近期，針對AI（人工智能）及算力産業鏈企業，不少金融機構上線了一種創新信貸産品——“Token（詞元）貸”，將企業AI業務中産生的“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説明企業訂單多、市場接受度高、客戶黏性強，“評價輕資産、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”産品，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體。也就是説，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”産品可使用。

　　AI企業怎樣才能申請到這類産品？

　　“算力産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、知識産權等多方面情況進行交叉驗證、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産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説話。

　　“Token貸”目前小範圍“試水”，未來能否推廣開來？

　　董希淼認為，當下詞元採集、驗證、審計缺統一標準，相關風控模型也未經完整經濟週期檢驗，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、數據審核與貸後管理，穩步探索。