（来源：现代商业银行杂志）
栏目主持人：胡智慧
当数字孪生商圈、智慧养老机构、AI智能导购、沉浸式文旅场景逐步从概念走向现实，商贸产业的技术迭代正在呼唤与之适配的金融供给。九部门科技兴商文件释放明确信号：金融要为新型消费场景、商业设施技改更新输血赋能。但新型消费场景普遍存在重软件、轻硬抵押，业态迭代快、风险识别难等现实难题，传统信贷范式难以完全适配。商业银行不能简单沿用旧有对公信贷模板，需要跳出“重抵押物”思维，重构授信逻辑、产品矩阵、风控模型，在服务扩大内需、培育新质消费生产力的同时，开辟零售对公融合的业务第二增长曲线，真正实现政策导向、商业效益与实体经济发展三方共赢。
文_北京亦庄国际人才发展集团有限公司、对外经济贸易大学金融学博士 马云霄
工商银行北京分行风险管理部课题研究员 陈雨柔
江商融媒智库高级研究员 王艳
近日，商务部联合央行等九部门印发《关于加快推进科技兴商的意见》，第十八条明确提出加大财政金融支持力度。统筹利用现有资金渠道，推动新兴技术在消费领域的普及应用。鼓励金融机构按照市场化、法治化原则，加大对新型消费场景的金融支持，提供多样化金融产品和服务。引导金融机构加大对消费商业设施领域技术改造和设备更新的金融支持，提升服务质效。此举意在助力商贸全链条智能化、绿色化、融合化升级。
过去二十年，银行与商贸末梢较深的交道，是开一张对公账户、配一款收款码；如今政策要求信贷资源进入一家连锁餐饮的智能点餐系统、一家批发市场的数字孪生平台、一家便利店的AI库存系统——这些投入的资产是轻的，回报是不确定的，失败的概率是真实的。
当AI、数字孪生、具身智能加速重塑商圈、文旅、零售、家政等消费业态，促进一大批新型消费场景涌现，但场景轻资产、模式新、现金流特征复杂，对银行信贷评估、产品设计、风控体系带来全新挑战。政策窗口已经打开，商业银行该如何把握政策导向，重构消费领域金融服务逻辑，平衡业务创新与风险管控，成为行业亟待破解的现实命题。
政策拆解：把“消费”从零售命题拨成资本命题
九部门联合为消费发文，这在近年并不多见——上一次多部门为消费动用如此阵仗，还是2025年6月央行等六部门出台的《关于金融支持提振和扩大消费的指导意见》。但细读第十八条会发现，这份文件并不只是给银行发一张“多放贷”的通行证，而是把消费金融的叙事，从“鼓励个人掏钱”悄悄拨向了“给消费的供给端供血”。这一转，商业银行的角色就得重新掂量。
2026年10月13日，商务部、中国人民银行等九部门联合印发《关于加快推进科技兴商的意见》（商建函〔2026〕551号），10月19日在国新办发布会上由商务部部长助理袁晓明对外解读，十八条举措以“科技兴商”为主线，落脚点是建设强大国内市场。放在更长的时间轴上看，这份文件与“十五五”规划纲要、以及此前央行等六部门支持消费的指导意见一脉相承，属于消费政策体系的一次“详细补位落地”。
值得玩味的是第十八条的三层递进：先统筹财政资金渠道推动新兴技术普及，再鼓励金融机构加大对新型消费场景的金融支持，最后引导金融机构支持消费商业设施领域的技术改造和设备更新。三个层次，分别对应财政托底、场景运营、设施投资。这意味着政策已经认定：消费增长的动力，正在从“消费者买什么”转向“谁来建场景、谁来改设施”。金融支持的对象，也从传统的零售信贷，延伸到了场景运营商和消费基础设施——这本质上是一次从零售金融向产业金融、项目金融的迁移。商业银行如果还把“消费金融”等同于信用卡和消费贷，视野就窄了。
市场机遇：25万亿数字消费背后的“场景基建”缺口
政策里“新型消费场景”六个字，不是修辞。过去一年，数字孪生商圈、具身智能门店、AI导购已经从概念走到街角，一批靠技术吃饭的小微主体，正成为新消费供给的主要提供者。他们的融资难题，恰恰藏在政策的字缝里。
需求端的水位已经很高。据商务部数据，2025年我国居民数字消费规模达25.3万亿元，同比增长8.7%，其中数字服务消费增长12.5%，线下数字消费增长13.8%；2025年上半年数字消费用户规模突破9.58亿人，占网民总数85.3%。
供给端的技术投入同样在起量：据《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》，2025年中国具身智能市场规模约52.95亿元、占全球约27%，人形机器人市场规模约82.39亿元、占全球约50%，2030年具身智能市场规模有望站上1037亿元。
真正的机会在场景的规模化落地。银河通用的机器人零售“太空舱”已进入颐和园、西湖、鼓浪屿等景区，全国落地超200个点位；跨维智能在广州、西安等城市开出30多个机器人商业小站卖冰淇淋、咖啡和爆米花；远征A3 Ultra、智元全尺寸机型正“入职”酒店和24小时便利店，负责铺床、理货、夜间巡检。
