引言：根据中国金融学会绿色金融专业委员会预测，中国未来30年内的绿色投资累计需求将达到487万亿元，这也意味着对绿色项目精准识别、绿色资产系统化管理和绿色风险动态监测等项目的需求缺口巨大。金融科技作为数字经济时代产物，汇聚数据资产，实现数据的价值增值。大数据、区块链、物联网等金融科技工具能够较好地切合精准化、系统化、动态化等业务管理需求，是赋能绿色发展的重要引擎。国家战略层面持续推出推动绿色化与数字化协同发展的支持政策：2021年12月，《“十四五”国家信息化规划》中明确提出“推动数字化绿色化协同发展”“以数字化引领绿色化，以绿色化带动数字化”；2022年11月，国家发改委等五部门联合推动开展数字化绿色化协同转型发展（“双化”协同）综合试点相关工作。金融监管机构将绿色金融与金融科技协同发展作为重点工作之一：2022年1月，人民银行的《金融科技发展规划（2022—2025年）》明确指出，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，运用科技手段有序推进绿色低碳金融产品和服务开发，提升金融服务绿色产业的覆盖面和精准度；2022年6月，银保监会的《银行业保险业绿色金融指引》中也提出，利用科技手段提升绿色金融管理水平。同时，金融科技赋能绿色发展也是国际组织致力建设的协同机制之一，联合国环境署早在2017年就成立了绿色数字金融联盟；2022年5月，绿色数字金融联盟和瑞士绿色金融科技网络又共同推出了全球首个绿色金融科技分类，为绿色金融科技市场投资者提供决策参考。作为绿色金融的重要组成部分，碳金融业务稳健发展也亟须强化金融科技赋能。提高数字化治理能力是加速碳金融业务市场布局的关键因素。金融科技与碳金融业务发展有一定的理论和实践上的逻辑联系。从理论角度看，金融科技具有信息优势，能够解决金融机构与企业之间的信息不对称问题，提升碳金融业务管理效率，在一定程度上缓释碳金融的期限错配问题。从实践角度看，金融科技运用大数据技术整合相对零散的碳信息，提升碳金融产品业务管理能力，突破商业银行在碳金融业务识别上的业务难点；也能够实现实时风险预警和监测，为商业银行筑牢碳金融业务风险的防火墙。基于此，本文将系统分析金融科技影响碳金融业务的理论逻辑，结合商业银行应用金融科技手段发展碳金融业务的现状，深入分析商业银行应用金融科技发展碳金融业务存在的挑战，并提出金融科技赋能视角下监管机构和商业银行推动碳金融业务转型发展的路径。

一、金融科技对碳金融业务影响的理论逻辑

（一）金融科技赋能碳金融业务发展的理论基础金融科技从信息不对称、管理效率和期限错配三个理论维度对碳金融业务产生影响（如图1所示）。

1.金融科技缓解了碳金融信息不对称。碳金融业务与企业碳信息挂钩，企业对自身的环境信息和碳表现情况相对更为了解，属于占有信息优势的一方，企业有动机为了获取更高额度的融资机会而在环境信息披露报告中减少负面碳信息，由此产生信息不对称问题。《中国上市公司环境责任信息披露评价报告（2021年度）》显示，1415家上市企业2021年在温室气体环境绩效方面的总体平均得分率为27.6%，其中超过平均得分率的企业共569家，占全部企业的40.21%，企业碳信息得分率处于60%以上的企业数量仅占全部企业的8.47%，这表明企业碳信息披露的数据质量较低，将对金融机构的碳评价产生信息流阻隔。同时，缺乏全国统一的碳金融标准，企业进行“漂绿”“洗绿”，进而引发逆向选择与道德风险。大数据、区块链、物联网等金融科技手段具有分类施策、精准识别的特点，能够通过实时抓取数据，建立金融机构与企业之间的信息传递机制，提升数据信息的透明度，有效识别“漂绿”“洗绿”行为，从而降低交易成本，缓解信息不对称问题。首先，金融科技提升了碳数据的可视性、可量化性。大数据等数字技术能够尽可能抓取企业碳数据信息，涵盖企业的交易网络、经营状况、发展态势等各个方面，将企业的碳信息清晰化，为金融机构提供可靠的投融资依据。其次，金融科技提升了碳数据的集成性。大数据技术等金融科技手段将企业相对分散的碳数据信息进行整合归集，保留有效信息，过滤冗杂信息；云计算等数字技术对数据进行综合运算，提升数据信息质量。最后，金融科技提升了碳信息的外溢性，形成规模效益。金融科技具有量级化数据处理优势，在获得可视化、集成化的数据信息后，能够形成规模效应，以底层数据资产形成更高层次的碳金融产品研发、碳相关气候风险预测等效益。

