金融科技賦能商業銀行發展理論

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引言：根據中國金融學會綠色金融專業委員會預測，中國未來30年內的綠色投資累計需求將達到487萬億元，這也意味著對綠色項目精準識別、綠色資產系統化管理和綠色風險動態監測等項目的需求缺口巨大。金融科技作為數字經濟時代產物，匯聚數據資產，實現數據的價值增值。大數據、區塊鏈、物聯網等金融科技工具能夠較好地切合精準化、系統化、動態化等業務管理需求，是賦能綠色發展的重要引擎。國家戰略層面持續推出推動綠色化與數字化協同發展的支持政策：2021年12月，《“十四五”國家信息化規劃》中明確提出“推動數字化綠色化協同發展”“以數字化引領綠色化，以綠色化帶動數字化”；2022年11月，國家發改委等五部門聯合推動開展數字化綠色化協同轉型發展（“雙化”協同）綜合試點相關工作。金融監管機構將綠色金融與金融科技協同發展作為重點工作之一：2022年1月，人民銀行發布的《金融科技發展規劃（2022—2025年）》明確指出，加強金融科技與綠色金融的深度融合，創新發展數字綠色金融，運用科技手段有序推進綠色低碳金融產品和服務開發，提升金融服務綠色產業的覆蓋面和精準度；2022年6月，銀保監會發布的《銀行業保險業綠色金融指引》中也提出，利用科技手段提升綠色金融管理水平。同時，金融科技賦能綠色發展也是國際組織致力建設的協同機制之一，聯合國環境署早在2017年就成立了綠色數字金融聯盟；2022年5月，綠色數字金融聯盟和瑞士綠色金融科技網絡又共同推出了全球首個綠色金融科技分類，為綠色金融科技市場投資者提供決策參考。作為綠色金融的重要組成部分，碳金融業務穩健發展也亟須強化金融科技賦能。提高數字化治理能力是加速碳金融業務市場布局的關鍵因素。金融科技與碳金融業務發展有一定的理論和實踐上的邏輯聯系。從理論角度看，金融科技具有信息優勢，能夠解決金融機構與企業之間的信息不對稱問題，提升碳金融業務管理效率，在一定程度上緩釋碳金融的期限錯配問題。從實踐角度看，金融科技運用大數據技術整合相對零散的碳信息，提升碳金融產品業務管理能力，突破商業銀行在碳金融業務識別上的業務難點；也能夠實現實時風險預警和監測，為商業銀行筑牢碳金融業務風險的防火墻。基于此，本文將系統分析金融科技影響碳金融業務的理論邏輯，結合商業銀行應用金融科技手段發展碳金融業務的現狀，深入分析商業銀行應用金融科技發展碳金融業務存在的挑戰，并提出金融科技賦能視角下監管機構和商業銀行推動碳金融業務轉型發展的路徑。

一、金融科技對碳金融業務影響的理論邏輯

（一）金融科技賦能碳金融業務發展的理論基礎金融科技從信息不對稱、管理效率和期限錯配三個理論維度對碳金融業務產生影響（如圖1所示）。

1.金融科技緩解了碳金融信息不對稱。碳金融業務與企業碳信息掛鉤，企業對自身的環境信息和碳表現情況相對更為了解，屬于占有信息優勢的一方，企業有動機為了獲取更高額度的融資機會而在環境信息披露報告中減少負面碳信息，由此產生信息不對稱問題。《中國上市公司環境責任信息披露評價報告（2021年度）》顯示，1415家上市企業2021年在溫室氣體環境績效方面的總體平均得分率為27.6%，其中超過平均得分率的企業共569家，占全部企業的40.21%，企業碳信息得分率處于60%以上的企業數量僅占全部企業的8.47%，這表明企業碳信息披露的數據質量較低，將對金融機構的碳評價產生信息流阻隔。同時，缺乏全國統一的碳金融標準，企業進行“漂綠”“洗綠”，進而引發逆向選擇與道德風險。大數據、區塊鏈、物聯網等金融科技手段具有分類施策、精準識別的特點，能夠通過實時抓取數據，建立金融機構與企業之間的信息傳遞機制，提升數據信息的透明度，有效識別“漂綠”“洗綠”行為，從而降低交易成本，緩解信息不對稱問題。首先，金融科技提升了碳數據的可視性、可量化性。大數據等數字技術能夠盡可能抓取企業碳數據信息，涵蓋企業的交易網絡、經營狀況、發展態勢等各個方面，將企業的碳信息清晰化，為金融機構提供可靠的投融資依據。其次，金融科技提升了碳數據的集成性。大數據技術等金融科技手段將企業相對分散的碳數據信息進行整合歸集，保留有效信息，過濾冗雜信息；云計算等數字技術對數據進行綜合運算，提升數據信息質量。最后，金融科技提升了碳信息的外溢性，形成規模效益。金融科技具有量級化數據處理優勢，在獲得可視化、集成化的數據信息后，能夠形成規模效應，以底層數據資產形成更高層次的碳金融產品研發、碳相關氣候風險預測等效益。

