农商行对高新技术企业授信准入风险识别技术的研究与实践

　　陈湘（宁波镇海农村商业银行股份有限公司）

　　摘要：高新技术企业地位逐渐上升，成为推动经济增长的重要力量。但高新技术企业的高风险性也给商业银行授信准入带来挑战，农商行作为服务地方经济的重要金融机构，对高新技术企业授信准入风险识别技术的研究显得尤为重要。本文分析高新技术企业授信准入风险特点，探讨农商行在风险识别技术方面的实践，建立风险评估模型，完善风险评价体系，提出优化授信准入风险识别技术建议，以期提高农商行对高新技术企业授信准入的风险识别效率和风险管理水平。

　　关键词：农商行；高新技术企业；授信准入；风险识别技术；风险管理

　　引言

　　在当前经济环境下，高新技术企业以其独特的创新能力成为引领经济发展的重要引擎。这类企业高投入、高风险，给商业银行信贷决策带来严峻挑战。农商行作为扎根地方服务中小微企业的金融机构，在支持高新技术企业发展的同时，如何有效识别管理授信准入风险，成为其面临的重要课题。探讨高新技术企业授信准入风险识别技术，对于提升农商行风险管理能力、优化信贷资源配置具有重要意义。

　　农商行应用高新技术企业授信准入风险识别技术的重要性

　　一、高新技术企业授信准入风险概述

　　高新技术企业授信准入风险主要表现为风险的不确定性。目前市场竞争激烈，产品市场接受度和市场份额有明显不确定性。企业管理团队和经营模式不稳定，企业资金流和偿债能力出现明显波动。

　　二、农商行风险识别技术的研究

　　为有效应对高新技术企业授信准入风险，农商行在风险识别技术方面进行了深入研究，建立风险评估模型，将定性分析与定量评估相结合，对企业技术实力、市场前景进行全面评估。完善风险评价体系，引入多元化评价指标方法，如专家打分、历史数据对比等，提高风险识别的准确性。强化风险监控机制，定期进行风险监测，及时发现并预警潜在风险。

　　三、农商行风险识别技术的实践应用

　　农商行将风险识别技术广泛应用于高新技术企业授信准入实践，结合风险评估模型对企业进行全面筛查，筛选出具有发展潜力和还款能力的优质企业。在授信准入过程中，利用风险评价体系对企业各项风险进行量化评估，为信贷决策提供科学依据。在授信准入后对企业经营状况进行持续跟踪，确保信贷资金安全和有效使用。

　　四、优化建议

　　农商行应加强与高新技术企业沟通合作，深入了解企业实际需求和风险状况，加强内部风险管理团队建设，提高风险识别能力。引入先进风险管理技术和工具，如大数据分析、人工智能等，提升风险识别效率。

　　农商行应用高新技术企业授信准入风险识别技术存在的问题

　　一、高新技术企业授信准入风险的特殊性

　　高新技术企业在申请授信准入中所展现出的风险特性与传统企业有本质上的不同，此类企业将创新视为其生存与发展的核心驱动力，所涉及技术领域具有较高门槛，要求企业投入资源进行研发探索。相关技术更新迭代速度极快，一旦企业研发跟不上市场步伐，或被更先进的技术替代，会导致企业产品过时，失去市场竞争力。这就要求高新技术企业持续不断加大研发投入，保持技术领先地位。高新技术企业属于新兴行业，市场需求变化难以预测，客户接受度、政策导向、竞争对手动态等对企业市场前景产生较大影响。此种不确定性增加了企业经营风险，为银行评估其授信申请带来较大挑战。农商行在对高新技术企业进行授信准入审查时，须充分识别特殊风险，如对企业技术实力深入考察，评估其研发能力持续性、技术成果市场转化率等。对企业市场策略进行审慎分析，判断其应对市场变化的能力和市场定位合理性。

　　二、信息不对称

　　高新技术企业由于其业务深度扎根于高度专业化技术领域，农商行在对其技术价值进行评估时，容易出现信息不对称问题。信息不对称源于高新技术企业技术的复杂性，以及市场前沿动态的快速变化性，这些都远超传统银行业务的知识边界。银行难以凭借企业提供的数据做出准确判断，增加了授信准入风险。

