金融科技作为绿色金融体系建设的重要支撑，在支持绿色金融更加高效服务于实体经济方面发挥关键性作用，有利于金融机构更好、更高效、更安全地发展绿色金融业务。本文以湖州银行为例，系统梳理了金融科技在湖州银行绿色低碳转型中的各阶段应用，结合湖州银行在绿色信贷管理系统上的实践，提出为金融科技在银行绿色转型发展的运用和深度进一步拓展的建议，以期助力商业银行通过发展绿色金融实现高质量和商业可持续发展的目标。

1    湖州银行概况

湖州银行成立于1998年，为湖州市唯一一家法人城商行。从2016年起，湖州银行作为绿色金融改革创新试验区法人城商行开始探索创建中小型绿色金融特色城商行，始终践行“金融+绿色+科技+合作+风控”战略，通过强化规划引领、健全组织架构体系、完善政策制度机制、创新产品服务等，实现了绿色金融快速发展，成为境内第三家赤道银行、中英金融机构环境信息披露单位、首家将ESG理念运用于信贷管理的银行机构。作为“绿水青山就是金山银山”重要理念发源地的城商行，湖州银行在各级监管部门的指导和帮助下，全面深化绿色金融建设，在行业影响力、环境与社会风险管理、环境信息披露、金融科技创新、国际交流合作等方面都取得了阶段性成效。

2    湖州银行运用金融科技助力绿色金融发展的演进历程

商业银行绿色低碳转型是一个动态优化的过程，银行应依据其发展阶段的不同，分阶段推进相关重点事项。金融科技为支撑银行绿色化发展中的重要组成部分，通过与绿色业务流程的深度融合，实现对绿色业务智能识别、环境效益自动测算、环境风险多维监测、集团绿金业务的统筹管理等功能，可以极大的提升银行绿色金融的管理能力。以下为金融科技支持湖州银行绿色金融业务经历的三个逐步深入融合阶段。

2.1    第一阶段：绿色业务智能识别

第一阶段，着眼点在于通过科技手段解决绿色资产的识别与认定。湖州银行前期在人工识别绿色业务后，在授信系统中为对应业务添加标识，以便及时获得业务明细和统计数据。

2.2    第二阶段：流程化、初步整合

第二阶段，建立绿色信贷管理系统实现绿色金融业务全流程的工具化。湖州银行在此阶段逐步建立了一整套完善的绿色金融框架支撑绿色金融业务发展，其中包括战略规划、组织架构、制度体系、产品创新、风险管理、绿色运营、信息系统建设等。同时，湖州银行依托数字化转型战略，将绿色业务识别流程、环境与社会风险审查流程全面实现线上化和智能化管理，有助于金融监管部门绿色金融的实时信息统计和政策制定，实现了金融科技支撑信贷全流程、信贷绿色识别、环境风险分类、自动预警等职能。

2.3    第三阶段：智能化、大数据风控

第三阶段，通过大数据、人工智能实现金融科技助力银行绿色金融风险管理及展业增效。湖州银行通过强化金融科技手段的运用，在绿色业务识别模块引入人工智能手段，将绿色业务智能识别、环境效益测算及ESG评价能力等方面进一步完善升级；在环境与社会风险管理领域，引入大数据，通过建立算法与模型，构建了ESG违约率模型在信贷管理中的应用，引入金融科技打造湖州银行特色化ESG企业评价体系及违约率测算模型，最终转化为具体的风险策略和定价机制，为全行绿色金融精细化管理提供支撑。商业银行可借鉴学习湖州银行的做法，通过创新开发标准化管理工具，将可持续发展理念深入融合和固化到绿色信贷的管理中去，以实现金融科技引领银行绿色化全面发展。

3    湖州银行运用金融科技助力绿色金融发展的具体实践

2019年3月，湖州银行上线业内自主研发的全国城商行首个覆盖全部信贷业务的绿色信贷管理系统,该系统主要应用于绿色信贷和环境社会风险识别、环境效益测算、贷后风险预警处置等场景，有效破解了绿色信贷管理瓶颈。同时，湖州银行还将“赤道原则”管理理念融入全部公司贷款业务流程,完成了公司信贷业务的环境社会风险全流程管理和赤道项目的分类管理,有利于对客户进行“绿色风险”甄别、评估、预警和防控。此外，在对小微企业的环境社会风险管理方面，湖州银行还进行了数据库改造和IT系统的创新。

