摘  要  人工智能技术凭借数据融合、智能分析、动态适应等核心优势，从服务模式升级、金融产品创新、普惠范围拓展、风险监管强化等多维度赋能绿色金融高质量发展。我国绿色金融领域对该技术的应用尚处探索阶段，面临数据要素供给不够、场景适配偏差、激励约束机制不足、复合型人才供需缺口等多重现实阻碍，需进一步完善绿色金融标准化数据治理体系、强化技术架构的场景适配能力、营造激励相容的制度环境、构建复合型人才培养体系，全面提升人工智能对绿色金融发展的赋能效能，推动绿色金融高质量发展。

关键词  人工智能；绿色金融；产品创新；风险控制

2026年《政府工作报告》明确提出要“以碳达峰碳中和为牵引，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，增强绿色发展动能”。[1]绿色金融作为金融“五篇大文章”的重要组成部分，通过多元化金融工具与政策手段将环境成本全面纳入投融资决策，有效引导金融资源精准配置到绿色低碳发展的重点领域和薄弱环节，助力经济社会发展全面绿色转型。历经十余年的实践探索，我国绿色金融取得了跨越式的发展。然而，实践过程中仍面临市场分割、“洗绿”风险、资源错配等瓶颈，制约了绿色金融的高质量发展。以人工智能、数字孪生为代表的前沿技术在绿色金融领域的深度应用，使得金融服务更加智能化、精准化，产品设计日趋多元化、个性化，推动绿色金融从传统的“输血”功能向集“识别、定价、决策、激励、约束”于一体的高质量发展体系跃升。这一转变有效打通了绿色产业与金融资本间的数字化对接通道，为我国经济社会全面绿色低碳发展提供了坚实的技术支撑。

一、人工智能赋能绿色金融高质量发展的作用机制

长期以来，绿色金融发展面临着由环境外部性导致的市场失灵和高昂的交易成本等问题。人工智能技术的应用系统性重塑了绿色金融体系，以效率提升、创新驱动、普惠拓展、风险防控等机制为绿色金融服务提质增效提供可持续的动力支撑。

（一）效率提升机制：推动服务模式升级，提升绿色金融服务效率与质量

绿色金融是一种兼顾社会效益与经济效益的金融模式。其核心功能是优化资源配置，引导信贷资金投向具有生态效益与可持续发展潜力的绿色产业及项目，推动产业结构向绿色化、低碳化转型。在传统的绿色金融服务中，时常因个体差异产生认知误区、工作效率不高等问题。人工智能技术以多模态理解、知识图谱与预测分析能力重构绿色金融服务流程，多维度辅助提升绿色金融服务水平与效率。一是智能解析非结构化文本信息，提升业务工作效能。模型可自动对政策法规、音频视频、合同条款和图表等非结构化内容进行关键特征提取、校验与智能解读，助力商业银行将其应用于智能合同管理、资产托管与估值对账、信贷材料综合识别、客服助手等多个场景，有效替代传统人工整理、审核等重复性劳动，显著提高业务处理效率和正确性。目前，国内包括中国工商银行等多家商业银行已完成DeepSeek大模型本地化部署，并结合具体业务进行应用创新，在人机协同方面深入探索。“工银智涌”大模型是中国工商银行推出的通用大模型服务平台，可用于财报分析助理、智能理财助理、智慧办公等业务场景中，有效提高绿色信贷客户资质初步筛查和日常办公效率。二是多模态数据融合实现智能决策。人工智能技术基于多模态数据中台协同计算体系，能够自动完成异构数据抓取、清洗、整合、分析，实现对企业碳足迹、污染排放强度、生态修复效果等的实时高精度量化测算，动态仿真不同气候、市场和政策变化情况下的金融产品盈利水平和风险水平变化情况，从而更好地提高金融机构对复杂环境下的前瞻研判与相应决策能力。

