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“活封”3个月,还债7个亿!北京金融法院创新执行救活光伏龙头

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在民营经济促进法实施深化的背景下,“法治是最好的营商环境”这一理念正得到践行。

作者 | 郭聪聪

编辑 | 杨希

2025年中国国际服务贸易交易会(服贸会)收官之日,北京金融法院与北京市工商联在金融服务专题专属会议区,联合召开了优化营商环境典型案例新闻发布会,系统介绍了12起具有代表性的案例,集中展现了首都金融司法与行业协同护航实体经济的创新实践。


优化营商环境典型案例报告 21世纪经济报道记者摄

早在2022年,北京金融法院便与北京市工商联共同成立“优化营商环境工作室”,探索司法服务与经济实际相结合的新路径。

北京金融法院党组成员、副院长薛峰介绍到,北京金融法院在金融执行后端发力,逐渐摸索出“活封活扣+企业全力自救+市场精准评估+投融资他救”的解纷模式,在尊重当事人意思自治的基础上帮助企业纾困解难。同时以专业化司法协同引导金融服务实体经济,推动“个案纾困”升级为“产业链风险治理”。

北京市工商联副主席、一级巡视员林为民在会上介绍,目前,“优化营商环境工作室”已经进阶到了2.0版本,实现从“执行端”向“立审执破”全流程延伸,通过专家调解员精准匹配行业需求,已经推动40余起产业链纠纷实质性化解。



活封活扣,救活光伏龙头企业

北京金融法院执行局局长雷运龙发布了12个优化营商环境典型案例,这些案例涵盖新能源、文旅、科技、绿色环保等多个领域,展现了司法对“注重调解”“活封活扣”“执破衔接”等机制的具体创新。

其中一例案例,就是沿海某市一家光伏发电龙头企业陷入债务危机,北京金融法院通过“活封活扣”保障正常经营,并在3个月内引入投资还清7亿元欠款。

执行局法官刘辉介绍到,这家光伏企业因设备升级所需,向金融租赁公司融资7亿余元。后因资金链断裂,无法按期还款,被北京金融法院判决清偿全部款项。

然而,法院在审理中了解到,该科技公司并非恶意拖欠,仅是暂时陷入现金流短缺困境。其控股股东正积极寻求其他融资途径,企业本身作为新能源领域的重要民营企业,仍具备持续运营的能力和价值。

在财产保全执行过程中,北京金融法院并未简单采取传统查封手段,而是创新实施“活封活扣”措施——允许企业继续使用已查封的光伏发电设备进行生产经营,保持持续发电能力。在执行实施中,法院聚焦于修复双方受损的信任关系,特邀新能源领域专家作为调解员,参与政策分析、企业前景评估与债务化解工作,最终促成双方达成执行和解,在3个月内引入投资还清7亿元欠款。

据刘辉介绍,若按常规强制执行程序,财产处置需耗时6至9个月,且预计仅能收回3亿多元。而在法院的协调与督促下,该光伏企业通过重组自救,竟在和解后3个月内超预期偿还全部7亿元债务,不仅企业正常经营得到维护,也避免了500余名员工面临失业风险。



优化营商环境工作室进阶为2.0版

发布会上,北京金融法院副院长薛峰通报了“优化营商环境工作室”的工作成效。据介绍,截至2025年8月,工作室已妥善处理案件212件,涉及标的达311亿元,履行到位192亿元;帮助50余家民营企业纾困解难,保障10余万职工就业,维护230余万投资者权益,目前该工作室引入了人工智能、生物医药等多领域19名专家调解员。

北京市工商联副主席、一级巡视员林为民介绍,北京市民营经济市场主体现已超过250万户,其中私营企业约205万户、个体工商户约45万户,是全市经济微观基础的最大主体,吸纳了6成左右的就业,贡献了超过30%的地区生产总值,是全市高质量发展和现代化建设的重要支撑。

随着民营经济的蓬勃发展,民营企业也面临一些困难问题,尤其是产权保护问题,既是民营企业关注的重点,也是制约民营企业发展的痛点。

林为民介绍,为此市工商联已与公检法司等10部门合作,创建全国首家民营企业产权保护社会化服务体系,形成市区两级“1+16”全覆盖的体系工作网络,为民营企业提供综合性法律服务8.9万次。其中,与北京金融法院共建的优化营商环境工作室是核心载体。

林为民表示,目前,工作室2.0版已实现从“执行端”向“立审执破”全流程延伸,通过专家调解员精准匹配行业需求,推动40余起产业链纠纷实质性化解。



基于效果收费模式初现

在基础设施与数据能力建设的同时,金融机构的AI应用生产模式已经发生变化。

记者注意到,AI应用生产模式的变革发生在组织架构、生产流程、交付模式等多个方面。

余滨在蚂蚁数科负责领导商业化团队,他告诉记者,根据不同金融机构的资源禀赋与战略决策,目前大模型在金融机构的落地路径分为四种类型:一是从技术基础设施侧构建大模型中台从而赋能应用;二是以手机银行为载体,从移动金融服务端构建AI原生应用;三是从实际业务场景出发,如风控、理财、营销等环节应用大模型提升效率;四是将大模型作为全行1号工程进行重点部署,使大模型全面重构业务流程,打造智能体集群,驱动业务创新与体验升级。

对于“金融大模型落地是否应当是一把手工程”的疑问,蚂蚁数科AI技术负责人章鹏认为,产生实质性业务价值的大模型项目应当是一号位工程。“如果我们期待的是引入大模型技术,让机构浅尝辄止地有一些应用,那可以是技术驱动的。但如果真正要大模型落地产生价值,它一定要是从业务侧发起的,可能会遇到一些阻力,所以这更需要通过一号位工程推动。”章鹏表示。

越来越多的金融机构建立了专门推动大模型落地应用的组织架构。

一家银行数据团队负责人表示,他所在机构已在科技侧专门组建大模型建设的团队,和业务部门进行对接,其中有两个关键角色,一个是与业务端进行衔接的业务分析师(BA),负责将业务端提出的意向需求进一步细化;一个是提出解决方案的系统分析师(SA),负责将BA细化后的需求做可行性验证,从而对业务端价值较高的项目进行落地实施。

况文川向记者表示,目前的应用生产模式已经从基本的代码驱动发展为“代码+数据+智能驱动”。“要实现应用智能体的自适配、自适应、自扩展,应用本身的开发模式正在发生改变,未来也会对人才结构、组织架构和资源分配产生重大影响。”

事实上,需要全方位调动各个环节实现落地应用的智能体,比单项大模型技术应用还需要更高昂的投入,在这样的背景下,已有按效果收费的“RAAS”模式出现。

余滨告诉记者,在商业模式方面,目前蚂蚁数科的金融智能体服务模式既可以支持私有化部署、SaaS订阅服务,还可以支持基于效果计费的“RAAS”模式,对成熟度较高的产品基于可以预判的效果,与客户形成商业解决方案的设计。





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