近年來，全球范圍內(nèi)的可持續(xù)發(fā)展議題持續(xù)升溫，各行各業(yè)對于環(huán)境、社會和治理（ESG）方面的關注度不斷提高，銀行業(yè)也不例外。作為金融體系的核心，銀行不僅僅是資金流通的樞紐，更在推動社會責任和綠色金融方面扮演著至關重要的角色。隨著監(jiān)管機構和投資者對可持續(xù)發(fā)展的要求逐漸提升，銀行面臨著前所未有的ESG發(fā)展壓力。如何將ESG目標有效融入銀行的運營流程，成為當今銀行面臨的一大挑戰(zhàn)。人工智能，尤其是近年來迅速發(fā)展的大模型技術，為銀行應對這一挑戰(zhàn)提供了嶄新的工具。大模型以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和分析能力，為銀行業(yè)在ESG實踐中的各個環(huán)節(jié)帶來了技術突破。通過大模型的應用，銀行可以更為高效地處理海量數(shù)據(jù)需求，為ESG的推廣提供智能化支持。

 

人工智能大模型與ESG的關系

 

人工智能大模型的快速發(fā)展，為銀行業(yè)在推動ESG目標方面帶來了巨大潛力。作為先進的智能化工具，大模型具備一系列核心特點和獨特優(yōu)勢，能夠有效滿足銀行在ESG發(fā)展的復雜需求。大模型的特點包括強大的自然語言處理（NLP）能力、深度學習框架、數(shù)據(jù)預測分析等，這些能力使其能夠處理復雜的文本信息、深度挖掘數(shù)據(jù)模式、進行實時預測。首先，自然語言處理技術使得大模型可以高效地分析和理解非結(jié)構化數(shù)據(jù)，如政策文件、行業(yè)報告和新聞等，為銀行提供豐富的信息來源，并在ESG報告編制、政策解讀和市場趨勢分析中發(fā)揮重要作用。其次，深度學習框架讓大模型能夠在海量數(shù)據(jù)中自動提取特征，從而幫助銀行快速識別與ESG相關的關鍵數(shù)據(jù)模式，比如碳排放變化趨勢、社會輿情等。大模型的強大預測能力更是其在銀行業(yè)的應用亮點，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和多重變量進行趨勢預測，為環(huán)境管理、風險防控和投資決策提供科學依據(jù)。這些特點使得大模型在數(shù)據(jù)處理效率和精準度上超越傳統(tǒng)工具，為銀行在ESG方面提供了創(chuàng)新的技術解決方案。

 

隨著可持續(xù)發(fā)展理念的深入推進，銀行業(yè)在ESG方面的需求愈加明確且多樣化。

 

（一）在環(huán)境方面。銀行不僅需要減少自身業(yè)務流程中的碳足跡，還需要在客戶層面上推行綠色貸款政策，支持符合ESG標準的低碳業(yè)務和環(huán)保項目。因此，銀行需要具備較強的環(huán)境影響評估能力，以便全面了解自身及客戶的碳排放情況，制定和實施有針對性的碳中和策略。大模型的引入，使銀行可以在多層次的數(shù)據(jù)中進行碳排放追蹤和環(huán)境風險評估，為綠色金融的發(fā)展提供基礎性支持。

 

（二）在社會責任方面。銀行作為社會資源配置的重要角色，承擔著普惠金融、金融教育及客戶權益保護等多重責任。通過人工智能大模型，銀行能夠分析不同地區(qū)、收入水平和需求層次的客戶數(shù)據(jù)，為普惠金融政策的制定提供數(shù)據(jù)支撐，有助于提升金融服務的包容性和公平性。同時，大模型還可以幫助銀行更好地理解和應對社會輿論變化，快速識別潛在的社會責任風險，以維護銀行的品牌形象。

 