（二）创新驱动机制：助力绿色金融产品创新，丰富市场供给层次

内生经济增长理论突破传统外生增长框架，将技术进步、知识积累及人力资本界定为经济持续增长的核心内生变量，这一逻辑在绿色金融领域体现为技术创新主导，通过优化资源配置、拓展服务边界，不断丰富绿色金融产品的供给层次。[2]我国绿色金融发展已处于世界领先水平，2025年末绿色贷款余额和绿色债券累计发行量规模居全球前列。[3]尽管上述主流绿色金融工具在支持大规模绿色基建项目上具有明显优势，但是其主要的产品形式为绿色信贷、绿色债券，无法满足低碳化改造、生活类绿色基建项目及区域生态补偿等各类场景融资需求。[4]人工智能、大数据、区块链存证等技术与绿色金融深度融合，有效破解环境信息孤岛难题，推动碳期货期权、ESG挂钩理财产品等金融衍生工具的发展；在风险动态评估基础上创新设计“转型债券+碳足迹挂钩”精准化产品，对接钢铁、化工等行业差异化低碳减排融资需求，推动绿色金融供给由“大水漫灌”向“精准浇灌”转变。正是得益于人工智能大模型技术的有效运用，兴业银行成功推出全国首个CHUEE产品、碳排放权质押融资及CCER开发挂钩贷款等一系列创新工具，成为我国绿色金融产品创新实践的典范。江苏银行的“苏银绿金”平台、妙盈科技的“绿企通”系统、中国信通院的气候脉搏大模型等也实现了多场景技术赋能。此外，人工智能模型还可以依据投资者对环境保护偏好、承担的风险程度以及投资目的来设计私人绿色金融产品，扩大市场覆盖人群，增强绿色金融产品的覆盖面和适用性。

（三）普惠拓展机制：扩大绿色金融普惠范围，促进经济社会平衡发展

金融排斥理论将弱势群体的金融服务获取障碍界定为地理可达性低、抵押物不足、信息不对称等系统性问题。[5]在绿色金融领域，大型企业凭借规范的环境信息披露体系与充足的传统抵押产品，能够便捷获取绿色信贷、绿色债券等主流金融产品的支持；而中小微企业常因缺乏合格抵押资产、环境信息披露不完善、绿色项目评估成本过高等多重约束，难以跨越传统绿色金融的准入门槛，沦为绿色金融市场的“边缘群体”。此外，农村及落后地区的金融资源“抽血效应”加重了绿色金融服务的空间失衡问题。而人工智能则以模型轻量化、边缘化部署为基础，打造面向大众需求的新型绿色金融服务模式。具体而言，人工智能基于DIKWP知识蒸馏技术，可将碳排放计算、风险评级等复杂算法高维萃取到轻量化模型中，使之适应于移动端、县域服务器等边缘设备，在本地完成数据采集、处理及风险评估工作。这既节省了对云端的算力需求，又大大降低了技术应用成本，使县域银行、村镇网点无需大量投入就能进行绿色金融服务，将绿色信贷精准地送达传统金融机构无法触及的边远地区、中小微企业等长尾客户，进而助力化解长期形成的城乡间、区域间资源配置不均衡问题，逐步弥合普惠金融的发展鸿沟，为绿色发展成果的广泛共享与公平分配奠定基础。

（四）风险控制机制：强化动态风控监管，保障绿色金融稳健发展

根据功能监管理论，金融体系的主要功能是跨时空的资源配置、风险管理、支付清算、资源聚集和分配、信息提供等，这些功能在不同时期和制度背景下相对稳定。[6]但金融功能有效实现的前提是信息能够得到充分传递，而信息不对称普遍存在于金融市场之中，容易造成逆向选择和道德风险，并带来金融功能的部分丧失。在绿色金融中更是如此，传统的风控方法很难发现“洗绿”风险、量化环境收益、监控资金使用情况。人工智能构建的动态立体、穿透式的风控模式有助于增强对绿色金融活动的有效监管。在风险识别方面，人工智能基于多模态数据融合技术及机器学习方法，能够有效识别常规手段无法检测到的潜在风险，对绿色项目的环境效益及经济可行性进行精准判断与相互验证。在穿透式监管方面，“区块链存证+智能合约”能够深度洞察企业资金流向、供应链关系、外部环境信息等，自动追踪绿色资金的最后用途，对异常交易、疑似违规交易进行实时监控及主动预警，进而避免“洗绿”风险及资金空转到高碳领域。在政策适配方面，人工智能同步分析解读政策新变化，并相应调整风控模型参数，防止因对政策理解不同而导致监管套利行为的发生，有效提升绿色风险监管水平，为实现绿色金融高质量发展提供有力安全保障。

二、人工智能赋能绿色金融高质量发展的现实梗阻

尽管人工智能能够为绿色金融高质量发展带来诸多利好效应，但是由于我国金融机构对人工智能的应用尚属起步阶段，还存在数据资源匮乏、应用场景不匹配、有效激励不足以及人才储备缺乏等问题，需要多维突破。

