人工智能在ESG投融资领域的应用与发展-蚂蚁集团&绿金委.pdf-solarbe文库

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北京绿色金融与可持续发展研究院蚂蚁集团研究院联合发布二〇二二年十一月北京达道至简科技有限公司首席运营官蚂蚁集团研究院研究总监北京绿色金融与可持续发展研究院ESG投资研究中心副主任蚂蚁集团研究院高级专家北京达道至简科技有限公司研发部咨询分析师北京绿色金融与可持续发展研究院ESG投资研究中心研究员蚂蚁集团研究院专家研究指导马骏北京绿色金融与可持续发展研究院院长中国金融学会绿色金融专业委员会主任李振华蚂蚁集团研究院院长主要作者刘嘉龙朴实张芳吴雅玲林怡津张榉丹卢传斌引言ESG投融资是指将环境、社会和治理（ESG）因素纳入投融资决策和管理。环境、社会和治理（ESG）因素越来越受到监管机构和金融机构的重视，相关监管政策、标准规范引导市场投资者加大ESG资产持有，推动经济可持续发展。与主要依赖财务和监管数据的传统投资相比，ESG投融资面临着信息采集和深度加工的难题。人工智能技术具备人机合一、动态迭代的特点能够快速收集、处理ESG各项数据信息，可实现技术赋能ESG投融资应用与发展。2021年12月，中国人民银行发布金融科技发展规划（2022-2025年）提出抓住全球人工智能发展新机遇，以人为本推进智能技术在金融领域深化应用、强化科技伦理治理、着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态，实现金融服务全生命周期智能化、切实增强人民群众获得感、安全感和幸福感。基于此背景，本报告以人工智能技术支持ESG投融资高效发展为重点展开研究具体分为以下四部分第一部分概述人工智能与ESG投融资发展。这一部分首先简要介绍人工智能技术概念、特征，总结人工智能技术具有政策红利凸显、“人工智能X”多元化发展等趋势。其次，从监管端和市场端出发，分析得出ESG投融资具有广阔的发展前景。最后，梳理ESG投融资在发展中面临潜在客户挖掘难、缺乏智能化产品管理工具、欠缺投资分析工具以及持续监督管理难等困境，提出ESG投融资发展需要人工智能的技术支持。第二部分分析全球人工智能技术支持ESG发展的案例并总结亮点与启示。课题组选取国内外人工智能技术在ESG数据收集、气候风险评估、ESG智能评价及ESG监督管理等领域的十二个典型应用案例，以实例证明人工智能技术能够支持ESG投融资高质量发展。第三部分挖掘人工智能技术支持未来ESG投融资的发展方向。通过对国内人工智能支持ESG投融资发展的现状、问题的研究以及对比国际先进案例，课题组梳理出我国人工智能技术能够在ESG数据处理、投资对象识别、搭建产品分析工具及监督管理四个方面支持ESG投融资发展进一步提升。具体研究成果主要分为以下几点1）ESG投融资数据信息管理基于深度学习、网络爬虫等工具实现ESG数据的智能化抓取，支持处理更为庞大的数据集；利用人工智能文本识别、语音筛查以及自然语言技术高效处理非结构化信息。 2）ESG投融资潜在客户识别利用人工智能技术抓取企业的政务数据、能耗数据、信贷数据并将其自动分级分类进ESG三个维度。同时，基于不同维度建立一套ESG评价分析模型，针对对标企业进行自动评分，以此挖掘高质量客户。3）ESG投融资产品对比基于人工智能、大数据等技术开发ESG智能投顾工具，全面刻画产品发行人的ESG质量，实现各项产品在ESG议题或不同行业的横纵向对比，以此解决市场需求方缺乏ESG投融资产品分析工具的问题。4）ESG投融资监督管理利用聚类算法、计算机视觉技术结合高光谱、雷达等卫星影像开发第三方评价模型，帮助监管方解决企业自主披露的数据信息客观性弱、持续监管难等问题。第四部分提出人工智能推动ESG投融资发展的建议。从市场各方出发，为人工智能推动ESG投融资高质量发展提出四点建议，一是监管方需要制定行业发展规范，明确人工智能、物联网等技术手段支持ESG投融资的发展规划；二是金融机构需要提高业务发展需求与金融科技深度交互的能力；三是金融机构、科技企业在开拓相关业务时要充分重视数据安全；四是市场各方要加强科技伦理的日常管理，主动研判、及时化解科技活动中存在的伦理风险。