詞元為何能貸款(有問有答)
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近期,針對AI(人工智能)及算力產業鏈企業,不少金融機構上線了一種創新信貸產品——“Token(詞元)貸”,將企業AI業務中產生的“詞元消耗量”作為授信評估的重要依據之一,將無形的算力消耗轉化為可量化的信用資源。
詞元為何能成為銀行給AI企業授信的考量因素?
“詞元消耗量是AI企業業務活躍度的直接映射。”招聯首席經濟學家董希淼認為,類似工業時代看用電量、互聯網時代看流量,詞元的高頻調用一定程度上說明企業訂單多、市場接受度高、客戶黏性強,“評價輕資產、缺抵押、重研發的AI企業,看詞元消耗量比看廠房設備更有效。”
梳理目前金融機構推出的“Token貸”產品,可分為服務於算力的供給、應用等多種類型,授信評估依據既有詞元調用量,也包括機房等算力硬件。也就是說,從上游大模型搭建訓練企業,到中游提供算力運維與技術服務的服務商,再到下游運用詞元進行內容創新的應用主體,都有細分的“Token貸”產品可使用。
AI企業怎樣才能申請到這類產品?
“算力產業鏈上的客戶都可以申請。我們還會結合企業的算力算效、應收賬款、營業收入、知識產權等多方面情況進行交叉驗証、綜合打分授信。”江蘇銀行相關業務負責人介紹。
“將詞元消耗量等指標納入授信參考,一定程度上轉變了傳統信貸風控的邏輯,從看報表、重抵押轉向看技術、看數據,屬於科技金融向新興產業延伸的探索性實踐。”郵儲銀行研究員婁飛鵬表示,但詞元消耗規模不等同於企業經營能力、創新能力,AI企業貸款依然需要拿傳統經營指標說話。
“Token貸”目前小范圍“試水”,未來能否推廣開來?
董希淼認為,當下詞元採集、驗証、審計缺統一標准,相關風控模型也未經完整經濟周期檢驗,且AI行業波動與技術迭代迅速,金融機構要警惕這些風險,不斷優化風控模型、數據審核與貸后管理,穩步探索。
《 人民日報 》( 2026年09月22日 10 版)
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