（转自：ETF炼金师）

　　泰山基金发展研究院近期发布的研究报告指出，分类数据的有效运用对银行、股权基金及券商业务的发展具有重要意义。该研究通过对投资标的进行系统的统计分析，包括行业、地区和融资轮次等方面，为金融机构提供了多维度的决策支持和战略优化路径。以下将详细阐述分类数据在各个金融领域的应用和价值。

　　01 数据案例分析

　　根据中国私募基金年鉴数据中心的数据，从2020年1月1日至2025年4月30日，青岛科技推广和应用服务业共发生514起融资事件。其中，融资轮次为1次的有167起，2次的121起，3次的98起，而融资轮次达到4次及以上的则有128起。这一数据为金融机构在特定行业的投资决策提供了基础依据。

　　02 对银行业务的支持

　　1. 信贷资源配置优化

　　银行可通过行业分类分析，识别高成长性行业及潜在风险行业，从而动态调整信贷投放比例。2024年，全球金融科技投融资中，银行在借贷领域的融资金额占比达到62%。因此，银行在信贷支持中可优先对接相关企业。

　　2. 投贷联动效率提升

　　根据融资轮次的分析，银行可将早期项目（如天使轮或A轮）与“投贷联动”贷款结合，为成熟期项目（如B轮后）提供并购贷款或供应链金融服务。例如，2024年半导体行业的战略融资占比为39.08%，这为银行提供了针对成长期企业的供应链融资机会。

　　3. 财富管理产品创新

　　分行业数据能够帮助银行设计多样化的理财产品，以满足不同客户的需求。例如，针对高净值客户推出“硬科技主题FOF”，而对保守客户则可配置低波动的消费行业基金。同时，融资轮次数据反映的行业估值周期也能为客户提供动态调仓建议。

　　03 对股权基金的支持

　　1. 投资策略优化

　　分类数据的使用帮助股权基金识别高潜力赛道。例如，2024年医疗健康领域C轮及以后的融资占比达到14.5%，显示出成熟期项目的投资机会。同时，半导体行业的战略融资占比为39.08%，适合长期布局。

　　2. 退出路径规划

　　通过分析融资轮次，股权基金能够预判行业的退出时机。以证券行业为例，2024年IPO募资额虽然有所下降，但债券承销规模却在增长，这意味着基金可以考虑向并购退出转型。

　　3. 募资与LP管理

　　分行业和融资轮次数据能够帮助股权基金与不同偏好的LP进行匹配，国资背景的LP通常偏好稳健行业，而市场化LP则倾向于高成长赛道。通过这些数据，基金可以制定更具针对性的募资策略。

　　04 对券商业务的支持

　　1. 投行业务精准布局

　　券商能够借助分行业数据识别潜在的IPO赛道。例如，2024年证券行业的融资主要集中在广东和上海，这为券商提供了优先布局金融科技项目的机会。

　　2. 资管产品创新

　　分行业数据支持券商设计主题化的资管产品，例如推出“人工智能ETF”和“氢能ETF”，以满足机构客户的投资需求。同时，针对不同融资阶段的企业，券商可以设计相应的结构化产品，如“可转债+股权认购”的组合工具。

　　3. 财富管理转型

　　券商利用分行业和融资轮次数据可以构建“核心+卫星”的投资组合策略，为核心客户配置行业龙头（如银行股指数基金），并为卫星客户提供高成长赛道的基金。此外，券商还可以通过展示不同行业和轮次的历史回撤数据，增强投资者的风险认知。

　　05 交叉赋能场景

　　1. 投贷联动生态

　　银行、券商与股权基金可以根据分行业轮次数据库，形成闭环生态。银行优先为券商及股权基金已投资企业提供贷款，券商则优先推荐银行的优质客户进行IPO。

　　2. 政策响应效率提升

　　在“大规模设备更新”的政策背景下，银行能够通过分行业数据识别高端装备制造企业，同时券商和股权基金则可同步储备相关的并购重组项目。

　　3. 风险预警系统共建

　　金融机构可以联合监测低景气行业的融资轮次收缩信号，提前调整信贷额度和投资组合，强化风险管理能力。

　　分类数据与融资轮次分析为金融机构提供了深入的市场洞察，帮助银行优化信贷结构、深化投贷联动、创新财富管理；同时，股权基金能够增强行业聚焦、优化退出策略、匹配LP需求；而券商提升了投行定价能力、创新资管产品、增强机构服务价值。在未来，随着对另类数据（如供应链、专利）的整合，这一框架将成为金融机构数字化转型的重要竞争优势。