3.1    绿色业务精准识别分类与痕迹管理

商业银行每天会产生大量授信，需要借助金融科技手段准确识别、标记其中的绿色业务，并存留认定痕迹和证明材料。根据《绿色产业指导目录（2019版）》以及人民银行、银保监会等部门发布的绿色信贷分类标准和湖州地方政府制定的相关标准，湖州银行针对授信企业所处行业、经营范围、贷款用途、生产工艺等维度，初步建立了涵盖绿、蓝、黄、红4类9级共256项具体绿色细分门类的绿色信贷识别评价体系。同时，利用大数据和人工智能分析，对项目进行自动判别，将企业分为友好类（绿色）、合格类(蓝色)、关注类（黄色）以及退出类（红色），并根据贴标在额度和利率上进行差异化授信。截至2021年末，该系统已累计对42000多笔业务进行了绿色识别和全流程贴标，识别的绿色信贷数量较2020年提升了13.49%，较2019年提升了47.18%，绿色识别准确率稳定在98%以上。

3.2    环境与社会风险管理

环境与社会风险管理是绿色金融的重要内涵之一。湖州银行重塑了原有的信贷业务流程，按照环境与社会风险合规要求，将赤道原则环境社会风险管理理念嵌入重塑的信贷管理流程中，根据客户或项目实际特点在尽职调查环节、审查审批环节、合同签署环节、资金拨付环节及贷后管理环节各个节点强化绿色信贷及环境社会风险管理要求，同时以绿色信贷管理系统为支撑，加强投融资环境与社会风险的全流程管理，为银行资产投向、资产定价等决策提供有效支撑。

图3-2 嵌入绿色标准的智能化信贷业务流程

3.3    环境效益测算

投融资项目的环境效益是未来商业银行环境信息披露的重要内容之一。按照金融监管部门的环境效益测算具体要求以及不同行业建立专业的环境效益测算模型，湖州银行将项目环境效益测算公式及参数要求嵌入系统后台，由系统自动测算绿色项目的环境效益。根据环境效益的测算结果及时调整信贷政策，优先为低碳项目开通快速审批通道。截至2021年末，该系统已累计对约700笔项目贷款进行了环境效益测评。

3.4    创建ESG风控模型体系

ESG数据以及数据的应用是金融领域的重要关注点。对于商业银行而言，通过ESG评级可以帮助其剔除ESG评级低或者发生负面事件概率高的企业。而ESG评级也是通过大数据平台系统性了解处于不同行业的企业，产业链中企业及提供的产品和服务后，根据企业的综合情况而最终确定的。湖州银行结合内部客户信息以及外部平台数据信息，前置信贷客户ESG风险管理，把企业的环境信用评级、碳排放管理水平、员工权益保障、安全生产、公司治理、经营管理等方面的67项四级指标纳入指标体系，将评价结果与财务指标一起纳入违约概率模型，自动化预测贷款质量。截至2021年末，湖州银行已完成对全行约2/3公司客户的ESG评价，有效提升了湖州银行对信贷客户履约能力的预判和对绿色小微企业的融资支持效率。利用“绿色金融+大数据”思维，围绕小微企业特征，创新搭建适用于小微企业的ESG评价指标体系，并将ESG评分纳入信贷客户“违约率”模型，通过包含更广的非传统财务信息的输入，提高信贷违约概率预测能力和开展绿色信贷EVA差别化定价。

3.5 监管数据统计与报送

绿色金融监管政策不断完善。国家层面陆续发布了银保监会绿色信贷统计制度、人行绿色贷款专项统计制度、银保监会绿色融资统计制度等监管制度。此外，人行牵头建设的绿色金融信息管理系统率先在湖州市进行试点，该系统集绿信贷统计分析、绿信贷流程监管、绿信贷政策实施效应评估为体，通过运数据、智能、云计算等融科技段，打造数据可溯源、可较、可计量的绿信贷业务的信息管理平台，以期解决前普遍存在的绿融数据报送滞后、信息数据不全、监管考核难等问题。湖州银行是首家实现人行绿色信贷T+1系统报送的商业银行，当日新增、变更、撤销的绿色贷款信息可于次日报送监管部门。同时，每笔贷款承贷主体所属行业、贷款企业的环境违法违规情况等信息均可追溯，有效促进绿色信贷监管客观公证。

4    金融科技推动商业银行绿色转型的启示与展望

湖州银行借助创建绿色信贷管理系统，不仅解决了商业银行在此阶段中经常面临的挑战，如识别和管理环境风险能力不足、管理成本高、缺乏制度规范及流程管理等，还优化了银行内部绿色贷款流程，提升了环境风险管理水平，高质量实现了人民银行绿色金融信息管理系统对商业银行绿色金融数据的所有报送要求。随着湖州银行在绿色金融领域的纵深发展，湖州银行在绿色信贷管理系统的基础上，构建了包含ESG因子的违约率模型，提升了对信贷客户未来履约能力预判的准确性，加强了银行自身风险管理能力。湖州银行在金融科技赋能绿色化发展上的探索，为中小银行绿色化开辟新途径，具有重要的可复制可推广意义。