2.金融科技提高了碳金融业务管理效率。碳金融业务以碳资产为根基，其有序发展需对碳资产进行合理配置、可持续运营。在这个过程中，需投入大量的人力、物力和财力进行碳资产管理，管理成本过高时将会影响业务运营效率。根据科斯定理，产权明确能够降低交易成本。以区块链、人工智能等金融科技手段对碳资产进行集约化管理，明晰碳资产权属，能够确保碳信贷、碳债券和碳资产证券化等绿色金融底层资产的透明度，还能够对碳资产运营风险进行实时动态监测，从而降低金融机构对碳金融业务的管理成本，提升管理效率。首先，金融科技增强了碳金融业务的广度。大数据、区块链等金融科技手段提高了金融的可触达性，打破地理距离、物理网点辐射范围、服务成本等方面的限制，使跨区域开展碳金融业务成为可能，特别是数字供应链等数据技术的应用能够实现碳金融全产业链数据平台化管理，云链的互联互通极大地提高了碳金融业务管理效率。其次，金融科技增加了碳金融业务的深度。金融科技通过数字技术对企业更深层次的数据进行挖掘，为银行业开展碳评价提供深层次数据支持，提高了碳金融业务管理效率。最后，金融科技增加了碳金融业务的精度。大数据、云计算等数字技术能够较为准确地识别不同行业、不同生命周期、不同生态场景下的企业碳金融需求；人工智能等数字技术能够通过客户画像精准识别低碳项目，降低“洗绿”风险，也可以助力金融业碳金融项目认定标准建设。

3.金融科技缓解了碳金融的期限错配问题。碳金融项目运营周期较长，资金占用周期也较长，这可能给金融机构带来期限错配风险。金融科技能够运用数字技术提升时效性和动态性，也能够进行运营和风险的跨周期管理，有效缓解碳金融期限错配问题。如碳排放权抵押贷款项目，企业以其碳排放权为抵押，获得金融机构贷款支持，基于低碳项目运营周期长的特点，金融机构碳排放权抵押贷款项目面临着碳排放权市场流动性变动、市场价值变动等市场风险，而大数据等金融科技手段能够助力金融机构洞悉碳交易市场变化，进行授信策略的动态调整。首先，金融科技保证了碳信息的时效性。金融科技能够对碳市场进行实时监测，动态反映企业碳排放权的市场价值，便于金融机构对授信策略进行动态调整，减少抵押物贬值带来的账面损失。其次，金融科技使跨周期管理成为可能。金融科技还能够监测碳市场实时动态，通过算法模型预测碳市场未来动态，使金融机构能够对碳金融业务进行跨周期管理。最后，金融科技增加了碳信息的可预测性。使用云计算、人工智能等金融科技手段对碳市场变动情况进行合理化仿真和模拟，一定程度上增加了碳信息的可预测性，为金融机构策略调整提供了相对客观的依据。

（二）金融科技赋能碳金融业务发展的作用机理

1.金融科技自身存在规模经济效应。金融科技

依靠数字技术强化了对数据信息的处理、获取、加工及应用，缩短了信息流触达下一环节的时间，网点线上化、服务智能化、信息处理高效化和库化显著降低了交易成本，提高了数据信息处理效率，通过数据汇聚过程实现了价值倍增，从而产生了规模经济效应。同时，这种虚拟载体下金融信息集聚的资源配置方式，使得所有碳金融数据信息相对集中于虚拟网络空间内，突破了传统模式下对碳金融数据信息依托的物理介质的载体限制，提升了数据扩容能力和存储能力，提高了资源配置效率。

2.金融科技与碳金融的协同发展效应。从需求端来看，碳市场的发展激发企业参与碳市场交易的积极性，提升了企业对碳资产管理的需求，为了更快速敏捷地对市场需求做出反映，企业应用金融科技进行碳金融资产管理的需求增加。2021年7月16日，全国碳市场正式启动，是全球规模最大的碳市场，目前以电力行业为试点，将逐步向其他行业推进，第一阶段涵盖2225家燃煤和燃气发电企业。截至2022年12月22日，全国碳市场共运行350个交易日，碳排放配额累计成交量2.23亿吨，累计成交额101.21亿元。随着《全国碳排放权交易管理办法（试行）》的和碳排放权交易体系完善，越来越多的行业和企业将被纳入碳排放权交易体系，企业运用物联网技术、人工智能模型等金融科技工具开展碳核算、碳交易结算、碳资产管理等的碳金融需求将进一步提升。从供给端来看，商业银行和其他金融科技公司在碳金融产品创新过程中推动了金融科技的全面发展和应用。在政策引导和市场需求的双重动因下，商业银行致力于提升自身应用金融科技进行碳金融产品创新的能力，应用物联网、人工智能、大数据等科技手段研发设计碳金融业务管理平台、碳核算账户等，客观上推动了金融科技的全面发展。

