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作者：李磊 ▪ 管润 责编：任绍敏
绿色金融是绿色经济发展的关键支柱。在数字化时代背景下，以大数据技术、区块链技术、人工智能技术为代表的数字化技术快速创新发展，对破解绿色金融发展难题起到至关重要的作用，能促进经济效益和节能减排互推互助，为绿色金融长期健康发展保驾护航。
绿色金融的含义
2016年中国人民银行、财政部等七个部委联合发布了《关于构建绿色金融体系的指导意见》，首次明确给出了绿色金融的官方定义：“绿色金融是指为支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的经济活动，即对环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域的项目投融资、项目运营、风险管理等所提供的金融服务。”
我国已成为全球最大的绿色金融市场，根据中国人民银行数据，2022年我国本外币绿色贷款余额22.03万亿元，同比增长38.5%，增速较2021年末提高5.5%。
中国绿色金融市场发展规模不断扩大，参与机构日趋多元化，产品类型更加多样化和精细化。不过目前我国绿色金融市场主要集中于绿色信贷的间接融资，直接融资的绿色债券和保险相对不足。此外，绿色信贷产品同质化严重，需要寻找新的突破路径。中国人民银行2021年12月发布《金融科技发展规划（2022~2025）》，强调金融创新驱动发展，高质量推进金融数字化转型，坚持“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”的发展原则，提出八个方面的重点任务，显示了对数字驱动绿色金融的重视。
数字化技术驱动绿色金融发展
1.人工智能技术
人工智能技术（AI）是利用算法让计算机系统学会人类思维、模仿人类行为，主要包括人脸识别、指纹识别、智能搜索、自动规划等实际场景应用，其作用于“绿色金融”主要有以下应用场景。
一是我国绿色金融市场规模庞大，客户风险识别工作困难。人工智能技术可以识别不同特点客户的风险画像，筛选出目标客户群体，并提前报送风险预警，帮助金融机构建立完整的绿色信贷管理系统。
二是人工智能技术规避了人为判断的主观问题，其评估结果更为客观合理、及时有效。人工智能技术能提高企业绿色信用评价的真实性和准确性，减少部分企业试图将普通信贷包装成绿色信贷、占用专项绿色资金的不良现象，从而让金融机构更加放心贷款质量，扩大绿色信贷规模，加大对绿色企业的支持力度。
三是利用人工智能技术对符合标准的绿色中小微企业进行授信审批和自动定价。通过不断更新客户名单，优化客户结构，金融机构可以实现客户管理动态化，确保目标客户质量。
2.大数据技术
大数据技术（BigData）是通过对海量数据进行收集、分类、清洗和分析，帮助企业更高效决策的信息资产。一方面，大数据技术大幅提升金融机构对绿色资源的信息处理能力。大数据技术不仅扩大结构化数据的数值量，而且还可以处理非结构化数据（图像、音频、视频等），提高绿色低碳金融产品和服务的创新能力，形成数字化绿色金融产品体系。
另一方面，大数据技术为绿色金融提供全面系统的信息网络，缓解监管部门、金融机构和企业之间信息不对称问题，打通信息沟通渠道，提高数据可用量和信息精准度。借助大数据技术促进绿色产业金融一体化综合平台构建，突破时间和空间限制，精准发现绿色中小微企业，提高服务质量和水平，助力实体经济绿色升级和转型。
3.区块链技术
区块链技术（BlockChain）是在不同链块之间实行分布式共享记账机制，其特点是去中心化、交易真实可信、隐私匿名保密等。区块链技术以去中心化为主要特点，有利于多方监督、共同监管，实现政府、金融机构和企业之间互联互通和信息共享，约束各行为主体。加上大数据技术支持，金融机构能更加全面掌握生态环境发展动态，实现长周期风险管理，及时更新风险指标，降低绿色金融风险。
区块链技术也有利于检测碳排放权使用情况，优化碳排放权监管和分配。绿色中小微企业可以利用自身特点和优势实现数字化转型升级，努力减少碳排放，出售富余额度，实现经济和生态双重效益，借此鼓励更多企业参与碳交易市场，助力绿色金融发展。
4.元宇宙技术
元宇宙技术（Metaverse）是利用数字化技术构建的现实世界映射或超越世界，但可与现实世界交互的虚拟世界，是互联网技术的终极形式。元宇宙技术可以模拟绿色金融在未来世界可能产生的风险，通过情景测试和压力测试提前看到决策结果和管理效果。如绿色信贷放贷后企业无力偿还的影响等。通过对绿色中小微企业进行频繁高压测试，防患于未然，提高当前决策水平，减少绿色金融产品创新失误，为金融机构应对风险尽早提出相应准备措施和策略，保障绿色金融长效稳定健康发展。
数字化技术驱动绿色金融面临的挑战
1.政策和监管体系有待完善
