观点 | 技术创新赋能绿色金融长远发展

文 / 兴业银行绿色金融部  贾超

兴业数字金融服务股份有限公司成都研发中心  李智

“双碳”目标下，科技赋能绿色金融高质量发展，对贯彻落实生态文明战略、加快推动绿色银行建设具有重要意义。多年来，兴业银行在金融科技支持绿色金融方面开展了长期的探索与实践，取得了积极成效，但在绿色金融数字化建设中也存在一些亟需解决的困难。

   兴业银行绿色金融部    

贾超

兴业数字金融服务股份有限公司成都研发中心    李智

绿色金融数字化历程

兴业银行自2006年开始探索绿色金融业务，着力于产品和服务模式创新的同时，较早开展了绿色金融业务领域的科技支持工作。绿色金融数字化过程，大体经历以下三个阶段。

第一阶段，绿色业务打标（2010—2016年）。人工识别绿色业务后，在授信系统中为对应业务添加标识，以便及时获得业务明细和统计数据。这一阶段为初级阶段，着眼点是以科技手段标记绿色业务并获取数据。

第二阶段，流程化、初步整合（2017—2019年）。绿色业务识别流程、环境与社会风险审查流程全面实现线上化，与授信系统相辅相成、高度融合。这一阶段，兴业银行绿色金融业务系统初步成形。

第三阶段，流程重塑、强化赋能（2020年至今）。在绿色金融监管制度陆续出台、行内流程银行战略实施的背景下，对绿色金融业务系统进行全面升级重建，落实监管要求，服务集团绿色发展，并引入人工智能提升绿色业务识别效率，强化业务赋能。

绿色金融数字化场景

兴业银行绿色金融业务系统的主要功能和应用场景包括以下几方面。

1.绿色业务识别。包括对人民银行口径绿色贷款，银保监会口径绿色融资、绿色金融债资金使用等监管口径业务的逐笔认定管理，以及对兴业银行各条线、各子公司绿色业务的识别管理。引入人工智能手段协助识别绿色业务，提升工作效率。系统上线以来，累计完成绿色业务识别流程2万余笔，涉及绿色融资3万亿元以上。截至2021年12月末，识别人行口径绿色贷款余额超4500亿元。

2.环境效益测算。系统以可配置化模式，上线了银保监会绿色融资统计制度中明确的34套环境效益测算模型，包括清洁能源发电、节能技改、污水处理等典型节能减排项目类型，提供了简便易用的节能减排量测算工具，有效降低了环境效益测算的操作门槛，提高了测算效率。

3.环境与社会风险审查（赤道原则）。系统提供了适用性认定与分类管理、尽职调查管理、存续期环境与社会风险监测等模块，对赤道原则适用项目进行全生命周期管理，与统一授信系统高度融合，为深入践行赤道原则提供科技赋能。

4.数据管理。系统提供了绿色融资、绿色客户、环境效益、资产质量等多个维度的绿色金融报表，可自动生成监管口径报表，在提升数据及时性与准确性、为基层减负等方面发挥了积极作用。同时，设计数字化大屏、地理信息系统等多种数据呈现方式，提升用户体验。

5.其他功能。系统还开发了重点客户与业务沙盘管理、重大环境与社会风险客户管理、资料园地等功能，赋能绿色业务营销。

存在的问题

在绿色金融数字化建设过程中，存在绿色金融标准不统一导致识别难度大、环境与社会风险数据获取困难等客观问题，也缺乏权威、统一的客户绿色评级模型、气候环境风险压力测试模型等。

1.绿色金融标准不统一。目前，商业银行需要执行多套绿色业务识别标准，包括人民银行绿色贷款专项统计标准、银保监会绿色信贷统计标准、银保监会绿色融资统计标准、人民银行《绿色债券支持项目目录》，以及未来可能出台的气候变化投融资项目标准等。标准不统一，不利于绿色标识的准确勾选，也给人工智能模型的训练和部署运用增加了难度。

