习近平总书记指出：“要做好科技金融这篇文章，引导金融资本投早、投小、投长期、投硬科技。”“十五五”规划纲要明确提出，要构建同科技创新相适应的科技金融体制。
科技金融服务高水平科技自立自强，关键不仅在于增加金融服务供给，更在于提升对科技创新活动的识别、定价和资源配置能力。形成一支懂科技、懂产业、懂金融、懂转化的科技金融人才队伍，并通过制度安排保障其敢判断、能负责、守边界，是做好科技金融大文章的关键支撑。而做好科技金融人才工作的关键，是构建尊重专业判断、回报长期贡献、保护尽职合规前提下的合理试错、追究失范失责行为的制度环境。
把握科技创新规律 破除科技金融人才发展障碍
科技金融人才不是单一岗位名称，而是处在科技—产业—资本循环之中的人才群体。他们既要理解技术路线、研发周期和产业化难点，也要熟悉企业成长规律、资本市场逻辑和风险控制要求；既要能识别专利、样机、试验数据背后的技术价值，也要能判断现金流、估值、授信和退出安排中的金融风险。科技金融人才的核心价值，在于把看不见的知识转化为可预期的创新价值，为难以抵押的创新能力匹配相应的金融资源。
科技创新投入的现实难点在于，科技金融面对的往往不是一般融资问题，而是技术识别、产业判断和风险定价问题。越是早期项目、硬科技项目和长周期项目，越缺少稳定现金流和可处置抵押物，越依赖核心团队、技术路线、知识产权和产业化前景。传统金融熟悉厂房、设备、土地、应收账款，却不一定熟悉临床阶段、工艺路线、算法壁垒、验证周期和技术替代风险。
这正是科技金融人才区别于传统金融从业人员的关键价值所在。但现实中，一些机构并非没有科技金融岗位，也不是没有培训和政策要求，而是激励和约束机制与科技创新发展规律还不完全契合。有的银行客户经理的绩效仍可能按短期放款规模、当期收益和不良率考核；有的政府基金和国有创投机构的人员可能承受“投错被问责、投慢被批评”的双重压力；有的园区和平台可能被要求完成活动场次、对接数量、入库企业数，却较少按融资质量、企业成长和风险控制结果评价；有的高校院所科技工作者即便促成融资和转化，也未必能在薪酬、职级和职业声誉上得到充分体现。
上述问题如果得不到有效解决，可能导致三类风险：一是懂技术的人不愿进入金融场景，懂金融的人不愿深耕技术场景；二是从业者倾向于选择成熟企业、低风险项目和有抵押项目，不愿服务真正需要耐心资本的早期科技企业；三是政策性资金管理主体容易在“多投多错、少投少错”的氛围中趋于保守，或者在任务压力下粗放投放。
因此，推动科技金融人才队伍建设，关键在于破除体制机制障碍，以建立与科技创新规律相适应的激励约束机制为重点，推动培养、评价、使用多环节联动，有力提升科技金融人才供给质量。
优化培养机制 关键是要从课堂培训转向真实场景
一名合格的科技金融人才，必须经历从技术识别、商业验证、融资设计到风险跟踪的完整过程。离开具体项目，只谈工具和概念，很难培养出真正能用的人。
因此，应把科技金融人才培养的取向从学科导向转向场景导向。围绕科技成果转化、科技企业融资、知识产权运营、创业投资、科技保险、政府基金运作等真实任务，组织跨部门、跨机构、跨专业训练。高校提供基础课程和方法训练，金融机构提供授信、投资和风控场景，科技企业和园区提供产业需求，技术转移机构提供成果评价和转化实践，创投机构提供估值、谈判和退出经验。培养方式不宜局限于讲座和培训班，而应更多采用项目路演、企业走访、尽职调查演练、投后复盘、失败案例分析和双导师制。
科技金融人才培养还应分层分类推进。面向银行、保险、担保机构，要培养技术识别和产业研究人才，解决“不懂技术、不敢授信”的问题；面向创投机构和政府基金，要培养懂产业、会估值、能退出的投资人才，提升“愿意投早、投小、投长期”的专业能力；面向高校院所和科技企业，要培养懂金融、懂转化的成果转化人才，帮助科研团队更准确地表达技术价值、商业前景和融资需求；面向园区、地方政府和公共服务平台，要培养科技金融组织人才，解决政策、资本和企业之间的信息断点问题。