这些场景的运营主体，绝大多数是小微企业和新创公司——他们恰好是政策点名要“加大金融支持”的那批人，也恰好是最缺债权融资的那批人。从“尝鲜”到“复制”，每个点位都意味着设备采购、系统开发和品牌投放，而这些资本开支，当下主要靠股权融资撑着，银行债权基本缺位。这个缺口，就是商业银行的赛道。
银行卡点：轻资产、快迭代，旧尺子量不出新账本
机遇写在台面上，难点却藏在账本里。银行不是不想进这个赛道，而是旧有的授信框架，碰上这类客户时会算不清账。要理解银行为什么犹豫，得先拆开场景金融里那三笔“算不清的账”。
第一笔是抵押物的账。场景运营公司的核心资产是软件系统、经营数据、品牌和点位租约，没有厂房、没有设备、没有可处置的硬资产，与银行对公授信习惯的“重抵押”逻辑天然冲突。第二笔是现金流的账。这类项目的回报不直接落在硬件增值上，而是来自客流提升、运营提效、供应链降本，间接、滞后、且难以单点量化，传统项目评估模型很难折算。第三笔是周期的账。AI消费业态的迭代以半年为单位，而银行信贷周期动辄三五年，期限错配让信贷审批犹豫再三。
技术本身的未定型，进一步放大了顾虑。银河通用的盖伯特机器人已在北京的全家便利店“实习”，但目前只能帮顾客抓取不到十种商品，而标准便利店货架上有上千个商品——这个细节说明，具身智能在零售场景的商业闭环尚未走通。
宇树科技上市首日市值曾冲上4400亿元，随后回落，市场用脚投票表达了对估值的警觉。给一个“商业模式尚未定型”的业态定价，银行既缺模型，也缺依据。这正是政策强调“按照市场化、法治化原则”的原因——它承认了创新的不确定性，也把定价的责任留给了机构本身。
破局路径：把“消费场景”变成“可定价的数据资产”
银行当然不会坐等。头部机构已经开始用新的尺子量旧的市场——不盯抵押物，改盯经营数据。这条路走得通，关键看能不能把“消费场景”变成“可被金融定价的资产”。几家银行的打法，值得逐一拆解。
其一，以场景数据替代抵押物。
建行给“亚洲果篮子”——昆明金马正昌果品市场装上“一部手机逛商圈”智慧商管系统，把冷链充电桩扫码、水电线上缴费、智慧停车和人流热力图整合进一套系统，依托系统沉淀的交易数据，为市场商户提供了7255万元普惠授信支持——这是典型的“数据授信”雏形。
其二，把金融嵌入具体消费场景。
江苏银行借“苏超”赛事与“苏新消费”IP联动，打造促消费专区，聚焦吃住行游购娱，累计发放消费券超4亿元、覆盖1500万人次，实现赛事流量向消费增量的转化。
其三，用专项产品回应细分痛点。
工行丘北支行针对云南普者黑民宿推出的“云旅民宿贷”，为25户民宿授信2209万元、投放贷款超1800万元；兴业银行在漳州古城推广“古城专案”个人经营贷，已为大量商户收单覆盖。
更进一步，是支付清算网络向“消费空间”延伸。中国银联在上海落地“申银智联”量子城市数字化平台，建立统一空间标识码，首次实现对商业消费空间的精准定位，构建城市时空智能体中的数字化消费空间底图——当“商圈”本身变成了可被识别、可被计量的数据对象，金融对它的定价就有了新抓手。
银联、建行的探索说明：消费场景金融的终局，不是给单个商户放一笔贷款，而是织一张“数据+支付+信贷”的网络，让零售金融与产业金融在场景里合流。这正是导语里“零售对公融合”的具体形态。
风险思辨与前瞻：创新不等于敞开放水
热闹归热闹，金融的克制不能丢。政策反复强调“市场化、法治化”，本身就是给创新划的边界。场景金融做到最后，比的不是谁放得多，而是谁放得稳。守住边界，才有长期价值。
三类风险需要银行提前摆上桌面。一是技术成熟度风险，AI、具身智能的商业闭环尚未走通，授信不该替资本市场的估值泡沫买单；二是数据定价风险，经营数据作抵押，前提是数据真实、可核验、可处置，若缺乏标准，可能出现“数据注水”甚至重复融资；三是行业集中度风险，消费基础设施改造潮涌时，容易一哄而上，把区域性投入变成系统性敞口。《意见》提出建设“商贸领域高质量数据集和可信数据空间”，恰恰为银行提供了数据风控的基础设施——谁能接入可信数据、谁能评估技术成熟度，谁就能在竞争中占据先手。
科技兴商第十八条对商业银行的考验，最终不在产品目录的厚度上。它要求三件事同时向前走：风控逻辑从抵押物依赖转向场景和数据定价，信贷资源在银行资金性质允许的区间内做精细分层，考核指挥棒让一线人员做“多样化”的收益和成本变得大致对称。这三件事的进度条并不一致，但方向已经不可逆。当一家没有厂房、只有一套智能收银系统和六个月流水的商贸企业站在客户经理面前时，他能不能算出一笔自己不觉得亏的账——这道题的答案，比任何一份产品说明书都更能说明“多样化”究竟走到了哪一步。
前瞻地看，商业银行要做的不是“等政策落地的增量客户”，而是重构一套能力：把技术成熟度评估纳入授信模型，把经营数据作为信用资产，与产业资本、政府引导基金、保险机构共建风险分担组合。金融从来不是消费的旁观者——它是消费基础设施建设的底座。当数字消费已经撑起25万亿体量、具身智能正在改写“逛街”的定义，谁先完成从“抵押物思维”到“数据与场景思维”的转换，谁就握住了下一个五年的第二增长曲线。
