从趋势看，随着人工智能技术的持续进步，其数据处理能力和分析精度将进一步提高，知识产权质押融资的效率和可信度也将显著提升。小微科技企业能够更快速地将创新技术转化为市场价值，获得支持研发和扩展的资金。
融资难、融资贵，一直是小微科技企业面临的普遍性问题。近年来，知识产权质押融资作为一种创新的融资方式，为小微科技企业带来了新曙光，但实际操作中却面临诸多困难：价值评估像“雾里看花”、信息披露似“盲人摸象”、风险控制“左右为难”。传统方式难以破解这些难题，而人工智能（AI）的崛起，正为小微科技企业打开一扇全新的大门。
（一）痛点一：知识产权估值“雾里看花”。知识产权不像房产、土地能一眼看清价值，评估时犹如“雾里看花”。首先是市场因素难控。比如昔日辉煌的塞班系统专利随着安卓和苹果操作系统（iOS）系统崛起，转眼变得无人问津，价值直线跳水。其次是评估方法问题。例如成本法和收益法在知识产权质押融资方面都存在一定的局限性。成本法容易高估尚未实现商业转化的专利价值；收益法依赖对未来收益的主观推测，容易偏差巨大。第三是缺乏权威参照。国内知识产权交易市场尚不完善，找不到充足的类似案例作为估值参照，价值确定难度极大。
（二）痛点二：信息披露“盲人摸象”。一方面是信息不透明，不少小微科技企业财报仅粗略披露知识产权整体估值，缺乏具体专利或商标的权属等细节信息；另一方面是信息不全面，信息披露是融资的“敲门砖”，但小微科技企业在这方面常常“语焉不详”。此外，还存在披露内容空洞等问题。财务报表里，知识产权往往只有笼统的数字，难窥全貌。此外，技术更新和市场需求变化也会导致价值快速下降。
（三）痛点三：风险控制“左右为难”。在小微科技企业知识产权质押融资中，风险控制是核心挑战，金融机构常陷入“左右为难”的困境。首先，风险评估复杂。知识产权价值受市场、技术迭代、政策等因素影响，难以预测。例如某专利可能因竞品技术突破而迅速贬值，评估难度极高。其次，质押物处置不易。违约后，专利或商标因专业性强、交易市场不成熟，变现周期长，难以处置。若涉侵权诉讼，处置更难。再次，风险分散不足。小微企业多无实物资产作补充担保，金融机构只能押注单一知识产权，风险集中，市场波动或技术淘汰可能导致全损。最后，贷后监控难。知识产权价值随技术更新或保护期变化而波动，如专利到期价值骤降，但在强人工智能出现之前，金融机构缺乏专业工具实时跟踪。风险控制需平衡评估、处置、分散与监控，技术支持难度大、成本高，难以落地。
（一）AI估值：让价值“看得见”。传统知识产权估值依赖专家经验，数据来源有限且更新缓慢，难以准确反映市场行情，导致金融机构对资产价值缺乏信心。AI能通过整合全球专利数据库、行业动态、市场趋势和交易案例，构建综合的估值体系，显著提升估值的精准性和可靠性。它能够分析专利的引用频次、市场占有率、技术生命周期和历史交易数据，得出更符合市场实际的价值。例如一家小型科技企业拥有的人工智能算法专利在国内缺乏交易参考，人工智能通过挖掘美国和日本市场的类似案例，提供了科学的估值依据，增强了金融机构的信任。市场环境变化迅速，人工智能能够持续监测市场需求、竞争产品表现和技术发展，动态调整估值。例如当某项新能源技术因政策支持而需求激增时，AI能迅速更新资产价值，帮助银行及时调整融资策略，避免因估值滞后而面临损失。由于国内知识产权交易市场尚未成熟，相关数据较为匮乏，AI能通过跨国案例匹配弥补这一不足。例如一家制造企业的智能设备专利在国内无对标交易，AI从德国市场相关大数据中提取到相似案例，完成了更具市场适配性的估值。这种方式使估值结果更透明、可验证，为融资决策提供了坚实的基础。