虽然目前已经出台较多政策和法律法规，但各地方政府政策存在地方保护主义倾向，也尚未成立全国性或较大区域性的绿色金融项目管理平台。金融机构不能全方位掌握绿色中小微企业的情况，信息获取和使用成本高，不但影响绿色信贷业务审批效率，甚至会让金融机构出现不敢贷、不愿贷的现象，阻碍绿色金融发展。
此外，由于没有建立统一绿色的金融监管指标体系，监管部门之间信息沟通不畅。数字化技术在绿色金融领域应用的监管力度不足，缺乏相关风险防控机制，市场上仍存在着“漂绿”、隐私数据泄露等现象，不利于绿色金融市场健康长期发展。
2.数字化技术应用于绿色金融研发投入不足
大数据、区块链、人工智能等数字化技术在绿色金融场景应用上科研投资较少。绿色中小微企业本身存在融资难、融资贵问题，绿色项目又往往经营周期长、前期投入成本大、运营过程风险高，企业可能会为了追求短期经济效益没有动力参与其中，绿色金融产品创新缓慢。此外，政府财政支持主要集中于绿色项目，数字驱动绿色科研创新投资相对较少，对于企业的激励机制建设不完善。
3.“数字+绿色”复合型人才缺乏
随着数字化技术不断成熟，“数字+绿色”场景应用越来越多，对于复合型人才提出更高要求。人才队伍不仅要有绿色金融背景知识，也需要数字化思维方式和技术实际操作能力。此外，当前人才培养仍停留在理论研究上，急需构建产学研合作培养模式。
4.绿色金融产品创新机制尚未成熟
我国绿色金融产品结构不平衡，融资服务方式单一，集中于传统绿色信贷业务，绿色保险、绿色信托等其他绿色产品发展缓慢，绿色金融衍生产品更是少之又少。数字化技术与绿色金融产品融合度也不高，产品数字化程度较低，数字化技术赋能绿色金融动力不足。此外，我国绿色金融市场体系建设仍是借鉴国外体系，尚未培育出独具中国特色的绿色金融产品和品牌。
数字技术推动绿色金融发展的政策建议
二是加强金融基础设施建设，利用数字化技术建立多方数据共享平台，降低金融机构信息获取成本，减少监管部门、金融机构和企业信息不对称。通过新媒体渠道实施监督，让公众参与绿色中小微企业的环保监督，避免“漂绿”等现象出现。
三是提供更多数字化技术驱动绿色金融激励机制，加大对企业科技创新扶持力度。通过设立政策性融资担保机构，将符合标准的绿色信贷项目纳入担保名单，降低金融机构支持绿色项目风险。鼓励金融机构开拓更多绿色融资渠道，为企业提供更多绿色金融产品选择，保障企业创新投入的资金需要。
2.强化监管部门的监管水平
一是建立统一绿色金融监管指标体系。如：利用大数据和区块链技术建立全国碳排放权交易市场，合理规划碳配额，定期开展考核和评估，减少地方保护主义阻碍绿色金融发展。
二是梳理各监管部门具体职责，细化监管职能与工作。避免机构设置冗余而导致互相推卸责任，强化监管部门执行力，落实具体工作任务，确保数字化技术应用于绿色金融的科学性和规范性。
三是明确绿色信息披露标准。金融机构和企业之间需要构建统一信息披露机制，完善披露要求和内容，定期公开企业碳足迹和碳减排信息。利用区块链和大数据技术建立绿色信息统计系统，将企业环境信息披露情况和质量纳入信用评价体系，引导企业主动披露绿色信息，让数字保证“绿色”的安全性与可持续性。
3.加大数字绿色金融的研发投入
一是发挥财政政策宏观调控作用。优化绿色财政资源配置，对于运用数字化技术实现低碳环保的绿色企业奖励研发补助资金，给予税收政策优惠，并为其提供绿色信用担保。设立数字绿色金融项目扶持专项基金，借助数字化技术高效监测企业，扶持切实需要研发补助的绿色企业，提高绿色金融服务效率，刺激绿色中小微企业数字化转型。
二是出台政策鼓励企业加大自主研发力度。企业要自主研发打造独属于本企业的技术优势，或者以与其他科技公司合作开发等方式提高创新能力，将数字技术与绿色金融结合，既通过节能减排实现经济效益，也减少了能源消耗，推动绿色金融发展。
4.加快“数字+绿色”复合全能人才培养
二是大力培育产学研合作教育模式。复合型人才不仅需要掌握数字化技术和绿色金融专业理论知识，更是要将二者相结合应用于实践。
三是培养本土化人才，同时优化人才环境。四是加强与企业之间的沟通交流，为绿色中小微企业数字化技术应用和数字转型提供培训和指导，优化人才资源配置。五是提升金融从业人员的知识储备和能力。
5.加强绿色金融产品创新应用
一是进一步丰富绿色信贷产品和业务。针对不同类型企业提供不同融资业务，引导金融机构利用数字平台优势创新绿色信贷。
二是充实现有绿色金融产品结构。如开发绿色租赁业务，不仅可以为企业直接提供资金，而且也能满足企业设备、基础设施需要。
三是发展绿色金融供应链服务。金融机构通过区块链技术针对绿色产业上中下游企业提供个性化产品，扩大绿色产品服务覆盖面，吸引更多优质绿色客户。
四是创新绿色金融衍生工具。设计带有“绿色”特性的金融衍生产品，如：绿色REITs、绿色资产证券化等，开发多元化数字绿色金融应用场景。
（李磊系南开大学经济学院、经济行为与政策模拟实验室教授；管润系南开大学金融学院研究生）
李磊
管润
当前绿色金融面临的核心挑战在于如何建立跨界的“共同语言”，让技术创新可量化、环境价值可衡量、长期风险可评估。