人工智能大模型赋能银行ESG发展

近年来，全球范围内的可持续发展议题持续升温，各行各业对于环境、社会和治理（ESG）方面的关注度不断提高，银行业也不例外。作为金融体系的核心，银行不仅仅是资金流通的枢纽，更在推动社会责任和绿色金融方面扮演着至关重要的角色。随着监管机构和投资者对可持续发展的要求逐渐提升，银行面临着前所未有的ESG发展压力。如何将ESG目标有效融入银行的运营流程，成为当今银行面临的一大挑战。人工智能，尤其是近年来迅速发展的大模型技术，为银行应对这一挑战提供了崭新的工具。大模型以其强大的数据处理能力和分析能力，为银行业在ESG实践中的各个环节带来了技术突破。通过大模型的应用，银行可以更为高效地处理海量数据需求，为ESG的推广提供智能化支持。

 

人工智能大模型与ESG的关系

 

人工智能大模型的快速发展，为银行业在推动ESG目标方面带来了巨大潜力。作为先进的智能化工具，大模型具备一系列核心特点和独特优势，能够有效满足银行在ESG发展的复杂需求。大模型的特点包括强大的自然语言处理（NLP）能力、深度学习框架、数据预测分析等，这些能力使其能够处理复杂的文本信息、深度挖掘数据模式、进行实时预测。首先，自然语言处理技术使得大模型可以高效地分析和理解非结构化数据，如政策文件、行业报告和新闻等，为银行提供丰富的信息来源，并在ESG报告编制、政策解读和市场趋势分析中发挥重要作用。其次，深度学习框架让大模型能够在海量数据中自动提取特征，从而帮助银行快速识别与ESG相关的关键数据模式，比如碳排放变化趋势、社会舆情等。大模型的强大预测能力更是其在银行业的应用亮点，能够根据历史数据和多重变量进行趋势预测，为环境管理、风险防控和投资决策提供科学依据。这些特点使得大模型在数据处理效率和精准度上超越传统工具，为银行在ESG方面提供了创新的技术解决方案。

 

随着可持续发展理念的深入推进，银行业在ESG方面的需求愈加明确且多样化。

 

（一）在环境方面。银行不仅需要减少自身业务流程中的碳足迹，还需要在客户层面上推行绿色贷款政策，支持符合ESG标准的低碳业务和环保项目。因此，银行需要具备较强的环境影响评估能力，以便全面了解自身及客户的碳排放情况，制定和实施有针对性的碳中和策略。大模型的引入，使银行可以在多层次的数据中进行碳排放追踪和环境风险评估，为绿色金融的发展提供基础性支持。

 

（二）在社会责任方面。银行作为社会资源配置的重要角色，承担着普惠金融、金融教育及客户权益保护等多重责任。通过人工智能大模型，银行能够分析不同地区、收入水平和需求层次的客户数据，为普惠金融政策的制定提供数据支撑，有助于提升金融服务的包容性和公平性。同时，大模型还可以帮助银行更好地理解和应对社会舆论变化，快速识别潜在的社会责任风险，以维护银行的品牌形象。

 

（三）在治理方面。银行对内部合规、风险管理和透明度的要求愈加严格。合规管理是银行治理的核心之一，随着监管机构对ESG相关数据披露要求的加强，银行面临着更为严格的信息披露义务。大模型在这一方面可以有效提高银行的内部治理能力。通过实时监控和数据挖掘，大模型能够帮助银行识别合规性风险，预判潜在的法律或政策违规行为，确保业务的合规运行。此外，大模型在数据处理和分析上的优势，使得ESG报告的生成更加自动化和规范化，提升了银行在治理方面的透明度，满足监管和公众对数据准确性的高要求。

 

人工智能大模型在银行ESG环境(E)中的应用

 

