事实上，信息不对称是科技金融领域的“老大难”问题。为此，中国人民银行等九部门于7月联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，支持打通科技金融数据壁垒，推动授信评价从“看抵押”向“看数据”等多维度延伸。

　　其次是风险定价难题。Token消耗反映业务活跃度，但并不等同于现金流与净利润，高消耗可能伴随高算力成本，若企业定价或回款不力则容易出现“增收不增利”。“Token贷”刚起步，银行样本积累不足，风险定价模式尚待完善，仍需以抵押担保作为风险防控手段。

　　这种困境也是科技金融风险与收益不匹配的一个缩影——一边是银行业收取固定利息、风险偏好较低，另一边是科技企业成长曲线不确定、风险较高，如何在二者之间找到平衡，是“Token贷”乃至整体科技金融的共同课题。

　　此外，商业可持续性是更长期的考验。当前，部分“Token贷”产品仍依赖政策托底，剔除补贴后能否独立覆盖风险成本并盈利，仍待时间检验。此外，合规边界不容忽视。词元金融化必须与虚拟货币严格区分，“Token贷”锚定的是真实算力服务消耗与企业经营数据，而非可炒作的数字资产。

　　“Token贷”如何走得更稳更远

　　“Token贷”是银行业将词元、算力算效等新要素纳入金融产品和信贷评价模型的有益尝试，现阶段还没有成熟的风控模型，有待在政策支持下持续加强政银协作、银企合作，探索不同场景下适配算力产业发展的多种服务模式。