2.环境与社会风险信息获取困难。商业银行需要及时获取环保、安全、落后产能、职业病防控、社会风险等信息，用于开展环境与社会风险管理工作。公开信息大都分布在不同层级政府部门、协会、法院、媒体、企业官网、信息平台等的网站，信息来源、展示方式、发布频次、更新逻辑等均不相同。如何及时整理出完整的、结构化的、便于使用的信息，成为目前环境与社会风险管理的重要障碍。当前，湖州市政府通过统一平台共享企业各类数据的做法值得关注，对当地绿色金融改革试验区的深层次推进起到了积极作用。

3.缺乏统一、成熟的各类绿色评估模型。在绿色金融推动过程中，需要对客户和业务开展多种角度的评估和分析。例如，对客户进行ESG评级、将客户的环境成本内部化，测算投融资碳足迹、开展气候环境风险压力测试等，均需要权威的绿色评估模型。在此基础上，金融科技可以在数据分析、模型运算中发挥重要作用。但目前缺乏权威、成熟的模型，各银行均处于探索阶段，不利于绿色金融科技发挥其在资产结构调整、风险管理和资产定价方面的作用。

科技赋能绿色金融展望

在“双碳”目标下，监管要求、市场环境、绿色产业业态和客户服务模式日新月异，绿色金融需充分发挥资源配置、风险管理、市场定价“三大功能”，科技赋能绿色金融迫在眉睫。根据中国人民银行《金融科技发展规划(2022-2025年）》，金融机构要“加强金融科技与绿色金融的深度融合，创新发展数字绿色金融”。未来，金融科技将在多领域充分赋能，助力商业银行绿色转型和高质量发展，科技应用场景也将越来越丰富。

1.绿色业务智能识别及环境效益测算。2021年6月，人民银行发布《银行业金融机构绿色评价方案》，对金融机构绿色投融资绩效提出明确要求，绿色业务的精准识别成为商业银行的重点基础工作之一。绿色金融标准体系复杂且涉及诸多技术文件，环境效益测算也需要较强的工科功底，对于金融从业人员难度较大。未来，商业银行可借助AI技术，通过绿色关键词检索、神经网络深度学习等方法协助识别绿色业务，初步归类业务，人工二次确认，从而提高绿色业务识别的及时性、完整性、准确性。同时，可在系统部署典型节能减排项目的环境效益测算模型，辅助人工测算。

2.环境与社会风险管理。环境与社会风险管理是绿色金融的重要内涵之一。客户ESG评级、大数据风险预警、项目环境与社会风险审查、气候环境风险压力测试等工作，将在金融科技的支持下变得更加高效、便捷。金融科技可协助构建各类风险管理模型，量化环境效益和转型风险，使得商业银行能够预判风险、完善风险管理体系和资产定价体系，推动资产结构绿色转型。

3.绿色运营与“双碳”监控。商业银行将陆续开发部署绿色运营管理平台，对自身绿色运营及ESG表现、投融资碳足迹等进行全方位监控和管理，不断提升碳足迹的计量、核算与披露水平，按计划、按步骤推动落实“双碳”目标。此外，人民银行已发布《金融机构环境信息披露指南》，商业银行可在此基础上开发环境信息披露数据平台，将散落在各个系统、各个机构的数据进行收集整理，运用金融科技手段进行精准抓取和计算，提高披露数据的准确性和可核实性。

4.技术创新。当前，金融科技在绿色金融领域已有较多使用。例如人工智能识别绿色业务，大数据支持下的环境与社会风险预警、客户ESG评价，也有少量的云计算技术应用。但是，在区块链、物联网领域尚无具体应用。未来，在绿色供应链领域、绿色资产溯源方面，区块链技术可以发挥其信息可靠、可追溯等优点，为反洗绿工作提供技术支撑。在“两高”资产管理领域，可借助物联网技术实现对碳排放、污染物排放的实时监控，实现能源效率和“碳中和”的线上管理。

（栏目编辑：郑  岩）

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