2025 银行业金融科技赋能实体经济研究

2025银行业金融科技赋能实体经济研究摘要实体经济是国民经济的根基，银行业作为金融体系的核心，其服务实体经济的质效直接关系到经济社会发展大局随着数字技术的深度渗透，金融科技已成为银行业转型的核心驱动力本报告立足2025年行业发展背景，以“理论内涵—实践现状—挑战突破—趋势展望”为逻辑主线，系统分析银行业金融科技赋能实体经济的价值逻辑、当前实践中的成效与瓶颈，结合技术发展趋势与政策导向，提出2025年银行业赋能实体经济的具体路径与风险防控建议研究认为，银行业需以技术创新为引擎、以场景融合为抓手、以生态协同为支撑，推动金融资源向实体经济重点领域精准流动，最终实现金融与实体经济的良性循环

一、引言金融科技赋能实体经济的时代意义

（一）实体经济发展对金融服务的新需求当前，中国经济正处于从高速增长向高质量发展转型的关键阶段，实体经济对金融服务的需求已从“规模扩张”转向“精准高效”“绿色低碳”“创新驱动”三大方向一方面，中小企业融资难、融资贵问题仍是制约创新活力的突出瓶颈，传统金融服务模式因信息不对称、风控成本高难以满足其“轻资产、高风险、短周期”的融资需求；另一方面，产业链升级、绿色转型、数字经济等国家战略的推进，要求金融服务从“单点支持”向“全链条赋能”“场景化服务”转变，需要更智能、更高效、更普惠的金融工具

（二）银行业数字化转型的必然选择第1页共12页在利率市场化深化、金融脱媒加速、监管政策趋严的背景下，传统银行业依赖存贷利差的盈利模式已难以为继，数字化转型成为破局关键金融科技（FinTech）通过大数据、人工智能、区块链、云计算等技术与金融服务的深度融合，不仅能提升银行自身的运营效率（如智能风控、自动化交易），更能打破金融服务的时空限制，实现对实体经济的“精准滴灌”例如，利用AI技术分析企业生产数据、供应链信息，可构建动态风险评估模型，降低中小企业信贷门槛；通过区块链技术优化跨境支付流程，能为外贸企业节省30%以上的交易成本

（三）本报告的研究框架与核心目标本报告以“逻辑递进+并列分析”为写作方法，首先明确金融科技赋能实体经济的内涵与价值，再通过现状梳理揭示当前实践中的成效与挑战，进而结合2025年技术趋势与政策导向，提出具体的赋能路径与风险防控建议核心目标是为银行业提供一套可落地、可复制的实践方案，推动金融科技真正成为服务实体经济的“加速器”

二、金融科技赋能实体经济的内涵与价值逻辑

（一）内涵界定从“技术应用”到“价值重构”金融科技赋能实体经济，本质上是通过数字技术对金融服务模式、产品形态、服务流程进行系统性重构，将金融资源更高效地配置到实体经济的重点领域和薄弱环节其核心内涵可概括为“三化”服务场景化从“产品导向”转向“需求导向”，围绕企业生产经营的全生命周期场景（如采购、生产、销售、融资）提供定制化服务，例如基于企业ERP数据的“订单贷”、基于物流数据的“仓单贷”；第2页共12页风控智能化通过大数据整合企业内外部数据（如税务、海关、征信、供应链数据），构建动态风控模型，实现对风险的实时监测与预警，解决传统金融“信息不对称”痛点；服务普惠化依托数字技术降低服务成本，将金融服务延伸至传统模式难以覆盖的“长尾群体”，如小微企业、个体工商户、新型农业经营主体等

（二）价值逻辑三大维度的协同提升提升融资效率，破解“融资难、融资慢”问题传统银行信贷审批依赖财务报表等静态数据，流程长达7-15天，且中小企业通过率不足30%金融科技通过实时数据采集（如企业用电数据、纳税数据、物流数据）和智能算法（如机器学习模型），可将审批周期缩短至1-3天，通过率提升至60%以上例如，网商银行依托支付宝的支付数据和芝麻信用体系，已服务超5000万小微企业，平均贷款审批时间仅需8秒优化资源配置，推动产业向高端化转型金融科技能基于产业链数据构建“产业图谱”，识别上下游企业的资金需求与风险特征，引导金融资源向核心企业、创新型企业倾斜例如，某国有大行通过区块链技术搭建“跨境电商产业链金融平台”，整合了1200余家跨境电商企业的订单、物流、报关数据，为其中300余家中小电商企业提供了基于真实交易的融资服务，带动产业链整体融资成本下降15%降低服务成本，实现普惠金融“可持续”传统金融服务小微企业的单户成本约2000-3000元，而金融科技模式通过自动化审批、智能客服、分布式架构等技术，可将单户服务成本降至100元以下，实现“小额、高频、低成本”服务截至2024第3页共12页年，全国已有超200家银行通过金融科技手段服务小微企业超1000万户，户均贷款余额从2019年的5万元提升至2024年的18万元，服务覆盖面显著扩大

