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在第七十五届联合国大会上提出“碳达峰”“碳中和”目标，绿色金融作为创新推动经济可持续发展、助力“双碳”目标实现的重要金融工具，被提升到了极其重要的战略高度。立足于新发展阶段，绿色金融相关政策及标准体系持续完善，市场规模持续增长，并与大数据、物联网、人工智能等技术深入融合，不断提高金融服务绿色产业的覆盖面和精准度。但整体而言，我国绿色金融发展仍面临数据标准化程度低、信息不对称、绿色项目或信息识别困难以及贷后风控难度大等障碍，数字技术则为克服这些障碍提供了新的工具和方法。xx银行始终践行金融向善理念，致力于打造“善本金融”特色品牌，因此，如何扎实推进绿色金融数字化转型，如何采用数字化手段、灵活运用金融科技工具为绿色金融创新发展赋能，已成为xx银行上下深入思考并付诸创新实践的课题。
一、绿色金融数字化面临的现状与痛点
通过汇聚数据资产实现绿色数据的价值增值，是当前赋能绿色金融数字化发展的重要路径和支撑。近年来，数字化技术在绿色资产识别、环境效益数据采集分析、ES评价等方面得到了越来越广泛的应用，但也面临着诸多痛点。
（一）数据标准化程度低，数据质量仍需加强
首先，目前监管部门对绿色金融产品、绿色项目的认定标准不统一，导致金融机构在开展绿色金融业务活动的过程中，需要遵循不同监管部门规定的不同数据统计口径或标准，造成绿色项目识别及金融机构运营成本上升。其次，对环境效益缺乏统一的计算与测算标准，不同部门对环境数据的定义和格式不同，采用的计算方式和逻辑也存在差异，使得环境数据的真实性、可靠性和统一性大打折扣。
（二）存在数据孤岛，政企信息不对称问题
首先，监管层面尚未建立起统一完善的绿色信息披露渠道和管理制度，也未形成强制披露机制，部分企业往往采取选择性披露的方式，而这种做法可能引发数据披露报喜不报忧、质量差等问题。其次，监管部门与金融机构之间缺乏统一的绿色项目和信息共享平台，监管端所掌握的大量有效的企业环境信息无法及时同步到金融机构，金融机构也无法及时有效跟踪企业或项目的绿色发展相关数据，环保部门不能及时公布环境污染企业及其贷款等相关信息。这种信息不对称的现象加剧了金融机构信贷审批以及贷后风控的不确定性。
（三）风险控制能力不足，管理难度大
在绿色业务开展方面，由于数据标准不统一和信息不对称问题，导致金融机构难以有效甄别绿色企业和项目，容易存在“漂绿、染绿、洗绿”风险。在绿色风险识别方面，由于绿色项目往往资金需求量大，回报周期长，且绿色信贷存在环境效益、低碳转型等绿色金融特有风险，传统的信贷管理模式已无法满足对这类特有业务风险进行有效识别的需求。最后，在贷后管理方面，当前金融机构对绿色信贷效益的量化评估能力普遍不足，对环境信息更是缺乏明确的量化手段。
（四）金融科技应用尚浅，复合型人才缺乏
目前，我国金融科技在绿色金融领域主要聚焦于利用大数据、人工智能、云计算等技术进行数据采集与分析，以提升绿色项目的识别效果和风控水平，而在区块链、物联网、大模型等新兴技术方面的创新和应用明显不足。此外，金融机构普遍缺乏既深谙绿色金融又精通金融科技的复合型人才，无法切实发挥金融科技和绿色金融融合发展的优势。
二、推动商业银行绿色金融数字化转型的对策与建议
（一）健全绿色金融标准体系，提高绿色数据质量
首先，绿色金融相关数据的采集、汇聚、共享等应建立在绿色金融标准体系的基础之上，监管部门、环保部门应不断完善顶层设计，构建统一完善的绿色金融标准体系，助力商业银行收集、整合和利用绿色环境数据，提升数据要素在绿色金融数字化转型中的价值。其次，建立覆盖各类金融机构和融资主体的环境信息强制披露体系，积极引导金融机构和发债主体重视自身环境信息披露，从披露主体、披露格式、披露范围等角度进一步细化信息披露内容，不断提高环境信息披露覆盖面和披露质量，有效缓解绿色金融供需双方的环境信息不对称问题，降低“洗绿”等风险。
（二）构建可信大数据，破解信息不对称问题
提升绿色金融服务的基础在于数据，而构建绿色可信大数据的关键在于采集哪些数据以及如何使用这些数据。首先，要明确数据采集范围和标准。监管部门应建立健全行业级ES数据标准作为绿色可信大数据的框架，商业银行要优先整合盘活存量绿色数据资产，并逐步扩大采集范围。其次，要搭建绿色信用评价体系。监管部门可以应用大数据工具对数据进行清洗、分类并针对不同行业建立差异化评价指标库，通过标签构建多维度绿色信用分，从而形成多层次信用评价体系。最后，要通过数据优选客户群体。商业银行应充分整合内外部数据进行客户画像，并通过建立绿色金融客户库对绿色客户进行分层分级分类动态管理，实现精准获客。
（三）打造绿色金融公共服务能力，助力风险控制和管理
搭建绿色金融综合服务平台，提供综合性的绿色金融服务能力，主要包括三个部分。第一部分是构建区域公共信息共享及对接平台。监管部门应积极应用区块链技术去中心化等特点，实现平台绿色企业和项目信息适时分布式录入和发布，实现政银企数据的高效共享。第二部分是建立ES评分评级模型。商业银行应利用自动化、智能化模型实现对绿色项目的识别和判定、环境和效益的测算分析、环境和社会风险的评估评级、企业风险预警。第x部分是搭建绿色金融特有风控体系。在传统金融业务风控的基础上，商业银行要重点开展对漂绿染绿、环境效益等绿色金融特有风险的全流程管控。同时，积极加强系统刚性约束，通过交易阻断、限制准入、下调评级等系统控制方式，形成事前可防、事中可控、事后可管的全流程风控能力。
（四）培养复合型人才，提升绿色金融业务的专业性
首先，商业银行应系统规划人才培养体系，加大对环保、金融、科技等领域复合型人才的培养及引进力度。其次，商业银行需持续优化完善组织架构，把绿色金融融入到企业愿景、发展战略、信贷文化、内控制度、管理流程、产品服务等各个环节，成立专门的部门负责绿色金融业务，形成一套规范、高效、合规的管理章程和运营办法。最后，应加强绿色金融投研，与高等院校、科研院所和专业化研究机构开展合作，充分研究大数据、人工智能、区块链等数字化技术在绿色金融中的作用，推动绿色金融数字化产品创新。
三、xx银行在绿色金融数字化方面的实践与探索
xx作为“两山理论”的发源地和率先实践地，推进和发展数字化绿色金融具有得天独厚的优势和基础。xx银行深刻贯彻落实金融的ZZ性和人民性要求，践行金融向善理念，打造“善本金融”特色品牌，积极响应和贯彻“双碳”战略，明确绿色金融发展战略、“双碳”总体规划，制定绿色金融发展三年提升方案，全方位升级绿色金融行动，从绿色数据共享、绿色金融综合服务能力、绿色低碳运营、绿色金融人才队伍建设等方面积极探索绿色金融在数字化转型方面的有
