螞蟻集團&綠金委：人工智能在ESG投融資領域的應用與發展（2022）（47頁）.pdf

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1、北京綠色金融與可持續發展研究院螞蟻集團研究院 聯合發布二二二年十一月北京達道至簡科技有限公司首席運營官螞蟻集團研究院研究總監北京綠色金融與可持續發展研究院ESG投資研究中心副主任螞蟻集團研究院高級專家北京達道至簡科技有限公司研發部咨詢分析師北京綠色金融與可持續發展研究院ESG投資研究中心研究員螞蟻集團研究院專家研究指導馬 駿 北京綠色金融與可持續發展研究院院長 中國金融學會綠色金融專業委員會主任李振華 螞蟻集團研究院院長主要作者劉嘉龍樸 實張 芳吳雅玲 林怡津張櫸丹盧傳斌引言ESG投融資是指將環境、社會和治理（ESG）因素納入投融資決策和管理。環境、社會和治理（ESG）因素越來越受到監管機構和

2、金融機構的重視，相關監管政策、標準規范引導市場投資者加大ESG資產持有，推動經濟可持續發展。與主要依賴財務和監管數據的傳統投資相比，ESG投融資面臨著信息采集和深度加工的難題。人工智能技術具備人機合一、動態迭代的特點能夠快速收集、處理ESG各項數據信息，可實現技術賦能ESG投融資應用與發展。2021年12月，中國人民銀行發布金融科技發展規劃（2022-2025年）提出抓住全球人工智能發展新機遇，以人為本推進智能技術在金融領域深化應用、強化科技倫理治理、著力打造場景感知、人機協同、跨界融合的智慧金融新業態，實現金融服務全生命周期智能化、切實增強人民群眾獲得感、安全感和幸福感?；诖吮尘?，本報告以

3、人工智能技術支持ESG投融資高效發展為重點展開研究具體分為以下四部分：第一部分概述人工智能與ESG投融資發展。這一部分首先簡要介紹人工智能技術概念、特征，總結人工智能技術具有政策紅利凸顯、“人工智能+X”多元化發展等趨勢。其次，從監管端和市場端出發，分析得出ESG投融資具有廣闊的發展前景。最后，梳理ESG投融資在發展中面臨潛在客戶挖掘難、缺乏智能化產品管理工具、欠缺投資分析工具以及持續監督管理難等困境，提出ESG投融資發展需要人工智能的技術支持。第二部分分析全球人工智能技術支持ESG發展的案例并總結亮點與啟示。課題組選取國內外人工智能技術在ESG數據收集、氣候風險評估、ESG智能評價及ESG監

4、督管理等領域的十二個典型應用案例，以實例證明人工智能技術能夠支持ESG投融資高質量發展。第三部分挖掘人工智能技術支持未來ESG投融資的發展方向。通過對國內人工智能支持ESG投融資發展的現狀、問題的研究以及對比國際先進案例，課題組梳理出我國人工智能技術能夠在ESG數據處理、投資對象識別、搭建產品分析工具及監督管理四個方面支持ESG投融資發展進一步提升。具體研究成果主要分為以下幾點：1）ESG投融資數據信息管理：基于深度學習、網絡爬蟲等工具實現ESG數據的智能化抓取，支持處理更為龐大的數據集；利用人工智能文本識別、語音篩查以及自然語言技術高效處理非結構化信息。2）ESG投融資潛在客戶識別：利用人工

5、智能技術抓取企業的政務數據、能耗數據、信貸數據并將其自動分級分類進ESG三個維度。同時，基于不同維度建立一套ESG評價分析模型，針對對標企業進行自動評分，以此挖掘高質量客戶。3）ESG投融資產品對比：基于人工智能、大數據等技術開發ESG智能投顧工具，全面刻畫產品發行人的ESG質量，實現各項產品在ESG議題或不同行業的橫縱向對比，以此解決市場需求方缺乏ESG投融資產品分析工具的問題。4）ESG投融資監督管理：利用聚類算法、計算機視覺技術結合高光譜、雷達等衛星影像開發第三方評價模型，幫助監管方解決企業自主披露的數據信息客觀性弱、持續監管難等問題。第四部分提出人工智能推動ESG投融資發展的建議。從市

6、場各方出發，為人工智能推動ESG投融資高質量發展提出四點建議，一是監管方需要制定行業發展規范，明確人工智能、物聯網等技術手段支持ESG投融資的發展規劃；二是金融機構需要提高業務發展需求與金融科技深度交互的能力；三是金融機構、科技企業在開拓相關業務時要充分重視數據安全；四是市場各方要加強科技倫理的日常管理，主動研判、及時化解科技活動中存在的倫理風險。目 錄 第一章 人工智能技術與ESG投融資發展概述一、人工智能技術發展概述 二、ESG投融資發展概述 三、ESG投融資發展需要人工智能技術支持第二章 全球人工智能技術支持ESG投融資發展案例一、國際人工智能技術支持ESG投融資發展案例二、我國人工智能

7、技術支持ESG投融資發展案例第三章 人工智能技術支持中國未來ESG投融資發展方向研究一、人工智能技術提升ESG數據處理效率及準確性二、人工智能技術助力挖掘潛在的高質量客戶三、人工智能技術提供個性化ESG投融資產品篩選工具四、人工智能技術賦能ESG持續監督管理第四章 人工智能技術支持ESG投融資發展的建議一、制定發展規劃促進行業發展 二、推動金融機構能力提升和模式創新三、關注數據安全四、關注科技倫理 1 1 61114142332323334343636363737第一章人工智能技術與ESG投融資發展概述1第一章 人工智能技術與 ESG 投融資發展概述2021 年 3 月，兩會授權發布中華人民共

8、和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要指出要建立現代財稅金融體制，深化金融供給側結構性改革，穩妥發展金融科技，加快金融數字化轉型，強化監管科技運用和金融創新風險評估，探索建立創新產品糾偏和暫停機制。ESG 投融資是指將環境、社會、治理理念融入投融資領域中，通常是基于規范企業信息披露、引導公眾和媒體監督以此帶動社會經濟可持續發展。2021 年 5 月，生態環境部印發的環境信息依法披露制度改革方案也提出要運用人工智能、大數據等技術手段，提升對環境信息披露的監督能力。隨著人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網等新興數字科技的逐步成熟以及監管機構對 ESG 持續關注，市場對 ES

9、G 和氣候相關金融產品的需求也逐步上升，ESG 投融資發展迎來機遇期。但 ESG 投融資高速發展過程中仍存在一定的提升空間，如 ESG 投融資存在產品識別困難、數據信息收集不準確、持續監管難度高以及產品缺乏創新等問題。本章通過深入分析上述問題存在的原因，發現基于人工智能的文字識別、自然語言處理、語義識別及語音識別等技術在 ESG 投融資領域的應用，能夠支持 ESG 投融資更好的發展。一、人工智能技術發展概述根據國家標準化管理委員會發布的人工智能標準化白皮書（2018 年）1，1人工智能標準化白皮書.中國電子技術標準化研究院.http:/ 2015 年以來，人工智能被先后寫進“十三五”、“十四五