目录第一章人工智能技术与ESG投融资发展概述一、人工智能技术发展概述二、ESG投融资发展概述三、ESG投融资发展需要人工智能技术支持第二章全球人工智能技术支持ESG投融资发展案例一、国际人工智能技术支持ESG投融资发展案例二、我国人工智能技术支持ESG投融资发展案例第三章人工智能技术支持中国未来ESG投融资发展方向研究一、人工智能技术提升ESG数据处理效率及准确性二、人工智能技术助力挖掘潜在的高质量客户三、人工智能技术提供个性化ESG投融资产品筛选工具四、人工智能技术赋能ESG持续监督管理第四章人工智能技术支持ESG投融资发展的建议一、制定发展规划促进行业发展二、推动金融机构能力提升和模式创新三、关注数据安全四、关注科技伦理 1 161114142332323334343636363737 第一章人工智能技术与ESG投融资发展概述 1 第一章人工智能技术与 ESG 投融资发展概述2021 年 3 月，两会授权发布中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要指出要建立现代财税金融体制，深化金融供给侧结构性改革，稳妥发展金融科技，加快金融数字化转型，强化监管科技运用和金融创新风险评估，探索建立创新产品纠偏和暂停机制。ESG 投融资是指将环境、社会、治理理念融入投融资领域中，通常是基于规范企业信息披露、引导公众和媒体监督以此带动社会经济可持续发展。2021 年 5 月，生态环境部印发的环境信息依法披露制度改革方案也提出要运用人工智能、大数据等技术手段，提升对环境信息披露的监督能力。随着人工智能、云计算、区块链、物联网等新兴数字科技的逐步成熟以及监管机构对 ESG 持续关注，市场对 ESG 和气候相关金融产品的需求也逐步上升，ESG 投融资发展迎来机遇期。但 ESG 投融资高速发展过程中仍存在一定的提升空间，如 ESG 投融资存在产品识别困难、数据信息收集不准确、持续监管难度高以及产品缺乏创新等问题。本章通过深入分析上述问题存在的原因，发现基于人工智能的文字识别、自然语言处理、语义识别及语音识别等技术在 ESG 投融资领域的应用，能够支持ESG投融资更好的发展。一、人工智能技术发展概述根据国家标准化管理委员会发布的人工智能标准化白皮书（2018 年）1，1人工智能标准化白皮书. 中国电子技术标准化研究院.http//www.cesi.cn/images/editor/20180124/20180124135528742.pdf 2 人工智能（AI）是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。根据人工智能的技术逻辑，人工智能有以下特征1. 大数据为基底，算法为核心人工智能是建立在数据之上的技术。人工智能发展的高度取决于数据为其提供的大量知识和丰富的经验即通过在各个领域巨大的数据库中进行采集、加工、处理、分析和挖掘；在有丰富数据的基础上，通过人工智能算法，形成有价值的信息和知识模型，以此为人类提供服务。 2. 硬件为桥梁，人机合一人工智能是智能化机器，是智能物体与人类智慧的融合。人工智能系统能够借助传感器等硬件对外界环境进行感知。具体而言，通过人的五种基本感觉，视、听、嗅、味、触接收各方信息，并以此通过文字、语音、表情输出必要的反应。借助人工智能作为现实与虚拟的接口，可实现人类与机器、人类与人类之间的共同协作。3. 具备学习、推理能力，实现动态迭代人工智能具有适应特性，能够随环境、数据或任务变化自动调节参数、优化模型。充分利用机器洞察人心的能力、人类对机器的驾驭能力，深入数字化连接，实现机器的自我迭代。人工智能技术在我国呈现政策大力支持、应用场景多元化、技术成熟度不断提升等发展态势，具备广阔的市场前景，包括1. 人工智能政策红利日益凸显 3 自 2015 年以来，人工智能被先后写进“十三五”、“十四五”国家发展规划纲要。此后，中央部委出台了诸多人工智能工作计划、实施意见（见表 1-1）。在国家持续推动下，各地也紧跟大潮，充分结合自身优势和产业基础，积极布局人工智能发展规划。例如，2019 年，长沙市发布关于进一步促进人工智能产业发展的意见提出设立人工智能产业发展专项资金，每年列支 5 亿元，用于支持全市人工智能产业发展，重点支持产业集聚、企业引培、研发创新、示范应用、人才培养、金融创新、生态优化等方面。2022 年，广州市发布关于开展 2022年度新一代信息技术、人工智能政策兑现工作的通知提出针对人工智能示范应用、获奖情况进行资金奖励，并对相关企业租房用房、举办重大活动提供资金支持。 