鏖战科创赛场，大小银行分驰｜2026年“金标杆”

科技金融在银行业内的推进，正在从早期“搭框架、设机构、推产品”的建设期，迅速进化为“看质效、拼专业、验风险”的务实竞合阶段。“最卷的赛道”几乎是南方周末新金融研究中心研究员在调研中所闻最频密的评价。赛道激烈角逐之下，行业分化与深层挑战，贯穿此次测评全程。

单纯依靠贷款规模的粗放式增长，已难以适应科技创新企业的复杂需求。当信贷资源持续向科技领域倾斜时，资金究竟流向了何种发展阶段的企业、承接了多大程度的不确定性，成为所有商业银行必须直面的考题。

宏观政策为这场持续的转型划定了清晰路径。2026年是《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》深化落地之年，科技金融配套政策与跨部门协同机制持续完善：金融监管总局等部门对银行业保险业人工智能的安全开发应用提出了明确的统筹；国家发展改革委则将科技创新和技术改造再贷款支持范围拓展至电子信息、人工智能等14个重点领域，并将研发投入强度较高的民营中小企业正式纳入支持视野。

各项政策加持之下，银行业加速竞逐科技赛道。中国人民银行数据显示，上半年，高新技术企业和科技型中小企业本外币贷款余额分别为21.53万亿元和4.15万亿元，同比增速近15%和超20%；名录内企业获贷率为超58%和近51%，比上年末提高1和0.6个百分点。两类贷款增速均远超全部贷款5%的增速。

南方周末新金融研究中心2026年银行业科技金融测评结果，直观印证了行业进化趋势与分化格局。本次测评覆盖58家商业银行：总得分达50分及以上者有4家，40分至不足50分者有5家，30分至不足40分者有4家，其余45家不足30分；国有大型商业银行凭借雄厚的资本基础、全国性的网点布局和综合化经营资源，在较高得分区间占据了相对优势位置；部分股份制银行与城农商行，则在特定客群覆盖、专业经营机制和产业链深耕上形成了鲜明的差异化特色。

多数得分低，差距在缩小

南方周末新金融研究中心本次测评覆盖58家具有代表性的中资商业银行（详见《400家金融机构进退几何？》），延续了南方周末“金标杆”一贯坚持的客观数据、专家评价与问卷调研相结合的三维评价体系。

其中客观数据占70%权重。测评数据来源于上述银行2025年年报、2026年中报及ESG报告，部分依托南方周末“金标杆·新金融竞争力测评数据库”采集获取。此数据库为国内金融科技龙头恒生电子旗下上海恒生聚源数据公司依据需求定制而成。线上线下调研和专家“背对背”（详见《野生流量退场，谁经得起标尺度衡？》 ）评审权重各占15%。

测评结果显示，受测评机构呈现出明显的梯度特征：

处于50分及以上第一梯队的4家机构中，中国银行得分最高，工商银行、招商银行和农业银行紧随其后。这一档集中了三家国有大行，彰显全国性网络与跨区域客户承载力的基础优势。其中，农业银行在客观数据测评中表现突出，而招商银行与中国银行则在专家评审与问卷调研环节获得了相当高的认可度。招商银行作为唯一的股份制银行跻身其中，证明了只要客户覆盖扎实、专业经营组织到位，股份行同样能够在综合测评中与大行分庭抗礼。

在40分至50分的第二梯队中，汇聚了建设银行、兴业银行、北京银行、宁波银行和浦发银行。这一区间当中，不同类型银行有各自的生存之道：大行依靠存量规模，兴业银行依托庞大的综合融资生态，而北京银行与宁波银行则在区域城商行阵营中树立了专业标杆。

在30分至40分区间及更低档次中，大量中小银行由于资产规模限制、区域产业禀赋差异及信息披露颗粒度的不足，得分相对靠后。

整体而言，6家国有大行平均得分46.47分，11家股份制银行平均30.07分，29家城商行平均21.49分，12家农商行平均22.89分。

各类型银行之间的差距有所缩小。国有大行与城商行的平均分差由上年的30.56分缩至24.98分，与股份制银行的分差由19.93分缩至16.40分。农商行与城商行的平均分差两年均较为接近，2025年为1.44分，2026年为1.40分。