（三）在治理方面。銀行對內(nèi)部合規(guī)、風險管理和透明度的要求愈加嚴格。合規(guī)管理是銀行治理的核心之一，隨著監(jiān)管機構對ESG相關數(shù)據(jù)披露要求的加強，銀行面臨著更為嚴格的信息披露義務。大模型在這一方面可以有效提高銀行的內(nèi)部治理能力。通過實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)挖掘，大模型能夠幫助銀行識別合規(guī)性風險，預判潛在的法律或政策違規(guī)行為，確保業(yè)務的合規(guī)運行。此外，大模型在數(shù)據(jù)處理和分析上的優(yōu)勢，使得ESG報告的生成更加自動化和規(guī)范化，提升了銀行在治理方面的透明度，滿足監(jiān)管和公眾對數(shù)據(jù)準確性的高要求。

 

人工智能大模型在銀行ESG環(huán)境(E)中的應用

 

（一）在碳排放評估與管理方面，銀行運營中涉及大量的數(shù)據(jù)處理，包括能源消耗、交通出行、紙張使用等，這些都直接或間接地產(chǎn)生碳排放。傳統(tǒng)的碳排放評估方法通常依賴于手工數(shù)據(jù)收集和簡單的計算模型，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不完整和誤差大的問題。通過人工智能大模型，銀行能夠自動化收集和分析各類運營數(shù)據(jù)，包括能源賬單、差旅記錄和辦公用品消耗等，利用深度學習和預測模型精確計算出整體碳排放量。大模型還可以實時監(jiān)測排放數(shù)據(jù)，幫助銀行識別排放高峰和主要碳源，從而制定更為精準的碳減排策略。這種精細化管理不僅提高了碳排放數(shù)據(jù)的準確性，也為銀行制定和執(zhí)行碳中和戰(zhàn)略提供了科學依據(jù)，助力實現(xiàn)可持續(xù)運營目標。

 

（二）在綠色貸款與投資決策支持方面，銀行面臨著如何有效識別和支持符合環(huán)保標準的企業(yè)和項目的挑戰(zhàn)。人工智能大模型能夠處理大量企業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括企業(yè)的能源使用、廢棄物處理和環(huán)保設施等信息，通過復雜的數(shù)據(jù)模型和自然語言處理技術，對企業(yè)的環(huán)境影響進行綜合評估。大模型可以從公開的環(huán)保報告、新聞媒體、行業(yè)研究等多種渠道收集和分析數(shù)據(jù)，識別出環(huán)境表現(xiàn)優(yōu)異的企業(yè)?；谶@些評估結(jié)果，銀行能夠更為科學地分配綠色貸款，優(yōu)先支持低碳技術和環(huán)保項目。這不僅有助于銀行降低與環(huán)境相關的金融風險，也推動了資金向環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展領域的流動，促進了綠色經(jīng)濟的發(fā)展。

 

（三）供應鏈環(huán)境風險評估是銀行在環(huán)境責任方面的另一個重要領域。銀行需要確保其資金不流向具有高環(huán)境風險的供應鏈環(huán)節(jié)，以避免間接參與環(huán)境破壞活動。通過人工智能（AI）大模型，銀行能夠深入分析客戶及其供應鏈的環(huán)境風險因素。大模型可以整合和分析供應鏈中各個環(huán)節(jié)的環(huán)境數(shù)據(jù)，包括原材料采購、生產(chǎn)過程、運輸和最終產(chǎn)品的環(huán)境影響。利用機器學習算法，大模型能夠識別出供應鏈中的潛在環(huán)境風險，如供應商的碳排放超標、環(huán)境污染事件或自然資源過度開采等問題。這種風險評估使得銀行能夠更加精準地篩選出符合ESG標準的客戶和項目，確保資金投向更為環(huán)保和可持續(xù)的領域。通過這種方式，銀行不僅降低了自身的環(huán)境風險，也推動了整個供應鏈的綠色轉(zhuǎn)型。

 

人工智能大模型在銀行ESG社會(S)中的應用

 

（一）在客戶多樣性與包容性分析方面，銀行需要了解客戶結(jié)構的多樣性，以便更有針對性地滿足不同背景和需求的客戶群體。這種多樣性和包容性不僅體現(xiàn)在客戶的地理位置、收入水平、年齡段等基本信息上，還包括性別、文化背景和個人偏好等深層次的數(shù)據(jù)。人工智能大模型可以通過分析大量的客戶數(shù)據(jù)，從多維度評估銀行客戶的多樣性表現(xiàn)，例如不同性別、年齡層的金融需求、服務使用情況等。此外，大模型還能識別出銀行服務中的潛在包容性不足，例如某些客戶群體使用某些金融產(chǎn)品的頻率較低，這可能暗示了產(chǎn)品設計、溝通方式或服務流程中的包容性問題。通過這些洞察，銀行能夠優(yōu)化產(chǎn)品設計和服務策略，更好地體現(xiàn)多樣化和包容性的理念，提升客戶滿意度和忠誠度。

