词元金融的必要性、可行性与风控边界:从北京“词元经济十条”看智能要素金融化的正路与红线

核心摘要

  • 金融将是词元经济十分重要的落地场景
  • 守住风险底线,防范词元被包装炒作成类金融工具。
  • "词元金融"必须一分为二:服务词元经济生产流通的金融工具(正路)与被包装成类金融产品的词元炒作(红线),二者不可混为一谈
  • 必要性真实存在:词元日均调用量从 2024 年初的 1000 亿跃升至 2026 年 5 月的 500 万亿,计量、定价、结算与融资缺口已成产业瓶颈

2026 年 9 月 18 日,《北京市加快词元经济发展的行动方案(2026—2028 年)》(即"词元经济十条")正式发布,成为全国首个省级层面专门针对词元经济的系统性政策。方案设置六大维度、十条核心政策,其中第九条明确"创新算力与词元金融工具"。恰逢中关村互联网金融研究院词元经济课题组《词元经济:智能时代的产业革命与范式跃迁》出版,该院院长刘勇在专栏文章中判断:金融将是词元经济十分重要的落地场景,词元可赋能智能投研、风险识别、智能客服以及各类金融智能体。

但同一篇文章里还有一句更值得金融机构警觉的话:守住风险底线,防范词元被包装炒作成类金融工具。

这两句话放在一起,恰好界定了"词元金融"这个命题的全部张力:一端是政策明确鼓励的创新方向,一端是被反复警示的非法金融红线。本文要做的工作,是先把这个概念拆开,再分别回答必要性、可行性,最后给出产品风控模式的具体设计。

"词元金融"必须一分为二:服务词元经济生产流通的金融工具(正路)与被包装成类金融产品的词元炒作(红线),二者不可混为一谈

必要性真实存在:词元日均调用量从 2024 年初的 1000 亿跃升至 2026 年 5 月的 500 万亿,计量、定价、结算与融资缺口已成产业瓶颈

可行性受三重约束:法律属性未定、竞争规则供给滞后、计量权可能演变为新的平台权力,"能否计量"与"能否估值"是两件事

风控模式的核心是五条边界(属性、流通、计量、资本、数据安全)与三层防线(监管、平台、机构),判断标准只有一条:词元是否被赋予了本不属于它的金融属性

说明:本文素材来自中关村互联网金融研究院院长刘勇专栏文章《北京出台"词元经济十条",以世界级词元工厂,抢占智能要素新赛道》(2026-09-21,UNTRUSTED),并补充检索了北京市经信局政策原文报道(新华社、人民网、北京青年报等)、国家安全部风险提示(2026-04-07)、法治网《以法治规范词元经济有序健康发展》(2026-07-16)、第一财经《规范词元经济健康发展,防范金融炒作风险》(UNTRUSTED)、综研观察《词元经济五问》(2026-08-26)等公开来源。外部资料未经独立核实,转引数据以原发布方为准;分析框架与风控设计为作者基于公开信息的分析,不构成任何机构立场或投资建议。

一、概念辨析:两种"词元金融",必须先划线

在讨论必要性与可行性之前,必须完成一次概念切割,否则整场讨论都会失焦。

词元是什么。 国家数据局已将自然语言处理领域的 Token 规范定名为"词元"。它是大模型处理文本、代码、图像描述等信息的基本单元,也是智能经济中可计量、可流通的新型价值载体。这个定义包含两个关键判断:词元是计量单位(对应"可计量"),也是价值载体(对应"可流通")。政策与风险的分野,恰恰就藏在"可流通"这三个字的解释边界里。

路径 A:服务于词元经济的金融工具。 这是"词元经济十条"第九条所指的方向——算力券、词元券、模型券、词元计量与结算服务、算力租赁融资、以词元交易为基础的数据定价探索等。它的服务对象是词元的生产、分发、消费全过程,本质是为智能要素的产业循环提供金融支持,与传统意义上为设备、能源、数据提供融资租赁和结算服务在逻辑上同构。