4 表 1-1 我国人工智能重要政策梳理发布机构发布时间政策名称具体内容十二届全国人大四次会议 2016/03 中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要人工智能写入“十三五”规划纲要发展和改革委员会 2016/04 “互联网”人工智能三年行动实施方案到 2018 年，创建人工智能基础资源和创新平台国务院 2017/07 新一代人工智能发展规划确定人工智能发展三步走战略目标。提出面向 2030 年我国新一代人工智能发展指导思想工业和信息化部 2018/11 新一代人工智能产业创新和重点任务揭榜工作方案遴选掌握核心技术、创新能力较强的企业，重点突破人工智能标志性产品、服务、平台科技部 2019/08 国家新一代人工智能开放创新平台建设指引鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源，推动行业应用 5 发布机构发布时间政策名称具体内容中央网信办等五部门 2020/07 国家新一代人工智能标准体系建设指南到 2021 年，明确人工智能标准化顶层设计；到2023 年，初步建立人工智能标准体系十三届全国人大四次会议 2021/03 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要对我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都做出部署。工业和信息化部 2021/07 新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023）推动新型数据中心与人工智能等技术协同发展，构建完善新型智能算力生态体系国家新一代人工智能治理专业委员会 2021/09 新一代人工智能伦理规范旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期资料来源课题组根据公开资料整理 6 2. 人工智能技术赋能细分行业提质增效“人工智能X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响。随着技术不断精进，人工智能技术能够充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进自身与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，以更高效的方式融入经济社会，重组资源、重塑经济结构。例如，“AI金融”；“AI医学影响”、“AI物流”等智能化场景的出现，有利于生产生活更加便利高效。3. 人工智能技术促进平台多元化发展基于人工智能技术，不同企业结合自身运营特点，开发不同产品。如以百度、阿里、腾讯为首企业开发综合性 AI 能力开放平台；旷视、美图、萤石、虹软等公司开发视觉图像识别 AI 能力开放平台；科大讯飞、依图、小米、搜狗、有道等公司开发语音识别 AI 能力开放平台；蚂蚁集团、微众信科、百融云创等企业积极通过 AI 构建智能风控平台，其中，蚂蚁集团深入基于可信 AI、云计算、区块链、隐私计算等技术，自研了“IMAGE 智能风控技术体系”，并基于此搭建支付宝智能反诈系统，有效应对了新型风险识别难度大、机构间信息孤岛等行业挑战。二、ESG 投融资发展概述 ESG 投融资是指在投融资决策流程中将“环境、社会、治理”指标纳入考量。在环境层面，随着巴黎协议提出的“将全球平均气温较前工业化时期上升幅度控制在 2℃以内，并努力将温度上升幅度限制在 1.5℃以内。”为实现这一温控目标，全球逾 20 个国家已宣布要实现碳中和。在社会层面，负责任投资原则 7 （Principles for Responsible Investment，PRI）的数据显示，截至 2020 年底，其签署成员机构达 3038 家，自 2005 年增长 120，其签署成员机构的资产管理规模达 103.4 万亿美元，自 2005 年增长 75。在治理层面，在咨询公司Morrow Sodali 投资者调查中，91的受访者表示，董事会层面的参与态度是影响投资者最有效的方式，81的投资者同意，在解释公司宗旨时，应将利益相关者参与方法和结果纳入公司披露内容2。随着对环境、社会、治理三个层次的关注，ESG投融资也逐渐得到市场各方的重视。从监管要求来看，世界各国和地区的政府及其监管部门纷纷出台政策，引导市场投资者加大 ESG 资产持有，推动经济可持续发展。