10、”國家發展規劃綱要。此后，中央部委出臺了諸多人工智能工作計劃、實施意見（見表 1-1）。在國家持續推動下，各地也緊跟大潮，充分結合自身優勢和產業基礎，積極布局人工智能發展規劃。例如，2019 年，長沙市發布關于進一步促進人工智能產業發展的意見提出設立人工智能產業發展專項資金，每年列支 5 億元，用于支持全市人工智能產業發展，重點支持產業集聚、企業引培、研發創新、示范應用、人才培養、金融創新、生態優化等方面。2022 年，廣州市發布關于開展 2022年度新一代信息技術、人工智能政策兌現工作的通知提出針對人工智能示范應用、獲獎情況進行資金獎勵，并對相關企業租房用房、舉辦重大活動提供資金支持。4表

11、1-1 我國人工智能重要政策梳理發布機構發布時間政策名稱具體內容十二屆全國人大四次會議2016/03中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要人工智能寫入“十三五”規劃綱要發展和改革委員會2016/04“互聯網+”人工智能三年行動實施方案到 2018 年，創建人工智能基礎資源和創新平臺國務院2017/07新一代人工智能發展規劃確定人工智能發展三步走戰略目標。提出面向2030 年我國新一代人工智能發展指導思想工業和信息化部2018/11新一代人工智能產業創新和重點任務揭榜工作方案遴選掌握核心技術、創新能力較強的企業，重點突破人工智能標志性產品、服務、平臺科技部2019/08國家新一代人

12、工智能開放創新平臺建設指引鼓勵人工智能細分領域領軍企業搭建開源，推動行業應用5發布機構發布時間政策名稱具體內容中央網信辦等五部門2020/07國家新一代人工智能標準體系建設指南到 2021 年，明確人工智能標準化頂層設計；到2023 年，初步建立人工智能標準體系十三屆全國人大四次會議2021/03中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要對我國人工智能的發展目標、核心技術突破、智能化轉型與應用，以及保障措施等多個方面都做出部署。工業和信息化部2021/07新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023）推動新型數據中心與人工智能等技術協同發展，構建完善新型智能算

13、力生態體系國家新一代人工智能治理專業委員會2021/09新一代人工智能倫理規范旨在將倫理道德融入人工智能全生命周期資料來源：課題組根據公開資料整理62.人工智能技術賦能細分行業提質增效“人工智能+X”的創新模式將隨著技術和產業的發展日趨成熟，對生產力和產業結構產生革命性影響。隨著技術不斷精進，人工智能技術能夠充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進自身與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，以更高效的方式融入經濟社會，重組資源、重塑經濟結構。例如，“AI+金融”；“AI+醫學影響”、“AI+物流”等智能化場景的出現，有利于生產生活更加便利高效。3.人工智能技術促進平臺

14、多元化發展基于人工智能技術，不同企業結合自身運營特點，開發不同產品。如以百度、阿里、騰訊為首企業開發綜合性 AI 能力開放平臺；曠視、美圖、螢石、虹軟等公司開發視覺圖像識別 AI 能力開放平臺；科大訊飛、依圖、小米、搜狗、有道等公司開發語音識別 AI 能力開放平臺；螞蟻集團、微眾信科、百融云創等企業積極通過 AI 構建智能風控平臺，其中，螞蟻集團深入基于可信 AI、云計算、區塊鏈、隱私計算等技術，自研了“IMAGE 智能風控技術體系”，并基于此搭建支付寶智能反詐系統，有效應對了新型風險識別難度大、機構間信息孤島等行業挑戰。二、ESG 投融資發展概述ESG 投融資是指在投融資決策流程中將“環境、

15、社會、治理”指標納入考量。在環境層面，隨著巴黎協議提出的“將全球平均氣溫較前工業化時期上升幅度控制在 2以內，并努力將溫度上升幅度限制在 1.5以內?！睘閷崿F這一溫控目標，全球逾 20 個國家已宣布要實現碳中和。在社會層面，負責任投資原則7（Principles for Responsible Investment，PRI）的數據顯示，截至 2020 年底，其簽署成員機構達 3038 家，自 2005 年增長 120%，其簽署成員機構的資產管理規模達 103.4 萬億美元，自 2005 年增長 75%。在治理層面，在咨詢公司Morrow Sodali 投資者調查中，91%的受訪者表示，董事會層

16、面的參與態度是影響投資者最有效的方式，81%的投資者同意，在解釋公司宗旨時，應將利益相關者參與方法和結果納入公司披露內容2。隨著對環境、社會、治理三個層次的關注，ESG 投融資也逐漸得到市場各方的重視。從監管要求來看，世界各國和地區的政府及其監管部門紛紛出臺政策，引導市場投資者加大 ESG 資產持有，推動經濟可持續發展。如歐盟 2021 年更新的 可持續金融信息披露條例（SFDR）要求歐盟所有金融市場參與者及財務顧問披露可持續風險，并重點關注 ESG 領域的金融產品及對專注 ESG 投資的資產管理人提出更高的披露要求。2016 年和 2018 年，美國勞工部先后出臺解釋公告IB2016-01和

17、實操輔助公告 2018-01，針對退休基金，要求社會責任投資產品的受托者和資產管理者在其投資政策中考量 ESG 信息的披露程度，強調了 ESG 投融資的受托者責任。在中國，ESG 投融資與“雙碳”目標相契合，當前越來越多的機構在 ESG報告中發布“雙碳”行動方案，“雙碳”目標逐漸成為環境“E”維度的一個核心概念，并推動形成了很多氣候投融資細分領域。因此，發展 ESG 投融資也意味著助推“雙碳”目標的實現。與此同時，監管部門對 ESG 管理要求也從開放式逐漸演變為依法合規（見表 1-2）。2FC4S.可持續金融市場與機構投資者.https:/www.fc4s.org/viewpdf.php?pd

18、f_file=wp-content/uploads/2021/07/Deck_02_CN-final.pdf8表 1-2 中國 ESG 相關監管政策梳理政策類型發布機構發布實踐政策名及具體內容部門規章中國證監會2018 年 9 月上市公司治理準則首次確立 ESG 信息披露框架，提出上市公司應當貫徹落實創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念，弘揚優秀企業家精神，積極履行社會責任，形成良好公司治理實踐。生態環境部2022 年 1 月企業環境信息依法披露管理辦法 提出企業應當建立健全環境信息依法披露管理制度，規范工作規程，明確工作職責，建立準確的環境信息管理臺賬，妥善保存相關原始記錄，科學統計歸集

19、相關環境信息。企業環境信息依法披露格式準則對企業環境信息披露做出了明確的格式規定。規范性文件中國人民銀行2021 年 7 月金融機構環境信息披露指南 對金融機構環境信息披露的框架和內容進行了進一步明確，使得金融行業成為當年度所有行業上市公司中發布 ESG 比例最高的行業之一。中國證監會2022 年 4 月上市公司投資者關系管理工作指引 提出落實新發展理念的要求，在溝通內容中增加上市公司的環境、社會和治理（ESG）信息。9政策類型發布機構發布實踐政策名及具體內容關于加快推進公募基金行業高質量發展的意見 督促行業履行環境、社會和治理責任，實現經濟效益和社會效益相統一。引導行業總結 ESG 投資規律

