银行风控逻辑开始"看Token不看砖头"了

跑Token贷不是广州的独角戏，而是一场全国性的城市竞速。6月24日，广东省发布国内首个词元经济专项政策——《广东省释放数据要素价值促进词元经济高质量发展若干措施》。不到两个月，北京经开区8月7日发布"词元十条"，目标到2030年区域智能经济产业规模突破4000亿元，每年发放算力券和数据券各1亿元。上海走的是另一条路——数据资产通证化。上海数交所已落地多个数据资产质押融资案例，北京银行上海分行向数库科技提供了2000万元授信，创下当时全国数据资产质押融资最高额度。光大银行上海分行也落地了国内首个基于DCB的数据资产增信融资，授信500万。安徽8月5日印发《安徽省推进人工智能OPC创新创业发展行动方案（2026—2028年）》，明确鼓励银行业机构开发"Token贷"、"模型贷"等创新信贷产品，探索数据知识产权、算法模型著作权质押融资路径。同时配套创业担保贷款扶持，符合条件的OPC创业者最高可获5

能跑通，是因为它看的不只是一个指标，而是结合现金流、交易行为、账户历史等多维数据。美国国会研究处特别指出，替代数据虽然可以扩大信贷覆盖，但会产生数据安全、公平信贷和模型风险。Token贷目前最明显的短板，就是Token消耗数据的真实性与审计机制。Token消耗量谁来核，怎么保证企业不注水？目前行业还没有成熟的Token数据存证与审计标准。如果企业虚报消耗量骗贷，银行的风控底座就是空的。银行预计会配套动态监测机制——实时追踪Token消耗数据、设置用量预警线、定期重估授信额度。但这些机制能否真正落地，取决于银行的技术能力和产业理解力。六、"为烧而烧"的陷阱：数据泡沫如何变成信用泡沫更大的风险不在单笔贷款，而在系统性循环。假设银行把Token增长→企业成长→授信增加→企业购买更多算力→Token继续增长→再次获得更多授信作为金融闭环，那么很容易出现一种"用融资制造经营数据，再用经营数据获得融资"的

循环。一旦AI行业景气度下降、客户减少或者模型价格大幅下降，Token消耗突然下降，企业现金流可能同步恶化。这不是理论推演。Token贷的"前身"——供应链金融，就曾经历过类似的循环。核心企业信用在供应链上层层传导，一旦某个环节断裂，整个链条的坏账集中爆发。Token贷的链条更短，但变量更不可控：Token消耗量不是一个稳定的经营指标，它受模型价格、客户需求、技术迭代、行业景气度等多重因素影响，波动性远大于传统信贷指标。中国信通院研究员贺新宇已公开提醒：应防止把词元经济变成新产业标签，避免"为生产词元而生产词元"的重复建设。各地一窝蜂上词元工厂、发Token券，如果没有真实需求支撑，就是新的产能过剩。政策现在主要补供给端——补算力、补Token产出。但AI应用的真实需求侧——中小企业愿不愿意付费调用AI？——还没被充分激活，供给跑太快，需求跟不上，就是泡沫的温床。更关键的是，Token消耗量本

本文作者：新浪财经