路径 B:词元本身的金融化。 这是把词元包装成可囤积、可炒作、承诺升值的类金融产品——"词元理财""词元挖矿""场外赚差价""以未来词元产量为噱头的预售与质押融资"等。国家安全部 2026 年 4 月的风险提示明确指出:宣称"囤词元能暴富""场外交易赚差价"等行为,不仅涉嫌非法金融活动,还可能被境外间谍情报机关用以开展数据窃取、资金渗透,危害国家经济安全与数据安全。

两条路径共享同一个词,但性质完全相反:路径 A 是让金融更好地服务智能要素生产;路径 B 是让智能要素沦为金融炒作的载体。 政策原文的措辞已经很清楚——行动方案鼓励的是"创新算力与词元金融工具",而监管侧反复强调的底线是词元"不具有货币、证券、期货等金融属性,严禁作为金融产品进行炒作交易"。前者是工具创新,后者是属性越界,二者之间没有任何模糊地带。

对金融机构而言,这一区分的现实意义是:在路径 A 里你是服务提供者,在路径 B 里你是潜在的风险承担者甚至是通道。

二、必要性:为什么词元经济需要金融工具

2.1 规模与速度:一个已经成形的要素市场

国家数据局数据显示,国内词元调用量呈现指数级爆发:2024 年初日均调用量仅 1000 亿,2025 年底增长至 100 万亿,2026 年 5 月已突破 500 万亿。 北京的数据更为集中——北京占国内词元调用量的一半以上,据估算北京 1 度电平均可生产 400 万至 500 万个词元。刘勇的判断是,电力变词元背后串联起的是算力、数据、模型、应用的整个产业生态。

当一项要素的日交易规模达到百万亿量级,它就不可能继续停留在"技术名词"阶段。要素市场一旦形成,对计量、定价、结算、融资与风险分担的制度需求就会自动产生,这正是金融工具的用武之地。

2.2 产业短板:四个缺口恰好是金融能补的位置

刘勇在专栏中直言产业短板:词元品质参差不齐,统一评测标准缺失,定价与流通机制尚未成型。 把这三点翻译成金融语言,就是四个具体的服务缺口:

缺口表现金融工具可补的位置
计量缺口不同模型、不同模态的词元不可直接比较统一计量与结算基础设施、词元级台账
定价缺口缺乏可参考的价格基准,交易靠一对一议价质量评测为定价提供参考依据、分发平台形成价格发现
结算缺口跨模型、跨模态、跨区域调用难以统一清分词元计量与结算服务、智能体支付机制
融资缺口词元工厂前期投入大、回报周期长算力设备融资租赁、算力券与模型券的配套金融方案

2.3 机构视角:词元正在成为企业的一项新成本科目

对金融机构自身而言,必要性还有一层更贴近内部管理的含义。当企业的 AI 调用量达到相当规模,词元支出会从"IT 费用里的零头"变成需要独立核算、预算、归集与绩效挂钩的成本科目。这要求财务与风险部门具备三样能力:

定义一是成本可计量——按业务线、按场景、按任务归集词元消耗,而不是笼统记一笔"AI 费用";

二是效率可评价——用"单位任务成本"而不是"调用量"衡量 AI 投入产出,因为调用量增长既可能是价值创造,也可能是无效消耗;

定义三是价值可验证——把词元消耗与业务结果建立关联,避免出现"调用量很好看、收益算不出来"的局面。

必要性小结:词元经济对金融服务的需求是真实的,集中在计量、定价、结算与效率评价四个方向。但必须强调——需要"让金融提升要素配置效率",不等于需要"让词元变成金融资产"。前者是产业需求,后者是属性越界。

三、可行性:四个支撑条件与三重约束

3.1 四个支撑条件

条件一:计量基础天然存在。 词元本身就是计量单位,这是它相比其他数据要素的最大优势——数据难以计价的一大原因是计量口径不一,而词元的数量单位是原生定义的。北京在全国范围内首次提出建立词元质量评测体系,支持企业与第三方评测机构合作建设词元测试平台,通过模型智能路由、评测咨询等增值服务形成可持续运营模式,为词元定价提供参考依据。数量可计量、质量可评测,这是定价机制的两个前置条件。