三、2024年银行业金融科技赋能实体经济的实践现状与挑战

（一）实践成效从“单点突破”到“多点开花”经过近年来的探索，银行业在金融科技赋能实体经济领域已取得阶段性成果，呈现出“技术渗透加深、场景覆盖扩大、服务能力提升”的特点

1.普惠金融领域数字化服务向“深水区”延伸精准获客与风控银行通过整合政务数据（如市场监管、社保）、电商数据（如交易流水、评价）、物联网数据（如设备运行状态），构建小微企业“信用画像”，实现“无感授信”例如，工商银行“工银e分期”基于企业纳税数据自动授信，2024年服务超800万小微企业，不良率仅

0.8%，低于行业平均水平

0.3个百分点下沉市场渗透通过“线上+线下”融合模式，银行将服务延伸至县域、乡村农业银行“惠农e贷”依托卫星遥感技术评估农田作物生长情况，结合农户信用数据，已覆盖全国832个脱贫县，累计放款超

1.2万亿元，带动超300万农户增收

2.产业链金融领域从“单一融资”到“生态赋能”区块链技术应用成熟超过60%的国有大行和股份制银行已搭建基于区块链的供应链金融平台，实现核心企业信用向上下游中小企业的“链式传导”例如，中国银行“中银链通”平台连接

1.2万家核心企业，为上下游中小企业提供平均500万元的融资，融资效率提升40%第4页共12页跨境产业链服务创新针对跨境电商、外贸企业的痛点，银行推出“汇率避险+跨境结算+融资支持”一体化服务招商银行“跨境智汇”平台整合了海关数据、海运数据、外汇行情，通过AI算法自动匹配最优结算方案，2024年服务跨境企业超5万家，平均为企业节省12%的汇兑成本

3.绿色金融领域科技赋能“双碳”目标落地ESG数据采集与评估银行通过卫星遥感、AI图像识别等技术，实时监测企业碳排放数据例如，建设银行“绿金云”平台接入2000余家高耗能企业的生产数据，自动生成ESG评级报告，为绿色信贷投放提供决策支持，2024年绿色信贷余额突破5万亿元，同比增长25%绿色产品创新基于区块链技术发行“碳中和ABS”“绿色供应链ABN”，将碳减排量与金融产品挂钩例如，兴业银行发行的“光伏贷资产支持证券”，通过物联网设备实时监控光伏电站发电量，将碳减排收益与产品收益绑定，吸引超500亿元社会资本投入新能源领域

4.数字基建领域技术底座支撑服务升级数据中台建设加速头部银行已建成覆盖客户、产品、风控、运营的企业级数据中台，实现内外部数据的统一治理与共享例如，平安银行“天玑数据中台”整合了10亿级用户数据、100万亿级交易数据，支撑智能客服、精准营销等场景，服务响应效率提升60%开放银行生态构建通过API接口向第三方机构开放金融服务，嵌入企业生产经营场景例如，网商银行“大山雀”系统开放信贷、理财、保险等接口，已接入10万余家中小微企业的ERP系统，帮助企业实现“一站式”金融管理第5页共12页

（二）面临的挑战从“技术落地”到“生态协同”的瓶颈尽管银行业在金融科技赋能实体经济方面取得进展，但在实践中仍面临“技术整合难、生态协同弱、人才储备不足”等多重挑战，具体可归纳为“三对矛盾”

1.数据孤岛与价值挖掘的矛盾实体经济主体（尤其是中小企业）的数据分散在政府部门、产业链平台、第三方机构，银行难以获取完整的企业经营数据，导致“数据可用率”不足30%例如，某城商行调研显示，其小微企业客户中，仅有25%能提供完整的财务数据，其余75%的企业依赖非结构化数据（如生产日志、物流单据），而银行缺乏对这类数据的有效解析能力，影响风控模型的准确性

2.技术创新与风险防控的矛盾金融科技的快速迭代带来新的风险隐患，如AI算法偏见可能导致信贷歧视、区块链技术的“去中心化”特性可能被用于洗钱，传统的“合规优先”监管模式难以适应例如，某股份制银行的AI信贷模型因过度依赖历史数据，对新兴行业（如新能源、生物医药）企业的识别能力不足，导致2024年相关行业贷款不良率上升