4.1    以科技创新为支点，打造丰富绿色金融产品体系

绿色金融科技应用可以合理定价产品收益率，支持金融机构绿色金融产品创新。商业银行可以应用大数据和人工智能等，进一步优化环境效益计算模型和转型风险因子评价，逐渐实现精确评估创新产品总体收益率，推广绿色信贷的资产证券化。此外，应用人工智能技术，针对不同风险偏好和规模需求的用户，可自主开发和匹配差异化风险、期限的全品类绿色投资产品。基于分布式数据库架构，探索发展以用能权、排放权等为质押物的绿色信贷模式，帮助建立成熟完善、品种齐全的绿色信贷体系。湖州银行现已通过对金融科技的应用实现对客户的个性化分析、对绿色金融市场进行总体性的掌握，并以此为客户打造个性化、精准化的投融资方案，提升用户体验，深入挖掘长尾市场潜力，从而为绿色金融导入更多用户。

4.2    推进金融科技与环境与气候风险管理有机融合

对商业银行而言，应加快推进绿色信贷业务全流程的系统化、线上化、可视化建设，提升环境与气候风险管理水平，加强智慧风控。运用大数据、云计算和区块链等工具，提升绿色信贷业务管理全生命周期的管理能力和绿色金融数据的实时监控能力与风控智能化水平，以降低金融机构操作风险。同时，通过人工智能、机器学习和自然语言处理等科技手段，有条件的商业银行应积极研发建立ESG评分系统，更全面深入挖掘投资价值，帮助投资者获取更优质的可持续收益，达到投资收益与ESG绩效的双赢目标。湖州银行依托ESG评价系统，建立信贷客户ESG违约率模型，结合ESG表现和财务数据测算信贷客户履约能力。与此同时，还专门创建了ESG模型的IT管理系统，“一键”便可获得企业ESG评级和违约率测算结果，为企业能效利用与信贷利率定价的结合及系统量化管理实施资产的低碳化转型提供了技术支持和依据。

4.3    科技助力银行提升和落实管理机制

金融科技可帮助商业银行提升环境风险识别能力、量化评估环境风险和进行智能定价、建立绿色评级数据库和绿色评级模型。银行在进行贷款投放时，需要由专职人员对绿色企业或项目做出专业评估，做出绿色认定结果，而这一筛查过程需要采集大量的相关信息，例如测算项目产生的环境效益，采集企业排污许可，企业环境处罚，安全事故生产等多类环境表现，金融科技手段能够进行大数据抓取和智能评判，有效降低管理成本。湖州银行绿色信贷管理系统为信贷审批部门开通绿色信贷快速审批通道提供了依据，绿色信贷审批时间缩短为原来的1/3。另外，绿色信贷数据报送人员也由原来的两名专职人员减少到了一个兼职人员，报送时间从3天缩短到了1天，将银行工作人员从繁重的案头及报表统计等工作中解放出来，降低了传统管理流程中的人力、时间成本，实现全行的绿色信贷管理的成本下降和质量提升，提升了全行绿色管理机制。

4.4    科技赋能碳减排环境效益测算

中国现有针对企业（组织）和项目的温室气体核算指南都不包含范围3的排放。对金融机构和其他服务型组织和企业来说，范围3的碳排放量不容忽视。再者，确认资产排放数据后，国内仍缺少界定金融资产的碳排放责任的权威标准。若将环境效益测算的方法或思路运用于碳核算，一是有利于打破当前碳核算工作限于特定的试点省市或特定的行业的局限，提高碳核算工作的广度和可比性；二是环境效益测算依托的绿色信贷风险管理系统，降低碳核算工作前期数据获取的难度和成本；三是补充出台未覆盖行业的碳核算报告标准，引导实现核算金融资产的碳排放的全覆盖。

4.5    学习借鉴金融科技赋能绿色发展国际经验

随着我国绿色金融体系的不断完善，将会有越来越多的中小银行成为推动绿色金融发展的生力军。在学习、借鉴国际绿色金融发展有益经验的同时，由于各国家、地区资源禀赋不同、管理体制机制有差异，应基于本地经济现状和重点产业以及银行自身和客户的实际情况，有针对性地借鉴、吸收、再创新。湖州银行在资产规模、业务结构、管理模式等方面与大型银行都有较大的不同，在绿色金融业务方面也更偏重于对小微企业发展和对地方传统产业转型升级的支持，这些是大型银行的服务“盲区”，同时也正是湖州银行的相对优势所在。

(资料来源：https://mp.weixin.qq.com/s/yq2wBeuYfhECAUE1n7SJjg)