条件二:定价机制选择"市场主导"。 北京市经信局数字产业处副处长陈光明的表态值得注意:政策的发布不意味着由政府直接出台管控价格,而是要保证在充分市场竞争的情况下给予一定参考,词元价格仍以市场定价为主。这一定位避免了行政定价的信息劣势,也让价格信号能够反映真实的供需与品质差异。

条件三:基础设施正在落地。 行动方案明确将词元分发平台纳入新型基础设施布局,提升跨模型、跨模态、跨区域的平台接入能力,为开发者提供统一接口、模型聚合、词元计量与结算服务。亦庄的表述更直白——形成"工厂供词元、平台分词元、社区用词元"的完整产业闭环。结算基础设施是金融工具的前提,"词元计量与结算服务"本身就是金融基础设施的一部分。

条件四:支付与激励机制的沙盒空间已打开。 亦庄政策提出创新探索智能体支付监管沙盒试点,并上线了全国首个多模型调用"即用即补"的模型券即时兑现平台。监管沙盒的存在,意味着在受控环境下测试新型支付、结算与激励安排是被允许的,这为词元相关金融工具的创新提供了合法跑道。

3.2 三重约束

约束一:法律属性仍未界定。 南开大学法学院副院长陈兵指出,现行法律法规未对词元作出明确法律定位——它究竟属于数据产品、服务计量单位、虚拟财产还是功能性权益,缺乏统一认识,监管边界与定性依据不清,导致监管部门存在"不敢管、不会管、管不到"的困境。属性不清,就无法确定适用哪套监管规则,这是产品设计最大的不确定性来源。

约束二:竞争规则供给滞后。 《反垄断法》《反不正当竞争法》《防范和处置非法集资条例》等与词元交易、智能体调用、批量套利等新场景适配性不足,存在认定标准模糊、取证困难、处罚偏轻的情况,违法成本远低于收益。第一财经刊发的分析还指出一个更具体的问题:部分平台存在重用户增长、轻风险治理,重规模扩张、轻合规管理的倾向,对明显套利行为采取默许、纵容态度,客观上为场外交易与黑灰产提供了生存空间。

约束三:计量权可能演变为新的平台权力。 综研观察《词元经济五问》提出了一个极易被忽略的风险:如果一家平台同时控制模型、接口、计量规则和结算入口,它既当运动员,也当裁判员。 因此未来的监管重点除了价格,还应覆盖接口开放、计费透明、数据可携带和市场公平竞争。

3.3 可行性判断

综合来看,可以给出一个分层的可行性结论:

层面可行性判断关键理由
计量可行性词元为原生数量单位,质量评测体系在建
定价可行性中高政策明确市场定价为主,评测提供参考基准
结算可行性中高分发平台纳入新型基础设施,沙盒允许试点
估值可行性词元无稀缺溢价基础,无投资价值与收益基础,不具备资产化条件
法律可行性低至中属性未定、规则滞后,处于补位过程中

四、产品风控模式:五条边界与三层防线

这是本文的核心。基于上述必要性判断与可行性约束,可以给出一套可操作的风控框架。

4.1 五条必须划定的边界

边界一:属性边界——先定性,后设计。

监管侧专家建议的方向已经明确:通过立法解释、行政法规或监管指引,将词元界定为"人工智能服务计量型数据产品",明确其具有服务功能与使用价值,不具有货币、证券、期货、资产管理产品等金融属性,严禁以任何形式将词元作为金融产品开展炒作、交易、发行、代理等活动。

产品设计启示:任何以词元为标的、以升值为诉求的产品结构,在设计阶段就应被否决,无需进入风险评估流程。

边界二:流通边界——管住"可转让性"。

词元仅限本人账号使用,禁止场外转让、转售、兑换、代币化、期货化、拆分销售。同时应探索词元级溯源与内容追溯机制,压实平台全流程留痕责任。

产品设计启示:"不可转让"是词元区别于所有金融资产的核心特征,任何试图松绑转让限制的"创新"都应被视为红线触碰。

边界三:计量与结算边界——防止计量权滥用。

针对"平台既当运动员又当裁判员"的风险,风控要点是接口开放、计费透明、数据可携带与市场公平竞争。金融机构在采购词元相关服务时,应把计量规则的可验证性作为供应商准入条件之一,而不是接受平台单方口径。