二、商业银行金融科技赋能碳金融业务发展现状

（一）金融科技赋能碳金融业务发展的市场格局

目前，碳金融业务领域金融科技的市场参与主体主要有金融机构及其子公司、专业绿色金融服务公司、互联网科技公司。金融机构及其子公司的优势在于能够直接掌握碳金融业务的信息，设计符合业务发展需求的金融科技产品，但其金融科技专业化能力背景不足，存在一定的技术壁垒；专业绿色金融服务科技公司的优势在于聚焦碳金融等绿色金融服务领域，针对性较强，但对大型系统与平台的研发能力有限；互联网科技公司的优势在于其强大的系统开发能力和场景设计能力，能够通过自身算法与模型，研发功能模块强大的综合业务管理平台，但其针对性不强，主要集中在碳资产管理领域（见表1）。数字经济驱动商业银行对金融科技的研发投入，银行业成为金融机构发展金融科技的主力。艾瑞咨询的调查显示，2020年，中国银行、保险与证券机构的累计技术资金投入达2691.9亿元，预计至2024年将达到5754.5亿元，其中银行业占比预计达到75%以上。各商业银行年报数据显示，科技投入超过100亿的商业银行有6家，其中，工商银行2021年科技投入达到259.87亿元，排在第一位，这进一步显示了商业银行利用金融科技推动业务数字化转型的积极性。随着金融科技投入的增加，商业银行对应用金融科技发展碳金融业务也展开了积极探索，主要有搭建碳金融业务管理系统、端口互联拓展中间业务场景、碳足迹智能化管理、依托底层碳数据发展创新碳金融产品等。

（二）金融科技赋能碳金融业务发展现状

1.利用数字技术，搭建碳金融业务综合管理系统。部分商业银行基于大数据技术集成多渠道、多层次企业碳数据，综合运用前沿数据分析技术，输出企业绿色项目智能化评估结果。兴业银行作为国内首家“赤道银行”，于2017年搭建了“点绿成金”绿色金融业务管理系统。2020年对系统进行了全面重塑和升级，目前已覆盖绿色客户管理、绿色业务识别、环境效益测算、绿色资产管理、赤道原则评审等业务场景。该系统还开发了银银对接平台，用于同业机构数据互联。2022年，该系统再次上线重点用能企业绿色信贷评估功能，强化金融数据与非金融数据的技术性融合，实现再次迭代升级。建设银行的绿色金融管理平台基于金融地理信息管理系统框架，将企业的环境表现、行业属性、贷款状态、资金和股权关联信息、能耗信息、碳排放信息等绿色金融相关大数据附着在地理坐标上。综合应用自然语言处理、知识图谱等技术，对碳金融项目进行精准识别和精准投放；应用全面风险监控预警平台（RAD）、模型工场（RMD）、智慧风控平台等风险预警技术，对企业、区域和双碳进行风险预警；应用可视化大数据技术对客户画像，实现智能获客。中小银行体系内，湖州银行建立了全国城商行首个绿色信贷业务管理系统。该系统基于数字技术，搭建了贷前准入自动化、贷中监测全面化和贷后运用多元化的功能，实现碳信贷的智能识别，从而实现精细化管理；将环境风险算法纳入系统，实现风险智能预警；整合数据，自动生成数据报告，向监管机构智能报送。

2.通过端口互联，拓展碳金融中间业务数字化场景。在保障数据安全前提下，部分商业银行与企业管理系统之间端口互联，强化碳交易结算等中间业务的数字化场景建设。农业银行是全国首家与中国碳排放权注册登记结算公司实现系统对接的商业银行。通过系统对接，农业银行可为有碳交易资格的企业提供资金划转、结算交收等碳排放权交易结算服务。该项目是商业银行将金融科技力量应用到碳金融中间业务场景的典型案例，保证了碳排放交易的实时结算，提升交易效率和便捷化程度，既有助于商业银行碳金融中间业务经营效率的提高，也为商业银行开展基于碳市场交易的碳金融衍生产品业务提供了契机。