2.金融科技提高了碳金融業務管理效率。碳金融業務以碳資產為根基，其有序發展需對碳資產進行合理配置、可持續運營。在這個過程中，需投入大量的人力、物力和財力進行碳資產管理，管理成本過高時將會影響業務運營效率。根據科斯定理，產權明確能夠降低交易成本。以區塊鏈、人工智能等金融科技手段對碳資產進行集約化管理，明晰碳資產權屬，能夠確保碳信貸、碳債券和碳資產證券化等綠色金融底層資產的透明度，還能夠對碳資產運營風險進行實時動態監測，從而降低金融機構對碳金融業務的管理成本，提升管理效率。首先，金融科技增強了碳金融業務的廣度。大數據、區塊鏈等金融科技手段提高了金融的可觸達性，打破地理距離、物理網點輻射范圍、服務成本等方面的限制，使跨區域開展碳金融業務成為可能，特別是數字供應鏈等數據技術的應用能夠實現碳金融全產業鏈數據平臺化管理，云鏈的互聯互通極大地提高了碳金融業務管理效率。其次，金融科技增加了碳金融業務的深度。金融科技通過數字技術對企業更深層次的數據進行挖掘，為銀行業開展碳評價提供深層次數據支持，提高了碳金融業務管理效率。最后，金融科技增加了碳金融業務的精度。大數據、云計算等數字技術能夠較為準確地識別不同行業、不同生命周期、不同生態場景下的企業碳金融需求；人工智能等數字技術能夠通過客戶畫像精準識別低碳項目，降低“洗綠”風險，也可以助力金融業碳金融項目認定標準建設。

3.金融科技緩解了碳金融的期限錯配問題。碳金融項目運營周期較長，資金占用周期也較長，這可能給金融機構帶來期限錯配風險。金融科技能夠運用數字技術提升時效性和動態性，也能夠進行運營和風險的跨周期管理，有效緩解碳金融期限錯配問題。如碳排放權抵押貸款項目，企業以其碳排放權為抵押，獲得金融機構貸款支持，基于低碳項目運營周期長的特點，金融機構碳排放權抵押貸款項目面臨著碳排放權市場流動性變動、市場價值變動等市場風險，而大數據等金融科技手段能夠助力金融機構洞悉碳交易市場變化，進行授信策略的動態調整。首先，金融科技保證了碳信息的時效性。金融科技能夠對碳市場進行實時監測，動態反映企業碳排放權的市場價值，便于金融機構對授信策略進行動態調整，減少抵押物貶值帶來的賬面損失。其次，金融科技使跨周期管理成為可能。金融科技還能夠監測碳市場實時動態，通過算法模型預測碳市場未來動態，使金融機構能夠對碳金融業務進行跨周期管理。最后，金融科技增加了碳信息的可預測性。使用云計算、人工智能等金融科技手段對碳市場變動情況進行合理化仿真和模擬，一定程度上增加了碳信息的可預測性，為金融機構策略調整提供了相對客觀的依據。

（二）金融科技賦能碳金融業務發展的作用機理

1.金融科技自身存在規模經濟效應。金融科技

依靠數字技術強化了對數據信息的處理、獲取、加工及應用，縮短了信息流觸達下一環節的時間，網點線上化、服務智能化、信息處理高效化和庫化顯著降低了交易成本，提高了數據信息處理效率，通過數據匯聚過程實現了價值倍增，從而產生了規模經濟效應。同時，這種虛擬載體下金融信息集聚的資源配置方式，使得所有碳金融數據信息相對集中于虛擬網絡空間內，突破了傳統模式下對碳金融數據信息依托的物理介質的載體限制，提升了數據擴容能力和存儲能力，提高了資源配置效率。

2.金融科技與碳金融的協同發展效應。從需求端來看，碳市場的發展激發企業參與碳市場交易的積極性，提升了企業對碳資產管理的需求，為了更快速敏捷地對市場需求做出反映，企業應用金融科技進行碳金融資產管理的需求增加。2021年7月16日，全國碳市場正式啟動，是全球規模最大的碳市場，目前以電力行業為試點，將逐步向其他行業推進，第一階段涵蓋2225家燃煤和燃氣發電企業。截至2022年12月22日，全國碳市場共運行350個交易日，碳排放配額累計成交量2.23億噸，累計成交額101.21億元。隨著《全國碳排放權交易管理辦法（試行）》的發布和碳排放權交易體系完善，越來越多的行業和企業將被納入碳排放權交易體系，企業運用物聯網技術、人工智能模型等金融科技工具開展碳核算、碳交易結算、碳資產管理等的碳金融需求將進一步提升。從供給端來看，商業銀行和其他金融科技公司在碳金融產品創新過程中推動了金融科技的全面發展和應用。在政策引導和市場需求的雙重動因下，商業銀行致力于提升自身應用金融科技進行碳金融產品創新的能力，應用物聯網、人工智能、大數據等科技手段研發設計碳金融業務管理平臺、碳核算賬戶等，客觀上推動了金融科技的全面發展。

