在政策導向及市場紅利下，銀行業對“五篇大文章”之首的科技金融的重視，近年被提到了前所未有之高度。主要銀行的科技金融工作機制均已成型，初步做到了“敢貸”、“愿貸”和“能貸”。
但至于“會貸”，沒有一家銀行可以拍著胸脯說自己可以。
因此科技金融正在呈現AB面：一面是欣欣向榮，各家行科技類貸款余額增速屢創新高；一面是焦灼，信審模型滯后、專業“護城河”優勢難以確立，不少銀行還在大打原始價格戰搶占市場。
銀行對自身開展科技金融的短板抱有清晰認知。越來越多銀行，正通過迭代風控邏輯、優化信審模型、搭建有利于科技企業存活和壯大的融資生態的方式，試圖擺脫野蠻“價格戰”的打法，以擊中企業痛點的服務專業性破局。
A面：欣欣向榮的余額增速
銀行正在加碼科技金融，相關經營指標屢創新高。
從增速上，A股42家上市銀行中，大多數銀行科技類貸款同比增速超過了20%，其中，招商銀行、廈門銀行、鄭州銀行、郵儲銀行、興業銀行、上海銀行、北京銀行、中國銀行、浦發銀行的科技企業貸款同比增速超過了30%。
有據可查的信息顯示，國有大行鋪占科技企業的廣度和力度都更大，是科技類貸款投放的主力。以建設銀行和中國銀行為例，截至2023年末，兩家銀行的科技企業類貸款余額末均站上萬億元規模，分別為1.53萬億元和1.4萬億元。
如果整體觀察，人行最新數據顯示：截至2024年一季度末，獲得貸款支持的科技型中小企業21.73萬家，獲貸率47.9%；科技型中小企業本外幣貸款余額2.7萬億元，同比增長20.4%。獲得貸款支持的高新技術企業22.24萬家，獲貸率為55.4%；高新技術企業本外幣貸款余額14.84萬億元，同比增長13.6%。
針對兩個客群的貸款同比增速，都比同期各項貸款增速要高，分別高11.2個百分點和4.4個百分點。也就是說，在銀行的加碼投入下，科技客群（科技型中小企業和高新技術企業）獲得貸款的規模和效率都較一般性企業更高。
B面：滯后的風控邏輯
銀行業科技型貸款余額增速看起來一片欣欣向榮，但不能忽略47.9%、55.4%的獲貸率意味著約52%中小企業、45%的高新技術企業沒有獲得相關貸款支持。
風控邏輯和信審模型滯后，是重要的原因。
“我們太看重過往三年企業的財務表現和固定資產了，但評估科技企業肯定是要更看重未來式的。很多科技企業生命周期短，而我們的（信審）模型使用稅額、專利這種量化指標來測，卻完全忽略了科技企業跟經營理念、所處細分賽道、消費客群有很大關系。我們的審批模型是很滯后的。”另外一名大行深圳南山區域分支行的副行長如此告訴記者。
在該副行長看來，給科技企業放貸款，銀行經常提及的一句話是“側重企業技術水平和增長潛力”，但這句話其實截至目前還是知易行難。
無論是戰略新興企業還是中小科創企業，普遍都具有強專業、輕資產、少抵押、高成長、高風險、難評估的特點，而銀行傳統審批思維通常是“重盈收、擔保、抵押”。也就是說，要做到“側重企業技術水平和增長潛力”，銀行要完全顛覆固有信審思維。
眼下，認為科創企業還款來源不明確、缺乏抵押物是銀行開戰科技金融難點的從業人士仍比比皆是。
一家股份行的客戶經理直言，如何識別、判定一家科技企業技術的先進性，乃至未來應用的可能性，對于普通的銀行對公客戶經理是極其困難的。即使最終通過政府部門、合作的投資機構以及企業創始人的背景等多方判斷下，對其進行投放，在沒有專屬的考核下，對客戶經理而言，做科創企業客戶也并非動力十足，這就是科創金融常說的“看不懂”、“估值難”的基層表現。
“銀行核心的風控邏輯沒有變化，大部分科技創業企業并不符合傳統風控條件。”一位國有大行風控業務人士表示。
在另一名城商行公司金融部門人士看來，科創企業沒有固定資產、主營業務及產業鏈過于細分和多元、消費群體冗雜等因素，都加劇了銀行對科技企業專業評估的難度，且這個難度到現在都還大面積存在。“為什么老有聲音說我們銀行不能雪中送炭，而只是錦上添花？是因為模型不支持。”該人士直言。