3.搭建碳账户管理平台，对碳足迹进行智能化管理。部分商业银行加码碳账户等数字平台建设，利用大数据技术对客户碳足迹进行动态追踪，再将虚拟账户平台的数据资产用于兑换金融权益，碳账户通过场景建设成为商业银行拓展零售业务的突破口，也通过权益兑换增加了客户黏性。中信银行的中信碳账户是首个国内银行主导的个人在线碳足迹管理平台，基于第三方权威机构的碳核算方法学，系统内嵌入丰富的生活与消费场景，科学追踪个人低碳行为减排量，客户可依托碳核算数据兑换相应权益。同时，还开放了碳账户开通、碳减排量记录、碳值社交分享、低碳科普、低碳知识小问答、碳排放计算器等功能模块，并识别和引入电子信用卡申请、电子账单、线上生活缴费等特色金融场景。建设银行推出“碳账本”，该碳账户主要使用三项数字技术：一是联邦学习技术，通过内部数据与外部碳行为数据共享，在数据信息安全前提下为客户碳减排提供多维度数据支撑；二是大数据技术，通过构建碳减排计量模型测度客户碳减排贡献度；三是机器学习技术，通过对碳减排计量模型参数的校准与优化，提升对客户碳减排行为测度的精确程度。此外，平安银行与中国银联、上海环境能源交易所共同打造“低碳家园”账户体系，成为国内银行业首个全卡碳账户平台。中小银行也在个人碳账户场景建设方面进行了积极探索。日照银行运用数字技术打造碳普惠平台，构建个人碳权益账户体系；衢州农商行以衢州绿色金融服务信用信息平台的个人碳足迹数据为底层数据，进行授信分级，根据授信分级确定信贷额度和信贷利率；汉口银行与武汉交通部门合作，首创涵盖公共出行数据的开放式碳账户，拓展了碳账户覆盖的生态场景。

4.依托底层碳数据，创新研发碳e贷金融产品。部分商业银行以数字技术抓取的碳数据为底层数据，将企业碳表现数据应用于不同生态场景，提供多元化金融服务。民生银行创新推出碳e贷产品体系，覆盖四大服务场景：一是“低碳普惠”，基于企业碳评价数据，为企业提供定制化的普惠金融服务；二是“降碳融链”，依托能源大数据提供绿色增信，赋能供应商降碳提效，打造绿色供应链；三是“减碳通关”，基于中小微企业碳表现大数据助力跨境中小微企业获得海关碳权益；四是“节碳科创”，基于专精特新企业碳表现大数据，为其提供全周期、全场景的综合金融服务。中小银行体系内，青岛银行运用金融科技手段赋能绿色供应链，推出省内法人银行首个碳E贷金融产品，其运营模式为：当小微经销商或者供应商向经中联认证中心、联合赤道等工信部认可的认证机构完成绿色认证的核心企业销售时，可享受一定的绿色供应链金融权益。该业务场景已覆盖了轨道交通、新能源汽车等诸多行业。总体来看，金融科技已成为商业银行推动碳金融业务转型的核心力量之一，商业银行金融科技赋能碳金融业务发展呈现出以碳信息为数据底座、强化场景金融建设、推进集成综合信息管理平台建设等特点。分银行类型来看，大型商业银行凭借资金优势、技术研发优势等，在金融科技助力碳金融发展方面发展阶段更靠前、业务场景覆盖范围更广泛、数据治理能力更强大（见表2）。

三、金融科技赋能碳金融业务发展的挑战

（一）碳金融业务数字基础设施建设能力不足

目前，国内仅兴业银行、建设银行等建立了业务覆盖面广泛的绿色金融综合管理系统，可用于企业客户碳信息核算。从系统建设数量来看，调查显示，仅有23%的商业银行搭建了绿色金融信息管理系统①；从系统建设阶段来看，对多数商业银行而言，绿色金融信息管理系统等数字基础设施搭建尚处于起步阶段，嵌入碳核算、碳评价等功能的系统较少，根据业务发展需求进行迭代速度较慢，这将在一定程度上降低碳金融业务信贷审批、风险管理等方面的运转效率。与碳资产挂钩的碳金融业务运营周期长，其数字基础设施建设也需要持续性研发投入，资金占用成本较高。对商业银行来说，一方面，如何处理短期数字基础设施建设投入成本和长期收益之间的关系，对成本与收益的动态平衡做好前瞻性部署，仍是影响碳金融业务发展的因素。若创新性数字基础设施研发投入速度低于技术迭代速度，将一定程度上影响其竞争优势。另一方面，技术手段与业务管理的深度融合需要一定的时间周期和联动机制，碳金融相关数字基础设施建成到实际应用需要较长时间的技术模型参数调整，以适应碳金融业务的实际需求。

（二）碳账户渠道场景建设能力有限

场景金融已逐渐成为银行业发展的新趋势之一，场景覆盖面越广意味着场景生态圈辐射范围越大，聚合的数据、客户、业务越多。数据场景化能力不足，将会影响金融业务在连接创新资源、激活资金活力、提高经济效益方面的能力。碳账户是金融科技与绿色金融有效融合的重要产物之一，其获取竞争优势的关键是场景化建设能力。而部分商业银行尚未开始碳账户业务布局，已有银行碳账户覆盖的功能模块有限，集中于碳减排记录等基础功能模块，利用金融科技手段嵌入生态场景能力和捕捉企业与个人碳金融需求的能力不足，通过碳账户向企业和个人提供差异化金融服务的渠道场景建设能力相对较弱。以个人碳账户为例，商业银行碳账户已具备碳足迹跟踪、碳减排量化计算功能和碳减排兑换金融权益功能，但缺乏碳贷款、碳信用和碳资管等生态场景，且基于业务场景进行产品创新的能力仍有不足，这可能会影响其金融渗透能力。