 

（二）在金融普惠性與包容性提升方面，銀行的目標是為更多的低收入群體和偏遠地區(qū)提供便捷的金融服務，推動金融普惠的實現(xiàn)。然而，低收入和偏遠地區(qū)的客戶往往面臨數(shù)據(jù)不足的問題，傳統(tǒng)方法難以識別他們的需求。大模型通過結(jié)合多源數(shù)據(jù)，包括社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、歷史交易數(shù)據(jù)等，能夠更全面地分析社會層面的金融需求。這種能力幫助銀行識別出服務覆蓋不足的區(qū)域和人群，并制定相應的普惠金融策略。比如，大模型可以識別出特定地區(qū)的金融教育需求不足，銀行據(jù)此可以開發(fā)更適合當?shù)匦枨蟮慕逃头债a(chǎn)品，幫助這些人群提升金融素養(yǎng)，享受更多的金融服務。同時，大模型還可以分析低收入群體的消費模式和需求，為他們提供個性化的金融產(chǎn)品，如小額貸款、低費用賬戶等，提升金融服務的包容性和可獲得性。

 

（三）在員工健康與安全監(jiān)測方面，銀行需要關心員工的身心健康，并優(yōu)化工作環(huán)境以保障員工的安全。員工的工作環(huán)境、健康狀況與銀行整體的運營績效密切相關。大模型可以通過分析員工的工作環(huán)境數(shù)據(jù)、健康監(jiān)測數(shù)據(jù)和心理健康調(diào)查數(shù)據(jù)，幫助銀行更好地管理員工健康和安全。例如，通過對工作環(huán)境數(shù)據(jù)的分析，大模型能夠識別出某些工位或辦公區(qū)域的噪音、光照、空氣質(zhì)量等可能對員工健康產(chǎn)生影響的因素。此外，基于員工健康數(shù)據(jù)的分析，大模型可以幫助銀行識別工作壓力或健康問題高發(fā)的員工群體，適時提供必要的支持和干預措施，避免員工在心理和身體上的健康問題進一步加重。

 

人工智能大模型在銀行ESG治理(G)中的應用

 

（一）在風險與合規(guī)管理方面，銀行在日常運營中需要時刻關注多種風險，包括金融風險、法律風險和與ESG相關的合規(guī)性風險。人工智能大模型的實時分析能力為銀行的風險與合規(guī)管理提供了全新的解決方案。大模型可以通過整合多源數(shù)據(jù)，例如交易記錄、客戶資料、政策法規(guī)等，實時監(jiān)測各類潛在風險，識別出可能出現(xiàn)的違規(guī)行為。通過自動化的數(shù)據(jù)處理和分析，大模型能夠在不同時期對風險進行分類和評級，幫助銀行及時采取針對性措施。此外，大模型可以迅速識別政策和法規(guī)的變化，并分析這些變化對銀行業(yè)務的潛在影響，確保銀行能夠迅速適應監(jiān)管環(huán)境的變動。這種實時合規(guī)監(jiān)測不僅減少了銀行面臨的法律與政策風險，也確保了銀行業(yè)務在ESG標準下的合規(guī)性。

 

（二）在內(nèi)部審計與治理優(yōu)化方面，銀行需要在管理層面深入理解并落實ESG實踐。然而，傳統(tǒng)的內(nèi)部審計方式通常耗時費力且難以全面覆蓋。通過大模型的支持，銀行能夠?qū)Ａ績?nèi)部數(shù)據(jù)進行智能分析，識別出治理和合規(guī)性方面的潛在問題。大模型可以在審計過程中，通過分析歷史記錄、財務數(shù)據(jù)和各部門的ESG實施情況，實時生成詳細的審計報告。這種基于大數(shù)據(jù)的分析方式有助于發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)審計方式難以察覺的治理缺陷，例如不同業(yè)務部門之間的ESG合規(guī)差異或潛在的政策執(zhí)行偏差。