二、商業銀行金融科技賦能碳金融業務發展現狀

（一）金融科技賦能碳金融業務發展的市場格局

目前，碳金融業務領域金融科技的市場參與主體主要有金融機構及其子公司、專業綠色金融服務公司、互聯網科技公司。金融機構及其子公司的優勢在于能夠直接掌握碳金融業務的信息，設計符合業務發展需求的金融科技產品，但其金融科技專業化能力背景不足，存在一定的技術壁壘；專業綠色金融服務科技公司的優勢在于聚焦碳金融等綠色金融服務領域，針對性較強，但對大型系統與平臺的研發能力有限；互聯網科技公司的優勢在于其強大的系統開發能力和場景設計能力，能夠通過自身算法與模型，研發功能模塊強大的綜合業務管理平臺，但其針對性不強，主要集中在碳資產管理領域（見表1）。數字經濟驅動商業銀行對金融科技的研發投入，銀行業成為金融機構發展金融科技的主力。艾瑞咨詢的調查顯示，2020年，中國銀行、保險與證券機構的累計技術資金投入達2691.9億元，預計至2024年將達到5754.5億元，其中銀行業占比預計達到75%以上。各商業銀行年報數據顯示，科技投入超過100億的商業銀行有6家，其中，工商銀行2021年科技投入達到259.87億元，排在第一位，這進一步顯示了商業銀行利用金融科技推動業務數字化轉型的積極性。隨著金融科技投入的增加，商業銀行對應用金融科技發展碳金融業務也展開了積極探索，主要有搭建碳金融業務管理系統、端口互聯拓展中間業務場景、碳足跡智能化管理、依托底層碳數據發展創新碳金融產品等。

（二）金融科技賦能碳金融業務發展現狀

1.利用數字技術，搭建碳金融業務綜合管理系統。部分商業銀行基于大數據技術集成多渠道、多層次企業碳數據，綜合運用前沿數據分析技術，輸出企業綠色項目智能化評估結果。興業銀行作為國內首家“赤道銀行”，于2017年搭建了“點綠成金”綠色金融業務管理系統。2020年對系統進行了全面重塑和升級，目前已覆蓋綠色客戶管理、綠色業務識別、環境效益測算、綠色資產管理、赤道原則評審等業務場景。該系統還開發了銀銀對接平臺，用于同業機構數據互聯。2022年，該系統再次上線重點用能企業綠色信貸評估功能，強化金融數據與非金融數據的技術性融合，實現再次迭代升級。建設銀行的綠色金融管理平臺基于金融地理信息管理系統框架，將企業的環境表現、行業屬性、貸款狀態、資金和股權關聯信息、能耗信息、碳排放信息等綠色金融相關大數據附著在地理坐標上。綜合應用自然語言處理、知識圖譜等技術，對碳金融項目進行精準識別和精準投放；應用全面風險監控預警平臺（RAD）、模型工場（RMD）、智慧風控平臺等風險預警技術，對企業、區域和雙碳進行風險預警；應用可視化大數據技術對客戶畫像，實現智能獲客。中小銀行體系內，湖州銀行建立了全國城商行首個綠色信貸業務管理系統。該系統基于數字技術，搭建了貸前準入自動化、貸中監測全面化和貸后運用多元化的功能，實現碳信貸的智能識別，從而實現精細化管理；將環境風險算法納入系統，實現風險智能預警；整合數據，自動生成數據報告，向監管機構智能報送。

2.通過端口互聯，拓展碳金融中間業務數字化場景。在保障數據安全前提下，部分商業銀行與企業管理系統之間端口互聯，強化碳交易結算等中間業務的數字化場景建設。農業銀行是全國首家與中國碳排放權注冊登記結算公司實現系統對接的商業銀行。通過系統對接，農業銀行可為有碳交易資格的企業提供資金劃轉、結算交收等碳排放權交易結算服務。該項目是商業銀行將金融科技力量應用到碳金融中間業務場景的典型案例，保證了碳排放交易的實時結算，提升交易效率和便捷化程度，既有助于商業銀行碳金融中間業務經營效率的提高，也為商業銀行開展基于碳市場交易的碳金融衍生產品業務提供了契機。

