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浙江大学医学院附属第一医院姚磊医生黄牛预约代挂号电话强化数据开发利用 提升科技金融配置效率

08-06 实时新闻

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  近日,中国人民银行、国家发展改革委、科技部等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》(以下简称《通知》),并同步发布了《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》,标志着科技金融正式迈入“数据驱动”的新阶段。

  在新质生产力加速培育的关键时期,《通知》以数据要素为核心纽带,打通科技与金融的信息壁垒,为破解科创企业融资难困局提供了可持续的解决方案,为高水平科技自立自强注入强大数据驱动力。

  长期以来,科技金融面临三大结构性矛盾:一是信息不对称,科创企业“一轻两高”(轻资产、高成长、高风险)特征与传统金融机构依赖固定资产抵押的风控模式不匹配;二是数据碎片化,知识产权、研发投入、经营状况等关键信息分散在不同部门,形成“数据孤岛”;三是风控模型滞后,传统风控难以评估科创企业的技术价值与成长潜力,导致金融机构“不敢贷、不愿贷、不会贷”。

  《通知》的发布正是针对上述痛点,以数据要素为突破口,构建“数据共享—智能风控—精准服务—风险管理”的科技金融服务良性逻辑,为解决科创企业融资难题提供有效支撑。

  此次发布的《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》,涵盖企业名单与科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等八大类、26个数据指标。支持各地形成具有区域特色的科技金融数据开发利用清单,建设省级科技金融领域数据开发利用配套信息设施,加强现有信息系统资源互联互通,促进数据信息归集共享。坚持统筹发展与安全,规范科技公共数据开发利用,加强全过程安全管理,切实防范各种数据风险。

  据了解,各地在科技金融相关数据的运用方面,已经进行了一些有益的实践探索,但普遍存在各部门之间的数据口径不一致问题,缺乏可比性;生成型数据占比较小,统计型数据准确性有待提高;数据共享机制不配套,“数据孤岛”现象突出;数据安全风险管理不到位,缺乏有效监督机制和技术手段等问题。此次《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》的发布正是为了解决上述问题的顶层设计。数据要素驱动的科技金融将实现“三个精准”:精准识别优质科创企业,精准匹配融资需求,精准防控金融风险。

  从科技金融需求侧角度看,《通知》坚持加强科技金融领域数据开放共享和融合运用,支持科技信息使用机构规范运用科技公共数据,鼓励地方向科技型企业提供授权开放信息渠道,推广信息查询、联合建模等模式。实现数据“可用不可见”,平衡数据流通与隐私保护。实际情况是,科创型企业的类型较为多元,从规模角度看,分大中小型企业;从产业类别角度看,有半导体、人工智能、生物医药等企业;从企业的属性角度看,是侧重研发生产,还是从研发到市场全流程运作。企业的数据特征存在较大差别,这就需要在从需求侧获取数据时,根据不同类型企业的特征建立不同的模式。实际情况是,真正较难获得融资的往往是科创型中小企业,背景较好、规模较大的企业并不缺少融资渠道,这就需要在构建数据体系时,更侧重于成长型科创企业主体,提质和扩面并举。

  《通知》要求,开展科技金融可信数据空间创新发展试点,鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用,搭建行业研究信息交流平台,实现科技金融领域数据资源跨域共享和高效对接。支持市场化征信机构建设科技型企业数据库,丰富征信产品和服务供给。试点地区应重点探索数据共享模式、智能风控技术、产品创新路径和风险防控机制,形成“试点先行、逐步推广”的发展格局,助力科技金融数据生态建设稳步推进。同时,建立数据共享激励机制,对积极参与数据共享、成效显著的部门和机构给予表彰和奖励,将数据共享情况纳入绩效考核,激发部门间数据共享的积极性。

  从科技金融供给侧角度看,《通知》围绕完善数据赋能科技金融全链条,聚焦融资对接、智能风控、产品创新等环节,引导金融机构依托科技金融领域数据库,构建科技型企业数字信用画像,打造特色的科技型企业风控投研模型,开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。

  金融机构需要开发特色的科技型企业风控投研模型,运用人工智能等技术,实现风险评估、自动化、智能化,提高风控效率和准确性,降低不良贷款率。同时,基于细分行业特点和企业生命周期,开发契合半导体、生物医药、人工智能等行业需求的科技金融产品,如“研发贷”“中试贷”“知识产权质押贷款”等,覆盖企业创新全周期。

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