，用好省级中小微企业贷款风险补偿资金，对符合条件的企业创新积分贷、人才积分贷、知识产权质押贷等科技信贷风险补偿予以重点支持。鼓励全国性银行在鄂机构与集团设立的具有投资功能的子公司联动，通过 贷款 + 直投 贷款 + 远期权益 等方式开展合作。支持银行机构与外部投资公司、股权投资基金合作，开展 贷款 + 外部直投 等业务新模式，开发标准化 投贷联动 服务产品，为科技型企业提供更好的长期性融资服务。

　　风险分担机制的完善。针对风险补偿机制有待健全的问题，政策层面鼓励地方建立健全风险分担和补偿机制，探索风险补偿前置模式；加强知识产权金融协作，发挥 政府 + 平台 + 金融 三方合作模式作用，实现信息、数据互联互通，提升综合服务水平。在具体推进中，应强化跨区域联动，建立全国性的知识产权质押资产流转网络；开发 AI 辅助决策系统，构建专利价值动态跟踪系统，利用区块链存证系统构建专利质押全生命周期存证体系。

　　“投保联动 机制的创新。2025 年 5 月，金融监管总局发布《保险资金长期投资改革试点方案》，允许险企设立“科技产业投资基金。独特之处在于其“投保联动 机制 —— 被投企业需将投资金额的 5% 用于购买科技保险，而保费支出可转化为对赌协议的调整系数。数据显示，2025 年前三季度险资投向科技领域的资金已达 6800 亿元，其中通过保险产品筛选的项目 IRR（内部收益率）比行业平均水平高 4.2 个百分点。

　　政策支持体系的完善。为更好发挥股权投资对科技创新和民营企业发展的支持作用，金融监管总局于 2025 年 3 月发布了《关于进一步扩大金融资产投资公司股权投资试点的通知》，提出将金融资产投资公司股权投资范围扩大至试点城市所在省份、支持符合条件的商业银行发起设立金融资产投资公司等举措。证监会也在推动构建引导私募创投基金“投早、投小、投长期、投硬科技 的市场生态，近年来私募股权创投基金投向半导体、新能源、生物医药等战略新兴产业领域规模占比持续提升，目前在投项目超过 10 万个，在投本金超过 4 万亿元。

　　组织架构的系统性变革。传统金融机构正在进行组织架构的系统性调整。例如，某银行计划构建“1+23+N 科技金融服务体系，在 23 地分行设立科技金融中心，再下设 N 家科技特色支行。这种架构设计体现了对科技金融专业化服务的重视。同时，“抓小 代表聚焦初创型和成长期的科技型小微企业，用灵活、定制化的金融方案助力创新企业走稳“第一步；“抓硬科技 则是重点布局人工智能、生物医药、集成电路、新能源、新材料、航空航天等领域。

　　监管合规要求的全面提升。在监管趋严的大背景下，“合规 将成为行业发展的关键词之一。支付结算领域将重点加强对第三方支付机构的监管，确保支付市场的稳定和安全；智能投顾领域将着重规范算法推荐和投资建议的准确性，保护投资者利益；区块链应用领域则将探索其在供应链金融、数字货币等领域的合规应用模式。预计到 2027 年，符合监管要求的合规性解决方案将占据市场主导地位；到 2030 年，基于区块链的分布式数据管理技术将与现有技术形成互补格局。

　　“政产学研用 协同创新机制。政府在科技金融生态体系中发挥着引导和协调作用。通过制定政策、搭建平台、提供资金支持等方式，政府正在推动形成“政产学研用 协同创新机制。例如，在项目推进过程中设立专门金融服务单元，配备具备“技术 + 金融 复合背景的专业团队，实现从科研、风控到投融资的全过程协同。同时，探索分阶段退出与分层收益机制，鼓励资本以“可中止 + 可转让 + 可递进 等方式参与科技成果的不同发展阶段，提升资金配置的持续性与可预测性。

　　国际合作与开放发展。在全球化背景下，科技金融的发展也需要加强国际合作。支持外商投资境内科技型企业，提高外资在华开展股权投资、创业投资便利性。用好合格境外有限合伙人（QFLP）试点、跨境融资便利化试点政策，拓宽科技型企业跨境融资渠道。支持科技型企业依法依规境外上市。面向共建“一带一路 国家，通过支持科技金融双多边交流合作，促进创业投资、科技型企业、技术转移等领域的国际交流与合作，培养国际化科技金融人才。

　　产业结构优化升级的金融支撑。中国正在推动产业结构的深度调整，传统产业转型升级与新兴产业培育并举。科技金融需要适应这一需求，既要为传统产业的技术改造和智能化升级提供金融支持，也要为战略性新兴产业和未来产业的发展提供全方位的金融服务。规划明确要求统筹支持传统产业技术改造和转型升级、新兴产业培育发展、未来产业前瞻布局，为战略性新兴产业、先进制造业、高技术制造业、高技术服务业、知识产权密集型产业等行业提供优质金融服务。

　　央地协同的推进机制。科技金融的发展离不开中央与地方的协同推进。人民银行、科技部会同金融监管总局、中国证监会、国家发展改革委、财政部、国务院国资委建立科技金融统筹推进机制，加强科技金融工作的部门协调、政策联动和信息共享。各金融监管局要明确科技金融牵头部门和职责分工，统筹做好辖内科技金融发展与安全工作。鼓励地方科技、发展改革部门通过贷款贴息、保费补偿、风险缓释等措施，加强对科技创新重点领域薄弱环节金融服务的引导。

　　科技伦理与数据安全。随着人工智能等新技术在金融领域的广泛应用，科技伦理和数据安全问题日益突出。需要完善智能金融领域法律法规体系，加强金融监管机制的顶层设计，完善智能金融监管标准，落实智能金融监管配套措施，明确人工智能技术管理规范，引导金融机构合法开展人工智能技术研发应用。预警监管机制应涵盖模型的开发、部署和退出等重要环节，充分运用人工智能技术，建立自动化的风险智能分析挖掘系统，及时动态调整风险评估标准、治理方式和伦理规范。