（三）碳数据治理能力不足

数据要素价值得到释放的关键是在采集、存储、计算、分析、处理、应用、运营等环节提高数据治理能力。多元数字技术融合迭代频率和应用场景复杂性提高，进一步提升了对数据治理能力的要求。碳数据具有量级大、变动多等特点，更需要通过提升数据治理能力打通数据价值链到数据供应链之间的通道。商业银行数字化建设还处于起步阶段，对海量数据的集成能力还有待提高，尚未完全发挥数据要素的价值。具体到碳金融业务端，碳交易数据具有指数级增长、多元化、多渠道的特点，商业银行碳数据治理能力不足，限制了基于规模化碳数据进行客户画像的能力，进而限制了精准获客和维护现有客户的能力，无法通过数据增值形成规模效益，不利于碳金融业务的可持续发展。另外，针对中小微企业客户群，这类客户的环境信息披露能力较弱，市场化公开信息缺失较为严重，存在一定的数据挖掘困境，这可能会限制商业银行对中小微绿色企业客户的金融服务空间，也可能因中小微企业数据信息流受阻而无法实现碳普惠发展目标。

（四）碳信息关联系统间的对接能力仍有不足

数据要素融合共享是充分挖掘数据价值的关键路径之一，数据之间的关联和共享能够提升数据处理效率，激活数据潜能。2021年两会期间有人大代表提出，推进金融数据安全使用与资源共享利用；人民银行也在北京、江苏等地开展金融数据综合应用试点，以提高数据的安全共享和综合应用。数据安全前提下，部分商业银行实现了与地方政府、中国碳排放权注册登记结算公司及企业之间的系统对接，提供碳排放权交易结算、碳评级和碳核算等金融服务。比如，兴业银行在其“点绿成金”系统中搭建银银系统接口，实现部门数据共享、业务合作共赢。部分商业银行在系统对接方面仍处于建设阶段，在数据治理能力不足的叠加约束下，一定程度上限制了其碳金融业务的数字化转型进程。碳金融信息的诸多源数据来自企业或公共部门，系统间数据共享能力匮乏，可能构成信息传递渠道障碍，形成“数据孤岛”，无法实现多路径、多渠道的信息共享，且数据更新不及时、数据口径不统一等问题限制了商业银行开展碳金融一体化综合金融服务的能力。

（五）缺乏“绿色+科技”复合型人才

数字经济时代技术型人才缺口激增，据中国信息通信研究院2021年的《数字经济就业影响研究报告》显示，2020年我国数字化人才缺口接近1100万，未来仍有进一步上涨趋势。数字经济时代也引领了商业银行加速数字化转型，银行业范围内竞相开展金融科技人才争夺战，专业人才缺口成为制约商业银行碳金融业务数字化转型的重要因素之一。一方面，金融机构普遍存在金融科技人才缺口。北京立言金融与发展研究院的《中国金融科技人才培养与发展问卷调查（2021）》显示，金融机构普遍存在金融科技人才缺口，而随着技术迭代复杂性的提升，金融科技人才缺口将进一步扩大。另一方面，商业银行缺乏绿色金融科技复合型人才。商业银行人才体系中，绿色金融或碳金融人才对业务场景有深层次的理解和认知，金融科技人才对大数据、人工智能数字化工具有多维度的实践经验，而兼具碳金融知识和金融科技能力的人才相对较为缺乏，这可能造成碳金融与金融科技之间产生业务边界，难以实现有效联动，进而影响到二者之间的融合与协调发展。

（六）碳金融数据统计与计量标准尚不完善

标准的客观性和信息的准确性是金融科技引导信贷资源在碳金融业务端进行有效配置的关键因素。2022年4月，中国证监会《碳金融产品》标准，为金融机构开发、实施碳金融产品提供指引，但监管机构尚未碳金融数据的统计与计量标准。总体来看，我国碳金融业务数据管理标准建设尚处于起步阶段，一定程度上制约商业银行基于金融科技手段赋能碳金融业务发展能力。首先，企业碳表现评价缺乏统一的标准化体系，这可能影响金融科技处理碳信息的速度和精度。目前市场上有多家企业碳表现评级机构，每家机构有不同的评级方法学，其对企业碳表现的评级结果具有一定的差异性，这可能会影响商业银行对企业的碳评价结果，从而影响其碳金融业务的经营效果。其次，碳金融数据的标准化程度较低。企业碳信息较为分散，不同领域、不同渠道的碳金融数据统计口径和标准有一定的差异，制约商业银行应用数字技术进行机器学习的能力。四、金融科技推动碳金融业务发展的对策建议基于前文对金融科技影响碳金融的理论机制的探讨，以及商业银行运用金融科技推动碳金融业务转型的实践经验分析，本文对监管机构和商业银行借助金融科技力量实现碳金融业务全面发展，提出以下对策建议。

