近年來，全球范圍內的可持續發展議題持續升溫，各行各業對于環境、社會和治理（ESG）方面的關注度不斷提高，銀行業也不例外。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。隨著監管機構和投資者對可持續發展的要求逐漸提升，銀行面臨著前所未有的ESG發展壓力。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。人工智能，尤其是近年來迅速發展的大模型技術，為銀行應對這一挑戰提供了嶄新的工具。大模型以其強大的數據處理能力和分析能力，為銀行業在ESG實踐中的各個環節帶來了技術突破。通過大模型的應用，銀行可以更為高效地處理海量數據需求，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展，為銀行業在推動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勢，能夠有效滿足銀行在ESG發展的復雜需求。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、數據預測分析等，這些能力使其能夠處理復雜的文本信息、深度挖掘數據模式、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構化數據，如政策文件、行業報告和新聞等，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揮重要作用。其次，深度學習框架讓大模型能夠在海量數據中自動提取特征，從而幫助銀行快速識別與ESG相關的關鍵數據模式，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的應用亮點，能夠根據歷史數據和多重變量進行趨勢預測，為環境管理、風險防控和投資決策提供科學依據。這些特點使得大模型在數據處理效率和精準度上超越傳統工具，為銀行在ESG方面提供了創新的技術解決方案。

 

隨著可持續發展理念的深入推進，銀行業在ESG方面的需求愈加明確且多樣化。

 

（一）在環境方面。銀行不僅需要減少自身業務流程中的碳足跡，還需要在客戶層面上推行綠色貸款政策，支持符合ESG標準的低碳業務和環保項目。因此，銀行需要具備較強的環境影響評估能力，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據中進行碳排放追蹤和環境風險評估，為綠色金融的發展提供基礎性支持。

 

（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、收入水平和需求層次的客戶數據，為普惠金融政策的制定提供數據支撐，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。銀行對內部合規、風險管理和透明度的要求愈加嚴格。合規管理是銀行治理的核心之一，隨著監管機構對ESG相關數據披露要求的加強，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部治理能力。通過實時監控和數據挖掘，大模型能夠幫助銀行識別合規性風險，預判潛在的法律或政策違規行為，確保業務的合規運行。此外，大模型在數據處理和分析上的優勢，使得ESG報告的生成更加自動化和規范化，提升了銀行在治理方面的透明度，滿足監管和公眾對數據準確性的高要求。

 

人工智能大模型在銀行ESG環境(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據處理，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生碳排放。傳統的碳排放評估方法通常依賴于手工數據收集和簡單的計算模型，容易出現數據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據，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測排放數據，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據的準確性，也為銀行制定和執行碳中和戰略提供了科學依據，助力實現可持續運營目標。

 

（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保標準的企業和項目的挑戰。人工智能大模型能夠處理大量企業環境數據，包括企業的能源使用、廢棄物處理和環保設施等信息，通過復雜的數據模型和自然語言處理技術，對企業的環境影響進行綜合評估。大模型可以從公開的環保報告、新聞媒體、行業研究等多種渠道收集和分析數據，識別出環境表現優異的企業。基于這些評估結果，銀行能夠更為科學地分配綠色貸款，優先支持低碳技術和環保項目。這不僅有助于銀行降低與環境相關的金融風險，也推動了資金向環保和可持續發展領域的流動，促進了綠色經濟的發展。

 

（三）供應鏈環境風險評估是銀行在環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境風險的供應鏈環節，以避免間接參與環境破壞活動。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境風險因素。大模型可以整合和分析供應鏈中各個環節的環境數據，包括原材料采購、生產過程、運輸和最終產品的環境影響。利用機器學習算法，大模型能夠識別出供應鏈中的潛在環境風險，如供應商的碳排放超標、環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保和可持續的領域。通過這種方式，銀行不僅降低了自身的環境風險，也推動了整個供應鏈的綠色轉型。

 

