在加快实现高水平科技自立自强的国家战略背景下，如何精准识别具有核心竞争力的科技型企业，成为金融机构服务新质生产力的关键挑战。
传统以研发投入或专利数量为主的评价方式，往往难以穿透企业技术原创性与市场潜力，导致金融资源难以精准匹配优质科创项目。
针对这一问题，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，历时半年研发推出“颠覆性科技创新专利指数”。
该体系以百万级发明专利文本数据为基础，融合自然语言处理等技术，从原创性与影响力两大维度构建评估模型，实现了对科技企业创新特质的动态量化。
南京大学团队负责算法框架设计，充分发挥高校科研优势；江苏中行则提供产业场景与金融数据，确保模型与实际需求无缝衔接。
这一创新工具的落地具有多重意义。
从金融实践看，指数帮助银行突破“早期、小型、硬科技”企业的评估瓶颈，推动科技金融从单点产品创新向生态化服务升级。
数据显示，江苏中行已通过“投贷债股保租”综合服务体系覆盖3.9万户科技企业，此次合作将进一步强化其精准服务能力。
从产学研协同看，项目开创了“顶尖科研+金融场景”的协同范式，为高校成果转化提供了可复制的实施路径。
当前，江苏省正加速构建“1650产业体系”，亟需金融活水精准灌溉产业链关键环节。
双方表示，将以专利指数为起点，向普惠金融、数字金融等领域延伸合作，同时围绕强链补链需求，拓展对链主企业及配套企业的服务场景。
业内专家指出，这种深度融合模式既能提升金融资源配置效率，也有助于加速科技成果向现实生产力转化，对培育新质生产力具有示范价值。
从学术研究到产业应用，从理论模型到金融工具，这一专利评价体系的成功落地，为高校科研成果转化提供了可资借鉴的样本，也为金融机构服务科技创新开辟了新思路。
在加快实现高水平科技自立自强的进程中，唯有推动产学研深度融合，发挥各方优势形成合力，才能真正让金融活水精准滴灌创新沃土，为培育新质生产力、建设科技强国提供有力支撑。