边界四:资本与估值边界——警惕资金空转。

《词元经济五问》提出了一条极具穿透力的警示:需要警惕一种资金空转——政府发放词元券,企业用券购买模型调用,平台做大调用量,再拿调用量争取融资和下一轮补贴;每个环节都有增长数字,终点却没有真正付费的市场客户。

对应的风控要求包括:

边界五:数据安全边界——词元安全关乎国家数据安全。

国家安全部指出的三大风险是泄露劫持、伪造篡改、诈骗陷阱;央视网评论进一步提示,海量词元数据若被境外势力批量收割、深度解构,可能通过分析行为轨迹洞悉产业运行脉络乃至关键领域机密。政策同时鼓励"原始数据不出境,词元价值输出全球"的数字贸易新模式——这意味着数据安全的边界必须前移到词元生成与调用环节,而不是等到数据出境时才设防。

4.2 三层防线:把边界变成机制

五条边界需要落到三个治理层级才能生效:

第一层:监管层——穿透式监测。 健全由国家数据局牵头、多部门参与的协同监管机制,共享线索、联合执法,建设智能化监测平台,运用大数据与人工智能实现全链条穿透式监测预警;重点查处非法金融活动、黑灰产批量套利、虚假宣传与价格操纵,健全行刑衔接,大幅提高违法成本。

第二层:平台层——主体责任的实质化。 严格落实实名认证,完善词元全生命周期留痕溯源,强化异常行为识别处置,建立与监管部门的协同处置机制;纠偏"重用户增长、轻风险治理"的倾向——平台若对明显套利行为默许纵容,其自身就构成风险源。

第三层:机构与个人层——认知与操作双防线。 金融机构应将词元金融化炒作纳入非法金融活动监测范围,在客户行为分析、资金流向监控、舆情监测中设置相应识别维度;对内部人员开展合规培训,明确"不得参与场外词元交易、不得为客户提供词元投资类产品通道"等禁止性要求。

4.3 金融机构产品风控清单

环节红线(不可为)合规空间(可为)
产品设计以词元为标的的理财、投资、预售、质押、高收益融资算力设备融资租赁、词元工厂建设配套金融方案
客户准入为词元场外交易平台提供开户、结算、通道服务为合规词元分发平台提供计量结算与清分服务
估值与披露将调用量直接换算为收入与估值依据以真实收入、付费客户、单位任务成本作为评价基础
支付结算支持词元代币化、期货化、拆分销售参与智能体支付监管沙盒试点
数据安全词元数据跨境批量输出、无溯源留痕"原始数据不出境,词元价值输出全球"框架下的合规服务
监测处置对异常套利行为默许纵容建立词元级异常交易识别与协同处置机制

第一,把"词元金融"的服务对象锁定在产业侧,而不是资产侧。 词元经济需要的是让词元工厂建得起来、让智能体跑得起来、让中小企业用得起——这些是产业金融的题;而把词元变成可囤积可炒作的资产,是非法金融活动的题。两者的产品形态、客户结构、风险特征完全不同,不应出现在同一个业务讨论中。

第二,定价能力比定价权更重要。 政策明确市场定价为主、政府不做价格管控,评测体系为定价提供参考。这意味着未来真正的竞争力在于对词元质量与任务价值的判断能力——能否识别哪些词元是"有效词元",能否把词元消耗与可验证的业务结果关联起来。刘勇的判断可以借用:竞争逻辑已从流量经济转向词元经济,核心是有效词元的产出质量与供给效率

第三,把"能否估值"作为产品准入的第一个问题。 综研观察的收尾句值得反复咀嚼:词元可以给智能计数,却无法替智能定价。 任何声称能为词元定价、为词元产量估值、为客户提供词元升值预期的方案,在设计起点就已经偏离了词元的属性边界,应当直接终止讨论。

