九部门“数据新政”落地：科技企业融资从“看抵押”转向“看创新”
2026年7月29日，中国人民银行联合国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等九部门印发《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》），并发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》。这份被业内视为“科技金融数据基建里程碑”的文件，通过构建跨部门数据共享体系、支持市场化征信机构入局、推广可信数据空间试点等举措，正系统性重塑科技企业的融资逻辑。对于长期受困于“轻资产、高研发、长周期”特征的科技型企业而言，新政不仅意味着融资门槛的实质性降低，更标志着其“创新软实力”正式转化为可被金融体系识别的“融资硬资产”。
信用评估重构：26项指标让“创新潜力”可量化
传统信贷风控高度依赖财务报表、固定资产抵押和历史经营记录，这与科技企业“技术迭代快、未来收益不确定”的成长规律天然错配。《通知》发布的《全国科技金融领域数据开发利用目录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、企业需求等8大类、26个数据指标，为金融机构提供了一套全新的评估标尺。
“过去银行看科技企业，往往陷入‘有技术没抵押、有专利没流水’的困境。”全联并购公会首席信用专家刘新海分析，新政的核心价值在于将研发投入、科创资质、创新能力评价等“软信息”纳入国家统一的数据指标体系，使企业的技术实力和成长潜力直接转化为可评估的信用资产。金融机构可依托这些数据构建科技型企业数字信用画像，打造特色风控投研模型，从“看报表、抵押物”转向“同时看创新能力、真实经营、现金流、市场前景和产业链关系”，精准识别企业的真实价值与风险。
融资流程再造：从“多头对接”到“一键授权”
以往科技企业为证明自身价值，需向银行、担保机构等反复提供各类证明，沟通成本极高。《通知》明确支持科技信息使用机构规范运用科技公共数据，鼓励地方向科技型企业提供授权开放信息渠道，推广信息查询、联合建模等模式。这意味着企业只需一次授权，其合规的经营、研发、知识产权等数据即可在安全可控的前提下被金融机构使用，大幅降低了信息获取和验证成本。
同时，《通知》支持市场化征信机构建设科技型企业数据库，丰富征信产品和服务供给。博通咨询首席分析师王蓬博指出，市场化征信机构的入局，将专业的主体识别、数据治理、行业分类、特征加工、科技信用评价等功能嵌入融资流程，帮助金融机构实现“一链一策”精准匹配金融资源。例如，金融机构可运用交易集中度、交易对手分布等数据开展产业链资金流动分析，绘制重点产业链图谱，使金融产品更契合细分行业和企业生命周期的差异化需求，显著提升融资效率。
数据安全护航：“可信数据空间”破解开放顾虑
数据开放的前提是安全。《通知》坚持统筹发展与安全，规范科技公共数据开发利用，加强全过程安全管理，并创新性地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。
“企业最担心的是数据泄露和商业秘密被滥用。”刘新海强调，可信数据空间通过隐私计算、联合建模等技术，实现数据“可用不可见、可控可追溯”。金融机构可在不获取原始数据的前提下完成信用评估，从根本上消除了企业的顾虑。同时，政策明确了企业授权、商业秘密保护、使用目的和安全责任等机制，为数据开发利用划定了清晰的合规边界，为企业放心开放数据、参与数据价值创造提供了制度保障。
政策落地关键：避免“算法黑箱”与“数据孤岛”
尽管新政为科技企业融资打开了新通道，但业内专家也提示，政策落地需警惕“算法黑箱”与“数据孤岛”风险。刘新海指出，AI的应用不能停留在生成一个看似精确的“科技企业评分”，而应重点解决信息提取、关系识别、风险预警和辅助决策问题，同时加强模型可解释性、数据偏差控制和人工复核。
“尤其需要防止把科创属性简单等同于信用水平。”刘新海强调，企业拥有专利、获得科技企业认定或者研发投入较高，并不必然意味着具有较强的还款能力。应分别评价企业的技术创新能力、商业化能力和信用风险，再结合其所处行业、发展阶段、现金流状况和产业链位置进行综合判断。只有当数据真正联得通、机构敢于合规使用、模型能被真实融资和风险结果验证时，新政才能真正解决信息不对称难题，为加快高水平科技自立自强提供更有力的数据支撑和金融支持。