 

（三）在ESG報告自動化方面，隨著銀行ESG合規(guī)壓力的增加，ESG報告的編制成為一項必不可少的任務。然而，由于涉及的數(shù)據(jù)廣泛且復雜，傳統(tǒng)的報告編制方式往往需要大量人力和時間支持。人工智能大模型的應用，可以在數(shù)據(jù)處理和報告生成上大幅提升效率。大模型能夠從銀行的多渠道數(shù)據(jù)中自動提取、匯總并分析關鍵信息，如能源消耗數(shù)據(jù)、社會責任活動情況以及治理結(jié)構的執(zhí)行數(shù)據(jù)等，快速生成符合監(jiān)管要求的ESG報告。此外，大模型在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢可以確保報告中的數(shù)據(jù)更加準確和連貫，從而提高了報告的透明度和可靠性。自動化的ESG報告編制不僅減少了人為錯誤的風險，還顯著縮短了報告的生成周期，使銀行能夠更加及時地向外界披露其ESG表現(xiàn)。

 

銀行應用人工智能大模型賦能ESG的挑戰(zhàn)

 

（一）數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性是銀行業(yè)應用人工智能的首要難題。銀行作為高度數(shù)據(jù)驅(qū)動的行業(yè)，積累了大量敏感的客戶數(shù)據(jù)，包含交易信息、個人身份信息和財務狀況等。在大模型的開發(fā)和應用中，銀行不可避免地需要處理和分析這些數(shù)據(jù)，然而，一旦數(shù)據(jù)處理不當，就會引發(fā)嚴重的隱私泄露風險。各國的金融監(jiān)管機構對數(shù)據(jù)隱私有嚴格的法律要求，銀行需要確保所有數(shù)據(jù)操作都符合這些法規(guī)，如歐洲的《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）和中國的《個人信息保護法》。此外，銀行在應用大模型過程中，還需遵守行業(yè)內(nèi)的隱私保護標準，如數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等，以保障客戶信息的機密性。這種復雜的合規(guī)要求增加了銀行在ESG背景下應用AI的難度。為了解決這一問題，銀行可以通過引入隱私保護技術（如聯(lián)邦學習和差分隱私）來保障數(shù)據(jù)安全，同時探索通過透明的數(shù)據(jù)管理政策和合規(guī)審查機制，確保大模型的應用始終符合隱私保護的合規(guī)要求。

 

（二）AI大模型的開發(fā)和訓練過程資源消耗較高，這與銀行業(yè)ESG目標中的環(huán)境責任產(chǎn)生了一定的沖突。大模型的訓練通常需要大量的計算資源，包括高性能服務器、GPU和充足的存儲，這些資源在消耗電力的同時會產(chǎn)生相應的碳排放。對于致力于推動低碳發(fā)展的銀行來說，這種資源消耗可能會導致其在環(huán)境責任方面的表現(xiàn)不一致。因此，銀行在應用AI大模型時，需要平衡模型計算資源與環(huán)境目標之間的關系。一種可行的解決方案是采用綠色計算技術，如利用可再生能源來支持數(shù)據(jù)中心的運行，或者通過模型壓縮和優(yōu)化算法減少計算資源的需求。此外，銀行可以采取多任務學習和知識蒸餾等方法，使得模型在較小的資源消耗下達到相似的效果，從而在保持環(huán)境友好的同時推進大模型的應用。

 

（三）大模型在銀行ESG治理方面的應用也面臨透明度和道德風險的問題。人工智能的“黑箱”特性常常使模型的決策過程難以解釋，銀行在應用AI大模型的過程中，可能面臨數(shù)據(jù)偏見和誤解的風險。比如，大模型可能在訓練數(shù)據(jù)中受到歷史數(shù)據(jù)偏差的影響，從而導致決策中潛在的歧視或不公，特別是在金融普惠和客戶服務領域，這樣的偏見可能會影響銀行的ESG表現(xiàn)，損害其社會責任形象。為了解決這一問題，銀行需要確保大模型的透明度和可解釋性，即能夠清晰解釋模型做出特定決策的原因?？梢酝ㄟ^引入解釋性AI技術，如局部可解釋性模型（LIME）或集成可解釋性框架，使得模型的輸出更具透明度和可理解性。此外，銀行還應建立道德審查委員會，定期檢查模型應用中可能存在的偏見，確保模型應用符合道德標準，以維護銀行在社會治理方面的責任感。