3.搭建碳賬戶管理平臺，對碳足跡進行智能化管理。部分商業銀行加碼碳賬戶等數字平臺建設，利用大數據技術對客戶碳足跡進行動態追蹤，再將虛擬賬戶平臺的數據資產用于兌換金融權益，碳賬戶通過場景建設成為商業銀行拓展零售業務的突破口，也通過權益兌換增加了客戶黏性。中信銀行的中信碳賬戶是首個國內銀行主導的個人在線碳足跡管理平臺，基于第三方權威機構的碳核算方法學，系統內嵌入豐富的生活與消費場景，科學追蹤個人低碳行為減排量，客戶可依托碳核算數據兌換相應權益。同時，還開放了碳賬戶開通、碳減排量記錄、碳值社交分享、低碳科普、低碳知識小問答、碳排放計算器等功能模塊，并識別和引入電子信用卡申請、電子賬單、線上生活繳費等特色金融場景。建設銀行推出“碳賬本”，該碳賬戶主要使用三項數字技術：一是聯邦學習技術，通過內部數據與外部碳行為數據共享，在數據信息安全前提下為客戶碳減排提供多維度數據支撐；二是大數據技術，通過構建碳減排計量模型測度客戶碳減排貢獻度；三是機器學習技術，通過對碳減排計量模型參數的校準與優化，提升對客戶碳減排行為測度的精確程度。此外，平安銀行與中國銀聯、上海環境能源交易所共同打造“低碳家園”賬戶體系，成為國內銀行業首個全卡碳賬戶平臺。中小銀行也在個人碳賬戶場景建設方面進行了積極探索。日照銀行運用數字技術打造碳普惠平臺，構建個人碳權益賬戶體系；衢州農商行以衢州綠色金融服務信用信息平臺的個人碳足跡數據為底層數據，進行授信分級，根據授信分級確定信貸額度和信貸利率；漢口銀行與武漢交通部門合作，首創涵蓋公共出行數據的開放式碳賬戶，拓展了碳賬戶覆蓋的生態場景。

4.依托底層碳數據，創新研發碳e貸金融產品。部分商業銀行以數字技術抓取的碳數據為底層數據，將企業碳表現數據應用于不同生態場景，提供多元化金融服務。民生銀行創新推出碳e貸產品體系，覆蓋四大服務場景：一是“低碳普惠”，基于企業碳評價數據，為企業提供定制化的普惠金融服務；二是“降碳融鏈”，依托能源大數據提供綠色增信，賦能供應商降碳提效，打造綠色供應鏈；三是“減碳通關”，基于中小微企業碳表現大數據助力跨境中小微企業獲得海關碳權益；四是“節碳科創”，基于專精特新企業碳表現大數據，為其提供全周期、全場景的綜合金融服務。中小銀行體系內，青島銀行運用金融科技手段賦能綠色供應鏈，推出省內法人銀行首個碳E貸金融產品，其運營模式為：當小微經銷商或者供應商向經中聯認證中心、聯合赤道等工信部認可的認證機構完成綠色認證的核心企業銷售時，可享受一定的綠色供應鏈金融權益。該業務場景已覆蓋了軌道交通、新能源汽車等諸多行業。總體來看，金融科技已成為商業銀行推動碳金融業務轉型的核心力量之一，商業銀行金融科技賦能碳金融業務發展呈現出以碳信息為數據底座、強化場景金融建設、推進集成綜合信息管理平臺建設等特點。分銀行類型來看，大型商業銀行憑借資金優勢、技術研發優勢等，在金融科技助力碳金融發展方面發展階段更靠前、業務場景覆蓋范圍更廣泛、數據治理能力更強大（見表2）。

三、金融科技賦能碳金融業務發展的挑戰

（一）碳金融業務數字基礎設施建設能力不足

目前，國內僅興業銀行、建設銀行等建立了業務覆蓋面廣泛的綠色金融綜合管理系統，可用于企業客戶碳信息核算。從系統建設數量來看，調查顯示，僅有23%的商業銀行搭建了綠色金融信息管理系統①；從系統建設階段來看，對多數商業銀行而言，綠色金融信息管理系統等數字基礎設施搭建尚處于起步階段，嵌入碳核算、碳評價等功能的系統較少，根據業務發展需求進行迭代速度較慢，這將在一定程度上降低碳金融業務信貸審批、風險管理等方面的運轉效率。與碳資產掛鉤的碳金融業務運營周期長，其數字基礎設施建設也需要持續性研發投入，資金占用成本較高。對商業銀行來說，一方面，如何處理短期數字基礎設施建設投入成本和長期收益之間的關系，對成本與收益的動態平衡做好前瞻性部署，仍是影響碳金融業務發展的因素。若創新性數字基礎設施研發投入速度低于技術迭代速度，將一定程度上影響其競爭優勢。另一方面，技術手段與業務管理的深度融合需要一定的時間周期和聯動機制，碳金融相關數字基礎設施建成到實際應用需要較長時間的技術模型參數調整，以適應碳金融業務的實際需求。

（二）碳賬戶渠道場景建設能力有限

場景金融已逐漸成為銀行業發展的新趨勢之一，場景覆蓋面越廣意味著場景生態圈輻射范圍越大，聚合的數據、客戶、業務越多。數據場景化能力不足，將會影響金融業務在連接創新資源、激活資金活力、提高經濟效益方面的能力。碳賬戶是金融科技與綠色金融有效融合的重要產物之一，其獲取競爭優勢的關鍵是場景化建設能力。而部分商業銀行尚未開始碳賬戶業務布局，已有銀行碳賬戶覆蓋的功能模塊有限，集中于碳減排記錄等基礎功能模塊，利用金融科技手段嵌入生態場景能力和捕捉企業與個人碳金融需求的能力不足，通過碳賬戶向企業和個人提供差異化金融服務的渠道場景建設能力相對較弱。以個人碳賬戶為例，商業銀行碳賬戶已具備碳足跡跟蹤、碳減排量化計算功能和碳減排兌換金融權益功能，但缺乏碳貸款、碳信用和碳資管等生態場景，且基于業務場景進行產品創新的能力仍有不足，這可能會影響其金融滲透能力。