（二）AI信息披露：让信任问题“无处遁形”。信息不对称是知识产权融资的重大障碍，企业可能夸大资产价值或隐瞒潜在风险，导致金融机构难以做出准确判断。AI通过数据挖掘和智能审计，显著提高了信息的透明度，增强了交易双方的信任。它能够从专利数据库、工商登记信息和法院裁判文书等公开渠道提取知识产权的权属状态、有效期和诉讼记录等详细信息，生成全面的披露报告。例如一家企业试图隐瞒专利权属纠纷，AI通过数据交叉验证迅速发现了问题，并向银行发出提示，避免了潜在的贷款风险。此外，人工智能还能分析企业的财务报表、资产披露记录和市场数据，识别虚假信息或异常行为。例如某企业声称其专利年收益超过亿元，AI通过对比行业数据发现实际收益仅为千万元，及时向银行提供了风险预警。AI还可结合区块链技术，构建不可篡改、透明可追溯的信息披露体系，金融机构能够直接访问经过验证的数据，降低信息不对称带来的不确定性。
（三）AI风控模型：让风险更“可控”。知识产权质押融资面临资产价值波动和违约风险的挑战，传统风险管理手段难以应对复杂的动态环境。人工智能通过构建风险监控模型和交易撮合系统，可为金融机构提供更有效的风险管理工具。它能够持续监测知识产权的法律状态、市场表现和行业竞争情况，快速识别潜在风险。例如专利可能涉及的侵权纠纷或技术迭代带来的贬值风险等。当某项专利面临诉讼时，相关AI系统会立即向金融机构发出预警，协助其调整融资策略以减少损失。AI还能支持建立智能交易平台，通过撮合买卖双方优化价格谈判，提升质押资产的变现能力，并结合区块链技术确保交易过程透明、安全、可追溯。例如某家企业违约后，其质押的知识产权通过人工智能驱动的交易平台迅速找到买家，银行在短时间内收回了资金，避免了长期资金占用的风险。此外，人工智能通过分析企业的经营数据、财务状况、历史违约记录和知识产权的市场表现，构建了精准的违约风险预测体系。金融机构可根据预测结果动态调整贷款额度和利率，实现风险与收益的平衡。
从趋势看，随着人工智能技术的持续进步，其数据处理能力和分析精度将进一步提高，知识产权质押融资的效率和可信度也将显著提升。小微科技企业能够更快速地将创新技术转化为市场价值，获得支持研发和扩展的资金。金融机构则能够更积极地参与创新资产的融资，降低对未知风险的担忧。一个智能化、透明化、高效化的知识产权融资生态正在逐步形成，将推动金融服务向更包容和创新的方向发展，为科技进步和经济增长注入新的动力。
（一）美国：AI估值机制让专利变“硬通货”。美国是知识产权制度相对成熟的国家之一，企业创新活跃，专利资产在融资领域的应用也较为领先。雷火竞技为了应对传统估值方式效率低、主观性强的问题，美国一些金融科技公司抢先开发出AI驱动的估值模型。例如IPwe和Ocean Tomo这类平台，会整合专利历史交易数据、法律状态、技术热度、市场趋势等信息，让人工智能系统自动给出一个比较“靠谱”的专利估值。这种估值系统不仅可以辅助银行放贷，还被用于专利证券化、知识产权交易和并购评估等场景。同时，美国一些保险科技公司也参与其中，把AI估值系统嵌入知识产权保险产品中，一旦发生侵权或专利无效的风险，系统会根据历史模型评估赔付额度，从而降低银行等金融机构的贷款顾虑。这种“AI+估值+保险”的融资链条，正在成为美国中小企业融资的新选择。