（一）对监管机构的政策建议

1.完善顶层规划，制定绿色金融科技标准。金融科技为碳金融业务创新提供了广阔的发展空间，未来碳金融与金融科技融合发展将持续延伸，客观上需要加速完善顶层规划，制定绿色金融科技的行业技术标准，为金融科技与碳金融的协同机制提供规范化的发展路径。一方面，持续完善绿色金融科技顶层规划设计。金融科技与绿色金融的深度融合已被纳入国家战略规划层面，未来应落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》的相关部署，持续细化和完善碳金融与金融科技协同发展方案，提供政策性支撑。另一方面，制定针对绿色数字技术的金融科技标准。《金融标准化“十四五”发展规划》明确部署下一步金融科技标准工作的重点为：推动金融标准化工作数字化转型，围绕区块链、大数据、云计算、人工智能等领域加大标准供给。未来应分行业、分产品明确绿色金融科技的执行标准，为金融机构碳金融业务数字化转型提供参考。

2.加强监管科技建设，提升碳金融监管水平。《金融科技发展规划（2022—2025）》强调，加快监管科技的全方位应用，强化数字化监管能力建设。目前，北京、上海等地已逐步建立金融科技监管沙盒，但鲜有省份将绿色金融产品场景设计纳入监管沙盒框架。针对以多维度、分散化的碳数据为基础的碳金融业务，建议监管机构灵活使用数字化工具，搭建可追溯、可比较、可计量的碳金融监管平台，建立全方位、系统化的科技驱动的监管体系。首先，综合运用大数据、物联网等技术手段，搭建跨区域、跨机构的监管端碳数据综合管理平台，实现对企业不同领域、不同渠道碳足迹相关海量碳数据的集成，为碳金融业务监管提供支撑性的数据底座；其次，随着所收集数据量级的提升，利用人工智能和机器学习算法构建监管预警模型，通过机器自我学习建立碳金融风险预警机制，实现对碳金融风险的实时、动态预警；最后，基于区块链技术的去中心化和不可篡改等特征，实现全流程闭环化的企业碳数据管理，引导金融机构防范“洗绿”风险。3.加强互通互联，完善环境和气候数据共享机制。碳金融业务的纵深发展依托于相对客观的碳评价体系，而碳评价的客观性根植于相对完善的碳表现数据体系。基于此，完善的环境和气候数据对金融机构开展碳金融业务有重要的现实意义。监管层面推动的数据互联体系有碳信息数据来源可靠性和数据可塑性方面的优势。未来应进一步强化住建、工信、发改、能源、农业等碳数据管理部门与金融部门之间的数据互联，根据相关绿色金融标准，建立绿色信用评级体系。搭建监管辖区内企业绿色信用评级管理体系，打破数据壁垒，完善产业部门与金融部门的数据共享机制。

（二）对商业银行的发展建议

基于前述分析，商业银行利用金融科技赋能碳金融业务发展可从技术层面和配套措施层面两个维度展开。

1.从技术层面来看，商业银行应充分依托大数据、区块链、人工智能等数字技术，以创新强化数字化治理能力，进而推动碳金融业务发展。

（1）运用大数据技术挖掘企业信息，建立自身“数据私域”。大数据技术能够整合海量数据资源，运用机器学习、网络爬虫、可视化关联技术，在互联网平台抓取企业正面和负面、公开披露和非公开披露的数据信息，对企业的财务状况、环境信息状况等内外部信息进行存储与挖掘，并将数据信息上传到商业银行的碳金融业务管理系统，形成数据池。数据池的数据资产沉淀，可应用于以下几方面：一是精准标识低碳项目，在综合管理系统中嵌入证监会的《碳金融产品》标准，实现与国家低碳项目标准的有效衔接，根据系统内设的评分规则和权重对项目是否符合低碳标准进行精准识别，有效缓解对低碳项目识别能力不足的问题；二是应用于环境权益测算，在综合管理系统中嵌入《节能量测量与验证技术通则》《综合能耗计算通则》等环境效益测算准则，运用线上SaaS（Software-as-a-Service）、碳排放核算SMART模型进行银行投融资活动的环境效益测算，以此作为调整信贷策略的重要依据；三是可应用大数据技术中的DataOps理念将碳数据开发、管理、分析、运营融为一体，开发定制化的碳数据治理产品，将银行关注的碳指标效果量化，打通碳数据生产、流转和应用的全链条，提高数据治理能力，为数据价值释放提供基础底座。