20、，大力發展綠色金融，積極踐行責任投資理念，改善投資活動環境績效，服務綠色經濟發展。中國證監會2021 年 6 月公開發行證券的公司信息披露內容與格式準則第 2 號年度報告的內容與格式（2021 年修訂）和公開發行證券的公司信息披露內容與格式準則第 3 號半年度報告的內容與格式（2021 年修訂）”）。相較于以往的年度或半年度格式披露要求，此次修訂進一步明確了上市公司 ESG 信息披露標準和格式。規則指引類文件上海證券交易所2008 年 5 月上海證券交易所上市公司環境信息披露指引 針對上市公司的定期報告提出上市公司應對公司治理信息、環境信息等非財務重大信息進行披露，其中特別強調了對于披露社會責

21、任報告的公司，應在社會責任報告中單獨、重點披露履行精準扶貧社會責任情況。深圳證券交易2015 年 2 月深圳證券交易所主板上市公司規范運作指引 明確上市公司在追求經濟效益、保護股東權利的同時，需要積極從事環境保護、社區建設等公共事業，積極履行社會責任，10政策類型發布機構發布實踐政策名及具體內容定期評估公司社會責任情況并自愿披露公司社會責任報告。中國證券投資基金業協會2018 年 2 月中國上市公司 ESG 研究報告和綠色投資指引（試行），構建了衡量上市公司ESG 績效的核心指標體系。資料來源：課題組根據公開資料整理11從市場發展角度來看，ESG 投融資正逐步從邊緣型投資策略轉變為主流投資策略

22、。根據聯合國責任投資原則組織（UN PRI）及全球可持續投資聯盟（GSIA）數據，截至 2021 年，全球有 4500 多家機構加入了 UNPRI，較 2020 年底增長近 30%，總資產管理規模達 120 萬億美元3左右。同樣，根據彭博數據的預測，至 2025 年，全球 ESG 資產有望增長至 53 萬億美元以上4。在中國，根據WIND 數據顯示，2019 年 A 股 ESG 公募產品共有 104 只，規模合計 2019 億元；截至 2022 年 3 月，產品數量上升至 208 只，規模達到 2557 億元，增長了將近 27%。三、ESG 投融資發展需要人工智能技術支持ESG 投融資與依賴財

23、務和監管數據的傳統投資邏輯相比，面臨著信息采集和深度加工的難題，極大制約了其發展速度和發展水平。主要體現在：1.ESG 投融資對象識別難產品供給方缺乏挖掘 ESG 投融資客戶的工具?，F階段金融機構無法快速識別客戶底層資產、缺乏相關數據的收集、抓取、跟蹤和分析能力，導致金融機構無法定向挖掘潛在客戶，定制開發 ESG 投融資產品。具體而言，產品供給方在為企業提供 ESG 投融資產品時，由于政務數據缺乏、能耗數據欠缺及大量市場非結構化數據無法佐證，產品供給方無法準確識別企業是否符合可持續發展理念，為其提供符合其體量以及融資需求的金融產品。2.ESG 投融資產品管理難32021 中國 ESG 發展白皮

24、書.財新智庫.ESG30.https:/ 投資占全球總投資資產超三成.21 世紀經濟報道https:/ 投融資項目數量大幅增加，數據收集、儲存和分析更為復雜。根據中國責任投資年度報告 2020數據顯示，截至 2020 年末，國內泛 ESG 指數數量增至 52 支，泛 ESG 公募基金數量則增至 127 支，資產規模 1209.72 億元。2016-2020 年期間，我國泛 ESG 指數數量增長 34%，泛 ESG 公募基金數量增長 79%，資產規模增長 109%。ESG 指數發布數量的增多，意味著對 ESG 數據底座覆蓋率、準確度的需求和要求都更高。然而，現存 ESG 數據機制存在更新速度慢、

25、數據覆蓋面不廣及數據缺乏客觀準確性等問題。3.ESG 投融資產品評價難市場需求方缺乏 ESG 投融資產品分析工具。根據 2021 年匯豐銀行針對亞洲ESG 投資市場的調查顯示，中國內地 57%，中國香港 48%5的投資者將進行 ESG投資困難的原因歸咎于缺乏滿足自身對于不同議題關注程度、投向行業的可持續投資產品，如中國香港和新加坡的投資者偏好多元資產 ESG 投資而中國內地投資者則偏好主題基金。此外，從基金和 ETF 類投資看，當前 ESG 投融資產品可分為兩類，一類有 ESG 標簽，另一類沒有。ESG 貼標基金除了說明書上有“指定 ESG 受托管理”等字眼外，通常會取較為直觀的名字，例如，低

26、碳領袖基金、中證 ESG 120 策略指數等。另一類是沒貼標的產品，如先鋒大型股基金、華夏滬深 300ETF 等。根據中國證券投資基金業協會數據統計顯示，ESG 貼標產品只占全部產品的 2%6，倘使 ESG 投資人只認定 ESG 貼標產品，選擇范圍就相對狹窄，但對于未貼標的基金產品，投資人就較難判定產品的質量。4.ESG 投融資監督管理難5匯豐 ESG 調查顯示：多數受訪投資者認可 ESG 投資.https:/ 研究專欄.2020.11.06https:/ ESG 數據信息需要有長期的跟蹤和監測。全球許多央行、交易所、金融監管機構以及財政部門紛紛出臺相關政策以支持和督促企業進行 ESG 信息披

27、露。然而非強制性、非標準化的信息披露框架容易導致企業公開的 ESG 數據缺少可比性和實效性。具體而言，ESG 數據除了部分財務和監管等結構化數據外，ESG 信息主要以企業自愿披露的文本、圖片、視頻等信息為主。企業自愿披露的信息大多未經過第三方審計，無法排除企業存在“漂綠”的可能。此外，即使企業披露的數據經過三方核驗，但由于不同數據供應商會對相同信息進行不同的賦權，導致不同機構對同一家公司產生不同評價。面對 ESG 投融資發展中面臨的投資對象識別難、產品管理不完善、投融資產品評價難及持續監管難度高等人工無法解決的難點問題，基于人工智能大數據為基底、人機合一、具備學習推理能力的特征，技術與 ESG

28、 投融資的深度耦合能夠為提升 ESG 投融資發展質量和效率提供重要支撐。第二章全球人工智能技術支持ESG投融資發展案例14第二章 全球人工智能技術支持 ESG 投融資發展案例課題組通過選取國內外人工智能應用于 ESG 投融資的典型案例，探討人工智能的核心技術在 ESG 投融資中可能的應用，發現國內外人工智能在 ESG 投融資應用的領域和場景主要集中在 ESG 披露報告分析、氣候風險評估工具、ESG基金評級以及 ESG 智能評級等領域。全球市場正形成科技賦能 ESG 投融資的應用場景，以技術助力 ESG 投融資突破發展瓶頸。一、國際人工智能技術支持 ESG 投融資發展案例國際上人工智能技術支持

29、ESG 投融資主要集中在數據收集、氣候風險評估、智能評級、信息披露以及協助監管五個維度。其中，ESG 智能評級的產品相對成熟豐富。在產品設計當中，人工智能技術主要發揮的功能包括但不限于：文本識別、語音篩查等功能。（一）數據收集1.Covalence SA7ESG 數據收集處理評估工具Covalence SA 是一家于 2001 年在日內瓦成立的公司，通過將 ESG 因素與人工智能驅動的評分系統相結合，將公司披露信息與新聞情緒進行比較，確保數據收集的準確性。公司主要對外提供評級、新聞數據、報告和咨詢以支持各個市場主體進行投資管理、投資組合選取以及 ESG 評估。7Covalence SA 官網.