（三）碳數據治理能力不足

數據要素價值得到釋放的關鍵是在采集、存儲、計算、分析、處理、應用、運營等環節提高數據治理能力。多元數字技術融合迭代頻率和應用場景復雜性提高，進一步提升了對數據治理能力的要求。碳數據具有量級大、變動多等特點，更需要通過提升數據治理能力打通數據價值鏈到數據供應鏈之間的通道。商業銀行數字化建設還處于起步階段，對海量數據的集成能力還有待提高，尚未完全發揮數據要素的價值。具體到碳金融業務端，碳交易數據具有指數級增長、多元化、多渠道的特點，商業銀行碳數據治理能力不足，限制了基于規模化碳數據進行客戶畫像的能力，進而限制了精準獲客和維護現有客戶的能力，無法通過數據增值形成規模效益，不利于碳金融業務的可持續發展。另外，針對中小微企業客戶群，這類客戶的環境信息披露能力較弱，市場化公開信息缺失較為嚴重，存在一定的數據挖掘困境，這可能會限制商業銀行對中小微綠色企業客戶的金融服務空間，也可能因中小微企業數據信息流受阻而無法實現碳普惠發展目標。

（四）碳信息關聯系統間的對接能力仍有不足

數據要素融合共享是充分挖掘數據價值的關鍵路徑之一，數據之間的關聯和共享能夠提升數據處理效率，激活數據潛能。2021年兩會期間有人大代表提出，推進金融數據安全使用與資源共享利用；人民銀行也在北京、江蘇等地開展金融數據綜合應用試點，以提高數據的安全共享和綜合應用。數據安全前提下，部分商業銀行實現了與地方政府、中國碳排放權注冊登記結算公司及企業之間的系統對接，提供碳排放權交易結算、碳評級和碳核算等金融服務。比如，興業銀行在其“點綠成金”系統中搭建銀銀系統接口，實現部門數據共享、業務合作共贏。部分商業銀行在系統對接方面仍處于建設階段，在數據治理能力不足的疊加約束下，一定程度上限制了其碳金融業務的數字化轉型進程。碳金融信息的諸多源數據來自企業或公共部門，系統間數據共享能力匱乏，可能構成信息傳遞渠道障礙，形成“數據孤島”，無法實現多路徑、多渠道的信息共享，且數據更新不及時、數據口徑不統一等問題限制了商業銀行開展碳金融一體化綜合金融服務的能力。

（五）缺乏“綠色+科技”復合型人才

數字經濟時代技術型人才缺口激增，據中國信息通信研究院2021年發布的《數字經濟就業影響研究報告》顯示，2020年我國數字化人才缺口接近1100萬，未來仍有進一步上漲趨勢。數字經濟時代也引領了商業銀行加速數字化轉型，銀行業范圍內競相開展金融科技人才爭奪戰，專業人才缺口成為制約商業銀行碳金融業務數字化轉型的重要因素之一。一方面，金融機構普遍存在金融科技人才缺口。北京立言金融與發展研究院發布的《中國金融科技人才培養與發展問卷調查（2021）》顯示，金融機構普遍存在金融科技人才缺口，而隨著技術迭代復雜性的提升，金融科技人才缺口將進一步擴大。另一方面，商業銀行缺乏綠色金融科技復合型人才。商業銀行人才體系中，綠色金融或碳金融人才對業務場景有深層次的理解和認知，金融科技人才對大數據、人工智能數字化工具有多維度的實踐經驗，而兼具碳金融知識和金融科技能力的人才相對較為缺乏，這可能造成碳金融與金融科技之間產生業務邊界，難以實現有效聯動，進而影響到二者之間的融合與協調發展。

（六）碳金融數據統計與計量標準尚不完善

標準的客觀性和信息的準確性是金融科技引導信貸資源在碳金融業務端進行有效配置的關鍵因素。2022年4月，中國證監會發布《碳金融產品》標準，為金融機構開發、實施碳金融產品提供指引，但監管機構尚未發布碳金融數據的統計與計量標準。總體來看，我國碳金融業務數據管理標準建設尚處于起步階段，一定程度上制約商業銀行基于金融科技手段賦能碳金融業務發展能力。首先，企業碳表現評價缺乏統一的標準化體系，這可能影響金融科技處理碳信息的速度和精度。目前市場上有多家企業碳表現評級機構，每家機構有不同的評級方法學，其對企業碳表現的評級結果具有一定的差異性，這可能會影響商業銀行對企業的碳評價結果，從而影響其碳金融業務的經營效果。其次，碳金融數據的標準化程度較低。企業碳信息較為分散，不同領域、不同渠道的碳金融數據統計口徑和標準有一定的差異，制約商業銀行應用數字技術進行機器學習的能力。四、金融科技推動碳金融業務發展的對策建議基于前文對金融科技影響碳金融的理論機制的探討，以及商業銀行運用金融科技推動碳金融業務轉型的實踐經驗分析，本文對監管機構和商業銀行借助金融科技力量實現碳金融業務全面發展，提出以下對策建議。

