2025年中国国际服务贸易交易会（服贸会）收官之日，北京金融法院与北京市工商联在金融服务专题专属会议区，联合召开了优化营商环境典型案例新闻发布会，系统介绍了12起具有代表性的案例，集中展现了首都金融司法与行业协同护航实体经济的创新实践。

优化营商环境典型案例报告 21世纪经济报道记者摄

早在2022年，北京金融法院便与北京市工商联共同成立“优化营商环境工作室”，探索司法服务与经济实际相结合的新路径。

北京金融法院党组成员、副院长薛峰介绍到，北京金融法院在金融执行后端发力，逐渐摸索出“活封活扣+企业全力自救+市场精准评估+投融资他救”的解纷模式，在尊重当事人意思自治的基础上帮助企业纾困解难。同时以专业化司法协同引导金融服务实体经济，推动“个案纾困”升级为“产业链风险治理”。

北京市工商联副主席、一级巡视员林为民在会上介绍，目前，“优化营商环境工作室”已经进阶到了2.0版本，实现从“执行端”向“立审执破”全流程延伸，通过专家调解员精准匹配行业需求，已经推动40余起产业链纠纷实质性化解。

活封活扣，救活光伏龙头企业

北京金融法院执行局局长雷运龙发布了12个优化营商环境典型案例，这些案例涵盖新能源、文旅、科技、绿色环保等多个领域，展现了司法对“注重调解”“活封活扣”“执破衔接”等机制的具体创新。

其中一例案例，就是沿海某市一家光伏发电龙头企业陷入债务危机，北京金融法院通过“活封活扣”保障正常经营，并在3个月内引入投资还清7亿元欠款。

执行局法官刘辉介绍到，这家光伏企业因设备升级所需，向金融租赁公司融资7亿余元。后因资金链断裂，无法按期还款，被北京金融法院判决清偿全部款项。

然而，法院在审理中了解到，该科技公司并非恶意拖欠，仅是暂时陷入现金流短缺困境。其控股股东正积极寻求其他融资途径，企业本身作为新能源领域的重要民营企业，仍具备持续运营的能力和价值。

在财产保全执行过程中，北京金融法院并未简单采取传统查封手段，而是创新实施“活封活扣”措施——允许企业继续使用已查封的光伏发电设备进行生产经营，保持持续发电能力。在执行实施中，法院聚焦于修复双方受损的信任关系，特邀新能源领域专家作为调解员，参与政策分析、企业前景评估与债务化解工作，最终促成双方达成执行和解，在3个月内引入投资还清7亿元欠款。

据刘辉介绍，若按常规强制执行程序，财产处置需耗时6至9个月，且预计仅能收回3亿多元。而在法院的协调与督促下，该光伏企业通过重组自救，竟在和解后3个月内超预期偿还全部7亿元债务，不仅企业正常经营得到维护，也避免了500余名员工面临失业风险。

优化营商环境工作室进阶为2.0版

发布会上，北京金融法院副院长薛峰通报了“优化营商环境工作室”的工作成效。据介绍，截至2025年8月，工作室已妥善处理案件212件，涉及标的达311亿元，履行到位192亿元；帮助50余家民营企业纾困解难，保障10余万职工就业，维护230余万投资者权益，目前该工作室引入了人工智能、生物医药等多领域19名专家调解员。

北京市工商联副主席、一级巡视员林为民介绍，北京市民营经济市场主体现已超过250万户，其中私营企业约205万户、个体工商户约45万户，是全市经济微观基础的最大主体，吸纳了6成左右的就业，贡献了超过30%的地区生产总值，是全市高质量发展和现代化建设的重要支撑。

随着民营经济的蓬勃发展，民营企业也面临一些困难问题，尤其是产权保护问题，既是民营企业关注的重点，也是制约民营企业发展的痛点。

林为民介绍，为此市工商联已与公检法司等10部门合作，创建全国首家民营企业产权保护社会化服务体系，形成市区两级“1+16”全覆盖的体系工作网络，为民营企业提供综合性法律服务8.9万次。其中，与北京金融法院共建的优化营商环境工作室是核心载体。

林为民表示，目前，工作室2.0版已实现从“执行端”向“立审执破”全流程延伸，通过专家调解员精准匹配行业需求，推动40余起产业链纠纷实质性化解。

基于效果收费模式初现

在基础设施与数据能力建设的同时，金融机构的AI应用生产模式已经发生变化。

记者注意到，AI应用生产模式的变革发生在组织架构、生产流程、交付模式等多个方面。

余滨在蚂蚁数科负责领导商业化团队，他告诉记者，根据不同金融机构的资源禀赋与战略决策，目前大模型在金融机构的落地路径分为四种类型：一是从技术基础设施侧构建大模型中台从而赋能应用；二是以手机银行为载体，从移动金融服务端构建AI原生应用；三是从实际业务场景出发，如风控、理财、营销等环节应用大模型提升效率；四是将大模型作为全行1号工程进行重点部署，使大模型全面重构业务流程，打造智能体集群，驱动业务创新与体验升级。

对于“金融大模型落地是否应当是一把手工程”的疑问，蚂蚁数科AI技术负责人章鹏认为，产生实质性业务价值的大模型项目应当是一号位工程。“如果我们期待的是引入大模型技术，让机构浅尝辄止地有一些应用，那可以是技术驱动的。但如果真正要大模型落地产生价值，它一定要是从业务侧发起的，可能会遇到一些阻力，所以这更需要通过一号位工程推动。”章鹏表示。

越来越多的金融机构建立了专门推动大模型落地应用的组织架构。

一家银行数据团队负责人表示，他所在机构已在科技侧专门组建大模型建设的团队，和业务部门进行对接，其中有两个关键角色，一个是与业务端进行衔接的业务分析师（BA），负责将业务端提出的意向需求进一步细化；一个是提出解决方案的系统分析师（SA），负责将BA细化后的需求做可行性验证，从而对业务端价值较高的项目进行落地实施。

况文川向记者表示，目前的应用生产模式已经从基本的代码驱动发展为“代码+数据+智能驱动”。“要实现应用智能体的自适配、自适应、自扩展，应用本身的开发模式正在发生改变，未来也会对人才结构、组织架构和资源分配产生重大影响。”

事实上，需要全方位调动各个环节实现落地应用的智能体，比单项大模型技术应用还需要更高昂的投入，在这样的背景下，已有按效果收费的“RAAS”模式出现。

余滨告诉记者，在商业模式方面，目前蚂蚁数科的金融智能体服务模式既可以支持私有化部署、SaaS订阅服务，还可以支持基于效果计费的“RAAS”模式，对成熟度较高的产品基于可以预判的效果，与客户形成商业解决方案的设计。