（一）人工智能应用与数据要素面临耦合障碍

人工智能在绿色金融场景中的价值输出，本质是对环境效益、市场交易、宏观政策等多元异构数据的深度挖掘与融合分析，必须基于高质量、标准化、全周期的绿色金融数据要素供给。这要求绿色金融市场必须构建统一规范、分行业细化、可机读的数据标准体系，破解数据流通壁垒，打破数据信息孤岛困境，为人工智能深度赋能提供底层数据基础。尽管2025年中国人民银行等四部门联合发布的《金融“五篇大文章”总体统计制度（试行）》已实现金融基础统计口径的初步统一，为绿色金融领域标准化建设奠定了制度框架，但目前全国范围内统一的绿色金融数据标准还未形成，统一的绿色项目认定、ESG信息披露及环境效益核算等规章制度还不健全，微观主体数据统计颗粒度不足，新业态、新场景领域的统计标准体系还不完备。跨主体、跨部门、跨区域的数据共享机制与可信流通机制缺位，导致高价值的多源异构数据可比性、融合性不足，无法满足人工智能模型训练对标准化、时序化、高颗粒度数据输入的底层要求；同时，也使绿色项目缺乏全链路、全生命周期的有效数据供给，制约人工智能对绿色项目与风险的精准识别，难以形成科学的投融资决策，影响赋能绿色金融高质量发展的价值实现与效能提升。

（二）人工智能模型与绿色场景存在适配偏差

人工智能大模型架构与绿色金融的业务属性、合规要求以及场景需求出现错配现象，致使人工智能不能由辅助绿色金融环节渗透到核心业务中去，影响赋能价值传递中断。一是计算能力限制了其普惠程度。虽然人工智能借助私有化部署架构及多模态低秩注意优化技术来降低模型推断费用，但是这些基础大模型百亿甚至千亿参数级别的训练仍然离不开千卡级GPU的计算资源支持，单次全量训练成本达数百万美元，由此形成较高的技术门槛。对于中小银行而言，在绿色金融评估、普惠信贷风控等长尾场景中可能会面临“外包第三方服务性价比低，自主部署难以达到预期效果”的尴尬局面。二是复杂的绿色金融场景下的技术适配差。传统金融机构原有核心业务系统与人工智能模型之间的数据协议、技术架构存在天然差异，API接口标准也不统一，在对接过程中往往需要耗费较多的人力物力对数据格式、接口、底层程序进行处理。同时，金融机构彼此间业务逻辑与场景需求差异较大，大模型不得不在算法参数、功能模块、业务规则等多个维度实施定制化适配，加剧了技术应用的复杂性与工程化实施的难度，严重制约了人工智能模型在绿色金融场景的规模化应用。

（三）激励约束体系结构错配弱化合规保障

人工智能赋能绿色金融高质量发展兼具技术创新的“高投入、高风险”特征与绿色发展的“外部性”双重特征，需要适配的激励约束机制，加强对市场创新主体行为的引导。当前，我国在该新型交叉领域的激励约束机制存在显著的结构性错配，形成了“强约束、弱激励”的非对称制度环境。一方面，现行监管制度沿用传统信贷业务的不良率考核与终身问责规则，未对人工智能赋能绿色金融的创新属性设置差异化容错机制与风险缓释安排，叠加创新业务天然伴随着技术与合规的不确定性，致使金融机构形成“不敢投、不愿试”的逆向选择，从而抑制技术创新积极性。另一方面，在人工智能赋能绿色金融高质量发展的研发投入、场景应用与模式创新等方面，尚未形成精准化、可落地的系统性激励政策体系。例如，当前资本监管规则未将人工智能赋能形成的绿色资产纳入差异化风险权重适用范围，使得人工智能在绿色识别中的价值难以转化为金融机构的资本节约激励。[7]这种激励与约束的结构性错配，导致现行制度体系难以为人工智能赋能绿色金融的深度创新与高质量发展提供稳定保障。

（四）复合型人才短缺制约长效赋能

人工智能赋能绿色金融高质量发展，涉及金融、环境科学、人工智能、数据科学等多领域知识交叉融合，对复合型人才的需求极为迫切。当前，我国相关领域人才供需的结构性矛盾，已成为制约赋能效应持续释放的深层障碍。人才供给方面，高校“绿色金融+人工智能”交叉学科建设严重滞后，跨学科人才培养体系尚未健全，兼具精通绿色金融政策框架、环境效益核算与人工智能工程实践应用的复合型专业人才供给缺口显著；同时，金融机构传统业务人员关于人工智能的系统性、分级式培训缺位，对人工智能模型核心逻辑理解不足，技术难以有效落地应用。人才需求方面，绿色金融领域涉及大量中小型科技企业与初创机构，与大型金融机构相比，其薪酬竞争力与职业发展空间不足，难以有效吸引人才；头部机构的人才“虹吸效应”进一步加剧区域性金融机构的人才短缺与技术迭代滞后，导致行业难以形成人才集聚与创新发展的良性循环，从而制约人工智能对绿色金融赋能效应的持续释放。