（2）借助区块链技术追踪碳足迹，创新碳表现挂钩金融服务。区块链技术是缓解碳信息不对称问题的重要金融科技手段。首先，区块链技术具有去中心化的特性，驱动银行信用管理从中心化信用向分布式信用转变；其次，区块链技术具有开放透明、不可篡改的特性，能够确保碳信息的真实性和可靠性，保证了碳排放数据的安全流转；最后，区块链技术具有给数据覆盖时间戳的功能特性，保证了碳数据的可追溯性，符合对具有长周期性碳数据的管理需求。基于区块链技术的上述特点，借助区块链技术搭建碳账户，能够有效追踪个人和企业的碳足迹，有助于搭建“区块链+碳金融”的生态体系。从公司金融模块来看，区块链在智能合约驱动下的分布式账本技术，能够对企业生产过程中和供应链中的碳排放信息进行追踪，为商业银行动态追踪企业碳足迹提供技术支持。区块链较好地切合了碳资产相关业务的周期化管理需求，能够提高银行对低碳项目的定价能力。商业银行可将与利率挂钩的减排指标嵌入管理系统，在周期结束后进行自动审查与核验，根据碳核算结果确定下一阶段的贷款利率水平。同时，区块链技术具有信息不能篡改、有可信时间戳等特性，以“区块链+隐私计算”避免信息篡改，保证了企业碳排放信息的可追溯性，为商业银行开展基于碳排放信息数据的碳金融业务提供可靠的数据底座支撑，进而强化商业银行碳信用、碳积分等金融场景建设能力。从个人金融模块来看，运用区块链技术建立个人碳账户能够帮助商业银行拓展零售端碳金融业务，将个人绿色消费、绿色出行等碳减排数据上链，在碳普惠生态中完成减排核算、积分兑换金融服务权益等。同时，分级加密、数据脱敏、属性访问控制等技术保证了区块链的高度隐私特性，能够保障个人信息的安全性，在有权限的条件下实现信息共享和动态追溯，智能合约技术还将进一步拓宽个人绿色行为的金融服务场景，成为商业银行绿色低碳信用卡、新能源汽车分期碳贷款等业务数字化转型的重要引擎。

（3）依托人工智能进行画像，提高场景渠道建设能力。碳金融与企业所处的行业类型和生命周期关联度较大，高碳行业面临传统产能转型资金需求，低碳产业存在低碳技术研发方面的融资需求。人工智能技术能够对不同生命周期、不同生产性质企业的融资需求进行画像，有助于商业银行精准拓客，又能够识别周期性的金融风险。人工智能技术能够对客户碳行为进行精准识别，其对模型的强化训练能够提升对碳金融业务识别的精准程度，同时综合运用联邦学习、机器学习等数字技术进行画像，将有效提高商业银行的场景渠道建设能力。人工智能在碳金融业务发展中的应用空间为：第一，多渠道获取碳金融客户。人工智能基于多场景、多维度的企业碳数据，能够分析出企业个性化的碳表现特征，更好地刻画企业碳金融服务需求，从而实现碳金融供需的有效对接。第二，通过解析数据赋能碳金融业务发展，其中最为显著的是碳汇贷款业务。商业银行可利用人工智能结合遥感、雷达技术解析卫星数据，基于卫星数据对森林、海洋、草场等资源进行地理监测，绘制自然碳汇图谱，以此作为发展以林业碳汇、海洋碳汇等为基础资产的碳汇贷的数据底座。特别是对农村商业银行而言，依托于区域性的资源禀赋优势，充分发挥金融科技力量，发展自然资源碳汇贷款业务，是其实现碳金融业务转型的重要机遇。

（4）建立碳金融业务全流程管理平台，提升管理效率。建立涵盖碳金融业务识别、碳资产管理、碳金融环境效益测算、碳金融风险预警等内容的一体化管理平台。碳金融业务识别功能体现在，发挥人工智能技术的智能识别能力，引用AI模型进行“低碳”等关键词的精准识别和机器深度学习，精准有效识别低碳项目；碳资产管理功能体现在，运用区块链技术对碳中和债、碳中和结构性存款等碳资产进行集中管理；碳金融环境效益测算体现在，运用大数据收集多维度碳金融数据，基于环境效益测算方法学，对银行投融资活动的环境效益进行智能评估。碳金融业务管理平台可以是绿色金融管理平台的子模块，应至少涵盖数据底座层、数据整合层和模型分析层三个数据层级。数据底座层用于收集碳信息的源数据，集成企业经营、企业环保、企业授信等基础数据；数据整合层通过逻辑回归、决策树等机器学习算法对数据进行整合与筛选，并以深度学习等技术算法进行数据基础化模拟；模型分析层通过系统内嵌入的模型算法执行低碳项目识别、企业碳表现评价和环境效益测算等智能分析。针对碳信息披露较少的中小企业，可独立开发中小绿色企业碳金融业务管理模块，嵌入符合中小企业碳信息特征的碳排放模型，帮助中小微企业上链，解决中小微企业低碳项目识别难题。针对具有明显区域属性的区域型企业，可独立开发基于区域发展特点的企业碳表现评级模型，以便更好地融合地方性的绿色低碳发展政策和碳金融相关评价标准，基于区域性碳表现模型测算结果，为区域性企业提供定制化、个性化的金融服务。

