大陸銀行業推「Token貸」 被指存三大風險

中國大陸眾多企業在中共發展人工智能（AI）的宣傳之下，對AI的使用需求增加，已經有十餘家大型銀行推出「Token貸」的貸款產品，但專家認為存在三個風險。

在人工智能與電腦領域中，Token是模型處理文本和訊息時使用的最小基本單位。2026年3月，中共國家數據局將Token的中文名確定為「詞元」。在9月23日舉辦的2026年中國國際資訊通訊展覽會上，中國工程院院士鄔賀銓表示，截至8月，中國日均Token調用量已突破500萬億，複合年均增長率已高達333%。

據《澎湃新聞》10月7日報道，在大語言模型（LLM）調用量兩年增長超千倍之後，中國十餘間銀行藉機推出「Token貸」信貸產品，打破了傳統信貸授信模式。廣東省首個詞元經濟專項金融產品「Token貸」於廣州正式發布，中國銀行、中信銀行及廣州銀行均同步推出相關產品，該貸款產品由國有銀行先行，逐步推廣至股份制銀行與重點地區城市商業銀行。

其中，中國銀行廣州分行發布的「中銀‧算力Token貸」產品，還針對算力產業的供給、應用、服務三個業務場景，設計推出了算力Token供給貸、應用貸、服務貸三項子產品。以企業算力Token產出消耗、算力服務合約價值、算力業務產生的應收帳款、Token佣金結算量等作為授信依據，為企業提供最長三年、最高3,000萬元（人民幣，下同）的授信總量。

在北京市的亦莊經濟技術開發區，農業銀行、中信銀行、民生銀行、華夏銀行、興業銀行和北京銀行這六家商業銀行，共同為「亦企Token貸」產品提供授信支持。

報道稱，「Token貸」產品所面向的是涉及算力、大模型、人工智能等高新技術產業的企業。在各間銀行的授信依據中，企業技術能力也成為了不可或缺的一項。除此之外，在手訂單、銀行交易紀錄、納稅申報等經營數據也被多次提及。

在貸款投放規模方面，「Token貸」當前的實際投放額度要遠小於其授信額度。

南開大學金融學教授田利輝對《中國基金報》表示，銀行推出「Token貸」必須警惕三重風險。一是詞元消耗數據的真實性核驗尚無統一標準，存在刷量騙貸的風險；二是AI行業技術迭代極快，企業今天的高消耗量不代表一年後的持續經營能力，期限錯配風險不容忽視；三是地方政府貼息政策若退出過快，可能留下不良貸款敞口。

博通諮詢金融行業首席分析師王蓬博建議，銀行應定期重估授信，根據實時算力需求調整額度，必要時壓降授信、追加擔保，規避企業業務收縮帶來的信貸風險。

信貸風險成為銀行業主要風險之一。彭博社2026年5月12日報道，倫敦研究機構Absolute Strategy Research的新興市場經濟學家亞當‧沃爾夫（Adam Wolfe）估計，中國銀行業真實壞賬率約10%，對應約3萬億美元本應列為逾期、卻未入帳的貸款。

加州大學聖地牙哥分校研究中國金融的史宗瀚（Victor Shih）分析，中國銀行業真實不良率更接近20%。

近年來，中國經濟下滑，銀行業的金融風險高企。根據中共國家金融監督管理總局的數據，2025年有逾670間銀行被關閉，數量創紀錄。國際評級機構惠譽（Fitch）發布報告說，關閉這些銀行後，中國的銀行實體數量四年間減少了23%。#