利配网七部门发文力推“双化协同” “数字+绿色”融合金融迎来顶层设计

　　日前，中央网信办、国家发展改革委等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》（以下简称“《实施方案》”），明确了“十五五”时期推进数字化绿色化协同转型发展（以下简称“双化协同”）的思路目标与重点任务。

　　在业内人士看来，《实施方案》将数字化从辅助工具提升为驱动绿色目标可量化、可验证的基础性机制，有望切中转型金融长期缺乏有效识别手段的痛点，同时推动银行绿色金融业务从合规驱动向科技驱动转型。但碳数据质量、漂绿识别、人才壁垒等落地瓶颈仍需正视。

　　政策升维：数字化成为绿色目标可验证的基础机制

　　此次《实施方案》由七部门联合印发，在中央财经大学绿色金融国际研究院首席经济学家刘锋看来，与以往多部门围绕数字化绿色化协同发展发布的文件相比，此次《实施方案》实现了战略定位的跃升。此次方案第一次将数字化从辅助性的工具，提升为驱动绿色目标可量化、可验证的基础性机制，从制度层面明确了“十五五”期间双化协同的重要性。

　　东方金诚绿色金融部副总经理方怡向也认为，《实施方案》的出台标志着数字化绿色化双化协同正式上升为国家顶层设计，对绿色金融将产生深远影响。方怡向分析称，此次七部门联合印发并将数智技术与绿色技术融合创新列为首要任务，释放了强烈的政策信号。“这意味着绿色金融不再只是对标绿色目录单一维度，而是要与数字技术深度耦合，为银行探索‘数字+绿色’融合金融提供了顶层设计支撑。”

　　刘锋认为，此次《实施方案》对绿色金融而言，更大的意义在于切中了转型金融的痛点。他指出，绿色金融多年发展主要集中在增量绿色项目投资，但现实中大量高污染、高碳行业需要转型支持。刘锋表示，转型金融的市场规模远大于绿色金融，但长期以来缺乏有效的识别手段。而此次《实施方案》通过推动数字技术与绿色金融融合创新，为这一难题提供了解决路径，通过区块链等数字化技术对碳数据、气候数据进行采集、转换和分析，建立一套数字化的评价体系，让绿色金融的资源配置变得更精准。

　　政策框架升级的同时，银行业务层面的增量空间也在显现。方怡向对《中国经营报》记者分析称，《实施方案》明确“到2030年人工智能深度赋能绿色低碳技术”，这不仅是技术目标，更是对银行业的明确业务指引，将带来三个维度的增量空间：

　　在信贷投放上，“AI+绿色”融合项目将成为新的绿色信贷增长极。人工智能深度赋能绿色低碳技术，意味着大量传统行业将通过AI技术改造实现节能降碳，催生巨大的融资需求。银行可以针对“AI+能效提升”“AI+碳捕集”“AI+智能电网”等细分领域开发专项绿色信贷产品，将绿色信贷的覆盖范围从传统绿色项目拓展至数智化绿色改造领域，巨额的绿色转型资金缺口，有望成为银行业务的新增长引擎。

　　在风险管理上，AI驱动的ESG风险管理将成为银行核心竞争力。人工智能深度赋能将从根本上改变银行ESG风险管理的技术范式。《实施方案》为这些技术的规模化应用提供了政策保障，银行可以借助AI实现高碳行业客户ESG风险画像的自动生成，将碳排放强度与财务指标一并纳入贷审会决策，这种智能化的ESG风险管理工具或将成为银行业风险管理标配。

　　在产品创新上，从融资到融智的综合服务升级，AI深度赋能将催生更多绿色金融创新产品形态。例如，绿色信贷场景下，AI可以动态追踪企业碳排放数据，自动触发“碳表现挂钩条款”的利率调整机制；绿色债券场景下，可通过AI实现底层资产碳减排效益的实时测算与披露。从长远角度看，银行可以基于AI分析为企业和个人客户提供“碳足迹诊断+绿色转型方案+融资对接”的一站式融智服务，将绿色金融从单一的资金供给升级为“绿色科技+绿色金融”的综合服务生态。

　　碳数据基础设施加速完善降本增效仍待突破数据质量关

　　谈及碳数据互通、绿色认证等基础设施的完善，能否真正降低银行绿色信贷的识别成本与风控难度？方怡向分析称，碳数据互通和绿色认证基础设施的完善，是银行绿色金融数字化转型的关键基础设施，能够有效降低识别成本、提升贷前审批效率。但要真正实现降低银行绿色信贷的识别成本与风控难度，仍面临一些瓶颈：

　　第一，数据质量与数据可得性问题。绿色金融对各类环境数据的规范性、时效性、整合度、精准度要求更高，但实际落地过程中，部分数据仍缺少国家规范和行业标准，各金融主体存在数据获取难、整合难、不一致和真实性存疑等问题。从不同途径获取的碳核算数据，数据质量存在明显差异，商业银行需建立数据质量评估体系并制定改善计划。即便基础设施完善了，如果企业端的数据采集能力不足、数据标准不统一，银行仍面临数据通而不畅的困境。

　　第二，漂绿识别仍是风控中的难点。碳数据互通可以解决信息对称性问题，但无法自动解决数据质量和真实性问题。即便有碳数据平台，企业仍可能通过选择性披露等方式漂绿，区块链技术因其去中心化、不可篡改等特性，被认为是解决这一问题的潜在方案，但目前大规模应用仍处于探索阶段。

　　第三，碳数据的国际互认问题。碳数据基础设施的完善还应关注与国际标准的对接。目前，中国企业碳数据披露的国际化程度不足，导致国际金融机构对中国企业的认识相对不足。碳数据互通基础设施的建设，若能主动与主流国际标准接轨，将有助于缩小这一差距，降低银行在跨境绿色金融业务中的风控难度。

　　“要真正实现风控难度的下降，还需要配套推进三项工作：一是建立统一的数据质量标准和评估体系；二是引入区块链等技术构建反漂绿机制；三是推动碳数据标准与国际接轨，降低跨境绿色金融的信息不对称风险。”方怡向说。

　　此外，在政策落地过程中，刘锋指出，当前许多金融机构的数字化转型存在共性问题。“很多金融机构把数字化的东西叠加到了原来的流程上，而不是把原来的业务流程进行再造，比如去银行办事常常要照相、留指纹、电子签名，环节越来越多，在银行待的时间更长了。”刘锋认为，这是“增量叠加而非存量重塑”，即金融机构的工作重心停留在系统采购与功能叠加上，而非系统性地重构业务流程。他提醒，在数字化、绿色化协同推进中，应真正发挥数字化提升效率的作用，而非徒增操作成本与审批周期。

　　刘锋建议，在设计实施方案时就应纳入科学的考核指标，如单位绿色信贷产出的碳排放强度变化、审批流程的人效与时效改善等。“政策落地最终要疏通‘人的问题’，打通人才、技术与业务壁垒，才能真正实现从‘运动式’推进到‘实效型’转型的根本转变。”

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