三、人工智能赋能绿色金融高质量发展的发展路径

为了更好地促进人工智能全面赋能绿色金融，推动我国绿色金融的高质量发展，未来可从以下几个方面进行有益的尝试。

（一）完善绿色金融标准化数据治理体系，提升数据质量与可信流通

绿色金融业务存在环境信息数据多源异构、非结构文本难处理、政策适配性要求高等现实痛点，对数据治理的准确率、全面性与时效性提出了严峻考验。要构建“制度—技术—生态”的标准化数据治理体系，为绿色金融高质量发展提供有力的数据支撑。第一，加强制度引领，构建全方位标准体系。在现有统计口径的基础上，协同相关单位组建绿色金融数据标准化委员会，在绿色项目界定、企业ESG信息披露、环境效益量化核算等关键领域探索开展不同行业的细化研究和具体方法指引。构建绿色金融专业名词术语信息库与语义标注规范体系，明确非结构化数据格式化转换规则，保障跨期数据可比性与多维数据可融性。第二，深化技术创新，突破数据流通壁垒。由上海市牵头建设长三角绿色金融改革创新试验区，打造跨省域联盟链平台，借助智能合约技术实现碳排放数据上链存证、跨机构授权共享、全链路使用溯源，提高数据流通效率。第三，完善质量管控长效机制，释放数据要素活力。依托上海数据交易所等平台载体，设立绿色金融数据交易专区，探索绿色金融数据资产确权登记、质量认证、价值评估和收益分配机制，促进环境绩效、碳足迹追踪等高价值数据依法合规适用和市场化交易。建立全量、准确、及时的数据质量评价指标体系，应用监管科技工具对金融机构数据报送质量进行自动化校验，提升可信度。推动金融机构、科技企业与第三方认证机构组建绿色数据治理联盟，探索数据质量保险等创新举措，提升绿色金融数据利用率。

（二）优化技术架构适配能力，提升场景应用效能

绿色金融场景具有数据多源异构、业务逻辑复杂、合规要求动态化等特点，对人工智能模型的技术架构适配能力提出更高要求，需要进一步优化技术体系。第一，开发场景化轻量模型，破解算力资源约束。政府推动建设绿色金融公共算力平台，建立“算力池+算力库+模型集市”一体化服务架构，通过财政专项补贴、税收优惠等政策引导云服务商算力租赁服务，降低中小金融机构算力成本。参考江苏银行基于“DeepSeek-VL2大模型+场景小模型(R1)”方案模式，将模型进一步轻量化并探索面向长尾场景下的分布式训练推理方式，推动在保证效果的前提下控制成本。第二，完成知识增强的大模型在线化应用能力。建设政策智能解读系统，采用 SRL规则抽取技术解析相关政策，提取政策中蕴含的相关责任方等关键词，形成智能化规则库；针对绿色金融政策高频更新的特点，可引入国际标准《可持续金融共同分类目录》、上市公司 ESG 报告以及碳交易市场每日成交价格等相关数据作为外部信息源，建立涵盖政策导向、产业规范、市场行情等内容的绿色金融知识图谱。利用人工智能的检索增强生成(RAG) 技术，将政策更新库与模型参数空间进行向量化映射，触发动态嵌入层更新，在一定程度上破除“政策幻觉”。第三，形成闭环反馈机制，提高场景使用率。从模型业务匹配性、算力效能、响应速度、监管合规覆盖等方面构建指标评估体系，并根据金融机构开展绿色金融工作的反馈结果进行参数修正和实时更新，保证技术演进与监管要求、市场需求同步。