在一線調研時，一些科技企業的感知，與上述銀行人士的“清醒”發言互為佐證。
“有一些銀行來我們這考察，分管行長問的都是我們的營收大不大、固定資產多不多，他的授信思維都沒跟上真正的科創思維”，一家深圳福田區重點引進芯片企業（亦為國家級專精特新“小巨人”企業）的高管在調研時如此對記者直言。
最后這家公司最后沒有選擇與任何一家大行或者合作，而是選擇了與他們聯系更勤、響應需求更快的廣發銀行。看起來要拼模型專業性的科技金融，最后銀行勝出居然還是服務態度、響應效率這些“人情”因素。
還有一家總部位于杭州的擬上市科技公司創始人直言，很多銀行提供給其企業的服務是同質化的，他最后選擇主辦銀行（融資+結算）的考慮因素就是價格。
破局：優化審批、搭建生態
代表高成長性的科技企業，其對經濟發展日益凸顯的戰略性地位，倒逼著銀行審批企業時不斷放寬“容忍度”：對不盈利、現金流不足的企業，已經開始逐步試水信用貸；以前不接受的抵押物，如知識產權，現在可以作為抵押品。
但識別出不同企業的風險，勾勒出其成長性畫像，是銀行重要的貸前舉措。據記者了解和歸納，針對目標科技企業，受訪銀行的共性做法是：
首先將白名單客戶進一步細分，（比如劃分為小微、中型企業、頭部核心企業客群）；然后分別針對客群的共性規律，從專利、人才、成果轉化、知識產權等方面建立起專業的篩選體系，剔除一些為套取國家政策補貼而經營數據失實的企業；最后，在上述專業評價企業的基礎上，設置綠色通道審批機制，能做到授信快一點、價格優惠一點，再加上對接的分支行客戶經理勤快點，就已經能在科創金融市場占據一定市場份額了。
在面對商業模式多元細分、所處賽道專業垂直的科技企業，銀行如何在貸前有效識別，并且實現標簽化畫像管理，提高審批效率，這是銀行科技金融展業的重要課題。
近些年科創金融特色愈發鮮明的杭州銀行，做法頗具代表性。該行分管科創金融業務的高管告訴記者，該行實行的是客戶ABC分層標簽管理，其中A類是泛科技客群，即有政府相關部門背書的客群；C類一般是投資機構主投或參投的，即有投資機構背書的客群；B類是介于A類和C類之間的客群。
該高管表示：除了傳統的國高新、擬上市客戶、專精特新“小巨人”企業之外，杭州銀行重點關注備投企業。在杭州地區，市場化背景的、創投機構投資的企業客戶，占比高達約60%。該行從多維度進行對企業的畫像，采購了包括稅收、能耗、水電、知識產權等在內政府類數據；引入投資機構相關投資數據；從外部采購包括學信網信息在內的數據。“總體原則是圍繞團隊、技術、知識產權盡可能挖掘客戶。”該高管總結。
在審批上，上述人士介紹，杭州銀行設立了專業科創審批中心，采取“風險管理前移、授信審批派駐”政策，即確保審批獨立性、又提高審批效率，采取單獨的風險容忍政策。
“我們特別感謝銀行給我們介紹投資機構，搭建了很好的橋梁。”一名總部在杭州的三維視覺數字化軟硬件提供商創始人直言。
他的這句話，背景是越來越多銀行明白，將初創企業、種子企業這類小型的科技企業從小培養大的過程，除了表內資金，還有上下產業鏈、創投機構、政府扶持等各類加持。所以銀行樂見其成，紛紛試圖搭建生態圈，助力科創企業與投資機構精準對接。
以杭州銀行為例，該行持續推進與政府部門、產業基金、創投機構、高新園區、擔保公司合作，構建了“科創企業之家”的綜合服務平臺，開展了產業鏈對接、政策咨詢、投融資對接等活動。
再以招行為例，該行自主研發了一個投融資大數據平臺，幫助參與主體“找資金、找機構、找項目”。招行武漢分行普惠金融部負責人對媒體表示，2023年11月該行舉辦的“科創有招，股動江城”活動，邀請了省內數十家優質科創企業與全國140多家投資機構匯聚一堂，以線下路演和企業走訪等方式，幫助多家企業與投資機構對接。
責編：汪云鵬
校對：王朝全
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