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據。人工智能大模型可以通過分析大量的客戶數據，從多維度評估銀行客戶的多樣性表現，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品的頻率較低，這可能暗示了產品設計、溝通方式或服務流程中的包容性問題。通過這些洞察，銀行能夠優化產品設計和服務策略，更好地體現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提供便捷的金融服務，推動金融普惠的實現。然而，低收入和偏遠地區的客戶往往面臨數據不足的問題，傳統方法難以識別他們的需求。大模型通過結合多源數據，包括社會經濟數據、地理位置數據、歷史交易數據等，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的金融教育需求不足，銀行據此可以開發更適合當地需求的教育和服務產品，幫助這些人群提升金融素養，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測方面，銀行需要關心員工的身心健康，并優化工作環境以保障員工的安全。員工的工作環境、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境數據、健康監測數據和心理健康調查數據，幫助銀行更好地管理員工健康和安全。例如，通過對工作環境數據的分析，大模型能夠識別出某些工位或辦公區域的噪音、光照、空氣質量等可能對員工健康產生影響的因素。此外，基于員工健康數據的分析，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管理提供了全新的解決方案。大模型可以通過整合多源數據，例如交易記錄、客戶資料、政策法規等，實時監測各類潛在風險，識別出可能出現的違規行為。通過自動化的數據處理和分析，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的變化，并分析這些變化對銀行業務的潛在影響，確保銀行能夠迅速適應監管環境的變動。這種實時合規監測不僅減少了銀行面臨的法律與政策風險，也確保了銀行業務在ESG標準下的合規性。

 

（二）在內部審計與治理優化方面，銀行需要在管理層面深入理解并落實ESG實踐。然而，傳統的內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，銀行能夠對海量內部數據進行智能分析，識別出治理和合規性方面的潛在問題。大模型可以在審計過程中，通過分析歷史記錄、財務數據和各部門的ESG實施情況，實時生成詳細的審計報告。這種基于大數據的分析方式有助于發現傳統審計方式難以察覺的治理缺陷，例如不同業務部門之間的ESG合規差異或潛在的政策執行偏差。

 

（三）在ESG報告自動化方面，隨著銀行ESG合規壓力的增加，ESG報告的編制成為一項必不可少的任務。然而，由于涉及的數據廣泛且復雜，傳統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，可以在數據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據中自動提取、匯總并分析關鍵信息，如能源消耗數據、社會責任活動情況以及治理結構的執行數據等，快速生成符合監管要求的ESG報告。此外，大模型在數據分析方面的優勢可以確保報告中的數據更加準確和連貫，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。

 

銀行應用人工智能大模型賦能ESG的挑戰

 

（一）數據隱私與合規性是銀行業應用人工智能的首要難題。銀行作為高度數據驅動的行業，積累了大量敏感的客戶數據，包含交易信息、個人身份信息和財務狀況等。在大模型的開發和應用中，銀行不可避免地需要處理和分析這些數據，然而，一旦數據處理不當，就會引發嚴重的隱私泄露風險。各國的金融監管機構對數據隱私有嚴格的法律要求，銀行需要確保所有數據操作都符合這些法規，如歐洲的《通用數據保護條例》（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，還需遵守行業內的隱私保護標準，如數據加密、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（如聯邦學習和差分隱私）來保障數據安全，同時探索通過透明的數據管理政策和合規審查機制，確保大模型的應用始終符合隱私保護的合規要求。

 

（二）AI大模型的開發和訓練過程資源消耗較高，這與銀行業ESG目標中的環境責任產生了一定的沖突。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生相應的碳排放。對于致力于推動低碳發展的銀行來說，這種資源消耗可能會導致其在環境責任方面的表現不一致。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據中心的運行，或者通過模型壓縮和優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，可能面臨數據偏見和誤解的風險。比如，大模型可能在訓練數據中受到歷史數據偏差的影響，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，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。可以通過引入解釋性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。在模型開發和應用過程中，將ESG標準與大模型性能指標結合，例如在碳排放評估中加入環保標準，在客戶包容性分析中結合社會責任，或在治理合規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據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表現加分。此外，定期評估模型的ESG表現，確保其對ESG標準的長期支持，可以幫助銀行在實現智能化的同時也實現綠色化、包容化的業務目標。

 

（二）跨部門合作與創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據來源、服務對象和運營目標上各有不同，為了更好地賦能ESG發展，銀行需要跨部門協同合作。例如，風險管理部門、可持續發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，共享彼此的數據資源和專業知識。這種跨部門的合作不僅提升了ESG大模型的實用性，也促進了銀行內部各部門之間的協同效應。同時，創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的創新應用。通過創新實驗室，銀行可以嘗試在模型中引入各類ESG應用場景，從而實現技術研發的前期探索，并在小范圍內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，也能在創新實驗中逐步積累ESG相關的技術和經驗。

 

（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方面的法規標準不同，但隨著全球對ESG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務機會。借助人工智能大模型，銀行可以加速全球ESG合規進程，并在跨國業務拓展中展示其在環境、社會、治理方面的積極表現。與此同時，通過參與國際ESG合作項目或聯盟，銀行不僅能夠獲取最新的全球ESG技術動態，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,融資成本與企業綠色轉型—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ESG表現[J]，財經研究,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.