　　新技术出现、行业标准更迭、消费者偏好转移等，均对企业市场前景产生重大影响。农商行作为金融机构，其市场洞察力相较于专业投资机构存在局限性。对市场趋势把握不准确，会进一步加剧信息不对称问题，使银行在授信决策时面临更大风险。因此，农商行在对高新技术企业进行授信准入风险识别时，须积极探索风险识别技术，如建立跨领域专家顾问团队，借助外部专业力量提升对高新技术的评估能力；加强与科研机构、行业协会合作，获取行业前沿动态；运用大数据、人工智能等先进技术，对企业技术专利、研发投入、市场反馈等数据深度挖掘，全面了解企业真实状况；建立灵活风险评估机制，根据企业技术特点变化，动态调整授信政策。

　　三、评估体系不完善

　　传统信贷评估体系聚焦于企业历史财务数据、抵押物价值以及现金流稳定性等硬指标，这套评估逻辑在评估传统成熟企业时可发挥较好作用。但当面对高新技术企业时，此评估体系局限性显露无遗。高新技术企业的价值更多体现在其创新潜力、技术领先性、未来市场增长潜力等软实力，而非仅基于当前财务状况。高新技术企业初创期或成长期，面临研发投入大、市场不确定性高、盈利周期长等特点。技术创新和市场拓展是其核心竞争力，传统财务指标，如利润、现金流等无法准确反映其真实价值。若农商行仍然沿用传统信贷评估体系，会错失对高新技术企业的准确判断，做出过于保守的授信决策。为准确识别对高新技术企业的授信风险，农商行须构建一套完善、适应高新技术企业特点的风险评估体系。银行在评估中应关注企业历史财务数据，重视其技术创新能力、研发团队实力、技术成果转化能力、市场前景预测等软性指标。

　　在具体实践中，农商行应积极探索风险识别技术。如引入行业专家、技术顾问等外部智力资源，对高新技术企业技术水平进行专业评估。利用大数据和人工智能技术，对企业公开专利信息、研发支出数据进行深度挖掘，量化企业创新能力。建立动态风险评估机制，根据企业技术进展、市场变化等情况及时调整授信政策。尝试创新信贷产品，如知识产权质押贷款、未来收益权质押贷款等，以灵活方式满足高新技术企业的融资需求，控制潜在风险。

　　四、缺乏历史数据支持

　　高新技术企业以其惊人的成长速度吸引投资者目光，对于农商行而言，核心难题在于部分高新技术企业成立时间较短，缺乏足够历史数据支持，无法进行全面风险评估。传统信贷业务中，农商行依赖企业多年历史财务数据、信用记录以及市场表现评估其还款能力。但部分高新技术企业仅有几年运营历史，财务报表数据无法全面反映其真实价值。高新技术企业所处行业变化迅速，历史数据很快过时，无法为后续风险评估提供有效参考。面对这一挑战，农商行必须转变传统风险评估思路，积极实践适应高新技术企业特点的风险识别技术。农商行可引入外部专业机构评估意见，以弥补自身在技术领域中的不足。与科研机构、行业协会、风险投资机构等建立合作关系，获取全面专业的企业评估报告，准确判断企业技术水平。利用大数据技术，对高新技术企业相关公开信息进行深度挖掘。分析企业专利信息、研发支出、市场反馈等数据，构建企业创新能力指标，为风险评估提供有力支持。在实践中，农商行可建立灵活风险评估机制，根据高新技术企业特点和市场变化，不断调整评估模型，提升授信准入效率，为高新技术企业提供精准高效的金融服务，助力其实现快速发展。