六、结论:词元经济的上半场与下半场

回到最初的问题——词元金融有必要性吗?有,而且必要性的落点非常具体:计量、定价、结算、效率评价,这四个缺口不补,词元经济的产业循环就会卡在"调用量暴涨但价值算不清"的阶段。

可行吗?技术上可行,基础设施在建,制度在补位;但估值不可行、属性待明确——这两个"不可行"不是需要被攻克的技术难题,而是需要被坚守的属性边界。

至于产品风控模式,核心结论可以压缩成一句话:判断一个词元相关产品是否越界,只需要问一个问题——它是否赋予了词元本不属于它的金融属性。 如果是,无论包装成什么形式,都触碰了非法金融活动的红线;如果不是,它就落在"创新算力与词元金融工具"的政策空间里。

《词元经济五问》里有一句对下半场的判断,适合作为本文的收尾:词元经济的上半场看产能、价格和调用规模;下半场的竞争,将围绕一件更困难的事展开——谁能用更少的词元,完成更复杂的任务,创造更高且可以验证的价值。 对金融机构而言,这句话意味着:真正的机会不在于把词元变成资产,而在于成为"可验证价值"的计量者与守护者。

FAQ

Q1:什么是"词元金融"?它和"词元经济"是什么关系?

A1:词元经济指围绕词元的计量、调用、核算与价值转化形成的新经济形态;词元金融则是为词元生产、分发、消费提供金融支持的工具体系。需要严格区分两类形态:一类是服务于产业的金融工具(算力券、词元券、计量结算、设备融资租赁等),另一类是把词元本身包装成类金融产品的炒作行为,后者属于被明令禁止的非法金融活动。

Q2:为什么说词元不能被"金融化"?

A2:根本原因在于词元不具备估值基础。它的价值只与资源消耗挂钩,使用场景越复杂、耗用资源越多,对应服务成本越高,价值体现在服务计费与资源消耗上,没有稀缺溢价基础,因此不具备囤积升值获利的基础。监管侧建议将其界定为"人工智能服务计量型数据产品",明确不具有货币、证券、期货等金融属性。

Q3:金融机构在这个领域可以做什么?

A3:合规空间集中在三处:一是为词元工厂和智算基础设施提供融资租赁与配套金融服务;二是为合规词元分发平台提供计量、结算与清分服务;三是参与智能体支付监管沙盒试点。禁止空间包括:以词元为标的的理财、投资、预售、质押、高收益融资,以及为场外交易平台提供开户、结算、通道服务。

Q4:企业如何识别词元相关的融资或投资陷阱?

A4:三个信号:一是宣称"囤词元能暴富""场外交易赚差价""词元理财""词元挖矿"等,国家安全部已明确此类行为涉嫌非法金融活动;二是以未来词元产量为噱头开展预售、质押或高收益融资;三是异常低价套餐,如"1 元买 100 万词元"等,此类资源多来源于违规共享或盗用爬取,存在账号封禁与隐私泄露风险。

Q5:词元经济的风险监管部门有哪些抓手?

A5:四个层面:明确法律属性与禁止性行为清单(属性界定);建设智能化监测平台实现全链条穿透式预警(技术监测);建立国家数据局牵头、多部门参与的协同监管与行刑衔接机制(执法协同);压实平台实名认证、全生命周期留痕溯源与协同处置责任(主体压实)。理论上的目标是形成政府监管、平台自治、行业自律、社会监督的多元共治格局。

参考资料

作者毕超,金融行业风险管理从业者。本文仅代表作者个人观点,不构成任何机构立场或投资建议。

关于作者

毕超,博士、高级工程师(计算机技术专业),金融行业风险管理从业者。

清华大学校友导师,中国人工智能学会终身会员,中国计算机学会学术审稿专家。

研究方向:大语言模型、数字金融、金融科技。2024年获北京市西城区"西融计划"青年拔尖人才。

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