2026年6月24日，《21世纪经济报道》报道，信贷审批等被列为银保业AI应用高风险场景。看到“高风险”，很容易直接推导出“AI企业更难拿贷款”。现有公开信息撑不起这么宽的结论。
报道能够确认的是，AI进入信贷审批后会受到更严格的风险审视；它没有说明所有AI企业都会被拒，也没有说明算法、模型可以直接当作抵押物。
采购热，回答不了授信问题
同一报道引述“智能超参数”数据：2025年，金融行业大模型中标项目达到587个，披露金额15.06亿元；2024年分别为133个和2.4亿元。银行业发起了290个采购项目，接近金融行业项目总数的一半。
这些数字反映的是采购需求，不能直接外推为授信偏好。金融机构愿意购买大模型、建设系统，不代表它们会接受企业对算法、专利和算力的自报估值。到了贷款环节，审核仍要回到几个基本问题：收入从哪里来，资产归谁，风险发生后能否核验和处置。
四家险企的具体门槛，公开材料还不够
如果要把人保财险、平安产险、泰康保险集团、太平洋保险分别对应到模型解释、无形资产估值、算力折价和数据合规，就需要四家公司发布的核保文件，或能够交叉验证的具名采访。
目前列出的公开来源没有提供这些依据，也无法核验具体折价率、指定估值机构名单、内部拒保案例、利率和资金期限。银行授信和保险核保本来就是两套流程。即使保险机构参与某项融资，也应以具体产品文件和项目合同为准。
没有出处，便不应把SHAP值、某类GPU的折价比例或单个拒保案例写成一家公司的统一红线。企业可以准备这些材料，但不能把未经证实的操作口径当成行业规则。
企业能先补的，是证据链
模型先说清业务位置。 材料里要交代模型用在哪个环节，输入数据来自哪里，输出会触发什么动作，是否有人复核，版本变更和异常结果如何留痕。SHAP值、特征重要性和异常样本回溯可以作为附件，但更重要的是让审核人员看懂模型的用途、边界和责任人。
专利和软著要接到实际业务上。 专利、商标、软件著作权能够证明权属，无法单独证明未来现金流。企业应把证书与产品、合同、交付记录和已有收入对应起来。技术仍停留在Demo阶段，就如实写到Demo；预测收入与已经实现的收入要分开。第三方估值可以提供参考，但现有材料无法证明平安产险只接受某份指定机构名单。
算力要分清自购和租用。 A100、H100、昇腾910C等硬件，可整理采购合同、发票、设备清单、维保记录和部署位置。云算力则要准备服务合同、账单、使用记录和期限，并说明相关权利能否转让或处置。型号和账面价格不会自动变成抵押价值，具体折价必须有机构文件或项目合同支撑。
数据合规要能沿链路回看。 数据来源、授权范围、使用目的、存储方式、共享对象和删除机制，都应有对应材料。训练数据、客户数据和公开抓取数据最好分开列示。已有等保三级等材料可以附上，但不能替代数据授权文件。尤其是爬虫取得的数据，企业需要说明使用依据，不能只强调数据量和模型效果。
公共数据能补信用，补不了全部技术证明
国家数据局公开的《金融服务赛道》一等奖案例提供了另一条路径。青海省公共信用信息中心通过公共数据为小微企业画像，银行再据此授信，重点解决轻资产企业信息不足、抵押担保能力弱等问题。
这类公共数据有助于减少银企之间的信息差，但它回答不了AI企业特有的问题：模型在真实业务中的效果如何，专利是否已经转化为收入，算力合同包含哪些权利。相关证明仍要由企业自己准备。
送审前，可以把四类材料汇成一张索引：模型作用和人工复核、知识产权与业务收入、算力权属和合同、数据授权全链路。每项结论标出材料来源、更新时间和负责人，比猜测某家险企的内部折价表更有用。
从133个项目增至587个，说明金融机构采购AI的意愿在增加，却不能替任何一家企业证明偿债能力。至于人保财险、平安产险、泰康保险集团、太平洋保险各自设置了什么内部阈值，在公开文件或具名来源出现前，不宜代它们下结论。
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