（二）欧盟：“平台化+AI”让知识产权价值更透明。欧盟在推动知识产权金融化方面的策略偏向“标准化”和“系统化”。欧盟不像美国那么强调金融工具的多样性，而是着眼于整个融资生态的透明与协同。欧洲知识产权局EUIPO开发了一系列AI辅助平台，例如TMview和DesignView，整合了欧盟及成员国的知识产权数据库，允许用户进行全网比对和趋势分析。金融机构在放贷时，可以通过这些平台快速判断一个专利或商标的“含金量”。值得注意的是，欧盟部分成员国正在探索一种知识产权估值认证机制，拟通过官方或经认证的第三方AI系统对专利等无形资产进行估值，并颁发具有公信力的认证标识。该标识旨在提升估值结果的可信度，便于中小企业以专利为担保向银行申请贷款，从而增强无形资产的融资功能，类似为其赋予标准化“身份证明”。
（三）日本：“政府引导+AI技术”打造融资生态。日本在推动知识产权金融化方面，采取的是“政策先行+技术配合”的组合拳打法。2003年，日本政府设立了知识产权战略本部以推动知识产权战略，而NTT Data、日立等大型科技企业作为市场参与者，独立或合作开发了AI驱动的专利分析系统，这些系统在政府鼓励知识产权利用的背景下，被推广应用于包括金融领域在内的各个方面。这些AI工具能够对专利的技术前景、产业热度、法律风险等因素进行综合评估，其中部分工具可输出量化分数。地方金融机构则在政府引导下，尝试将这些工具纳入贷款审批流程。这种“用AI赋分、用政策兜底”的模式，降低了金融机构的顾虑，也让中小企业更敢于用知识产权融资。
（四）国际组织：AI技术为发展中国家架桥铺路。除了发达国家，国际组织也在推动人工智能赋能知识产权融资，尤其是在资源有限的发展中国家。例如世界知识产权组织（WIPO）推出了一系列AI工具，WIPO Translate可以帮助用户快速翻译专利文献，WIPO INSPIRE则可以为全球创新者提供专利搜索、分析、技术转让及知识产权政策的综合知识支持，为其提供决策参考。这些工具被纳入多个发展中国家的知识产权局业务流程，为当地银行提供了技术支持。这类“跨境AI合作”让更多发展中国家的中小企业能借力知识产权走向资本市场，也为AI技术的普惠性提供了样板。
（一）推动AI估值技术标准化建设。行业自律组织作为具备公信力和影响力的机构，应积极牵头制定AI估值的技术标准与规范，以解决知识产权质押融资中缺乏统一、客观、公认估值标准的瓶颈问题。通过组建专家委员会和技术工作组，汇聚金融机构、科技企业、学术研究机构及政府部门的专家，共同研究制定AI估值模型的技术规范和标准化流程。例如建立专利技术价值评分系统、知识产权动态评估指标体系和估值结果认证机制，以推动行业统一标准的形成，减少不同机构估值结果的差异。同时，联合相关技术公司建设公开、透明、权威的知识产权估值数据库，整合交易案例、专利应用数据、市场数据等核心基础数据，通过共享这些标准化数据资源，促进估值结果的趋同和客观性的提升。
（二）搭建知识产权AI交易与风控平台。行业自律组织在促进知识产权质押融资交易便利化方面，可通过搭建平台和推动交易撮合发挥重要作用。通过协调银行、科技公司及知识产权交易服务机构，共同建设AI驱动的智能交易平台，通过平台利用AI技术实现知识产权买方与卖方的自动匹配，优化交易价格，提供动态定价参考，并加速交易撮合流程。同时，联合金融机构和AI企业开发具备风险预警、监测及违约预测功能的AI风控系统，实时监测知识产权的市场价值、法律风险和技术趋势，为金融机构提供精准的风险提示，降低潜在损失。此外，通过牵头建立多方数据共享机制，推动政府、金融机构和企业之间的知识产权数据开放共享，消除数据壁垒，提升AI风控系统的精准度和整体效能。