0.5个百分点，反映出技术创新与风险防控的“平衡难题”

3.单点应用与生态协同的矛盾当前银行的金融科技应用多停留在“单点场景”（如智能客服、线上贷款），缺乏与产业链、政府、第三方机构的深度协同例如，某农商行虽推出了“智慧农业贷”，但仅接入了本地农业局的土地流转数据，未与农资供应商、农产品电商平台联动，导致贷款资金被挪用至非农业用途，风险事件时有发生

4.人才结构与业务需求的矛盾第6页共12页金融科技赋能需要“懂金融+懂技术+懂行业”的复合型人才，但银行现有人才结构存在“技术人员偏多、业务专家不足”“行业知识欠缺”等问题例如，某国有大行2024年金融科技人才中，技术研发人员占比达70%，而熟悉新能源、生物医药等细分行业的业务专家仅占15%，导致产品设计与实体经济需求脱节

四、2025年银行业金融科技赋能实体经济的发展趋势与路径

（一）核心发展趋势技术驱动与政策引导的双轮联动结合技术发展（AI大模型、量子计算、物联网）与政策导向（“十四五”数字经济规划、“双碳”目标），2025年银行业金融科技赋能实体经济将呈现四大趋势

1.AI大模型深度渗透，实现“认知级”服务通用人工智能（AGI）大模型将在金融服务中实现“从辅助决策到自主决策”的跨越例如，基于行业知识图谱和实时数据的AI助手，可自动为企业生成融资方案、税务筹划建议；智能风控模型能通过自然语言处理解析企业年报、行业研报，识别潜在风险点据预测，到2025年，AI大模型将使银行普惠贷款审批效率提升70%，不良率下降

0.3个百分点

2.产业互联网与金融科技深度融合，构建“全链赋能”生态银行将从“单一信贷提供者”转型为“产业链生态组织者”，通过整合供应链数据、物流数据、交易数据，为产业链提供“资金流+信息流+物流”的一体化服务例如，某银行将联合核心企业、物流平台、保险公司搭建“智慧供应链平台”，企业可实时查看上下游资金需求、物流状态，银行则基于全链数据提供动态授信，推动产业链整体融资成本下降20%

3.绿色金融科技加速创新，支撑“双碳”目标落地第7页共12页ESG数据采集、碳资产定价、绿色项目评估等技术将更成熟，推动绿色金融从“规模扩张”转向“质量提升”例如，利用卫星遥感和AI图像识别技术，可精准测算企业碳排放量；基于区块链的“碳配额溯源系统”，能实现碳资产的可信流转与交易预计2025年，绿色金融科技相关产品规模将突破10万亿元，带动超5000亿元社会资本投入绿色产业

4.监管科技（RegTech）协同发展，实现“创新与合规”动态平衡监管机构将通过“监管沙盒”“监管科技工具”等方式，为金融科技创新提供试错空间银行则通过自动化合规系统（如AI反洗钱监测、智能KYC）实现“事前预防、事中监测、事后追溯”的全流程合规管理例如，某城商行引入量子加密技术构建“反洗钱监测系统”，将可疑交易识别准确率提升至95%，同时将合规审查时间从3天缩短至2小时

（二）具体赋能路径从“技术落地”到“价值创造”的体系化建设为应对挑战、把握趋势，2025年银行业需从“技术、场景、生态、人才”四个维度推进赋能路径建设

1.技术维度构建“自主可控+开放协同”的技术底座强化核心技术研发银行需加大对AI大模型、区块链、量子计算等前沿技术的投入，建立自主可控的技术体系例如，可联合高校、科技企业共建“金融科技实验室”，重点攻关“小样本学习”（解决新兴行业数据不足问题）、“可解释AI”（提升风控模型透明度）等关键技术第8页共12页打破数据孤岛推动与政府部门（如税务、海关、市场监管）、产业链龙头企业共建“数据共享联盟”，通过“数据可用不可见”的联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现数据价值共享例如，某省将推动“银税互动+供应链数据”融合，为小微企业提供基于多源数据的信用评价

2.场景维度聚焦“重点领域+薄弱环节”的场景化服务深耕普惠金融场景针对小微企业“轻资产、缺抵押”的特点，开发“生产数据贷”“订单贷”“用工数据贷”等产品，将服务从“授信”延伸至“经营辅导”例如，某银行可嵌入企业ERP系统，实时获取生产计划、原材料采购数据，动态调整授信额度，实现“按需放贷”赋能绿色低碳场景围绕新能源、节能环保、碳减排技术等领域，开发“光伏贷”“风电收益权质押贷”“碳配额质押贷”等产品，同时通过物联网设备实时监测企业环保指标（如废气、废水排放），将环保合规与信贷挂钩服务数字经济场景针对平台经济、共享经济、数字内容产业等新业态，开发“API接口化”金融服务，嵌入企业业务流程例如，为短视频平台提供“流量变现融资”，基于用户画像和内容数据评估企业价值，实现“数据即信用”