30、https:/www.covalence.ch/15具體應用：Covalence SA 使用的方法學基于多種信息來源，將公司公開報告的 ESG 數據與反映媒體和非政府組織等利益相關者看法的在線敘述內容進行比較。Covalence SA 利用了機器學習、分類算法等技術確保機器深度學習人工如何對正面/負面的信息進行分類，以此保證系統能夠完全自動化處理包括正負向、情緒等復雜信息的收集和預分類。ESG 新聞數據在交互式數據可視平臺上展現，通過 FTP、電子郵件或是 API 的格式進行傳送，用戶可以通過收到電子郵件的形式，了解對自身影響較大的突發新聞以及最新發展。應用效果：該數據庫解決了市面公開信息冗雜

31、，突發事件難以捕捉的問題。自 2002 年運行以來，Covalence SA 每日都在實時關注 ESG 新聞，目前，數據庫收集了包含來自 13,000 家公司的 100,000 多個不同來源地超過 100 萬份文件。與此同時，數據庫涵蓋正面和負面的新聞數據和能夠用于評估企業可持續性承諾可信度的前瞻性數據。該服務有助于識別與 ESG 相關的機會以及管理法律、經濟和聲譽風險。Covalence SA 以 GRI、SDG、SFDR、SASB 為框架標準，動態、精細的基于新聞的數據收集相關信息，為市場方提供與量化交易和股票因子投資相關的信號。16（二）氣候風險評估1.Carbon delta8氣候風險

32、評估工具Carbon Delta 是一家總部位于蘇黎世的金融科技公司，負責評估組織及其資產的氣候適應能力。該公司開發了一種自動化的前瞻性氣候風險指標，“氣候風險價值”（Climate VaR）。氣候風險價值針對投資和銀行業計算氣候變化對公司市場價值的潛在影響即開發了一個量化模型來幫助客戶了解他們在未來 15 年內面臨的氣候風險。開發意圖：氣候變化已經影響到極端天氣事件和自然災害的頻率、嚴重程度和分布，不僅會形成物理風險，而且還會出現轉型風險。既有可能為保險機構提供發展的戰略機遇，但也會挑戰當前的商業模式，危及長期風險狀況和償付能力。極端天氣事件和自然災害的高發生率可能會增加對保險的需求。然而，

33、保險費用的增加以及受其他限制性條款和因素的影響，也可能會限制保險業務規模的提升。數據顯示，在歐洲，目前只有 35%的極端天氣事件造成的總損失得到了保險賠付。由于氣候變化造成的較高的物理風險可能會使保險可保性進一步承壓，通過限制再保險的可用性，可能會危及保險機構的業務連續性和風險管理。具體應用：Carbon Delta 使用大數據和復雜的軟件模型自動計算氣候 VaR，提升數據對投資組合經理的價值。Carbon Delta 開發的模型覆蓋作物產量數據、銷售數據、證券價格數據、宏觀經濟統計、溫室氣體估算、全面的公司生產地點數據庫、8Carbon Delta 官網.https:/www.climate

34、-kic.org/success-stories/carbon-delta/17科學的氣候數據、互聯網研究數據信息，旨在幫助投資者和銀行保護他們的資產，優化績效并達到可持續發展目標?；诠痉ㄒ?、技術、極端天氣、氣候趨勢和巴黎協定的 2C 目標五個核心風險因素，對股權投資的氣候變化風險進行全面計算，通過用財務術語表達氣候風險，幫助投資者了解氣候變化的潛在成本。Carbon Delta 制作了一個 0.5*0.5笛卡爾網格來模擬全球極端天氣影響的高分辨率空間分布，其中覆蓋了災害數據，同時在氣候 VaR 模型中使用災害數據集構建了脆弱性函數。應用效果：Carbon Delta 的物理風險計算方法不

35、僅適用于極端天氣情景建模，同時能夠應用于 VaR 模型當中，用于計算其他物理風險，例如挖掘野火、沿海沿河洪水等趨勢指標。（三）ESG 智能評級1.Impaakt9ESG 智能評級Impaakt 使用人工智能技術為客戶提供公正、豐富的信息。將數千個分析師評級方式、評論文章與機器學習相結合，以此評估公司對環境和社會的影響，并根據公司對社會的正面或負面影響，從+5（積極影響）到-5（消極影響）進行評分。具體應用：利用人工智能識別和分析技術，集中處理 Impaakt 會員提供的企業評論文章、ESG 評級邏輯框架。識別每篇文章中描述的影響是積極還是消極，并利用機9Impaakt 官網.https:/ E

36、SG 排名。此外，任何人都可以查看品牌或企業的影響力評分，了解它們的可持續性，由此做出正確的購買或投資決策。產品特色：現有的評級系統基于企業披露信息。Impaakt 一方面不僅通過 ESG 報告評估，還從企業的運營、產品、創新等全方位地為企業提供評價。另一方面采用可視化的角度向客戶展示在不同顆粒度或按可持續發展目標下公司評級所受的影響。2.RepRisk10ESG 智能評級RepRisk 是數據科學領域的全球領導者和先驅，專門從事優質 ESG 和商業行為風險研究和量化解決方案。自 2006 年以來，RepRisk 一直深耕于將人工智能與人類智能相結合，將大數據轉化為可操作的研究、分析和風險指標

37、。目前，RepRisk 的 ESG 風險平臺是全球同類數據庫中最大的數據庫，涵蓋各個行業和市場的 212,231 家上市和私營公司以及 50,000 多個各種規模的基礎設施項目。具體應用：首先，RepRisk 基于 23 種語言合成的數據庫，對每日更新數據進行實時處理，通過從非結構化內容中提取高級文本和元數據，系統地標記和監控可能對公司產生聲譽、合規和財務影響的重大 ESG 風險和違反國際標準的行為。其次，RepRisk 制作了高質量的注釋（人工標記）數據集，并反復訓練機器學習相關算法，從而更準確、更有效地識別 ESG 風險。再次，RepRisk 將其數據映射到國10RepRisk 官網.ht

38、tps:/ ESG 和監管框架。具體而言，目前，RepRisk 總共涵蓋了 101 個 ESG 風險因素，這些風險因素與聯合國 17 個可持續發展目標(SDGs)相對應；與此同時，這些風險因素還與澳大利亞現代奴隸制法案、加州供應鏈透明度法案、SASB 重要性地圖映射、可持續金融披露法規(SFDR)、英國現代奴隸制法案相互對應。最后，RepRisk 將這些框架整合到 RepRisk 產品中地讓客戶能夠通過普遍使用的框架來評估公司或基礎設施項目的 ESG 風險敞口?？蛻艨梢暂p松識別符合這些標準的重大 ESG 風險以及識別可能損害可持續發展目標等框架進展或違反聯合國全球契約等框架的公司和基礎設施項目

