近日，随着广东省首个词元经济专项金融产品"Token 贷”在广州海珠区落地，以及中国银行、中信银行、广州银行等机构相继推出相关产品，"Token 能否成为 AI 企业的信用值”成为市场热议焦点。
针对 Token 作为授信依据的优势与风险、与传统数据的区别及未来成熟条件等问题，《科创板日报》采访了多位金融学教授及业内人士。专家指出，中小 AI 企业多为轻资产运营，缺乏传统抵押物，Token 这一新经营数据为银行授信模型提供了重要新参数。
授信新维度：Token 消耗量纳入指标，但非唯一依据
上海财经大学滴水湖高级金融学院教授陈欣指出，生成式 AI 产业链围绕算力展开，Token 数据能直接表征企业与 AI 链相关的业务量，是反映关联度的重要指标。但他强调，这仅是银行授信的参考指标之一，核心仍需关注企业的还款能力及商业闭环。
Token 是大模型处理信息的最小单位。从金融视角看，上海财经大学金融学院副院长闵敏认为，Token 消耗量本质是 AI 企业的“生产要素投入量”，类似传统制造业的用电量，是经营活跃度的“同步晴雨表”。
中国银行相关人士明确表示，Token 消耗量是核心定额指标之一，但绝非唯一指标，银行不会单凭此判断偿债能力。
业内人士分析，Token 消耗主要来自模型训练和用户调用。对于成熟的 ToB 应用或 SaaS 服务商，Token 调用量能及时捕捉业务景气度变化，具备成长性参考基础。然而，闵敏强调："Token 消耗量是‘活跃度指标’而非‘价值指标’，其适用边界明确，不能线性对应经营质量。”具体表现为：
处于训练期的大模型企业，Token 投入巨大但无商业化收入，消耗越多意味着研发压力越大；
采取免费策略拓客的 C 端工具，Token 增长可能源于补贴成本上升，而非盈利改善；
即便同为 ToB 企业，金融、工业等垂直场景的单个 Token 价值远高于通用内容生成场景。
"Token 消耗—商业价值—偿债能力”存在转化断层
闵敏指出，从 Token 消耗到偿债能力，中间存在两个关键的转化断层：
第一断层是"Token 消费向收入的转化”，核心在于商业化效率。若企业通过低价或免费策略拉动用量，Token 消耗增加反而可能导致边际亏损扩大，无法转化为商业价值。
第二断层是“收入向偿债能力的转化”，核心在于盈利质量和现金流健康度。AI 企业收入结构差异巨大（如高毛利 SaaS、低毛利项目制或长账期 G 端业务），即使 Token 成功转化为收入，若应收账款高企或毛利率倒挂，仍难以覆盖本息。
闵敏强调，最关键的是“单位 Token 的价值变现效率”，即每单位 Token 投入能撬动多少持续稳定的净现金流。这取决于产品壁垒、场景刚需度及客户质量，而非 Token 消耗的绝对数值。
优势与风险并存：Token 数据授信的三大考验
相比传统流水和订单数据，Token 数据具有高频动态、客观性强及适配轻资产等优势，为中小 AI 企业提供了新的信用评估维度。但其局限性同样显著，主要体现在以下三大风险：
可比性缺失风险：不同赛道、模式及发展阶段的企业，Token 消耗的经济含义差异巨大。缺乏统一的价值校准标尺，银行难以搭建通用评分模型，易导致误判。
价值失真风险：大模型服务价格快速下降，可能导致同等业务规模下 Token 消耗被动上升；反之，推理效率优化会导致消耗下降。指标基准不稳定，削弱了授信参考性。
维度单一风险：Token 仅反映生产端投入强度，无法涵盖回款、合规及技术迭代等风险。单一指标难以支撑完整的信用判断。
Token 信用体系尚需多方补缺
"Token 贷”的落地依托于词元经济的政策支撑体系。国家数据局已明确将推动词元经济发展纳入工作体系，聚焦高质量数据集与全国一体化算力网建设。
陈欣表示，银行跟随科技产业创新是行业发展的必然趋势。但要让 Token 消耗成为成熟的信用评价指标，闵敏认为需补齐三方面条件：
- 建立分层分类的价值校准体系，制定不同企业的评估标准与折算系数；
- 构建合规的第三方数据核验机制，确保数据可信且安全；
- 形成“过程 + 结果”的复合评价模型，将 Token 数据与传统信用维度交叉验证。
闵敏建议，现阶段应保持理性，坚持“试点先行、小步快走”，避免盲目扩大规模积累信用风险。