如欧盟 2021 年更新的可持续金融信息披露条例（SFDR）要求欧盟所有金融市场参与者及财务顾问披露可持续风险，并重点关注 ESG 领域的金融产品及对专注 ESG 投资的资产管理人提出更高的披露要求。2016 年和 2018 年，美国劳工部先后出台解释公告IB2016-01和实操辅助公告 2018-01，针对退休基金，要求社会责任投资产品的受托者和资产管理者在其投资政策中考量 ESG 信息的披露程度，强调了 ESG 投融资的受托者责任。在中国，ESG 投融资与“双碳”目标相契合，当前越来越多的机构在 ESG报告中发布“双碳”行动方案，“双碳”目标逐渐成为环境“E”维度的一个核心概念，并推动形成了很多气候投融资细分领域。因此，发展 ESG 投融资也意味着助推“双碳”目标的实现。与此同时，监管部门对 ESG 管理要求也从开放式逐渐演变为依法合规（见表 1-2）。2 FC4S.可持续金融市场与机构投资者.https//www.fc4s.org/viewpdf.phppdf_filewp-content/uploads/2021/07/Deck_02_CN-final.pdf 8 表 1-2 中国 ESG 相关监管政策梳理政策类型发布机构发布实践政策名及具体内容部门规章中国证监会 2018 年 9 月上市公司治理准则首次确立 ESG 信息披露框架，提出上市公司应当贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，弘扬优秀企业家精神，积极履行社会责任，形成良好公司治理实践。生态环境部 2022 年 1 月企业环境信息依法披露管理办法提出企业应当建立健全环境信息依法披露管理制度，规范工作规程，明确工作职责，建立准确的环境信息管理台账，妥善保存相关原始记录，科学统计归集相关环境信息。企业环境信息依法披露格式准则对企业环境信息披露做出了明确的格式规定。规范性文件中国人民银行 2021 年 7 月金融机构环境信息披露指南对金融机构环境信息披露的框架和内容进行了进一步明确，使得金融行业成为当年度所有行业上市公司中发布 ESG 比例最高的行业之一。中国证监会 2022 年 4 月上市公司投资者关系管理工作指引提出落实新发展理念的要求，在沟通内容中增加上市公司的环境、社会和治理（ESG）信息。 9 政策类型发布机构发布实践政策名及具体内容关于加快推进公募基金行业高质量发展的意见督促行业履行环境、社会和治理责任，实现经济效益和社会效益相统一。引导行业总结 ESG 投资规律，大力发展绿色金融，积极践行责任投资理念，改善投资活动环境绩效，服务绿色经济发展。中国证监会 2021 年 6 月公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第 2 号年度报告的内容与格式（2021 年修订）和公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第 3 号半年度报告的内容与格式（2021 年修订）”）。相较于以往的年度或半年度格式披露要求，此次修订进一步明确了上市公司 ESG 信息披露标准和格式。规则指引类文件上海证券交易所 2008 年 5 月上海证券交易所上市公司环境信息披露指引针对上市公司的定期报告提出上市公司应对公司治理信息、环境信息等非财务重大信息进行披露，其中特别强调了对于披露社会责任报告的公司，应在社会责任报告中单独、重点披露履行精准扶贫社会责任情况。深圳证券交易 2015 年 2 月深圳证券交易所主板上市公司规范运作指引明确上市公司在追求经济效益、保护股东权利的同时，需要积极从事环境保护、社区建设等公共事业，积极履行社会责任， 10 政策类型发布机构发布实践政策名及具体内容定期评估公司社会责任情况并自愿披露公司社会责任报告。中国证券投资基金业协会 2018 年 2 月中国上市公司 ESG 研究报告和绿色投资指引（试行），构建了衡量上市公司ESG 绩效的核心指标体系。资料来源课题组根据公开资料整理 11 从市场发展角度来看，ESG 投融资正逐步从边缘型投资策略转变为主流投资策略。根据联合国责任投资原则组织（UN PRI）及全球可持续投资联盟（GSIA）数据，截至 2021 年，全球有 4500 多家机构加入了 UNPRI，较 2020 年底增长近 30，总资产管理规模达 120 万亿美元3左右。同样，根据彭博数据的预测，至 2025 年，全球 ESG 资产有望增长至 53 万亿美元以上4。