培养成效最终还需要通过职业发展状况加以检验。既不能仅凭培训结业证书等认定科技金融人才，也不能让受训人员回到原单位后仍按普通岗位考核。对完成真实项目训练、具备技术识别和风险定价能力的人，应在岗位聘任、职级晋升、薪酬激励、专家库遴选和项目授权中体现差异。只有培养与使用、评价和激励相连接，科技金融人才培养才不会成为形式化工程。
优化评价机制 正确评估人才价值和专业贡献
科技金融工作中人才价值评价可分为两个层面：一是金融机构如何识别科技创业人才、创新团队和科技型企业的知识价值；二是用人单位如何评价科技金融人才自身的专业能力和岗位贡献。前者决定金融资源能否流向真正有潜力的创新主体，后者决定懂科技金融的人才是否愿意进入并长期留在这一领域。
对科技创业人才和团队的评价，不能只看学历、职称、奖项、论文和专利数量。科技金融评价关注的不只是人才和团队“是否优秀”，更要判断其技术优势能否形成、商业验证能否完成、现金流能否持续、经营风险能否控制。因此，科技金融评价应从身份认定转向价值发现，从一次性认定转向动态跟踪，把创新人才、研发投入、知识产权、订单情况、团队稳定性、治理能力、信用记录和产业链位置等因素纳入综合判断。评价模型可以提供初步依据，真实融资交易和贷后、投后表现则应成为持续校准评价标准的重要依据。
对科技金融人才自身的评价，也应算大账、算长远账。银行科技金融团队不能只看贷款余额和短期不良率，还要看科技企业识别质量、融资匹配度、中长期客户成长、风险调整后收益和合规尽职情况。创投和政府基金人才不能只看单年收益和单个项目盈亏，还要看基金生命周期内的政策目标实现、产业带动、资本放大和退出质量。园区和公共平台人才不能只看对接场次和服务人次，还要看企业融资成功率、资金使用效果、后续成长表现和风险事件处置情况。高校院所成果转化人才不能只看专利申请量和合同数量，还要看成果转化质量、企业孵化效果和社会资本参与情况。
科技金融人才价值评价的核心，在于将专业判断能力和实际贡献转化为可识别、可评价、可考核的绩效成果。谁能把早期技术看准，谁能把复杂风险说明白，谁能帮助企业获得合适资本，谁能在风险暴露前及时预警，谁就能得到相应的职业回报。否则，科技金融人才仍会被传统考核框架限制，专业判断难以进入真实决策，人才培养也容易停留在概念和培训层面。
优化使用机制 关键是人尽其才
培养和定价最终要落到使用上。科技金融人才使用的关键，是将其配置到最需要专业判断、资源协调和责任承担的关键环节，而不是仅用于材料审核、政策宣讲和流程办理。
第一，要把科技金融人才用在技术识别前端。金融机构服务科技企业，不能等企业提交财务报表后才介入，而应更早进入园区、实验室、孵化器和产业链场景。通过科技金融顾问、园区金融专员、产业研究员、投贷联动团队等方式，帮助企业把研发计划、知识产权、订单前景和资金需求展示清楚，也帮助金融机构更早判断技术潜力和融资风险。
第二，要把科技金融人才用在风险定价中。科技金融风险不是不能管，而是不能简单用抵押逻辑来管。知识价值信用贷款、人才贷、科技保险、投贷联动、成果转化基金等工具，都需要专业人才依据技术、市场、信用和政策等各类信息进行综合判断。应支持金融机构建立科技金融专门审批机制，让技术专家、产业专家和金融风控人员共同参与，提高定价的专业性和透明度。