　　农商行应用高新技术企业授信准入风险识别技术问题的解决措施

　　一、加强信息收集与核实

　　农商行应通过多种途径获取高新技术企业信息，包括企业自主提供信息、政府部门公开信息、行业协会发布信息等。利用互联网、社交媒体等新型信息平台，实时获取高新技术企业最新动态。完善信息核实机制，对企业提供的信息进行逐一核实，如查验企业资质证书、研发成果等。针对企业自主提供的资质证书，农商行应设立专门的第三方专业机构，对证书真实性严格查验。这包括但不限于企业营业执照、税务登记证、高新技术企业认定证书、知识产权证书（如专利证书、软件著作权等）以及各类行业认证证书。通过官方渠道进行验证，确保证书真实有效，避免虚假信息导致的风险。对于企业研发成果，农商行需要采取细致的核实方式。如查阅企业的研发报告、技术鉴定文件、产品测试报告等，评估技术先进性、成熟度及市场应用前景。邀请行业专家对企业研发成果进行专业评估，从技术角度判断其价值潜力。对于已经市场化的研发成果，农商行可通过市场调研、客户反馈等方式，验证其市场接受度。在信息核实中，农商行应注重信息一致性。例如，企业研发投入与研发成果之间是否存在合理匹配关系，企业技术团队构成与技术实力是否相符等。通过对比分析，发现信息中的异常点，进一步深入调查，以揭示隐藏风险。农商行应充分利用互联网、大数据等现代信息技术手段，建立信息数据库，将企业提供的各类信息与公开数据进行比对，如企业信用信息公示系统、知识产权数据库等，实现信息快速筛选验证。利用数据分析工具，对海量信息进行深度挖掘，发现潜在机会点。农商行应对政府部门和行业协会发布的信息进行比对验证，确保其权威性，对市场调研获取的信息进行交叉验证，提高其准确性。现场调查与访谈是获取一手信息、深入了解企业实际状况的重要手段。农商行应组织专业人员对高新技术企业进行现场调查，实地了解企业生产经营情况、技术研发进展。与企业管理层、技术人员等进行深入访谈，获取其对企业发展、行业趋势等方面的见解。

　　二、构建专项评估框架

　　针对高新技术企业特性，农商行应构建专项评估框架，涵盖企业创新能力、技术实力等关键要素。每个要素应设立具体评估指标，确保评估的全面性。引入多元化评估方法，采用市场调研、专家打分等方式，评估企业市场地位以及竞争力。利用大数据分析数据准确性。加强评估团队的建设培训，提高团队成员的专业素养。建立动态评估机制，持续跟踪企业风险状况。对企业进行重新评估，及时更新评估结果。对高新技术企业经营状况和信贷资金使用情况进行持续监测以及时发现潜在风险问题，并采取相应风险控制措施。

　　三、采取有效措施解决缺乏历史数据支持的问题

　　当直接历史数据不足以支持风险评估时，农商行应积极寻找替代性数据。如参考行业报告、市场研究分析，分析替代性数据可对企业潜在风险和未来发展有更全面的了解。与其他金融机构建立数据共享机制，获取更多关于高新技术企业的信息，帮助农商行弥补自身数据不足的问题，提高风险评估的准确性。与高新技术企业建立良好的信息沟通渠道，及时收集企业最新数据信息，进行整合分析，以提高风险评估的全面性。

　　四、提升风险识别技术的其他措施

　　农商行应打破部门壁垒，建立跨部门风险识别协作机制。组建跨部门风险识别团队，整合不同部门专业知识和资源，共同开展风险识别工作。从多个角度全面评估高新技术企业风险状况，提高风险识别的准确性。利用大数据分析和人工智能技术建立风险识别模型，对海量数据进行挖掘处理，揭示高新技术企业潜在风险。探索使用区块链技术等新兴技术加强风险信息追溯，提高风险识别的可信度。

　　结语

　　综上所述，金融科技不断发展，监管政策逐步完善，农商行在高新技术企业授信准入风险识别技术方面迎来更多机遇。未来农商行应继续深化对风险识别技术的研究与实践，创新风险识别方法，为高新技术企业提供更安全高效的金融服务。

　　参考文献

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　　作者简介：陈湘，硕士，中级经济师、中级会计师，研究方向为银行业企业、农村金融等。