（三）营造激励相容的制度环境，保障人工智能赋能绿色金融合规创新

在人工智能发展初期，我国已有学者提出需要将风险社会治理纳入法治建设框架中，通过法律制度吸纳与化解技术创新伴生的风险。[8]当前，面对人工智能赋能绿色金融交叉领域制度适配性不足的问题，要构建约束有度、激励相容的制度体系，驱动技术创新与产业深度融合发展。在监管约束方面，应打破信贷业务统一性监管模式，针对人工智能赋能绿色金融交叉领域的特殊性质，制定差异化的监管约束机制，采取不同层级不良容忍度，完善创新容错问责和尽职免责机制，厘清创新探索行为与违规违纪行为的制度界限，给予金融机构相对稳定的创新空间。同时，由政府牵头组建专项风险缓释资金池，鼓励政策性担保机构开发专属的担保产品，支持覆盖机构创新行为。在激励供给方面，将经过人工智能技术验证的绿色金融产品纳入结构性货币政策工具的合格抵押品范围，对符合条件的绿色信贷资产适用较低的风险权重，配合专项财政补贴、绿色金融业绩评价联动等激励政策，将人工智能在绿色识别中的风险定价优势转化为金融机构的资本节约与经营激励。在协同治理方面，搭建由金融机构、科技企业、生态环境部门与监管部门等共同参与的协同治理框架，联合制定绿色金融人工智能技术应用规范，通过统一的技术标准、数据规范与合规要求夯实制度落地基础，为人工智能赋能绿色金融高质量发展提供稳定的制度保障。

（四）构建复合型人才培养体系，激发绿色金融市场活力

人才是人工智能赋能绿色金融高质量发展的重要因素。在全球推进绿色金融转型浪潮中，可借鉴美国斯坦福大学等高校开设“环境金融+机器学习”交叉课程、欧盟设立跨国联合实验室开展产学研合作等的实践经验，多管齐下培育复合型人才。第一，注重绿色金融与人工智能交叉型专业化课程建设，构建梯度化课程体系。基础层聚焦跨学科知识体系的构建，开设人工智能、大数据、绿色金融、环境科学等公共课程，引导学生形成“绿色金融+ AI技术”的系统框架。创新实践层围绕人工智能在绿色金融中的核心技术应用，开展“ESG智能分析平台”“碳市场模拟交易平台”等特色实践类课程，实现先进技术能力的转化运用。应用层面向行业需求，开展“环境风险管理价值评估沙盘演练”等应用型课程，以环境学、金融学以及数据科学等多领域知识融合为依托，增强学生绿色金融决策能力。第二，充分利用学校、金融机构以及科研院所的优势力量，建设绿色金融人工智能创新实验室，聚焦绿色金融相关问题进行合作研究和技术开发。扩大“全国数智碳金融行业产教融合共同体”覆盖范围，推动成员单位共建ESG大模型优化项目库，设立专项孵化基金，对项目库中成熟的技术成果进行转化，推动高校实验室技术向金融机构风控系统、企业碳管理平台等场景落地。第三，针对金融机构传统业务人员，开展“AI+绿色金融”系统性培训，优化其基础算法原理、绿色金融场景化应用等专业知识与业务实操技能，破解技术与业务脱节落地难题，为人工智能赋能绿色金融高质量发展提供长效人才支撑。

参考文献：

[1]政府工作报告：2026年3月5日在第十四届全国人民代表大会第四次会议上[EB/OL].（2026-3-13）[2026-5-21]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202603/content_7062625.htm.

[2]周肖肖,贾梦雨,赵鑫.绿色金融助推企业绿色技术创新的演化博弈动态分析和实证研究[J].中国工业经济,2023(06):43-61.

[3]杨天悦.中国人民银行绿色贷款规模居全球前列[N].北京日报,2026-03-26(05).

[4]贾晓薇.绿色金融发展与经济可持续增长[M].北京:经济科学出版社,2025:47.

[5]丁赛杰,陈国进,赵向琴,等.数字技术赋能与中国绿色金融高质量发展[J].国际金融研究,2025(11):1-12.

[6]李伟.稳妥有序推进金融领域人工智能大模型应用[J].中国金融,2025(09):9-12.

[7]钟茜.商业银行采纳人工智能有助于优化企业绿色转型中的信贷支持吗？[J].金融研究,2025(04):57-74.

[8]王闻萱,王丹.中国生成式人工智能DeepSeek的核心特征、价值超越及未来路向[J].统一战线学研究,2025,9(02):94-107.

本文系教育部规划基金项目“人工智能赋能服务业高质量充分就业的机制与实证研究——基于技能与职业的动态耦合视角”(编号25YJAZH051)的阶段性成果。

（刘丽系金陵科技学院商学院教授；刘鑫雅 金陵科技学院商学院）

【责任编辑：王宗君】