总量扩张到结构适配

回溯过去几年科技金融的政策轨迹，2025年最大的制度性变革在于中国人民银行等部门推出了金融“五篇大文章”总体统计制度，全口径科技贷款的统计口径走向清晰。到了2026年，政策的着力点明显向“精准适配”倾斜。

国家发展改革委在2026年中期披露的数据显示，科技创新和技术改造再贷款额度已加码至1.2万亿元，政策红利进一步向电子信息、人工智能等14个关键核心领域延伸，并将高研发投入的民营中小企业纳入重点支持名录。这种将宏观政策工具与微观企业研发强度挂钩的安排，对商业银行提出了更高的要求。

与此同时，风险分担机制的完善为信贷投放提供了安全垫。科技部与金融监管总局等部门联合印发的关于推动科技保险高质量发展的意见，将科技活动的风险保障提到了新高度。轻资产、长周期的科技企业往往面临极大的技术迭代风险，单纯依靠商业银行发放流动资金贷款极易导致风险错配。只有当保险、政府性担保、财政风险补偿基金与银行信贷形成有机衔接时，早期科技企业才能获得相对稳定的资金供给。

然而，技术工具的双刃剑效应在人工智能领域同样受到监管关注。金融监管总局于2026年6月发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，为金融机构运用大数据和风控模型筛选科技企业划定了安全底线。模型能够大幅提升批量获客与初筛的效率，但算法不能替代人的实质判断，数据治理的缺陷也不能成为授信失职的借口。

这些政策信号共同反映出一个导向：科技金融的跑马圈地阶段已经过去。未来，竞争比拼的是对产业的深刻理解、对风险的精准定价以及工具箱的综合集成能力。

国有大行的综合资源与协同挑战

作为科技金融供给的主力军，国有大型商业银行在本次测评中表现稳健。工商银行连续两年获得11位专家全票认可，中国银行由2025年的5票增至8票，建设银行获得9票。工商银行和中国银行居于领跑位置，主要仰赖其在战略性新兴产业贷款、重大基础设施配套以及跨境金融服务上具备的集团作战能力。

科技企业从研发到扩产、从境内经营到跨境布局，往往需要贷款、债券、结算以及其他综合服务。大型银行凭借覆盖全国的实体网点、庞大的公司客户基础及资金成本优势，能够承接单笔金额大、建设周期长、跨区域布局的重大科技项目融资需求，提高服务的连续性。

但资源丰富不能直接和资源有效协同画等号，大行同样面临“大船掉头”的内生挑战。科技企业的核心资产往往是专利、人才和技术路线，其轻资产、高风险、无稳定历史财务报表的特征，与传统商业银行基于不动产抵押和历史盈利大数据的标准化授信审批模型存在天然张力。如果一家大行在基层展业时，依然习惯性地要求企业提供土地厂房抵押或实际控制人无限连带责任担保，科技金融就容易流于形式。

测评中观察到，部分大行虽然科技贷款余额庞大，但深入观察其客群结构会发现，资源仍有相当一部分集中在处于成熟期的产业链链主企业或大型拟上市龙头身上。如何将大行的资金优势有效向下传导，覆盖更多处于成长期甚至早期的硬科技中小企业，考验着各家大行内部组织架构的敏捷度。

此外，大型银行内部条线众多，公司金融部、投资银行部、资产托管部及投行子公司之间能否真正打破部门壁垒，实现客户信息互通和利益合理分享，直接决定了其能否为科技企业提供真正的“全生命周期服务”。如果各个部门各自为政，企业在不同成长阶段依然会遭遇金融服务的断层。

股份制银行专业下沉

测评显示，股份制银行的优势更多体现在专业经营与综合服务的组织方式上。部分股份制银行通过专业化组织变革和特色化产品创新，在科技金融赛道上撕开了突破口。

以招商银行为例。该行在本次测评中表现亮眼，不仅在客观数据和问卷评价上保持高位，在专家评审环节也获得了11位专家的一致认可（较2025年的9票增加2票）。支撑这一成绩的是其下沉到一线的专业服务网络。据其2026年半年报披露，该行不仅在境内44家一级分行全部设立了专职的科技金融部，更将组织网络精准延伸至20家重点二级分行和150家专门支行。这种将专业经营团队部署在产业聚集区一线的做法，有效拉近了银行与科技企业的物理距离，为精准识别企业与优化服务流程创造了条件。

