北京
中经记者 郝亚娟 杨井鑫 上海、北京报道
近日，广东省首个词元经济专项金融产品“Token贷”在广州市海珠区发布，中国银行广州分行、中信银行、广州银行等同步推出了相关同类产品。
“Token贷”核心创新逻辑是将企业Token消耗量直接作为授信核心依据，AI应用企业、算力服务商的日常词元消耗订单、算力租赁合同均可转化为信用背书，无须传统不动产抵押。
南开大学金融学教授田利辉告诉《中国经营报》记者，“Token贷”的根本创新在于将信贷的信用锚从“存量资产”切换为“流量行为”，将授信依据从“物理资产”转向“数字流量”。传统风控依赖不动产抵押，本质是对企业过去积累的静态财富做估值；而“Token贷”以词元消耗量为授信依据，是对企业当下真实经营活动的动态度量，相当于把企业的“用电读数”变成了“信用凭证”。风控逻辑因此从“有没有东西可以赔”转向“正在产生多少真实业务流”，从资产清算思维转为现金流验证思维。
招联首席经济学家、上海金融与发展实验室执行主任董希淼进一步分析，AI公司多为轻资产运营。Token消耗直接反映大模型被调用的频次和强度，是衡量企业客户活跃度、产品市场接受度及业务持续性的核心指标。它帮助银行将风控逻辑从静态的“资产负债”转向动态的“经营流量”，从而更精准地判断企业的发展阶段与成长潜力。同时，这也是银行发展科技金融、服务科技型企业的一个切入点。
田利辉进一步指出，这种创新，使得风控逻辑被系统性重塑。首先，在评估层面，银行需搭建多因子评估框架，将订单真实性、回款质量、客户结构同步纳入模型。其次，在数据层面，银行要打通与算力平台的数据核验通道，建立溯源校验机制，防止数据被修饰。最后，在贷后管理层面，银行需设置算力消耗动态预警机制，一旦消耗量持续下滑即触发人工尽调，并根据实时算力需求定期重估授信额度。这一系列变革，标志着银行信贷风控正从依赖“砖头”的静态模式，向依托“数据”的动态模式进化。
不过，董希淼也提醒道，此类业务面临数据失真与经营脱节双重风险。首先是操纵风险，Token数据易被“刷单”或无效调用虚增，且缺乏统一审计标准。其次是波动风险，AI业务Token消耗常有脉冲式特征，项目结束即骤降，易引发贷后误判。最核心的是盈利脱节风险，即企业消耗量大但利润微薄，如果银行过度依赖此单一指标，可能高估企业还款能力，导致信贷风险加大。
就行业趋势而言，董希淼认为，算力使用量这类数据是否会更多进入银行授信体系是一种趋势，但过程需要审慎。这意味着银行从看重硬件资产抵押向看重数字经营数据演进，契合AI产业发展规律。但大规模推广需先解决数据标准化、真实性核验等基础设施问题，并要求银行建立能区分有效业务与虚假流量的风控模型。目前该类贷款仍属小范围试点，模式成熟尚需时间，未来或将成为科技型企业授信的补充维度。
（编辑：杨井鑫 审核：何莎莎 校对：颜京宁）
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