重庆三峡银行：人工智能破解科技型中小企业授信评审困境的路径探索

授信评审作为科技金融服务推进的关键节点，对企业准入门槛、授信额度、利率定价及贷后跟踪管理具有直接影响。人工智能虽然能够增强信息捕捉、风险评估与实时监控水平，但其在科技型中小企业授信评审场景下面临的瓶颈、落地策略及改进方向，仍需深入梳理。本文围绕科技型中小企业授信评审议题，全面剖析其现实挑战与人工智能应用机理，并进一步研究相关使用范围与优化策略。

科技型中小企业授信评审遭遇的现实挑战

按照《科技型中小企业评价办法》（国科发政〔2017〕115号）界定，科技型中小企业是以科技人员为骨干、开展研发活动、具备自主知识产权并实现高新技术产品或服务转化的中小企业，员工人数控制在500人以内、年销售收入与资产规模均不高于2亿元。整体特征可归纳为“一轻四高”：资产轻型化、技术含量高、风险系数高、成长性强、回报预期高。

与传统企业相比，科技型中小企业的信用支撑散落于研发投入、技术路径、知识产权、核心人才、成果转化及产业链协作等多维度信息中。就商业银行而言，授信评审既要借助财务、征信、税票、流水等“硬信息”评估企业基础信用水平，也要通过甄别技术实力、团队素养、商业模式、行业趋势等“软信息”衡量其成长空间与未来偿付能力。因此，科技型中小企业授信评审的信息识别障碍，本质上呈现为两个维度：一是传统硬信息难以全面映射科技价值，二是核心软信息不易规范化、可度量与可验证。

——传统硬信息对科技价值的映射存在局限

科技型中小企业授信评审环节中，硬信息涵盖财务报表、征信档案、经营现金流、纳税记录、交易流水及抵质押资产等结构化数据。此类信息