在中国，根据WIND 数据显示，2019 年 A 股 ESG 公募产品共有 104 只，规模合计 2019 亿元；截至 2022 年 3 月，产品数量上升至 208 只，规模达到 2557 亿元，增长了将近 27。三、ESG 投融资发展需要人工智能技术支持 ESG投融资与依赖财务和监管数据的传统投资逻辑相比，面临着信息采集和深度加工的难题，极大制约了其发展速度和发展水平。主要体现在1. ESG投融资对象识别难产品供给方缺乏挖掘 ESG 投融资客户的工具。现阶段金融机构无法快速识别客户底层资产、缺乏相关数据的收集、抓取、跟踪和分析能力，导致金融机构无法定向挖掘潜在客户，定制开发 ESG 投融资产品。具体而言，产品供给方在为企业提供 ESG 投融资产品时，由于政务数据缺乏、能耗数据欠缺及大量市场非结构化数据无法佐证，产品供给方无法准确识别企业是否符合可持续发展理念，为其提供符合其体量以及融资需求的金融产品。 2. ESG投融资产品管理难3 2021 中国 ESG 发展白皮书.财新智库.ESG30.https//index.caixin.com/upload/chinaesgwhitepaper2021.pdf4 ESG 投资占全球总投资资产超三成. 21 世纪经济报道https//m.21jingji.com/article/20210719/herald/c0014b481c41606fc5f647c63dfc5a84_zaker.html 12 ESG投融资项目数量大幅增加，数据收集、储存和分析更为复杂。根据中国责任投资年度报告 2020数据显示，截至 2020 年末，国内泛 ESG 指数数量增至 52 支，泛 ESG 公募基金数量则增至 127 支，资产规模 1209.72 亿元。2016-2020 年期间，我国泛 ESG 指数数量增长 34，泛 ESG 公募基金数量增长 79，资产规模增长 109。ESG 指数发布数量的增多，意味着对 ESG 数据底座覆盖率、准确度的需求和要求都更高。然而，现存 ESG 数据机制存在更新速度慢、数据覆盖面不广及数据缺乏客观准确性等问题。3. ESG投融资产品评价难市场需求方缺乏 ESG投融资产品分析工具。根据 2021 年汇丰银行针对亚洲 ESG 投资市场的调查显示，中国内地 57，中国香港 485的投资者将进行 ESG投资困难的原因归咎于缺乏满足自身对于不同议题关注程度、投向行业的可持续投资产品，如中国香港和新加坡的投资者偏好多元资产 ESG 投资而中国内地投资者则偏好主题基金。此外，从基金和 ETF 类投资看，当前 ESG 投融资产品可分为两类，一类有 ESG 标签，另一类没有。ESG 贴标基金除了说明书上有“指定 ESG 受托管理”等字眼外，通常会取较为直观的名字，例如，低碳领袖基金、中证 ESG 120 策略指数等。另一类是没贴标的产品，如先锋大型股基金、华夏沪深 300ETF 等。根据中国证券投资基金业协会数据统计显示，ESG 贴标产品只占全部产品的 2 6，倘使 ESG 投资人只认定 ESG 贴标产品，选择范围就相对狭窄，但对于未贴标的基金产品，投资人就较难判定产品的质量。4. ESG投融资监督管理难5 汇丰 ESG 调查显示多数受访投资者认可 ESG 投资.https//finance.sina.com.cn/money/fund/jjzl/2021-04-15/doc-ikmxzfmk7030902.shtml 6 ESG 研究专栏. 2020.11.06https//www.amac.org.cn/businessservices_2025/ywfw_esg/esgyj/yjxsjg/202011/P020201106641999149063.pdf 13 持续监督和管理难度高。由于企业在不同发展阶段，其在环境、社会和治理层面可能涌现出不同问题。企业的 ESG 数据信息需要有长期的跟踪和监测。全球许多央行、交易所、金融监管机构以及财政部门纷纷出台相关政策以支持和督促企业进行 ESG 信息披露。然而非强制性、非标准化的信息披露框架容易导致企业公开的 ESG 数据缺少可比性和实效性。具体而言，ESG 数据除了部分财务和监管等结构化数据外，ESG 信息主要以企业自愿披露的文本、图片、视频等信息为主。企业自愿披露的信息大多未经过第三方审计，无法排除企业存在“漂绿”的可能。