在客群覆盖面上，招行半年报显示其服务科技类企业客户数已达到37.83万户。需要客观指出的是，这一数字统计的是广义的“服务客户数”，其中包含了使用结算、代发工资、跨境汇兑及供应链金融等综合服务的企业，并非全部拥有表内信贷余额。但这种广泛建立账户关系的“获客与活客”策略，为后续筛选优质信贷资产打下了庞大的基数。

另一家股份制银行兴业银行则展示了另一种经营策略。该行半年报披露，截至2026年6月末，其科技金融贷款余额达到1.24万亿元，较上年末增长12.98%；而广义的“科技金融融资余额”则高达2.40万亿元，较上年末增长20.58%。

贷款余额与融资余额之间的显著差额，清晰表明现代商业银行经营科技金融早已超越了单一的信贷账簿。承销科技创新债券、通过理财资金参与产业基金、开展设备融资租赁以及提供供应链金融资产证券化等非信贷工具，已经成为股份制银行服务科技企业的核心抓手。这类全方位的融资服务，能够根据企业在研发、扩产、并购等不同阶段的资金痛点进行灵活组合。

不过，股份制银行同样面临同质化竞争的困扰。部分机构在争抢成熟科技龙头时打出“价格战”，导致单户贷款利率逼近甚至跌破资金成本线。如何在跑马圈地的同时守住风险底线、保证专业人才的产业研判能力不被摊薄，是摆在所有股份行面前的现实课题。

区域银行的本土深耕与差异化突围

区域银行的测评表现，呈现出科技金融发展的另一种路径。与全国性银行相比，地方城市商业银行和农村商业银行在资本体量、网点广度和牌照资源上不具备显著优势，但它们拥有一项不可替代的核心竞争力——对本地实体经济、特色产业集群和地方产业链生态的深度嵌入。

在本次测评中，北京银行和宁波银行杀入前排，稳稳扎根于第二梯队。

北京银行连续两年呈现较强的科技信贷基础。其2026年6月末专项贷款较年初增长19.64%，科技金融贷款余额突破5200亿元，在城商行中保持领先。该行长期深耕首都科创中心建设，将支持“专精特新”企业上升为全行级战略，注重以投行思维做商行服务，通过商投行一体化协同，为企业提供从早期股权对接到底层债权融资的全链条支持。

宁波银行则在长三角制造业沃土中蹚出了一条以“客户全生命周期综合服务”见长的路径。其科技贷款余额超过2200亿元，服务范围横跨初创期孵化、成长期扩张、成熟期上市直至出海全球化布局。区域银行通过与地方高新技术园区、科研院所建立常态化对接机制，能够比全国性大行更早一步接触到实验室里的前沿项目。

然而，区域机构的业务选择深度受制于当地产业资源。在科技企业密集地区，银行容易接触到多样化项目；在相关产业基础较为薄弱的地区，若盲目照搬科技支行模式或追求同样的投放增速，未必符合经营实际。差异化考核应为这种客观差异留出合理空间。

这也意味着，不能把某家区域银行较高的业务占比或增速直接等同于服务能力更强。低基数可以放大增速，较窄的业务结构也可能拉高专项占比。正如部分农商行在接受南方周末新金融研究中心专项调研中反映的那样，对于基层法人机构而言，“尽力而为，量力而行”是重要原则。立足本地传统产业的技术改造升级需求，用金融活水帮助传统制造业向智能制造、绿色制造转型，同样是广义科技金融的重要组成部分。

供需错位

相比2025年科技银行测评关注的是宏观面上的“增量、扩面、降息”，2026年的测评将目光投向那些不易被数字直接捕捉的深层结构：新增资金是否精准流向了真正需要输血的早期硬科技与中小微创新主体？银行的信贷期限与风险容忍度是否真正契合了科技成果转化的客观周期？跨条线、跨机构的协同服务能否为企业提供无缝衔接的全生命周期陪伴？

一个突出问题是，各家银行公开披露的指标范围和细分程度尚不完全一致。“服务科技企业客户数”涵盖结算、融资等多种业务关系，“科技企业贷款客户数”则反映直接信贷支持；“科技金融贷款余额”与范围更广的“科技金融融资余额”亦不能直接简单套用比较。此外，高新技术企业、科技型中小企业、专精特新企业等客群概念可能存在交叉重叠，相关贷款余额不能简单叠加。