（一）在碳排放评估与管理方面，银行运营中涉及大量的数据处理，包括能源消耗、交通出行、纸张使用等，这些都直接或间接地产生碳排放。传统的碳排放评估方法通常依赖于手工数据收集和简单的计算模型，容易出现数据不完整和误差大的问题。通过人工智能大模型，银行能够自动化收集和分析各类运营数据，包括能源账单、差旅记录和办公用品消耗等，利用深度学习和预测模型精确计算出整体碳排放量。大模型还可以实时监测排放数据，帮助银行识别排放高峰和主要碳源，从而制定更为精准的碳减排策略。这种精细化管理不仅提高了碳排放数据的准确性，也为银行制定和执行碳中和战略提供了科学依据，助力实现可持续运营目标。

 

（二）在绿色贷款与投资决策支持方面，银行面临着如何有效识别和支持符合环保标准的企业和项目的挑战。人工智能大模型能够处理大量企业环境数据，包括企业的能源使用、废弃物处理和环保设施等信息，通过复杂的数据模型和自然语言处理技术，对企业的环境影响进行综合评估。大模型可以从公开的环保报告、新闻媒体、行业研究等多种渠道收集和分析数据，识别出环境表现优异的企业。基于这些评估结果，银行能够更为科学地分配绿色贷款，优先支持低碳技术和环保项目。这不仅有助于银行降低与环境相关的金融风险，也推动了资金向环保和可持续发展领域的流动，促进了绿色经济的发展。

 

（三）供应链环境风险评估是银行在环境责任方面的另一个重要领域。银行需要确保其资金不流向具有高环境风险的供应链环节，以避免间接参与环境破坏活动。通过人工智能（AI）大模型，银行能够深入分析客户及其供应链的环境风险因素。大模型可以整合和分析供应链中各个环节的环境数据，包括原材料采购、生产过程、运输和最终产品的环境影响。利用机器学习算法，大模型能够识别出供应链中的潜在环境风险，如供应商的碳排放超标、环境污染事件或自然资源过度开采等问题。这种风险评估使得银行能够更加精准地筛选出符合ESG标准的客户和项目，确保资金投向更为环保和可持续的领域。通过这种方式，银行不仅降低了自身的环境风险，也推动了整个供应链的绿色转型。

 

人工智能大模型在银行ESG社会(S)中的应用

 

（一）在客户多样性与包容性分析方面，银行需要了解客户结构的多样性，以便更有针对性地满足不同背景和需求的客户群体。这种多样性和包容性不仅体现在客户的地理位置、收入水平、年龄段等基本信息上，还包括性别、文化背景和个人偏好等深层次的数据。人工智能大模型可以通过分析大量的客户数据，从多维度评估银行客户的多样性表现，例如不同性别、年龄层的金融需求、服务使用情况等。此外，大模型还能识别出银行服务中的潜在包容性不足，例如某些客户群体使用某些金融产品的频率较低，这可能暗示了产品设计、沟通方式或服务流程中的包容性问题。通过这些洞察，银行能够优化产品设计和服务策略，更好地体现多样化和包容性的理念，提升客户满意度和忠诚度。

 

（二）在金融普惠性与包容性提升方面，银行的目标是为更多的低收入群体和偏远地区提供便捷的金融服务，推动金融普惠的实现。然而，低收入和偏远地区的客户往往面临数据不足的问题，传统方法难以识别他们的需求。大模型通过结合多源数据，包括社会经济数据、地理位置数据、历史交易数据等，能够更全面地分析社会层面的金融需求。这种能力帮助银行识别出服务覆盖不足的区域和人群，并制定相应的普惠金融策略。比如，大模型可以识别出特定地区的金融教育需求不足，银行据此可以开发更适合当地需求的教育和服务产品，帮助这些人群提升金融素养，享受更多的金融服务。同时，大模型还可以分析低收入群体的消费模式和需求，为他们提供个性化的金融产品，如小额贷款、低费用账户等，提升金融服务的包容性和可获得性。

 

（三）在员工健康与安全监测方面，银行需要关心员工的身心健康，并优化工作环境以保障员工的安全。员工的工作环境、健康状况与银行整体的运营绩效密切相关。大模型可以通过分析员工的工作环境数据、健康监测数据和心理健康调查数据，帮助银行更好地管理员工健康和安全。例如，通过对工作环境数据的分析，大模型能够识别出某些工位或办公区域的噪音、光照、空气质量等可能对员工健康产生影响的因素。此外，基于员工健康数据的分析，大模型可以帮助银行识别工作压力或健康问题高发的员工群体，适时提供必要的支持和干预措施，避免员工在心理和身体上的健康问题进一步加重。