（三）强化AI信息披露机制建设。行业自律组织在推动知识产权质押融资信息披露的标准化和制度化建设中要发挥重要作用，以解决信息披露不透明、不全面对融资效率的制约。通过组织行业专家制定明确的知识产权质押融资信息披露标准，涵盖权属信息、法律风险、技术更新、市场状况及交易历史等多维度要求，并利用AI技术自动核查披露内容的真实性和完整性。同时，搭建基于AI和区块链技术的信息披露平台，收集、整理、核验并整合知识产权相关数据，生成准确可靠、完整的信息披露报告，确保银行与企业间信息的高度透明。此外，建立知识产权信用评价体系，通过AI技术检测企业披露信息与实际情况的一致性，对诚信企业给予信用评级提升等激励措施，对失信企业则施以适当的惩戒，构建信息披露的诚信机制。
（四）组织行业交流与人才培养活动。行业自律组织在推动AI与知识产权质押融资领域的交流合作、技术创新及人才培养方面承担重要职责。通过举办国际国内高端论坛、峰会和研讨会，邀请国内外专家、企业代表、金融机构及政府官员，共同探讨和分享AI技术在知识产权质押融资中的最新进展与实践经验，促进创新与行业发展。同时，积极搭建跨行业、跨领域的合作平台，推动AI企业与金融机构、小微科技企业及知识产权服务机构之间的深度协作，共同开发适应行业需求的AI技术方案，构建完善的知识产权融资生态体系。此外，通过与高校和科研院所合作，开设AI与知识产权质押融资方向的培训课程，培养兼具AI技术与知识产权金融知识的复合型人才，并通过线上线下培训项目提升现有从业人员的专业素质和技术能力。
（五）积极向政府建言献策，助力相关政策完善。行业自律组织作为行业与政府间的桥梁，应积极向政府部门提出政策建议，以优化AI与知识产权质押融资领域的政策环境。例如，积极配合政府出台针对金融机构使用AI估值工具的配套政策，或为小微科技企业采用AI技术进行知识产权评估提供政策性支持，激发市场主体的参与积极性等。同时，配合政府监管部门建立和完善AI知识产权融资专项监督机制，利用AI技术对融资风险进行实时监控和预警，确保融资市场的规范运行。此外，针对AI技术应用可能引发的新问题和新风险，积极向政府部门提出完善相关法律法规的建议，包括健全知识产权估值法律制度和明确AI估值结果的法律效力认定机制，不断为知识产权质押融资机制体制健全添砖加瓦。
（六）加强国际合作，协助小微科技企业“出海”。通过加强国际合作，行业自律组织可助力小微科技企业突破技术、资金和市场壁垒，提升全球竞争力。首先，行业自律组织可搭建国际合作平台，组织小微科技企业参与国际知识产权交易展会、技术对接会及跨境融资论坛，促进与海外金融机构、科技企业及知识产权服务机构的交流合作，拓展企业“出海”渠道。其次，可联合国际行业组织，制定适用于跨境知识产权质押融资的AI估值标准和信息披露规范，降低海外融资中的评估与信任成本。同时，可利用AI技术建设跨境知识产权交易数据库，整合全球专利、市场及交易数据，为小微科技企业提供精准的海外市场分析和风险评估。此外，通过与国际高校及研究机构合作，开展针对小微科技企业的国际化培训，可帮助小微科技企业提升其在知识产权保护、AI技术应用及海外融资方面的能力。（作者为中关村软件与信息服务产业创新联盟副秘书长）
①王嫒名,祝志勇.知识产权助力专精特新企业创新发展——基于专利质押融资试点政策的准自然实验[J].企业经济,2025,44(01):36-46.
②王一天,汪鸣谦.法律视角下科创企业知识产权质押融资风险防范[J].中国银行业,2024,(12):62-65.