資產規?！盎使凇迸月浜?，北京銀行戴煒悄然布下哪顆棋子？

截至3月24日，北京銀行還沒有預告2025年的全年業績。在過去的一年，人們往往熱衷于關注前者的資產規?！盎使凇迸月?，以及營收和利潤增長的不盡如人意。但是，誰都沒有預料到，這家城商行的頭部已經悄悄下了一顆重要的棋子，有機會彎道超車。

戴煒，這個去年正式成為北京銀行的行長，就是這顆棋子的布局人。截至2025年 9月，前者的科技金融余額分別較年初增長20.16%，規模已經超過了大部分的城商行。

不僅如此，北京82%的創業板、74%的科創板和北交所上市企業、75%的新三板創新層企業都是前者的客戶。

戰略鎖定科技金融

2025年10月30日，由北京銀行合作承辦的2025金融街論壇年會——“共創科技企業跨越式發展新生態”平行論壇舉辦，共同探討金融賦能科技企業成長的新路徑、新生態。

在上述論壇上，北京銀行黨委副書記、行長戴煒透露出一個重要信息，該行把科技金融升級為“第一戰略”，將專精特新作為“一號工程”，全力打造“專精特新第一行”。

已經累計為5.8萬家科技型中小微企業提供信貸資金超1.4萬億元，服務超2.9萬家專精特新企業、北京82%的創業板、74%的科創板和北交所上市企業、75%的新三板創新層企業。

這個消息被《21世紀經濟報道》《北京日報》等權威媒體報道。這些媒體之所以如此重視這條消息，最重要的原因是北京銀行做了其他城商行想做而不敢做的事。

在很多銀行人眼里，加大對科技企業的貸款投入是一個冒險的舉動。因為，科技企業尤其是科技初創企業，需要將超過5%的營業收入用于研發，且大部分沒有足夠多的抵押物。因為產品多數處于早期，并沒有足夠的經營性現金流，不符合銀行傳統的借貸思維。

尤其是這些企業如果研發最終宣告失敗，銀行對他們的貸款極有可能成為一筆壞賬。從科創板申請上市企業的財務報表看，確實如大部分銀行人所言，科創企業的現金流不夠強勁，銀行借款給他們存有一定的風險。

但是，戴煒卻無懼這些風險，義無反顧地支持國家的科技戰略，推動北京銀行在科技金融領域深耕。這不禁讓多數銀行人為他捏了一把汗。同時也不禁心生疑惑：他的葫蘆里究竟賣的什么藥？

最晚2027年

科技貸款有望超過5000億元

戴煒的謀略中透著精準的遠見，對于科創企業的扶持，北京銀行從未單打獨斗，而是牽頭聯合各方力量正式成立了“共創科技企業跨越式發展新生態聯盟”，匯聚政、產、學、研、金多方資源。比如，2025年12月，他就代表北京銀行與北京信息科技大學共同為“科技金融與金融科技聯合實驗室”揭牌，通過產學研深度融合，探索“金融+教育+科技”的融合發展新模式，為科技金融的長遠發展儲備智力支持。

正如《人民日報》2026年1月的報道所言：從華信泰的芯片級原子鐘到人形機器人創新中心，一大批科技企業在北京拔節生長，其背后，常能看到北京銀行相伴相隨的身影。北京銀行不僅是資金的“輸血者”，更已成為科技企業成長路上的“賦能者”和“同行者”。

戴煒推動北京銀行在科技金融領域的深耕有自己的深謀遠慮。

以截至2025年9月北京銀行的科技金融貸款余額，最晚2027年，貸款余額有望超過5000億元，全行利潤貢獻度顯著提升。而把目光進一步放遠，到2030年，科技金融業務ROE顯著高于全行平均水平，非利息收入占比突破20%。眼光再放遠到2030年以后，科技金融成為北京銀行最鮮明的品牌標簽，科技企業客群貢獻全行過半利潤，銀行估值獲得系統性提升，獲得跨越周期的能力。

對北京銀行來說，科技金融并不是單純的借貸生意。在2025年，該行已經實現了與超3000家VC/PE機構建立合作，通過認股權貸款、股債聯動等模式，有望分享企業成長的紅利。通過鏈接政府、園區、資本市場，從單純的利息收入，拓展至財務顧問、并購撮合、上市輔導等綜合服務收入，由此實現了“商行+投行+私行”全新模式。

算法抑制風險

抑制科技金融貸款過程中的金融風險，戴煒也早有安排。北京銀行貫徹“All in AI”理念，借助大規模發展科技金融，建成了“1213”AI體系——一體化算力底座、兩大模型開發運營平臺、百余項AI能力及300余項AI應用場景。其中一體化算力底座能夠實現企業級人工智能算力基礎資源的統一管理，顯著提升運營效率，強化數據聯動與分析能力。

利用算法，戴煒和他的團隊能第一時間發現客戶財務惡化的苗頭，第一時間鎖死貸款資金，將可能產生的不良貸款扼殺于“搖籃”。而更大的好處是有效地提升合規管理能力。

此前，提升合規管理能力，堵住漏洞，一直是北京銀行的難題。僅2025年一年，北京銀行就收到了三筆重大罰單，其中2527萬元的央行大額罰單，是2025年銀行業單筆金額較高的處罰之一，總處罰金額達到了3137萬元。

AI成為解決這一問題的有效手段。比如被很多銀行視為難題的“未按規定履行客戶身份識別義務”“未按規定報送大額交易報告”均涉及反洗錢，依靠人工不僅難以精準識別客戶身份，還容易因報告不及時引發違規問題。但是通過AI，這些問題能迎刃而解。根據行業實踐及相關測試案例，AI反洗錢系統可將可疑交易識別的準確率提升30%—50%，誤報率下降40%以上。如谷歌推出的AI反洗錢工具AML AI經過匯豐銀行測試，可將金融機構內部風險預警準確率提高2至4倍，誤報率降低60%；行業數據也顯示，采用機器學習模型的銀行，欺詐檢測的準確率提高超過30%，誤報率減少了近50%。

再比如，“貸款風險分類不準確”“貸款數據不準確”等也是銀行業的痼疾，AI動態監測企業經營數據、輿情信息，自動觸發風險預警；可以基于多維數據自動判定貸款五級分類，減少人為判斷偏差；AI自動校驗信貸數據邏輯一致性，提升監管報送數據質量。

實際上，北京銀行的AI應用可能已經取得成效。一季度截至3月23日，北京銀行尚未收到新罰單，當然銀行監管處罰通常具有滯后性（基于前期檢查），但也可以看作是積極的信號。

從戴煒身上，我們看到了一種難能可貴的銀行家底色：既有服務國家戰略的定力，也有敢于在“無人區”深耕的魄力。他用一年時間證明，科技金融不是一場豪賭，而是一次基于遠見與精算的戰略布局——用AI控風險、用生態拓邊界、用耐心換成長。

在銀行業普遍面臨息差收窄、資產荒加劇的當下，真正的破局者往往不是那些循規蹈矩、畏首畏尾的人，而是像戴煒一樣，敢于在“想做而不敢做”的領域率先落子、以專業能力化解不確定性的人?？萍冀鹑谌绱?，未來更多新賽道亦如此。

因此，與其在舊賽道上內卷，不如在新領域中破局。愿更多銀行業人士能以此為鑒，少一分猶豫，多一分篤定，以勇氣與智慧，擔起服務實體經濟、推動金融變革的時代責任。

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