 

未來發(fā)展方向和建議

 

（一）銀行應推動人工智能大模型與ESG框架的深度融合，在技術開發(fā)中引入ESG指標，確保大模型的應用與ESG目標一致。在模型開發(fā)和應用過程中，將ESG標準與大模型性能指標結(jié)合，例如在碳排放評估中加入環(huán)保標準，在客戶包容性分析中結(jié)合社會責任，或在治理合規(guī)中嵌入透明度和問責機制。這種標準化流程不僅提升了銀行在數(shù)據(jù)處理和預測中的可信度，也能使模型的應用在技術層面上直接為銀行的ESG表現(xiàn)加分。此外，定期評估模型的ESG表現(xiàn)，確保其對ESG標準的長期支持，可以幫助銀行在實現(xiàn)智能化的同時也實現(xiàn)綠色化、包容化的業(yè)務目標。

 

（二）跨部門合作與創(chuàng)新實驗室的建設對銀行推進ESG與人工智能大模型的深度融合至關重要。銀行的不同部門在數(shù)據(jù)來源、服務對象和運營目標上各有不同，為了更好地賦能ESG發(fā)展，銀行需要跨部門協(xié)同合作。例如，風險管理部門、可持續(xù)發(fā)展部門和信息技術部門可以合作，制定符合ESG要求的風險評估模型，共享彼此的數(shù)據(jù)資源和專業(yè)知識。這種跨部門的合作不僅提升了ESG大模型的實用性，也促進了銀行內(nèi)部各部門之間的協(xié)同效應。同時，創(chuàng)新實驗室的建立能夠為新興技術的探索和試點提供實驗場所，尤其是針對ESG的創(chuàng)新應用。通過創(chuàng)新實驗室，銀行可以嘗試在模型中引入各類ESG應用場景，從而實現(xiàn)技術研發(fā)的前期探索，并在小范圍內(nèi)試點驗證技術可行性。這種方式不僅降低了銀行的技術風險，也能在創(chuàng)新實驗中逐步積累ESG相關的技術和經(jīng)驗。

 

（三）在全球化ESG標準逐步建立的背景下，銀行應積極獲取政策支持，并通過AI技術參與國際合作，提升國際競爭力。各國在ESG方面的法規(guī)標準不同，但隨著全球?qū)SG的重視，銀行應努力使自身的ESG實踐符合國際標準，以獲得更多政策支持和跨國業(yè)務機會。借助人工智能大模型，銀行可以加速全球ESG合規(guī)進程，并在跨國業(yè)務拓展中展示其在環(huán)境、社會、治理方面的積極表現(xiàn)。與此同時，通過參與國際ESG合作項目或聯(lián)盟，銀行不僅能夠獲取最新的全球ESG技術動態(tài)，也能在政策制定中為自身爭取更多的主動權。這種參與不僅為銀行在國際舞臺上贏得認可，也有助于提升其全球品牌形象。

 

(作者為中信銀行信息技術管理部創(chuàng)新科學家)

 

①張佳康，ESG投資評估體系的啟示[J],中國金融,2019(4):74-75.

 

②陳國進等，中國綠色金融政策,融資成本與企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型—基于央行擔保品政策視角[J]，金融研究,2021,498(12):75-95.

 

③李丹，構建 ESG 理念下綠色金融新優(yōu)勢—華夏銀行董事長李民吉談綠色金融之道[J]，中國金融家,2021.

 

④孫明睿等，金融科技與企業(yè)ESG表現(xiàn)[J]，財經(jīng)研究,2024(5).

 

⑤Sustainability Accounting Standards Board，A Practical Guide to Sustainability Reporting Using GRI and SASB Standards[R]，SASB，2021.

 

⑥ Global Reporting Initiative，GRI Standards[R]，GRI，2021.