39、。同時，實現了對已有數據評分進行量化，對公司進行 ESG 評級。應用效果：RepRisk 基于自身搭建的數據庫以及評級結果為證券交易所、基金管理人、咨詢服務提供服務。具體而言，一是協助證券交易所將 ESG 風險評估整合到合規報告應用程序中；二是基金管理人將基于行為的 ESG 數據整合到披露和報告工具中；三是咨詢和服務中將 ESG 風險數據和評估結果應用到戰略咨詢和報告項目中。（四）ESG 信息披露1.德意志銀行 ESG 披露報告分析工具112018 年，德意志銀行基于自身情況開發的-Dig 人工智能系統對 1,000 余家公司的 ESG 披露報告進行分析，并針對存在的“漂綠”和 ESG 信息難

40、以量化11財經網.調研報告：綠色金融科技的發展及應用.https:/ 年，德意志銀行宣布將在新加坡成立 ESG 卓越中心，進一步聚焦 ESG 與金融科技創新，擴大 ESG 業務規模，更好地完成可持續轉型目標。具體應用：該系統利用自然語言處理（NLP）來量化 ESG 投資的重要性，以及企業其他的無形資產，包括人力資本、創新能力、品牌價值、管理能力和環境可持續性。具體而言，系統首先對每篇句子分別標記了總結概括、收益等和可持續性相關的主題。同時，系統檢驗了可持續報告承諾和未來實際可持續發展表現之間的關系，基于語言特征，得出具有統計學意義的結論，幫助投資者更好地預測公司的可持續發展能力。產品特色：-D

41、ig 人工智能系統有三大特色：一是能夠深度掃描企業財政演講中的隱藏消息，例如，演講者的語速、語氣等；二是結合領先數據科技對各類數據收集和篩選，重點挖掘公司員工、客戶以及供應商對企業行為的實際看法；三是實現數據與投資策略的融合，通過精密的數據分析協助客戶將上述收集到的信息納入投資組合策略中。（五）ESG 監督管理1.Truvalue Labs12ESG 監督管理工具Truvalue Labs 是第一個對可持續會計準則委員會(SASB)提供行業及部門的公司 ESG 因素分析解決方案的公司。它應用人工智能技術來量化包括新聞、12FACTSET.https:/ ESG 數據，以向投資專業人士提供透明、

42、及時、一致的 ESG 數據。Truvalue Labs 基于技術為 SASB 和 SDGs 提供評級數據服務、事件數據服務、文章數據服務。具體應用：監管數據庫。Truvalue Labs 利用人工智能技術、基于 SASB 框架，持續監測超過 100 萬個數據點，在長期追蹤相關企業的 ESG 表現的同時通過大數據、人工智能等技術手段全面收集社會上專有的法律法規信息，并對更新的 ESG 法律法規進行實時抓取。此外，該數據庫能夠基于第三方 ESG 數據進行投資組合分析，保證客戶投資合法合規?；?COVID-19 新型冠狀病毒 ESG 監視器儀表板工具。Truvalue Labs 通過人工智能以及大

43、數據技術，實時抓取 COVID-19 對于不同 ESG 議題的影響程度?？蛻艨梢酝ㄟ^工具識別 COVID-19 常態化下的關鍵 ESG 議題及時規避COVID-19 帶來的員工患病、企業停工等帶來的社會凝聚力和穩定性較低、健康和安全實踐較差等 ESG 風險，具體內容見（表 2-1 及圖 2-1）。22表 2-1 COVID-19 新型冠狀病毒 ESG 監視器儀表板類別具體內容社會影響有關 COVID-19 及其對生活質量、受教育機會、社會距離、心理健康、抑郁癥、獲得健康食品和相關主題的影響的信息。勞動涉及 COVID-19 和員工、裁員、在家工作、帶薪病假、失業和相關主題的信息。經濟有關 CO

44、VID-19 對更廣泛經濟的影響的任何討論。供應鏈涉及 COVID-19 和貨物供應、生產暫停、制造停工和其他相關問題的信息。其他與ESG相關信息與任何研發或疫苗生產或轉移生產以生產檢測試劑盒、呼吸機、消毒劑或任何其他不尋常的、特定于危機的商品、服務或產品的努力相關的信息。資料來源：Truvalue Labs 官網圖 2-1 COVID-19 新冠狀病毒 ESG 監視器儀表板工具示例圖圖片來源：Truvalue Labs 官網23二、我國人工智能技術支持 ESG 投融資發展案例人工智能技術支持 ESG 投融資在國內的應用主要集中在數據收集、ESG 評級兩個維度，相較于國外豐富的案例，國內的人工

45、智能支持 ESG 投融資處于初期階段。（一）數據收集1.妙盈科技13ESG 數據處理及碳管理系統妙盈科技創立于 2016 年，是一家領先的可持續發展與氣候變化數據和方案提供商，致力于用人工智能解決金融機構、企業、政府和個人面臨的可持續發展、氣候變化、碳中以及社會責任方面的挑戰，業務范圍涵蓋 ESG、碳中和、碳普惠等市場。具體應用：基于人工智能技術獲取 ESG 數據信息。首先，妙盈科技通過建立 ESG 知識圖譜，采用自然語言處理技術，解決傳統 ESG 數據不連續的難題，實現 ESG 數據的收集、轉移和傳播。其次，針對 ESG 數據不足的問題，妙盈科技對企業自主披露報告、媒體輿情、政府行政處罰等數

46、據進行一鍵提取、標準化轉換以及智能分析，同時運用人工智能算法多維度估算諸如溫室氣體排放、能源消耗等核心數據，彌補企業披露空缺。最后，妙盈科技對抓取的 ESG 數據進行進一步智能化、標準化處理以供客戶實時查詢?；谥悄芑夹g構建數據采集的碳排放及能源智能管理系統。利用人工智能、大數據分析及智能化數據采集硬件，幫助企業高效、可靠地進行能源及碳排放管理，打造第三方碳排放信息披露平臺。在碳排放信息收集階段，妙盈科技通過系13妙盈科技官網.https:/ 100%覆蓋大中華區 A 股、港股、臺股，其中包含美國上市公司、公司債與企業債券發行主體、城投企業以及大型民營企業，同時成為全球第一個覆蓋新加坡與東南

47、亞 ESG 數據集、東南亞大型上市與非上市公司的科技企業。（二）ESG 智能評價1.湖州市綠色金融綜合服務平臺14湖州市作為全國首批綠色金融改革創新試驗區，早在 2017 年就致力于一體化推進綠色金融與數字化改革。該平臺由市金融辦、市人行、市銀保監局共同主辦，基于人工智能、大數據等技術實現企業融資一網通辦、銀行服務提質增速、綠色金融政策落地精準有效。平臺下設“綠貸通”“綠融通”“綠信通”在過去兩年中迅速發展，有力地支持了綠色小微企業與金融機構的對接，推動了當地綠色金融的發展，助力碳達峰碳中和目標。開發意圖：中小企業作為國民經濟的重要支柱，是綠色投資資金的主要需求方。但受銀企信息不對稱等因素制約

