此外，政策托底也为早期探索提供了安全垫。例如，广州海珠区出台支持词元经济高质量发展的“词元八条”政策措施，为企业提供从示范项目奖励到贷款贴息的全链条扶持，单个企业贴息每年最高200万元，降低了银行进入新赛道的风险成本。

　　如今，不少银行不再只盯抵押物和报表，而是把Token消耗、平台资质、回款进度等数据纳入授信评价。具体实践中，银行也并非简单以Token用量定额度，而是采用了科技金融领域常用的“通用模型+赛道专属模型”思路。例如，农行浙江分行针对算力产业特点增加赛道专属评价指标，形成“通用模型+算力赛道模型”综合评价体系，农行浙江温州鹿城支行据此为浙江城安大数据有限公司发放200万元贷款，农行浙江萧山分行依托“算力账”模型，为杭州中科亿芯微电子科技有限公司发放950万元贷款。

　　农行浙江分行相关负责人介绍，上述评价体系通过对企业承接的项目、预计算力需求、采购及使用情况以及对应订单营收等情况的综合评估，可科学研判企业的真实业务能力、成长性。

　　“Token贷”突破了传统看抵押、看报表的静态风控逻辑，将信用锚从存量资产切换为动态经营流量，是信贷评估体系的一次重要探索。

　　“Token贷”面临哪些挑战

　　词元金融化前景可期，但要走向规模化仍有三道门槛。首先是数据真实性门槛。目前，Token消耗数据主要由算力平台输出，缺乏统一审计标准，银行获取数据依赖企业自报或与云服务商的接口协议，无法有效防范刷单虚增、无效调用风险。中行广州分行工作人员表示，希望银行与算力平台深化合作，由平台授权银行直接查询或监测企业Token消耗数据。