3.生态维度构建“银行+生态伙伴”的协同服务网络与产业链龙头企业共建生态银行可通过“技术输出+资源整合”模式，帮助核心企业搭建数字化供应链平台，将自身金融服务嵌入平台，实现“一次授信、全链复用”例如，某汽车集团联合银行搭建“智慧汽车供应链平台”，银行基于平台内的零部件采购、整车销售第9页共12页数据，为5000余家零部件供应商提供动态授信，平均融资成本下降18%与第三方机构开放合作通过API开放银行模式，将支付、信贷、保险等服务嵌入电商平台、政务服务、教育医疗等场景，形成“金融+场景”的生态闭环例如，某银行与税务部门合作，将“银税互动”服务嵌入电子税务局，企业可直接在线申请贷款，2025年预计服务超2000万中小微企业

4.人才维度打造“复合型+专业化”的人才梯队引进与培养并重一方面，招聘AI算法、区块链技术、数据科学等领域的高端人才；另一方面，对现有员工开展“金融+技术+行业”的交叉培训，提升全员数字化素养例如，某银行计划2025年前培养1万名“懂技术的业务专家”，重点覆盖新能源、生物医药等战略新兴行业建立激励机制设立金融科技创新专项奖励基金，对推动技术落地、服务实体经济成效显著的团队和个人给予重奖，激发员工创新动力

五、政策建议与风险防控构建“安全可控+可持续”的赋能生态

（一）政策建议多方协同，优化赋能环境完善顶层设计监管机构应出台《金融科技赋能实体经济发展指导意见》，明确银行、科技公司、政府部门的职责分工，建立“鼓励创新、包容审慎”的监管框架，为金融科技应用提供试错空间加强基础设施建设政府牵头建设国家级数据共享平台，整合政务数据、产业数据、征信数据，为银行提供“一站式”数据服务；加快5G、物联网、卫星遥感等新型基础设施建设，为数据采集提供技术支撑第10页共12页支持中小银行转型通过财政补贴、税收优惠等方式，鼓励中小银行引入金融科技工具，降低其数字化转型成本；推动“城商行联盟”“农商行联盟”建设，共享技术资源和场景经验，缩小区域服务差距培育金融科技生态支持银行、科技企业、高校共建“产学研用”创新基地，攻关关键技术；举办金融科技创新大赛，推广优秀案例，形成“技术研发—产品落地—场景应用”的良性循环

（二）风险防控全流程管理，守住安全底线技术风险防控建立“技术风险评估机制”，对AI模型、区块链系统等技术进行穿透式测试，防范算法偏见、系统漏洞等风险；加强网络安全防护，部署量子加密、零信任架构等技术，保障数据安全操作风险防控优化“人机协同”风控流程，AI模型需定期审计，防止“数据污染”导致的决策偏差；加强员工行为管理，通过生物识别、异常行为监测等技术，防范内部操作风险伦理风险防控制定《金融科技伦理准则》，明确AI算法的公平性、透明度要求，避免算法歧视；建立“金融科技伦理审查委员会”，对新产品、新服务进行伦理评估，防止技术滥用监管适配风险防控密切关注金融科技发展动态，与监管机构保持常态化沟通，通过“监管沙盒”试点验证创新产品的合规性；建立“风险预警系统”，实时监测金融科技应用对金融体系的影响，及时化解风险隐患

六、结论与展望金融科技赋能实体经济，是银行业服务国家战略、实现高质量发展的必然选择，也是破解实体经济“融资难、融资贵”问题的关键路径2025年，随着AI大模型、区块链、物联网等技术的深度渗透，以第11页共12页及政策环境的持续优化，银行业需以“技术底座为支撑、场景服务为核心、生态协同为纽带、风险防控为底线”，推动金融科技从“单点应用”向“体系化赋能”升级，真正实现金融资源向实体经济重点领域、薄弱环节的精准流动展望未来，金融科技与实体经济的融合将更加深入银行不再仅仅是金融服务的提供者，更是产业数字化转型的“伙伴”和“赋能者”；实体经济则通过数字化升级，为金融科技提供更丰富的应用场景和数据支撑唯有坚持“科技向善、服务实体”的理念，多方协同、久久为功，才能构建金融与实体经济良性循环的新生态，为中国经济高质量发展注入持久动力（全文约4800字）第12页共12页。