第三，要把科技金融人才用在资本接力后端。科技企业发展不可能一蹴而就，而是需要种子投资、天使投资、银行信贷、政府基金、担保、保险、上市辅导和并购退出等多工具接力。科技金融人才如果只懂单一产品，就难以为企业提供全生命周期金融服务。地方政府和金融机构应建立跨工具、跨机构的人才使用机制，让科技金融人才既能理解债权融资，也能理解股权投资和资本市场；既能解决短期资金需求，也能推动企业进入长期资本支持体系。
优化激励约束机制 培育和释放科技金融人才红利
科技金融人才培育工作能否真正见效，关键在于激励约束和容错机制能否同步建立。
科技部等七部门2025年出台的《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策措施》提出，鼓励有条件的银行探索较长周期的科技创新贷款内部绩效考核方案，建立尽职免责机制。国务院办公厅《关于促进政府投资基金高质量发展的指导意见》明确，优化全链条、全生命周期考核评价体系，不简单以单个项目或单一年度盈亏作为考核依据。这一调整的逻辑在于，不能用传统信贷的短周期逻辑评价科技金融的成效，也不能以单个项目成败否定专业团队的整体判断。
科技金融天然面对高不确定性，既不能用传统信贷的零风险偏好评价所有项目，也不能以“容错”为名放松合规和风控。制度设计的重点，是把正向激励、清晰授权、过程留痕、尽职免责和刚性约束统一起来，持续培育和释放科技金融人才红利。
一要建立长期导向的正向激励。对银行科技金融团队，可探索更长周期的绩效评价，把科技金融相关指标、风险调整后收益、企业成长表现和专业服务质量纳入考核。对创投和政府基金人才，应按照基金全生命周期评价，不简单以单个项目失败或单一年度亏损否定专业判断。对园区和公共服务平台人才，应把融资质量、企业成长和风险控制纳入绩效，而不是只看活动数量。对高校院所成果转化人才，应在职称评审、绩效分配和岗位聘任中承认其转化贡献。
二要建立清晰授权和过程留痕机制。科技金融人才要敢于担当，就必须知道自己在什么权限内判断、依据什么标准判断、由谁共同承担责任。应建立技术尽调、产业论证、财务测算、风险揭示、专家评审和决策记录制度，把专业判断的依据留存下来。对复杂项目，可采取团队决策、专家会商和外部评估相结合的方式，避免责任简单压到单个经办人员身上。
三要建立以尽职合规为前提的容错机制。对已经履行调查、评估、审查、报告和投后管理职责，决策依据充分、程序合规透明，但因技术迭代、市场变化、产业周期等客观因素导致投资、贷款或转化项目未达预期的，应依法依规予以容错。容错所保护的不是结果失败本身，而是合规履职后的合理试错。对虚假包装、利益输送、内外勾结、骗取贷款补贴、违规放松审查和投后失管等行为，则必须严肃追责。容错和追责同时发挥作用，才能既保护担当者，也约束失范者。
四要建立风险分担和动态校准机制。财政贴息、风险补偿、担保增信、保险保障和政府基金跟投，可以在一定程度上降低金融机构和从业人员服务科技企业的顾虑。但风险分担不能变成风险转嫁。应根据项目表现、行业周期和机构管理质量动态调整支持力度，把失信记录、风险事件和失败经验纳入后续评价。这样既能鼓励金融资源投早、投小、投长期、投硬科技，也能防止政策套利和道德风险。
五要防止科技金融人才工作流于形式。实践中还需防止把科技金融简单理解为贷款产品叠加、人才称号叠加和政策补贴叠加。真正的科技金融人才体系，不能把“人才”当作获取低息资金的标签，也不能把“科技”当作包装传统信贷的外衣。越是强调人才价值，越要守住评价真实性底线；越是强调金融支持，越要守住风险边界；越是强调政策推动，越要尊重市场规律。
董昀，中国社会科学院金融研究所金融科技研究室副主任、研究员，中国社会科学院国家金融与发展实验室智能金融研究中心主任
冯卓，中国社会科学院金融研究所金融科技研究室助理研究员
原文载于《中国人才》2026年第8期