（一）對監管機構的政策建議

1.完善頂層規劃，制定綠色金融科技標準。金融科技為碳金融業務創新提供了廣闊的發展空間，未來碳金融與金融科技融合發展將持續延伸，客觀上需要加速完善頂層規劃，制定綠色金融科技的行業技術標準，為金融科技與碳金融的協同機制提供規范化的發展路徑。一方面，持續完善綠色金融科技頂層規劃設計。金融科技與綠色金融的深度融合已被納入國家戰略規劃層面，未來應落實《金融科技發展規劃（2022—2025年）》的相關部署，持續細化和完善碳金融與金融科技協同發展方案，提供政策性支撐。另一方面，制定針對綠色數字技術的金融科技標準。《金融標準化“十四五”發展規劃》明確部署下一步金融科技標準工作的重點為：推動金融標準化工作數字化轉型，圍繞區塊鏈、大數據、云計算、人工智能等領域加大標準供給。未來應分行業、分產品明確綠色金融科技的執行標準，為金融機構碳金融業務數字化轉型提供參考。

2.加強監管科技建設，提升碳金融監管水平。《金融科技發展規劃（2022—2025）》強調，加快監管科技的全方位應用，強化數字化監管能力建設。目前，北京、上海等地已逐步建立金融科技監管沙盒，但鮮有省份將綠色金融產品場景設計納入監管沙盒框架。針對以多維度、分散化的碳數據為基礎的碳金融業務，建議監管機構靈活使用數字化工具，搭建可追溯、可比較、可計量的碳金融監管平臺，建立全方位、系統化的科技驅動的監管體系。首先，綜合運用大數據、物聯網等技術手段，搭建跨區域、跨機構的監管端碳數據綜合管理平臺，實現對企業不同領域、不同渠道碳足跡相關海量碳數據的集成，為碳金融業務監管提供支撐性的數據底座；其次，隨著所收集數據量級的提升，利用人工智能和機器學習算法構建監管預警模型，通過機器自我學習建立碳金融風險預警機制，實現對碳金融風險的實時、動態預警；最后，基于區塊鏈技術的去中心化和不可篡改等特征，實現全流程閉環化的企業碳數據管理，引導金融機構防范“洗綠”風險。3.加強互通互聯，完善環境和氣候數據共享機制。碳金融業務的縱深發展依托于相對客觀的碳評價體系，而碳評價的客觀性根植于相對完善的碳表現數據體系。基于此，完善的環境和氣候數據對金融機構開展碳金融業務有重要的現實意義。監管層面推動的數據互聯體系有碳信息數據來源可靠性和數據可塑性方面的優勢。未來應進一步強化住建、工信、發改、能源、農業等碳數據管理部門與金融部門之間的數據互聯，根據相關綠色金融標準，建立綠色信用評級體系。搭建監管轄區內企業綠色信用評級管理體系，打破數據壁壘，完善產業部門與金融部門的數據共享機制。

（二）對商業銀行的發展建議

基于前述分析，商業銀行利用金融科技賦能碳金融業務發展可從技術層面和配套措施層面兩個維度展開。

1.從技術層面來看，商業銀行應充分依托大數據、區塊鏈、人工智能等數字技術，以創新強化數字化治理能力，進而推動碳金融業務發展。

（1）運用大數據技術挖掘企業信息，建立自身“數據私域”。大數據技術能夠整合海量數據資源，運用機器學習、網絡爬蟲、可視化關聯技術，在互聯網平臺抓取企業正面和負面、公開披露和非公開披露的數據信息，對企業的財務狀況、環境信息狀況等內外部信息進行存儲與挖掘，并將數據信息上傳到商業銀行的碳金融業務管理系統，形成數據池。數據池的數據資產沉淀，可應用于以下幾方面：一是精準標識低碳項目，在綜合管理系統中嵌入證監會發布的《碳金融產品》標準，實現與國家低碳項目標準的有效銜接，根據系統內設的評分規則和權重對項目是否符合低碳標準進行精準識別，有效緩解對低碳項目識別能力不足的問題；二是應用于環境權益測算，在綜合管理系統中嵌入《節能量測量與驗證技術通則》《綜合能耗計算通則》等環境效益測算準則，運用線上SaaS（Software-as-a-Service）、碳排放核算SMART模型進行銀行投融資活動的環境效益測算，以此作為調整信貸策略的重要依據；三是可應用大數據技術中的DataOps理念將碳數據開發、管理、分析、運營融為一體，開發定制化的碳數據治理產品，將銀行關注的碳指標效果量化，打通碳數據生產、流轉和應用的全鏈條，提高數據治理能力，為數據價值釋放提供基礎底座。