48、，中小微企業貸款可得性不高、信用貸款占比偏低等問題仍然存在，加之部分綠色產業存在建設周期較長、資金需求規模較大、受補貼14湖州綠貸通.https:/ ESG 評價系統的基礎上，聚合政務、金融、第三方機構等數據，依托能耗核算、碳效評價、碳匯計量等算法，打造信貸資產碳核算系統，按季開展碳核算，實現企業“綠色畫像”向“綠色低碳畫像”變革。目前，已為 1.6 萬家企業建立碳賬戶。融資需求智能感知。平臺中“綠貸通”項目，拆解了首貸戶、增貸戶、續貸戶的需求特點，創新推出“智能感知需求”模式，從訂單、繳稅、用工、能耗等數據維度，開發多個算法模型，智能感知不同類型企業的融資需求，引導銀行主動靠前服務。ESG

49、評價功能。將 ESG 評價結果內嵌至“綠貸通”，實現企業 ESG 評價和綠色認定的自動化、全量化與價值化。通過系統聯動，鼓勵金融機構在授信利率、貸款額度、經濟資本占用等方面在線應用 ESG 評價結果，引導金融機構支持小微企業綠色、低碳、可持續發展。截至目前，系統已累計了評價 1.72 萬家企業。應用效果：通過對接浙江省湖州市大數據發展管理局及第三方的相關數據，系統對企業進行自動化綠色認定、綠色評級，提升了銀行機構授信審批效率。此外，該平臺充分解決了銀企信息不對稱的問題，提高了金融機構服務效率和小微企業融資成功率。15保爾森基金會 北京綠色金融與可持續發展研究院金融科技推動中國綠色金融發展：案例

50、與展望（2022）報告.http:/ 評價平臺中國平安保險（集團）股份有限公司（以下簡稱中國平安）作為中國最早開始踐行 ESG 理念的保險公司之一，自 2008 年來已連續 13 年發布社會責任報告，其 ESG 相關投資規模已超萬億元。中國平安可持續發展業務板塊也創新性地將科技賦能融入 ESG 實踐，打造了系統化、智慧化、實用化的中國特色 AI-ESG智慧評價體系。具體應用17：中國平安打造了中國特色的 CN-ESG 智慧評價體系，并面向市場提供了智能化的 ESG 投資工具。首先，平安數字經濟研究中心體系化運用如網絡爬蟲、數據挖掘、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、衛星遙感等技術，對已披露的

51、ESG數據真實性進行比對驗證，同時挖掘未披露的另類數據，為投資者提供更豐富多維的信息。其次，在指標打分階段，用自然語言處理中的實體識別、信息抽取、情感分析和遙感圖像識別等手段解析非結構化數據，并根據指標的特點，設定了按行業相對打分、按閾值絕對打分、記項打分等各種機器打分規則。通過逐項議題打分、行業矩陣組合、輿情調整、多次權重設置等流程，實現評分的系統化和動態評級，提升 ESG 評價的科學性和準確度。最后，在 CN-ESG 的基礎上，中國平安打造了 AI-ESG 智慧管理平臺，利用人工智能技術引擎中臺，將 ESG 相對穩定的基礎評分和動態的輿情調整結果實時推送，并可根據定制化需求利用智能文本技術

52、生成并輸出 ESG 評價報告。此外，該智能評價體系深度與平安基金、平安信托、平安銀行、平安資產管理四家專業投資公司進行聯合測試，滿足各類16中國平安.http:/ CN-ESG 智慧評價體系 中國平安責任投資實踐https:/ ESG 投資真實場景需求，形成各專業子公司的責任投資流程手冊（見表 2-2）。表 2-2 CN-ESG 具體應用場景資產類別具體描述權益類資產該系統提供 ESG 評價信息，輔助進行投資決策和選擇投資標的固收類資產將 CN-ESG 指標納入平安自主研發的風控系統，作為補充的風控參考維度項目類資產對于核心企業進行 ESG 盡調，排除 ESG 風險并且挖掘企業新的價值信貸類資

53、產制定中高風險行業的 ESG 檢查清單資料來源：中國平安官網、財新周刊應用效果18：目前，AI-ESG 平臺實現了科技賦能公司 ESG 管理，該平臺目前覆蓋了 4,000多家主體或者企業，通過統一的風險管理平臺，為 ESG 風控、模型構建、投資組合管理的整理應用提供智慧化工具和數據支持，形成了對于上市公司、發債主體以及項目 ESG 盡調的評價標準，并做到了在全資產類別的應用。3.嘉實基金19ESG 評分系統嘉實基金管理有限公司成立于 1999 年 3 月，是國內最早成立的十家基金管理公司之一。嘉實基金致力于深度挖掘 ESG 數據，其 ESG 研究團隊與嘉實基金18萬億資金如何布局？平安資管董事

54、長黃勇：助力實體經濟發展，布局四大戰略產業.券商中國.https:/ Lab）聯手，自主研發建立了一套本土智能化 ESG 評分系統。具體應用：嘉實基金采用機器學習的科技手段，自主研發建立了一套本土化股票和基金的 ESG 評分系統。嘉實 ESG 評分建立在豐富的本土數據源和深度結構化基礎之上，除上市公司公開披露信息之外，嘉實基金借助人工智能和自然語言處理技術收集和補充另類數據來源，其中涉及 5,000 多個國家省市縣各級政府和監管信息發布平臺、2,300多家本土財經和新聞媒體以及200多個公益組織和行業協會等。運用人工智能、機器學習和自然語言等技術，結合豐富的 ESG 投研知識和經驗進行數據清洗

55、、結構化分析，大幅提升了 ESG 基礎數據的質量、時效性和覆蓋率，從而提升 ESG 評分和 ESG 投資信號的有效性。此外，嘉實 ESG 評分邏輯則根據中國市場現狀和特點，評分系統框架自上而下由環境、社會和治理三個主題的一級指標（主題），環境風險、污染治理、產品和服務質量及公司治理等八個議題的二級指標（議題），23 個事項的三級指標（事項）以及超過 110 個底層指標構成。應用效果：該系統拓寬了 ESG 數據信息獲取維度，提高了 ESG 基礎數據的質量、覆蓋率和實效性，完善前置預測能力，為 ESG 投資產品設計提供更加客觀、透明和一致性的方法學。2021 年度，嘉實 ESG 評分已被業內多家券

56、商研究所采納，幫助機構提升了 ESG 整合的效率。一些機構反饋其已將嘉實 ESG 評分應用于公司內部基本面研究、負面事件監控等多種場景中，包括招商證券在內的多家內外資券商研究所已基于該評分系統發布數篇專題研究或將嘉實 ESG 評分嵌入日常的29個股和行業研究報告。4.網商銀行智能評級系統20網商銀行于 2015 年 6 月 25 日正式開業，是由螞蟻集團發起，銀保監會批準成立的中國首批民營銀行之一，以“無微不至”為品牌理念，致力于解決小微企業、個體戶、經營性農戶等小微群體的金融需求。網商銀行將人工智能技術全面應用于風控、依靠數據信息作為生產資料，運用實時圖計算引擎，沉淀了風險識別、風險決策、風