此外，即使企业披露的数据经过三方核验，但由于不同数据供应商会对相同信息进行不同的赋权，导致不同机构对同一家公司产生不同评价。面对 ESG 投融资发展中面临的投资对象识别难、产品管理不完善、投融资产品评价难及持续监管难度高等人工无法解决的难点问题，基于人工智能大数据为基底、人机合一、具备学习推理能力的特征，技术与 ESG 投融资的深度耦合能够为提升ESG投融资发展质量和效率提供重要支撑。第二章全球人工智能技术支持ESG投融资发展案例 14 第二章全球人工智能技术支持 ESG 投融资发展案例课题组通过选取国内外人工智能应用于 ESG 投融资的典型案例，探讨人工智能的核心技术在 ESG 投融资中可能的应用，发现国内外人工智能在 ESG 投融资应用的领域和场景主要集中在 ESG 披露报告分析、气候风险评估工具、ESG基金评级以及 ESG 智能评级等领域。全球市场正形成科技赋能 ESG 投融资的应用场景，以技术助力 ESG 投融资突破发展瓶颈。一、国际人工智能技术支持 ESG 投融资发展案例国际上人工智能技术支持 ESG 投融资主要集中在数据收集、气候风险评估、智能评级、信息披露以及协助监管五个维度。其中，ESG 智能评级的产品相对成熟丰富。在产品设计当中，人工智能技术主要发挥的功能包括但不限于文本识别、语音筛查等功能。（一）数据收集1. Covalence SA 7 ESG 数据收集处理评估工具Covalence SA 是一家于 2001 年在日内瓦成立的公司，通过将 ESG 因素与人工智能驱动的评分系统相结合，将公司披露信息与新闻情绪进行比较，确保数据收集的准确性。公司主要对外提供评级、新闻数据、报告和咨询以支持各个市场主体进行投资管理、投资组合选取以及 ESG 评估。 7 Covalence SA 官网.https//www.covalence.ch/ 15 具体应用Covalence SA 使用的方法学基于多种信息来源，将公司公开报告的 ESG 数据与反映媒体和非政府组织等利益相关者看法的在线叙述内容进行比较。Covalence SA 利用了机器学习、分类算法等技术确保机器深度学习人工如何对正面/负面的信息进行分类，以此保证系统能够完全自动化处理包括正负向、情绪等复杂信息的收集和预分类。ESG 新闻数据在交互式数据可视平台上展现，通过 FTP、电子邮件或是 API 的格式进行传送，用户可以通过收到电子邮件的形式，了解对自身影响较大的突发新闻以及最新发展。应用效果该数据库解决了市面公开信息冗杂，突发事件难以捕捉的问题。自 2002 年运行以来，Covalence SA 每日都在实时关注 ESG 新闻，目前，数据库收集了包含来自 13,000 家公司的 100,000 多个不同来源地超过 100 万份文件。与此同时，数据库涵盖正面和负面的新闻数据和能够用于评估企业可持续性承诺可信度的前瞻性数据。该服务有助于识别与 ESG 相关的机会以及管理法律、经济和声誉风险。Covalence SA 以 GRI、SDG、SFDR、SASB 为框架标准，动态、精细的基于新闻的数据收集相关信息，为市场方提供与量化交易和股票因子投资相关的信号。 16 （二）气候风险评估1. Carbon delta8 气候风险评估工具Carbon Delta 是一家总部位于苏黎世的金融科技公司，负责评估组织及其资产的气候适应能力。该公司开发了一种自动化的前瞻性气候风险指标，“气候风险价值”（Climate VaR）。气候风险价值针对投资和银行业计算气候变化对公司市场价值的潜在影响即开发了一个量化模型来帮助客户了解他们在未来 15 年内面临的气候风险。开发意图气候变化已经影响到极端天气事件和自然灾害的频率、严重程度和分布，不仅会形成物理风险，而且还会出现转型风险。既有可能为保险机构提供发展的战略机遇，但也会挑战当前的商业模式，危及长期风险状况和偿付能力。极端天气事件和自然灾害的高发生率可能会增加对保险的需求。然而，保险费用的增加以及受其他限制性条款和因素的影响，也可能会限制保险业务规模的提升。数据显示，在欧洲，目前只有 35的极端天气事件造成的总损失得到了保险赔付。由于气候变化造成的较高的物理风险可能会使保险可保性进一步承压，通过限制再保险的可用性，可能会危及保险机构的业务连续性和风险管理。具体应用 Carbon Delta 使用大数据和复杂的软件模型自动计算气候 VaR，提升数据对投资组合经理的价值。