另一个问题是客户成长阶段信息披露不足。总客户数和贷款余额可以呈现覆盖面与投入力度，却难以回答其中有多少属于早期初创期、多少已形成稳定现金流。成熟企业融资增加与早期研发融资改善，属于两个不同层面的命题。

调研中，部分银行反馈，当前成熟客户竞争较为充分，已经拿到多轮股权融资、进入拟上市辅导期或具备稳定现金流的头部科技龙头企业、国家级专精特新“小巨人”企业，成为各大商业银行竞相争抢的对象。“垒大户”和同质化竞价现象在局部范畴内时有发生，银行间往往通过下调利率、打包附加服务展开博弈。

然而，种子期、孵化期、早期中试阶段的硬科技企业，尤其是那些掌握颠覆性技术但尚无产品销售收入的实验室初创项目，仍缺乏适配资金。

这种供需错位的根源在于风险收益的不对称。商业银行的资金性质决定了其无法承担过高的资本本金损失风险。试图仅靠商业银行发放微利贷款去解决早期科技企业的全部研发资金缺口，既不符合金融规律，也违背了客观实际。

可能的破局之道在于建立更加清晰的多层次资本分工体系，由商业银行摸索提供与现金流相匹配的信贷支持，例如在企业技术路径初步验证、产品实现商业化量产的关键节点精准介入。

考核与风险容错需同步改进

科技研发活动具有天然的高风险与长周期属性。一个前沿科技项目从底层技术攻关到最终实现盈利，跨越三到五年甚至更长时间是常态。如果商业银行对基层客户经理的考核依然采用按季度、按年度考核当年放款规模和短期综合收益的传统KPI，在理性的职业选择下，信贷人员必然倾向于将宝贵的额度投向资质更为成熟的大客户。

2025年的测评更多关注各家银行是否建立科技金融支持体系、是否设立专营机构或专业团队。在受测机构普遍完成相关布局之后，2026年测评中线上线下调研反馈和专家评委意见更多聚焦在专营体系有没有改变实际经营流程。毕竟，设立部门只是开始，唯有授权、审批、考核和人员配置真正协同，专业化才能走深走实。

金融机构能够敢于向早期和硬科技项目倾斜资源，前提是在银行内部的绩效考核与风控容忍机制上动真格。金融监管总局等部门近年来连续出台指导意见，明确要求大中型银行优化内部考核激励机制，健全专门的尽职免责认定标准与操作流程，并适当提高科技型企业贷款的不良容忍度。这些顶层设计在2026年的落地情况，成为衡量银行科技金融专业化深度的试金石。

对于国有大行，应更加重视全集团资源协同和早期服务衔接。利用网点、产业研究与综合经营资源，为科技企业提供连续服务；对不适宜由贷款独自承担的研发风险，依法合规对接股权资金、保险和担保，避免把“全生命周期服务”简单理解为在每个阶段都增加债务负担。

对于股份制银行，应鼓励基于自身禀赋深耕细分产业，将专业能力落实到审批、定价和贷后管理中。对技术路线相近但商业化阶段不同的企业，应形成有区分度的判断，而非依靠同一科技标签使用近似授信方案。算法与模型的作用，应由持续的服务结果和风险识别效果加以验证。

对于区域银行，应支持其立足本地产业开展业务，避免将统一的规模和增速目标层层下压。有条件的机构可加大园区、产业链与科研成果转化服务；基础较为薄弱的机构则应先补充专业人才和风险管理能力，在自身能够识别和承担的风险范围内稳健经营。

此外，部分机构在问卷和回访中反映了贷款定价过低的问题，银行管理层需要在“让利实体经济”与“保持可持续专业经营能力”之间找到动态平衡。如果单笔业务的利差无法覆盖专业团队的人力成本、产业研究成本及必要的坏账拨备，这种不可持续的低价扩张最终会损害金融服务实体经济的长远效能。

（相关测评细则最终解释权归属南方周末新金融研究中心，分数仅作“金标杆”测评之用，不代表参评机构资质优劣、是否达标，不构成投资推荐。）