57、險分析的技術體系，目前，網商銀行的人工智能風控模型超過 100 個。開發意圖：為解決小微金融訴求從“有沒有”到“夠不夠”的新需要，網商銀行希望通過智能感知、智能交互技術，為各行各業的小微商家提供更加精準的金融服務。具體應用：綠色評級系統：網商銀行構建數智化驅動的綠色評級系統，系統基于小微企業日常經營中的綠色行為表現，結合企業經營風險情況，對企業主體形成綠色評價結果，評價越高的小微企業可以獲得更多的貸款利率優惠。具體而言，系統基于網商銀行廣泛的數據集，例如商戶銷售綠色電器、使用電子發票、做到綠色宣傳、拿到政府綠色認定等數據信息，自動完成對小微主體的綠色認定進而完成相關綠色貸款的審批，全程無需人工

58、參與，極大地提高服務效率。融資對接：網商銀行“百靈”智能交互式風控系統（下稱“百靈系統”），當小微企業主想提升貸款額度時，可以把手里的合同、發票甚至自己的店面照片、20課題組根據網商銀行 2021 年度報告整理30貨架照片等資產拍照上傳，百靈系統會嘗試識別這些材料，從中分析對方的經營實力，判斷一個更為合適的貸款額度?！鞍凫`系統”目前可識別 26 種憑證類型，在對照測試中，其與人工的審核一致性達到 80%，但是審批效率要遠優于人工。應用效果：網商銀行綠色評級系統在充分解決了綠色小微企業主體識別難、獲貸難問題的同時提升了小微企業綠色意識。截至 2022 年上半年，累計支持超過 400 萬小微經營主

59、體獲得綠色評級。網商銀行“百靈”智能交互式風控系統是行業內首次探索人機互動信貸技術，填補市場空白，試運行半年以來，有超過 200 萬用戶借此提升了信貸額度。5.臺州市“微綠達”綠色小微服務平臺“微綠達”是在臺州市小微企業金融服務改革創新試驗區工作推進領導小組牽頭和中國人民銀行臺州市中心支行的具體指導下，由臺州市金融學會牽頭、北京綠色金融與可持續發展研究院、北京達道至簡科技有限公司負責研究建設的臺州市普惠小微綠色金融應用場景。開發意圖：普惠流動貸款的綠色認定是阻礙普惠綠色金融發展的主要障礙之一。該場景堅持“共建、共享、共用”的原則，利用金融科技賦能，創新性地通過大數據分析和人工智能等技術手段，致

60、力于解決普惠金融與綠色金融融合發展過程中存在的流動性貸款綠色認定難、小微企業綠色評價難、小法人金融機構環境信息披露難等問題。具體應用：31普惠流動貸款的綠色認定：“微綠達”通過行業場景剖析、建立“綠色生產資料庫”、“關鍵詞”匹配等創新手段實現流貸智能綠色認定。企業主體綠色評價：企業主體綠色評價是金融機構實施環境風險評估、政府部門開展政策扶持的基礎?！拔⒕G達”從重點行業出發，以“線上數據+線下盡調”互補方式，以 ESG 為框架，開發形成既符合小微主體綠色低碳轉型的長期需求，又充分考慮認定流程可操作性、便捷性和可靠性的評價模型。應用效果：“微綠達”充分發揮臺州市數字金融服務平臺優勢，整合企業、機構

61、、政府的共性需求，讓參與各方不僅有所“舍”，更有所“得”，實現了數據與功能共享。這既能最大限度整合資源、發揮合力，又提升流貸認定識別、企業綠色評價等平臺主要功能的效率，還能避免政府與機構重復建設、企業被重復“服務”的情況。目前，“微綠達”已初步完成小微主體綠色評價模型開發，共設計 19 個二級指標，28 個三級指標，40 個四級 指標。并已通過模型排除超過 18,394 家黑名單企業，占所有企業家數比重為 6.5%，也已對樣本行業首批 400 家企業進行線下盡調，并開展評級。第三章人工智能技術支持中國未來ESG投融資發展方向研究32第三章 人工智能技術支持中國未來 ESG 投融資發展方向研究在

62、技術、創新和可持續性的十字路口，人工智能技術能夠對 ESG 投融資產生巨大影響。人工智能技術對投資中環境、社會和治理風險的識別和檢測以及投資機遇的發現都有著巨大的幫助。課題組通過分析人工智能技術支持 ESG 投融資的國外先進案例，發現其產品呈現多元化發展，產品開發方向主要涉及 ESG數據收集、風險評估、智能評級、信息披露以及監督管理五個維度，全面覆蓋ESG 投融資的前、中、后端。國內人工智能技術支持 ESG 投融資的產品較為局限，主要集中在 ESG 數據處理和評價兩個維度。但在 ESG 智能評級上，國內的發展也有自己的特色和亮點。具體而言，在 ESG 評價系統上，能夠充分聚合政務、金融、第三方

63、機構數據，打造全方位的評價體系。在感知客戶融資需求方面，人工智能技術支持 ESG 投融資更為出色，能夠基于不同維度的數據拆解客戶的需求特點。在技術使用方面，國內挖掘了更多人工智能能夠支持 ESG 投融資的技術，例如網絡爬蟲、衛星遙感等技術，在這方面實現了更深度的結合。本章基于前文提及的 ESG 投融資發展難點，梳理先進案例當中可借鑒的內容，基于 ESG投融資管理前、中、后端總結人工智能技術支持 ESG 投融資在數據處理、客戶挖掘、產品創新、監督管理四個方面的發展方向，以此推動相關機構開發更多豐富、多元化的產品助力社會經濟高質量發展。一、人工智能技術提升 ESG 數據處理效率及準確性人工智能技術

64、支持收集處理更為龐大的數據集。深度學習、網絡爬蟲等工具使得識別和提取與 ESG 相關的術語名稱變得更為準確，這也意味著人工智能技33術將可以讀取數百萬份文檔并提取相關概念進行整理，比對相似信息，同時用專業性的語言進行表達，從而幫助相關研究人員收集和歸納大量數據。例如，開發ESG 投融資產品智能化管理工具，運用人工智能文本識別、語音篩查等技術方法實時抓取對產品 ESG 評級影響程度較高的突發事件，進行智能分析，保證 ESG投融資產品的質量。人工智能技術賦能非結構數據高效處理。人工智能技術尤其是輔以自然語言處理技術，可以幫助掃描出更多重要的非結構化數據信息?；诖四馨l現影響ESG 投資的潛在威脅，

65、最大程度促進 ESG 數據信息的一致性和有效性，并對企業進行更為完善的 ESG 評估，進而幫助投資者更好地進行決策。例如，數據供應商通過人工智能技術密切跟蹤輿論信息，提取與公司相關的負面事件和爭議事件，可以包括商業環境污染、產品質量以及監管處罰等。人工智能技術助力信息顆粒度細化。人工智能技術可以保證構建預測模型更為容易和準確，并且通過收集歷史數據和歷史決策，為人們提供建議，幫助避免人為預測有可能產生的漂移和偏見，為投資決策提供支撐，并提供適應未來氣候變化場景需求的具有前瞻性的分析工具。例如，利用人工智能技術獲取衛星圖像和投影中的氣候數據，創建地球動態地圖，使投資者根據數據判斷氣候風險并做出明智