（2）借助區塊鏈技術追蹤碳足跡，創新碳表現掛鉤金融服務。區塊鏈技術是緩解碳信息不對稱問題的重要金融科技手段。首先，區塊鏈技術具有去中心化的特性，驅動銀行信用管理從中心化信用向分布式信用轉變；其次，區塊鏈技術具有開放透明、不可篡改的特性，能夠確保碳信息的真實性和可靠性，保證了碳排放數據的安全流轉；最后，區塊鏈技術具有給數據覆蓋時間戳的功能特性，保證了碳數據的可追溯性，符合對具有長周期性碳數據的管理需求。基于區塊鏈技術的上述特點，借助區塊鏈技術搭建碳賬戶，能夠有效追蹤個人和企業的碳足跡，有助于搭建“區塊鏈+碳金融”的生態體系。從公司金融模塊來看，區塊鏈在智能合約驅動下的分布式賬本技術，能夠對企業生產過程中和供應鏈中的碳排放信息進行追蹤，為商業銀行動態追蹤企業碳足跡提供技術支持。區塊鏈較好地切合了碳資產相關業務的周期化管理需求，能夠提高銀行對低碳項目的定價能力。商業銀行可將與利率掛鉤的減排指標嵌入管理系統，在周期結束后進行自動審查與核驗，根據碳核算結果確定下一階段的貸款利率水平。同時，區塊鏈技術具有信息不能篡改、有可信時間戳等特性，以“區塊鏈+隱私計算”避免信息篡改，保證了企業碳排放信息的可追溯性，為商業銀行開展基于碳排放信息數據的碳金融業務提供可靠的數據底座支撐，進而強化商業銀行碳信用、碳積分等金融場景建設能力。從個人金融模塊來看，運用區塊鏈技術建立個人碳賬戶能夠幫助商業銀行拓展零售端碳金融業務，將個人綠色消費、綠色出行等碳減排數據上鏈，在碳普惠生態中完成減排核算、積分兌換金融服務權益等。同時，分級加密、數據脫敏、屬性訪問控制等技術保證了區塊鏈的高度隱私特性，能夠保障個人信息的安全性，在有權限的條件下實現信息共享和動態追溯，智能合約技術還將進一步拓寬個人綠色行為的金融服務場景，成為商業銀行綠色低碳信用卡、新能源汽車分期碳貸款等業務數字化轉型的重要引擎。

（3）依托人工智能進行畫像，提高場景渠道建設能力。碳金融與企業所處的行業類型和生命周期關聯度較大，高碳行業面臨傳統產能轉型資金需求，低碳產業存在低碳技術研發方面的融資需求。人工智能技術能夠對不同生命周期、不同生產性質企業的融資需求進行畫像，有助于商業銀行精準拓客，又能夠識別周期性的金融風險。人工智能技術能夠對客戶碳行為進行精準識別，其對模型的強化訓練能夠提升對碳金融業務識別的精準程度，同時綜合運用聯邦學習、機器學習等數字技術進行畫像，將有效提高商業銀行的場景渠道建設能力。人工智能在碳金融業務發展中的應用空間為：第一，多渠道獲取碳金融客戶。人工智能基于多場景、多維度的企業碳數據，能夠分析出企業個性化的碳表現特征，更好地刻畫企業碳金融服務需求，從而實現碳金融供需的有效對接。第二，通過解析數據賦能碳金融業務發展，其中最為顯著的是碳匯貸款業務。商業銀行可利用人工智能結合遙感、雷達技術解析衛星數據，基于衛星數據對森林、海洋、草場等資源進行地理監測，繪制自然碳匯圖譜，以此作為發展以林業碳匯、海洋碳匯等為基礎資產的碳匯貸的數據底座。特別是對農村商業銀行而言，依托于區域性的資源稟賦優勢，充分發揮金融科技力量，發展自然資源碳匯貸款業務，是其實現碳金融業務轉型的重要機遇。

（4）建立碳金融業務全流程管理平臺，提升管理效率。建立涵蓋碳金融業務識別、碳資產管理、碳金融環境效益測算、碳金融風險預警等內容的一體化管理平臺。碳金融業務識別功能體現在，發揮人工智能技術的智能識別能力，引用AI模型進行“低碳”等關鍵詞的精準識別和機器深度學習，精準有效識別低碳項目；碳資產管理功能體現在，運用區塊鏈技術對碳中和債、碳中和結構性存款等碳資產進行集中管理；碳金融環境效益測算體現在，運用大數據收集多維度碳金融數據，基于環境效益測算方法學，對銀行投融資活動的環境效益進行智能評估。碳金融業務管理平臺可以是綠色金融管理平臺的子模塊，應至少涵蓋數據底座層、數據整合層和模型分析層三個數據層級。數據底座層用于收集碳信息的源數據，集成企業經營、企業環保、企業授信等基礎數據；數據整合層通過邏輯回歸、決策樹等機器學習算法對數據進行整合與篩選，并以深度學習等技術算法進行數據基礎化模擬；模型分析層通過系統內嵌入的模型算法執行低碳項目識別、企業碳表現評價和環境效益測算等智能分析。針對碳信息披露較少的中小企業，可獨立開發中小綠色企業碳金融業務管理模塊，嵌入符合中小企業碳信息特征的碳排放模型，幫助中小微企業上鏈，解決中小微企業低碳項目識別難題。針對具有明顯區域屬性的區域型企業，可獨立開發基于區域發展特點的企業碳表現評級模型，以便更好地融合地方性的綠色低碳發展政策和碳金融相關評價標準，基于區域性碳表現模型測算結果，為區域性企業提供定制化、個性化的金融服務。