 

人工智能大模型在银行ESG治理(G)中的应用

 

（一）在风险与合规管理方面，银行在日常运营中需要时刻关注多种风险，包括金融风险、法律风险和与ESG相关的合规性风险。人工智能大模型的实时分析能力为银行的风险与合规管理提供了全新的解决方案。大模型可以通过整合多源数据，例如交易记录、客户资料、政策法规等，实时监测各类潜在风险，识别出可能出现的违规行为。通过自动化的数据处理和分析，大模型能够在不同时期对风险进行分类和评级，帮助银行及时采取针对性措施。此外，大模型可以迅速识别政策和法规的变化，并分析这些变化对银行业务的潜在影响，确保银行能够迅速适应监管环境的变动。这种实时合规监测不仅减少了银行面临的法律与政策风险，也确保了银行业务在ESG标准下的合规性。

 

（二）在内部审计与治理优化方面，银行需要在管理层面深入理解并落实ESG实践。然而，传统的内部审计方式通常耗时费力且难以全面覆盖。通过大模型的支持，银行能够对海量内部数据进行智能分析，识别出治理和合规性方面的潜在问题。大模型可以在审计过程中，通过分析历史记录、财务数据和各部门的ESG实施情况，实时生成详细的审计报告。这种基于大数据的分析方式有助于发现传统审计方式难以察觉的治理缺陷，例如不同业务部门之间的ESG合规差异或潜在的政策执行偏差。

 

（三）在ESG报告自动化方面，随着银行ESG合规压力的增加，ESG报告的编制成为一项必不可少的任务。然而，由于涉及的数据广泛且复杂，传统的报告编制方式往往需要大量人力和时间支持。人工智能大模型的应用，可以在数据处理和报告生成上大幅提升效率。大模型能够从银行的多渠道数据中自动提取、汇总并分析关键信息，如能源消耗数据、社会责任活动情况以及治理结构的执行数据等，快速生成符合监管要求的ESG报告。此外，大模型在数据分析方面的优势可以确保报告中的数据更加准确和连贯，从而提高了报告的透明度和可靠性。自动化的ESG报告编制不仅减少了人为错误的风险，还显著缩短了报告的生成周期，使银行能够更加及时地向外界披露其ESG表现。

 

银行应用人工智能大模型赋能ESG的挑战

 

（一）数据隐私与合规性是银行业应用人工智能的首要难题。银行作为高度数据驱动的行业，积累了大量敏感的客户数据，包含交易信息、个人身份信息和财务状况等。在大模型的开发和应用中，银行不可避免地需要处理和分析这些数据，然而，一旦数据处理不当，就会引发严重的隐私泄露风险。各国的金融监管机构对数据隐私有严格的法律要求，银行需要确保所有数据操作都符合这些法规，如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和中国的《个人信息保护法》。此外，银行在应用大模型过程中，还需遵守行业内的隐私保护标准，如数据加密、匿名化处理等，以保障客户信息的机密性。这种复杂的合规要求增加了银行在ESG背景下应用AI的难度。为了解决这一问题，银行可以通过引入隐私保护技术（如联邦学习和差分隐私）来保障数据安全，同时探索通过透明的数据管理政策和合规审查机制，确保大模型的应用始终符合隐私保护的合规要求。

 

（二）AI大模型的开发和训练过程资源消耗较高，这与银行业ESG目标中的环境责任产生了一定的冲突。大模型的训练通常需要大量的计算资源，包括高性能服务器、GPU和充足的存储，这些资源在消耗电力的同时会产生相应的碳排放。对于致力于推动低碳发展的银行来说，这种资源消耗可能会导致其在环境责任方面的表现不一致。因此，银行在应用AI大模型时，需要平衡模型计算资源与环境目标之间的关系。一种可行的解决方案是采用绿色计算技术，如利用可再生能源来支持数据中心的运行，或者通过模型压缩和优化算法减少计算资源的需求。此外，银行可以采取多任务学习和知识蒸馏等方法，使得模型在较小的资源消耗下达到相似的效果，从而在保持环境友好的同时推进大模型的应用。