（5）强化系统间数据互联，建立数据共享机制。金融科技将打破地理纬度限制，在一定程度上削弱中小银行的区域优势，同时，商业银行数字技术自主开发能力较弱，技术迭代速度将影响业务发展速度。基于此，商业银行借助外界技术、信息、平台等支持，能够在一定程度上加速碳金融业务转型。强化银政、银银、银企系统之间的数据互联，打破“数据孤岛”。第一，商业银行应强化碳金融业务管理系统与地方政府和人民银行等监管机构的绿色金融信息管理系统互联。政府和监管机构平台涵盖了碳金融标准、碳金融法规与政策，以及企业碳相关行政处罚等丰富信息，为商业银行进行碳评价提供数据支持，在法律边界内形成合理有序的数据流转机制。第二，商业银行应强化与同业碳金融业务管理系统、企业碳排放信息管理系统之间的数据端口链接，建立同业碳信息平台，实现良性同业竞争与合作。第三，商业银行也可以加强与第三方金融科技公司、征信公司等系统互联，强化前沿技术成果转化能力。金融科技公司凭借其强大的系统开发能力和算法能力，能够为碳金融业务提供更为丰富的场景建设和交互体验。

2.从配套措施层面来看，为了推动金融科技与碳金融业务的深度融合，在数字技术层面框架的基础上，商业银行还应着力理念、机制、人才等配套设施建设。

（1）将绿色与科技理念融入碳金融业务发展全流程。绿色理念和数字化理念是实现金融科技赋能碳金融业务发展的重要基础。商业银行推动金融科技与碳金融业务的深度融合应切实做到：第一，依托于碳金融管理团队，在制定碳金融业务发展规划和发展方案时纳入数字化理念，从宏观上把控金融科技赋能碳金融业务发展的整体框架，并将其作为商业银行利用金融科技手段搭建碳金融数字基础设施和管理平台的总体指引。第二，强化碳金融业务从业人员对绿色与科技理念的认知与理解，定期开展绿色与科技理念宣传，拓展碳金融从业人员的知识覆盖面，更好地为碳金融业务发展输出智慧支持力量。

（2）强化带动碳金融业务发展的敏捷组织建设能力。敏捷组织协同程度决定了商业银行对市场机会的响应速度和开展协同创新的能力上限，对碳金融业务而言，建立跨部门、跨条线的敏捷管理组织也是推动碳金融业务发展的重要支撑。具体应做到：第一，组建碳金融业务管理的敏捷团队。联合碳金融涉及的绿色金融、金融科技、数据管理和风险管理等部门组建敏捷融合团队，以轻型加快捷的方式实现部门联动，打破部门壁垒，以最快的速度捕捉碳金融市场业务机遇，推动碳金融业务的横向统筹管理。第二，建立金融科技赋能碳金融业务的创新孵化机制。商业银行可借助已有的金融科技研发平台，强化与专业化金融科技公司的外部联动，有序搭建金融科技赋能碳金融业务的创新孵化机制，进一步明晰创新奖励机制，激励技术人员与业务人员协同创新。

3.强化“碳金融+科技”复合型人才培养。“碳金融+科技”复合型人才能够更好地将大数据、人工智能等技术手段内化到碳金融业务发展框架，为金融科技赋能碳金融业务发展提供人才支持。商业银行应强化兼具碳金融与金融科技专业背景的复合型人才储备，具体做到：第一，培养碳金融业务从业人员的数字化思维模式，拓展科技带动实践的业务发展思路，将数字化思维融入碳金融业务发展的全流程中，鼓励业务人员优先使用金融科技工具进行碳金融业务运营和管理，实现金融科技从技术层面到应用层面的价值转化。第二，形成复合型知识框架的人才培养体系。一方面，依托于外部专业机构和内部培训体系，完善碳金融和金融科技从业人员的专业资质认证体系和业务培训体系；另一方面，完善兼具绿色与科技背景复合型人才的人才引进制度，通过研发奖励机制、绿色通道机制等路径，吸引同时具备数据治理、架构设计、模型算法等专业能力和具备碳资产管理、碳金融产品研发等专业技能的复合型人才加入。

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作者:薛畅 单位:北京银行博士后科研工作站