Carbon Delta 开发的模型覆盖作物产量数据、销售数据、证券价格数据、宏观经济统计、温室气体估算、全面的公司生产地点数据库、8 Carbon Delta 官网. https//www.climate-kic.org/success-stories/carbon-delta/ 17 科学的气候数据、互联网研究数据信息，旨在帮助投资者和银行保护他们的资产，优化绩效并达到可持续发展目标。基于公司法规、技术、极端天气、气候趋势和巴黎协定的 2°C 目标五个核心风险因素，对股权投资的气候变化风险进行全面计算，通过用财务术语表达气候风险，帮助投资者了解气候变化的潜在成本。Carbon Delta 制作了一个 0.5°*0.5°笛卡尔网格来模拟全球极端天气影响的高分辨率空间分布，其中覆盖了灾害数据，同时在气候 VaR™ 模型中使用灾害数据集构建了脆弱性函数。应用效果Carbon Delta 的物理风险计算方法不仅适用于极端天气情景建模，同时能够应用于 VaR™ 模型当中，用于计算其他物理风险，例如挖掘野火、沿海沿河洪水等趋势指标。（三）ESG智能评级1. Impaakt9 ESG 智能评级Impaakt 使用人工智能技术为客户提供公正、丰富的信息。将数千个分析师评级方式、评论文章与机器学习相结合，以此评估公司对环境和社会的影响，并根据公司对社会的正面或负面影响，从5（积极影响）到-5（消极影响）进行评分。具体应用利用人工智能识别和分析技术，集中处理 Impaakt 会员提供的企业评论文章、ESG 评级逻辑框架。识别每篇文章中描述的影响是积极还是消极，并利用机 9 Impaakt 官网. https//www.impaakt.com/how-it-works 18 器学习技术，促使机器深度模仿分析师对企业行为的评分，以此形成 ESG 排名。此外，任何人都可以查看品牌或企业的影响力评分，了解它们的可持续性，由此做出正确的购买或投资决策。产品特色现有的评级系统基于企业披露信息。Impaakt 一方面不仅通过 ESG 报告评估，还从企业的运营、产品、创新等全方位地为企业提供评价。另一方面采用可视化的角度向客户展示在不同颗粒度或按可持续发展目标下公司评级所受的影响。 2. RepRisk10 ESG智能评级RepRisk 是数据科学领域的全球领导者和先驱，专门从事优质 ESG 和商业行为风险研究和量化解决方案。自 2006 年以来，RepRisk 一直深耕于将人工智能与人类智能相结合，将大数据转化为可操作的研究、分析和风险指标。目前，RepRisk 的 ESG 风险平台是全球同类数据库中最大的数据库，涵盖各个行业和市场的 212,231 家上市和私营公司以及 50,000 多个各种规模的基础设施项目。具体应用首先，RepRisk 基于 23 种语言合成的数据库，对每日更新数据进行实时处理，通过从非结构化内容中提取高级文本和元数据，系统地标记和监控可能对公司产生声誉、合规和财务影响的重大 ESG 风险和违反国际标准的行为。其次，RepRisk 制作了高质量的注释（人工标记）数据集，并反复训练机器学习相关算法，从而更准确、更有效地识别 ESG 风险。再次，RepRisk 将其数据映射到国 10 RepRisk 官网. https//www.reprisk.com/ 19 际 ESG 和监管框架。具体而言，目前，RepRisk 总共涵盖了 101 个 ESG 风险因素，这些风险因素与联合国 17 个可持续发展目标SDGs相对应；与此同时，这些风险因素还与澳大利亚现代奴隶制法案、加州供应链透明度法案、SASB 重要性地图映射、可持续金融披露法规 SFDR 、英国现代奴隶制法案相互对应。最后，RepRisk 将这些框架整合到 RepRisk 产品中地让客户能够通过普遍使用的框架来评估公司或基础设施项目的 ESG 风险敞口。客户可以轻松识别符合这些标准的重大 ESG 风险以及识别可能损害可持续发展目标等框架进展或违反联合国全球契约等框架的公司和基础设施项目。同时，实现了对已有数据评分进行量化，对公司进行 ESG 评级。应用效果RepRisk 基于自身搭建的数据库以及评级结果为证券交易所、基金管理人、咨询服务提供服务。具体而言，一是协助证券交易所将 ESG 风险评估整合到合规报告应用程序中；二是基金管理人将基于行为的 ESG 数据整合到披露和报告工具中；三是咨询和服务中将 ESG 风险数据和评估结果应用到战略咨询和报告项目中。（四）ESG信息披露1. 