 

（三）大模型在银行ESG治理方面的应用也面临透明度和道德风险的问题。人工智能的“黑箱”特性常常使模型的决策过程难以解释，银行在应用AI大模型的过程中，可能面临数据偏见和误解的风险。比如，大模型可能在训练数据中受到历史数据偏差的影响，从而导致决策中潜在的歧视或不公，特别是在金融普惠和客户服务领域，这样的偏见可能会影响银行的ESG表现，损害其社会责任形象。为了解决这一问题，银行需要确保大模型的透明度和可解释性，即能够清晰解释模型做出特定决策的原因。可以通过引入解释性AI技术，如局部可解释性模型（LIME）或集成可解释性框架，使得模型的输出更具透明度和可理解性。此外，银行还应建立道德审查委员会，定期检查模型应用中可能存在的偏见，确保模型应用符合道德标准，以维护银行在社会治理方面的责任感。

 

未来发展方向和建议

 

（一）银行应推动人工智能大模型与ESG框架的深度融合，在技术开发中引入ESG指标，确保大模型的应用与ESG目标一致。在模型开发和应用过程中，将ESG标准与大模型性能指标结合，例如在碳排放评估中加入环保标准，在客户包容性分析中结合社会责任，或在治理合规中嵌入透明度和问责机制。这种标准化流程不仅提升了银行在数据处理和预测中的可信度，也能使模型的应用在技术层面上直接为银行的ESG表现加分。此外，定期评估模型的ESG表现，确保其对ESG标准的长期支持，可以帮助银行在实现智能化的同时也实现绿色化、包容化的业务目标。

 

（二）跨部门合作与创新实验室的建设对银行推进ESG与人工智能大模型的深度融合至关重要。银行的不同部门在数据来源、服务对象和运营目标上各有不同，为了更好地赋能ESG发展，银行需要跨部门协同合作。例如，风险管理部门、可持续发展部门和信息技术部门可以合作，制定符合ESG要求的风险评估模型，共享彼此的数据资源和专业知识。这种跨部门的合作不仅提升了ESG大模型的实用性，也促进了银行内部各部门之间的协同效应。同时，创新实验室的建立能够为新兴技术的探索和试点提供实验场所，尤其是针对ESG的创新应用。通过创新实验室，银行可以尝试在模型中引入各类ESG应用场景，从而实现技术研发的前期探索，并在小范围内试点验证技术可行性。这种方式不仅降低了银行的技术风险，也能在创新实验中逐步积累ESG相关的技术和经验。

 

（三）在全球化ESG标准逐步建立的背景下，银行应积极获取政策支持，并通过AI技术参与国际合作，提升国际竞争力。各国在ESG方面的法规标准不同，但随着全球对ESG的重视，银行应努力使自身的ESG实践符合国际标准，以获得更多政策支持和跨国业务机会。借助人工智能大模型，银行可以加速全球ESG合规进程，并在跨国业务拓展中展示其在环境、社会、治理方面的积极表现。与此同时，通过参与国际ESG合作项目或联盟，银行不仅能够获取最新的全球ESG技术动态，也能在政策制定中为自身争取更多的主动权。这种参与不仅为银行在国际舞台上赢得认可，也有助于提升其全球品牌形象。

 

(作者为中信银行信息技术管理部创新科学家)

 

①张佳康，ESG投资评估体系的启示[J],中国金融,2019(4):74-75.

 

②陈国进等，中国绿色金融政策,融资成本与企业绿色转型—基于央行担保品政策视角[J]，金融研究,2021,498(12):75-95.

 

③李丹，构建 ESG 理念下绿色金融新优势—华夏银行董事长李民吉谈绿色金融之道[J]，中国金融家,2021.

 

④孙明睿等，金融科技与企业ESG表现[J]，财经研究,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.