66、決策。二、人工智能技術助力挖掘潛在的高質量客戶以人工智能技術為抓手建立識別潛在客戶的工具。金融機構基于人工智能技術，建立一套數據收集及分析機制。在打通政、銀、企數據的情況下，利用人工智能技術抓取企業的政務數據、能耗數據、信貸數據將其自動分級分類入 ESG34三個維度。此外，建立一套 ESG 數據分析模型，基于 ESG 三個維度下的數據，對目標企業進行自動評分，以此挖掘高質量客戶。三、人工智能技術提供個性化 ESG 投融資產品篩選工具基于人工智能技術開發不同的 ESG 投融資產品為不同體量的客戶提供個性化服務。當前眾多 ESG 投融資產品的評價主體是各項數據規范管理的規上企業，而規下企業有 ES

67、G 產品需求時，卻面臨能耗數據核算難、客戶經理面對企業提供資料無法評估等問題。通過利用人工智能技術搭建識別、評估特定客戶的模型，為其提供相應的 ESG 投融資產品，助力綠色普惠深度發展。例如，結合人工智能技術開發 ESG 智能投顧工具。首先，智能投顧工具開發方基于人工智能、大數據等技術手段，構建 ESG 智能評級體系；基于 ESG 評級體系，全面刻畫產品發行人的 ESG 質量，并監控各投資組合的 ESG 得分情況，幫助客戶直觀分析哪種 ESG 投融資產品質量更高。其次，智能投顧工具開發方建立 ESG 權重配比類策略、ESG 指數增強類策略、ESG 債券指數、綠債指數以及碳中和債指數等，以滿足不

68、同投資者 ESG 投資需求。最后，智能投顧工具開發方可以通過人工智能技術整合分析金融機構所提供的 ESG 投融資產品特點，增加用戶需求分析框，用戶在平臺上提供自身選擇傾向，平臺結合用戶特點，進行精細化匹配，為客戶推薦高質量 ESG 產品。四、人工智能技術賦能 ESG 持續監督管理使用第三方評價模型，提高評價客觀性。利用計算機視覺技術結合高光譜、雷達等衛星影像，分析企業生產環境實時狀況和對周邊環境的影響，分析結果用35于交叉檢驗企業的排放報告數據，識別“漂綠”行為。利用知識圖譜技術，分析輿情關聯事件，梳理企業及其利益相關方之間的關系，構建供應鏈、股權鏈、產業鏈等關聯圖譜，監管機構在觀測一個企業主

69、體時，能夠覆蓋到該企業的上下游，甚至是整個行業的情況的變化。此外，利用聚類算法，改善傳統方法只能按照行業進行分類監督。聚類算法實現更準確的相似性分析，幫助監管機構在對標一個企業的同時關注與之相似性強的企業，實現橫縱雙向監管?；谌斯ぶ悄芗夹g，校對信息真實性。人工智能技術除了對數據源、信息采集進行高效處理外，另一個價值在于幫助監管機構篩選、加工出 ESG 相關信息，即將大量非結構化、非標準化信息轉化為對于監管機構“友好”的信息，方便監督校對。具體而言，利用自然語言處理技術，自動識別事件主體，對監管處罰的類型和嚴重程度進行歸類，方便監管機構根據不同程度進行持續檢查；第四章人工智能技術支持ESG投融

70、資發展的建議36第四章 人工智能技術支持 ESG 投融資發展的建議ESG 投融資發展離不開市場各方的共同驅動以及技術手段的助力。本章以“人工智能+ESG”為核心，從市場各方出發，為人工智能技術推動 ESG 投融資高質量發展提出市場需要行業發展規范、金融機構需要能力建設和模式創新、市場各方需要充分關注數據安全和科技倫理四條建議，以期人工智能技術能夠更好發揮自身技術優勢賦能 ESG 投融資發展。一、制定發展規劃促進行業發展建議政府監管部門明確鼓勵以科技創新賦能金融可持續發展，協同產業指導部門、科研機構等相關單位制定人工智能、物聯網等技術支持 ESG 投融資發展的政策規劃，提出重點實施路徑并給與相關

71、激勵措施。例如，鼓勵公共事業部門環境、社會和治理相關數據向金融機構開放共享，提高 ESG 數據的可及性；明確允許金融機構在開展 ESG 風險管理等工作中，可充分運用人工智能相關技術處理政務、社會輿情和企業財務等數據；同時推動“人工智能+ESG”業態發展，引導人工智能相關科技企業在 ESG 領域進行創業創新，扶持 ESG 數據、ESG 評價、ESG 信息披露等第三方專業服務機構的發展，提升投融資行業將人工智能技術應用于 ESG 領域的意識與效率。二、推動金融機構能力提升和模式創新以人工智能技術服務 ESG 投融資發展將成為必然趨勢，建議不同類型的金融機構結合自身技術基礎和業務需求選擇 ESG 投

72、融資發展路徑，盡早提升 ESG投融資管理能力。例如，大型金融機構可打造跨部門、跨層級的科技與業務協同37組織，構建專門的 ESG 大數據庫和評價模型，全面提升 ESG 產品和服務創新迭代的效率；中小型金融機構可通過購買 ESG 領域專業金融科技公司的數據與服務，通過 SaaS（Software as a service，軟件即服務）等形式建立和完善投融資管理流程和體系，以相對低的成本實現對投資標的和客戶的 ESG 評價結果查詢和風險識別等。三、關注數據安全從網絡安全法到數據安全法到國務院出臺的關于“互聯網+”的相關行政法規，再到今年 11 月生效的個人信息保護法，中國迎來了個人信息保護及企業數

73、據合規的新紀元。建議金融機構和科技公司在收集處理 ESG 大數據和將人工智能技術應用于 ESG 投融資具體業務活動的過程中：一是基于國家、區域和行業的法規要求，建立全面的數據安全管理制度，明確數據訪問、審批、授權、使用的規范。二是在處理和分析涉及商業隱私或敏感數據的過程中，靈活選用安全多方計算、聯邦學習、差分隱私、同態加密等隱私計算技術，保證數據高效流通的基礎上，兼顧數據的開放與保護。三是盡可能保證人工智能算法模型及配套應用相對獨立運行，當算法模型進行嚴格評估和穩定性測試后，再考慮對所涉及的業務系統進行完整升級，避免因算法模型不成熟而造成系統偏誤。四、關注科技倫理近年來，伴隨人工智能技術的飛速

74、發展，其倫理與治理問題也備受各界關注。我國接連發布了新一代人工智能治理原則、新一代人工智能倫理規范等政策文件，強調將倫理道德融入人工智能全生命周期。建議各機構在將人工智能應38用于 ESG 投融資領域時，應高度重視科技倫理治理：一方面要注意設計者、開發者的道義責任感培養，要求其在人工智能產品設計、研發、應用和維護的過程中始終以“透明、公正、不傷害、責任、隱私、有益、自主”等倫理道德紅線來約束自己；另一方面，要加強算法、數據以及應用的管理、檢測和評估，構建有效的風險預警機制，建立健全完備、有效的人工智能事故追究問責機制，通過不斷改進技術而降低倫理風險，推動人工智能始終朝著“向善、可靠、可控”的方向發展。