中国ESG投融资结合人工智能技术的未来发展方向有哪些？

人工智能技术支持 ESG 投融资在数据处理、客户 挖掘、产品创新、监督管理等四个方面的发展方向。

一、人工智能技术提升 ESG 数据处理效率及准确性

人工智能技术支持收集处理更为庞大的数据集。深度学习、网络爬虫等工具 使得识别和提取与 ESG 相关的术语名称变得更为准确，这也意味着人工智能技术将可以读取数百万份文档并提取相关概念进行整理，比对相似信息，同时用专 业性的语言进行表达，从而帮助相关研究人员收集和归纳大量数据。例如，开发 ESG 投融资产品智能化管理工具，运用人工智能文本识别、语音筛查等技术方法 实时抓取对产品 ESG 评级影响程度较高的突发事件，进行智能分析，保证 ESG 投融资产品的质量。

人工智能技术赋能非结构数据高效处理。人工智能技术尤其是辅以自然语言 处理技术，可以帮助扫描出更多重要的非结构化数据信息。基于此能发现影响 ESG 投资的潜在威胁，最大程度促进 ESG 数据信息的一致性和有效性，并对企 业进行更为完善的 ESG 评估，进而帮助投资者更好地进行决策。例如，数据供 应商通过人工智能技术密切跟踪舆论信息，提取与公司相关的负面事件和争议事 件，可以包括商业环境污染、产品质量以及监管处罚等。

人工智能技术助力信息颗粒度细化。人工智能技术可以保证构建预测模型更 为容易和准确，并且通过收集历史数据和历史决策，为人们提供建议，帮助避免 人为预测有可能产生的漂移和偏见，为投资决策提供支撑，并提供适应未来气候 变化场景需求的具有前瞻性的分析工具。例如，利用人工智能技术获取卫星图像 和投影中的气候数据，创建地球动态地图，使投资者根据数据判断气候风险并做 出明智决策。

二、人工智能技术助力挖掘潜在的高质量客户

以人工智能技术为抓手建立识别潜在客户的工具。金融机构基于人工智能技 术，建立一套数据收集及分析机制。在打通政、银、企数据的情况下，利用人工 智能技术抓取企业的政务数据、能耗数据、信贷数据将其自动分级分类入 ESG三个维度。此外，建立一套 ESG 数据分析模型，基于 ESG 三个维度下的数据， 对目标企业进行自动评分，以此挖掘高质量客户。

三、人工智能技术提供个性化 ESG 投融资产品筛选工具

基于人工智能技术开发不同的 ESG 投融资产品为不同体量的客户提供个性 化服务。当前众多 ESG 投融资产品的评价主体是各项数据规范管理的规上企业， 而规下企业有 ESG 产品需求时，却面临能耗数据核算难、客户经理面对企业提 供资料无法评估等问题。通过利用人工智能技术搭建识别、评估特定客户的模型， 为其提供相应的 ESG 投融资产品，助力绿色普惠深度发展。例如，结合人工智 能技术开发 ESG 智能投顾工具。首先，智能投顾工具开发方基于人工智能、大 数据等技术手段，构建 ESG 智能评级体系；基于 ESG 评级体系，全面刻画产品 发行人的 ESG 质量，并监控各投资组合的 ESG 得分情况，帮助客户直观分析哪 种 ESG 投融资产品质量更高。其次，智能投顾工具开发方建立 ESG 权重配比类 策略、ESG 指数增强类策略、ESG 债券指数、绿债指数以及碳中和债指数等，以 满足不同投资者 ESG 投资需求。最后，智能投顾工具开发方可以通过人工智能 技术整合分析金融机构所提供的 ESG 投融资产品特点，增加用户需求分析框， 用户在平台上提供自身选择倾向，平台结合用户特点，进行精细化匹配，为客户 推荐高质量 ESG 产品。

四、人工智能技术赋能 ESG 持续监督管理

使用第三方评价模型，提高评价客观性。利用计算机视觉技术结合高光谱、 雷达等卫星影像，分析企业生产环境实时状况和对周边环境的影响，分析结果用于交叉检验企业的排放报告数据，识别“漂绿”行为。利用知识图谱技术，分析 舆情关联事件，梳理企业及其利益相关方之间的关系，构建供应链、股权链、产 业链等关联图谱，监管机构在观测一个企业主体时，能够覆盖到该企业的上下游， 甚至是整个行业的情况的变化。此外，利用聚类算法，改善传统方法只能按照行 业进行分类监督。聚类算法实现更准确的相似性分析，帮助监管机构在对标一个 企业的同时关注与之相似性强的企业，实现横纵双向监管。

基于人工智能技术，校对信息真实性。人工智能技术除了对数据源、信息采 集进行高效处理外，另一个价值在于帮助监管机构筛选、加工出 ESG 相关信息， 即将大量非结构化、非标准化信息转化为对于监管机构“友好”的信息，方便监 督校对。具体而言，利用自然语言处理技术，自动识别事件主体，对监管处罚的 类型和严重程度进行归类，方便监管机构根据不同程度进行持续检查；