（5）強化系統間數據互聯，建立數據共享機制。金融科技將打破地理緯度限制，在一定程度上削弱中小銀行的區域優勢，同時，商業銀行數字技術自主開發能力較弱，技術迭代速度將影響業務發展速度。基于此，商業銀行借助外界技術、信息、平臺等支持，能夠在一定程度上加速碳金融業務轉型。強化銀政、銀銀、銀企系統之間的數據互聯，打破“數據孤島”。第一，商業銀行應強化碳金融業務管理系統與地方政府和人民銀行等監管機構的綠色金融信息管理系統互聯。政府和監管機構平臺涵蓋了碳金融標準、碳金融法規與政策，以及企業碳相關行政處罰等豐富信息，為商業銀行進行碳評價提供數據支持，在法律邊界內形成合理有序的數據流轉機制。第二，商業銀行應強化與同業碳金融業務管理系統、企業碳排放信息管理系統之間的數據端口鏈接，建立同業碳信息平臺，實現良性同業競爭與合作。第三，商業銀行也可以加強與第三方金融科技公司、征信公司等系統互聯，強化前沿技術成果轉化能力。金融科技公司憑借其強大的系統開發能力和算法能力，能夠為碳金融業務提供更為豐富的場景建設和交互體驗。

2.從配套措施層面來看，為了推動金融科技與碳金融業務的深度融合，在數字技術層面框架的基礎上，商業銀行還應著力理念、機制、人才等配套設施建設。

（1）將綠色與科技理念融入碳金融業務發展全流程。綠色理念和數字化理念是實現金融科技賦能碳金融業務發展的重要基礎。商業銀行推動金融科技與碳金融業務的深度融合應切實做到：第一，依托于碳金融管理團隊，在制定碳金融業務發展規劃和發展方案時納入數字化理念，從宏觀上把控金融科技賦能碳金融業務發展的整體框架，并將其作為商業銀行利用金融科技手段搭建碳金融數字基礎設施和管理平臺的總體指引。第二，強化碳金融業務從業人員對綠色與科技理念的認知與理解，定期開展綠色與科技理念宣傳，拓展碳金融從業人員的知識覆蓋面，更好地為碳金融業務發展輸出智慧支持力量。

（2）強化帶動碳金融業務發展的敏捷組織建設能力。敏捷組織協同程度決定了商業銀行對市場機會的響應速度和開展協同創新的能力上限，對碳金融業務而言，建立跨部門、跨條線的敏捷管理組織也是推動碳金融業務發展的重要支撐。具體應做到：第一，組建碳金融業務管理的敏捷團隊。聯合碳金融涉及的綠色金融、金融科技、數據管理和風險管理等部門組建敏捷融合團隊，以輕型加快捷的方式實現部門聯動，打破部門壁壘，以最快的速度捕捉碳金融市場業務機遇，推動碳金融業務的橫向統籌管理。第二，建立金融科技賦能碳金融業務的創新孵化機制。商業銀行可借助已有的金融科技研發平臺，強化與專業化金融科技公司的外部聯動，有序搭建金融科技賦能碳金融業務的創新孵化機制，進一步明晰創新獎勵機制，激勵技術人員與業務人員協同創新。

3.強化“碳金融+科技”復合型人才培養。“碳金融+科技”復合型人才能夠更好地將大數據、人工智能等技術手段內化到碳金融業務發展框架，為金融科技賦能碳金融業務發展提供人才支持。商業銀行應強化兼具碳金融與金融科技專業背景的復合型人才儲備，具體做到：第一，培養碳金融業務從業人員的數字化思維模式，拓展科技帶動實踐的業務發展思路，將數字化思維融入碳金融業務發展的全流程中，鼓勵業務人員優先使用金融科技工具進行碳金融業務運營和管理，實現金融科技從技術層面到應用層面的價值轉化。第二，形成復合型知識框架的人才培養體系。一方面，依托于外部專業機構和內部培訓體系，完善碳金融和金融科技從業人員的專業資質認證體系和業務培訓體系；另一方面，完善兼具綠色與科技背景復合型人才的人才引進制度，通過研發獎勵機制、綠色通道機制等路徑，吸引同時具備數據治理、架構設計、模型算法等專業能力和具備碳資產管理、碳金融產品研發等專業技能的復合型人才加入。

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作者:薛暢 單位:北京銀行博士后科研工作站