德意志银行 ESG披露报告分析工具 112018 年，德意志银行基于自身情况开发的α-Dig 人工智能系统对 1,000 余家公司的 ESG 披露报告进行分析，并针对存在的“漂绿”和 ESG 信息难以量化 11 财经网.调研报告绿色金融科技的发展及应用.https//m.caijing.com.cn/api/showcontentid4821873 20 等问题进行了一系列测试。2021 年，德意志银行宣布将在新加坡成立 ESG 卓越中心，进一步聚焦 ESG 与金融科技创新，扩大 ESG 业务规模，更好地完成可持续转型目标。具体应用该系统利用自然语言处理（NLP）来量化 ESG 投资的重要性，以及企业其他的无形资产，包括人力资本、创新能力、品牌价值、管理能力和环境可持续性。具体而言，系统首先对每篇句子分别标记了总结概括、收益等和可持续性相关的主题。同时，系统检验了可持续报告承诺和未来实际可持续发展表现之间的关系，基于语言特征，得出具有统计学意义的结论，帮助投资者更好地预测公司的可持续发展能力。产品特色α-Dig 人工智能系统有三大特色一是能够深度扫描企业财政演讲中的隐藏消息，例如，演讲者的语速、语气等；二是结合领先数据科技对各类数据收集和筛选，重点挖掘公司员工、客户以及供应商对企业行为的实际看法；三是实现数据与投资策略的融合，通过精密的数据分析协助客户将上述收集到的信息纳入投资组合策略中。（五）ESG监督管理 1. Truvalue Labs12 ESG监督管理工具Truvalue Labs 是第一个对可持续会计准则委员会 SASB 提供行业及部门的公司 ESG 因素分析解决方案的公司。它应用人工智能技术来量化包括新闻、 12 FACTSET. https//www.factset.com/solutions/business-needs/esg-solutions 21 贸易期刊、非政府组织和行业报告在内的非结构化文本来源中发现的 ESG 数据，以向投资专业人士提供透明、及时、一致的 ESG 数据。Truvalue Labs 基于技术为 SASB 和 SDGs 提供评级数据服务、事件数据服务、文章数据服务。具体应用监管数据库。Truvalue Labs 利用人工智能技术、基于 SASB 框架，持续监测超过 100 万个数据点，在长期追踪相关企业的 ESG 表现的同时通过大数据、人工智能等技术手段全面收集社会上专有的法律法规信息，并对更新的 ESG 法律法规进行实时抓取。此外，该数据库能够基于第三方 ESG 数据进行投资组合分析，保证客户投资合法合规。基于 COVID-19 新型冠状病毒 ESG 监视器仪表板工具。Truvalue Labs 通过人工智能以及大数据技术，实时抓取 COVID-19 对于不同 ESG 议题的影响程度。客户可以通过工具识别 COVID-19 常态化下的关键 ESG 议题及时规避COVID-19 带来的员工患病、企业停工等带来的社会凝聚力和稳定性较低、健康和安全实践较差等 ESG 风险，具体内容见（表 2-1 及图 2-1）。 22 表 2-1 COVID-19新型冠状病毒 ESG 监视器仪表板类别具体内容社会影响有关 COVID-19 及其对生活质量、受教育机会、社会距离、心理健康、抑郁症、获得健康食品和相关主题的影响的信息。劳动涉及 COVID-19 和员工、裁员、在家工作、带薪病假、失业和相关主题的信息。经济有关 COVID-19 对更广泛经济的影响的任何讨论。供应链涉及 COVID-19 和货物供应、生产暂停、制造停工和其他相关问题的信息。其他与 ESG 相关信息与任何研发或疫苗生产或转移生产以生产检测试剂盒、呼吸机、消毒剂或任何其他不寻常的、特定于危机的商品、服务或产品的努力相关的信息。资料来源Truvalue Labs 官网图 2-1 COVID-19新冠状病毒 ESG 监视器仪表板工具示例图图片来源Truvalue Labs 官网 23 二、我国人工智能技术支持 ESG 投融资发展案例人工智能技术支持 ESG 投融资在国内的应用主要集中在数据收集、ESG 评级两个维度，相较于国外丰富的案例，国内的人工智能支持 ESG 投融资处于初期阶段。（一）数据收集1. 妙盈科技13 ESG 数据处理及碳管理系统妙盈科技创立于 2016 年，是一家领先的可持续发展与气候变化数据和方案提供商，致力于用人工智能解决金融机构、企业、政府和个人面临的可持续发展、气候变化、碳中以及社会责任方面的挑战，业务范围涵盖 ESG、碳中和、碳普惠等市场。具体应用