经济日报｜从“资产抵押”到“数据授信”，变化的不只是风控依据，更是金融服务适配实体经济的迭代升级。天使投资人、资深人工智能专家郭涛分析，银行集中布局“算力词元贷”相关产品，是产业现实、信贷转型以及政策导向多重因素共同推动的结果。在产业现实层面，大量算力、AI服务商属于典型轻资产主体，缺少厂房、设备等传统抵押物，但企业拥有真实算力合约与业务流量，传统信贷工具很难覆盖这类主体的流动资金需求。在银行转型层面，该类产品推动信贷评价逻辑从看重静态实物资产转向动态经营流量，帮助银行切入高成长的AI算力赛道，拓展科创类客户群体，丰富自身科创金融产品矩阵。在政策环境层面，各地鼓励金融机构针对数字经济开发适配信贷工具，为银行试点创新产品提供外部支撑，同时算力合约、词元（Token）消耗可以作为经营活动的量化参考指标，为银行识别企业活跃度提供新抓手，缓解银企之间信息不对称的现状。

此外，AI行业的周期波动特征，也对银行贷后管理带来考验。郭涛分析，从行业周期来看，AI项目具备脉冲式特征，项目结束后算力需求快速回落，同时算力合约存在退单、履约不及预期的可能，会直接冲击企业还款来源。因此，在风控完善方向上，银行不能把算力指标作为单一授信依据，要构建多因子交叉核验体系，结合合同权责、应收账款、现金流、客户资质开展综合评估，打通算力平台核验通道，建立贷后算力流量动态预警机制，同时引入第三方存证审计，将算力相关指标定位为传统风控的补充，而非替代原有信贷框架。更多内容详见：拿算力词元消耗量去银行贷款.经济日报，20260827 人工智能词元词元Token是什么数字经济