作為連接金融資本與科技創新的重要紐帶，創業投資的高效運行是促進科技、產業與金融良性循環的重要支撐。近來，我國創業投資總體發展態勢向好，創業投資基金規模持續擴大。如何進一步推動創業投資市場健康穩定發展，暢通企業投融資渠道，引導金融資本投早、投小、投長期、投硬科技，是重要課題。

當前，隨著我國創業投資資金來源結構的不斷優化，養老金、保險資金等長期資金加快入場，“長錢長投”格局逐步形成。創業投資加快向人工智能、生物醫藥、高端裝備、新能源等領域集聚，對科技成果轉化和早期創新培育的支撐作用進一步增強。不過，創業投資不是簡單的一次性資金投入，而是由資金募集、項目投資、投后管理和資本退出等環節組成的完整循環鏈條。這一循環目前存在一些卡點堵點。

例如，創業投資參與主體多、運行鏈條長，相關數據分散在不同系統和業務環節﹔數據標准和統計口徑尚未統一，跨主體、跨環節的信息共享與業務協同機制不夠健全。又如，數據應用仍以信息查詢、基礎統計和事后分析為主，在趨勢研判、風險識別和決策支持等方面應用不足。有鑒於此，需要推動大數據、人工智能、區塊鏈等數智技術深度嵌入創業投資體系，提升參與主體信息連接、智能識別、動態管理等方面能力，為暢通創業投資循環鏈條提供新的支撐。

拓寬資金募集渠道。有關部門和行業協會應推動統一創投基金信息披露和評價標准，將投資階段、專業領域、歷史業績、退出能力、合規記錄和風險事件等納入評價體系。保險資金、養老金等長期資金管理機構可借助穿透式分析、風險畫像和適配度評估等工具，識別基金底層資產結構、投資期限安排和風險收益特征，分層分類配置創業投資基金，推動長期資金與創業投資形成穩定、精准的對接機制。

提高項目投資質效。有關部門應加強科技成果、知識產權和企業創新活動等信息銜接，引導創業投資機構更早對接高校、科研院所、國家實驗室和新型研發機構等。在拓展項目來源的基礎上，創業投資機構可借助大模型分析、知識圖譜和機器學習等工具，對擬投企業的核心團隊、技術壁壘、市場空間和商業模式進行綜合研判，提高早期項目價值評估和風險識別的精准度。

打通資本退出堵點。有關部門應建立創業投資擬退出項目數據庫，及時掌握被投企業成長階段、股權結構、融資需求和退出意願，為后續退出安排提供基礎支撐。加強區域性股權市場、私募股權二級市場基金、並購基金和產業資本之間的信息銜接，為被投企業匹配適合的退出路徑。為提高退出交易的效率，應通過數智化手段提升退出服務平台在股權登記、智能估值、交易匹配和風險識別等方面的功能，幫助創業投資機構科學選擇退出方式、合理把握退出時點，促進資本及時回流並投入新一輪科技創新。