在我国加快实现高水平科技自立自强的战略背景下，金融机构如何精准识别具有核心竞争力的科技型企业，成为推动新质生产力发展的关键命题。
传统以研发投入规模或专利数量为主的评价模式，往往难以穿透早期科技企业的创新本质，导致金融资源难以精准对接真实需求。
针对这一痛点，中国银行江苏省分行与南京大学工程管理学院开展深度合作，基于百万级发明专利文本大数据，构建覆盖原创性、影响力等多维度的科学评价模型。
该体系突破传统量化指标的局限性，通过对技术文本的深度解析，实现对“硬卡替”企业创新价值的精准画像。
此次合作历时半年完成十轮迭代，体现出“产学研用”协同创新的显著优势。
南京大学发挥学科交叉优势和算法研发能力，构建专业评价框架；江苏中行则提供产业链结构分析、企业征信数据等场景支撑。
这种“技术研发+金融验证”的双向赋能模式，既加速了学术成果转化，也为银行科技金融服务提供了标准化工具。
值得关注的是，该指数的落地具有多重示范意义。
其一，为破解科技型中小企业融资难题提供方法论，通过建立客观评价尺度，降低金融机构尽调成本；其二，推动江苏省“投贷债股保租”综合金融服务体系升级，目前已惠及3.9万户科技企业；其三，形成可复制的校银合作范式，未来可向集成电路、生物医药等重点产业链延伸。
据透露，双方将进一步深化在数字金融、普惠金融等领域的合作，重点服务江苏省“1650产业体系”中的链主企业及配套企业。
通过持续优化评价模型动态迭代机制，该体系有望成为区域性科技金融服务的基础设施。
这一合作的成功意义不仅在于推出了一项创新的评价工具，更在于探索了一条可复制、可推广的高校学术成果转化路径。
在新质生产力发展的时代背景下，如何让高校的科研优势转化为金融服务的精准能力，如何让金融的支持力量精准投向真正的科技创新企业，是摆在产融结合、校银合作面前的重要课题。
中国银行江苏分行与南京大学的这次探索，为这一课题提供了有价值的答案，也为全国其他地区推进产融协同、校银协同提供了可借鉴的样本。