驭势而行，商业银行ESG新基建正当时

零壹财经

2022年，中共中央、国务院印发《扩大内需战略规划纲要（2022－2035年）》，提出“大力倡导绿色低碳消费”，从积极发展绿色低碳消费市场和倡导节约集约的绿色生活方式两方面进行了系统部署。

2023年《政府工作报告》也强调，“加快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平” “加强绿色发展金融支持” 。6月8日，中国人民银行行长易纲在陆家嘴论坛（2023）上指出，绿色金融将在平稳实现“3060”目标过程中发挥重要作用。

政策信号密集释放，微观主体如何“驭势而行”值得关注。ESG与我国政策导向高度契合，已成为众多企业响应绿色发展号召的主动选择。基于金融中介的角色定位，我国商业银行把大力发展绿色金融作为贯彻落实ESG理念的重要抓手，开展以绿色金融管理系统建设为代表的ESG新基建渐成风潮。

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什么是商业银行ESG新基建？

商业银行ESG新基建即以大数据、5G、云计算、区块链等数字技术为抓手，以服务ESG治理为目标，基于现有金融基础设施打造的IT系统。从全球范围来看，商业银行主要聚焦绿色金融领域，借助上述数字技术、基于业务特点打造应用平台及管理系统以推进其ESG新基建。

国际大型银行较早涉足ESG领域，相关实践探索先于ESG新基建概念的诞生。2003年赤道原则提出后，瑞穗银行、渣打银行、荷兰银行等开始着手推动自身绿色经济转型。2012年，花旗银行、摩根大通、汇丰银行等在打造数字银行的同时，进一步夯实绿色发展技术底色。多家国际大行在此阶段围绕“科技赋绿”开展的研究，虽尚未形成统一的概念界定，但其涵义都在于以数字技术为关键抓手，释放“绿色”动能。

在国际商业银行普遍以数字化促绿色化的趋势下，ESG新基建作为科技与可持续发展理念融合创新的产物应运而生。2016年，荷兰银行推出可持续发展金融平台，定期对所发放信贷的环境效益进行评估。2018年，德意志银行推出交互式网络工具“α-DIG”，使用自然语言处理来量化企业ESG绩效。2019年2月，西班牙第二大银行毕尔巴鄂比斯开银行（BBVA）宣布推出首个区块链支持的结构性绿色债券平台，试图提升绿色项目识别、筛选及评估效率。同年，花旗银行与微软合作开发新平台，旨在运用机器学习技术自动识别潜在绿色资产，以提供融资相关建议。

我国商业银行ESG新基建虽然起步较晚，但耕耘不缀。2016年，兴业银行上线业内首个绿色金融专业支持系统，着力于解决绿色信贷评估以及环境风险管控问题。2018年，人民银行开展绿色金融管理系统建设，利用人工智能、云计算和大数据等技术实现绿色信贷统计分析、绿色信贷流程监管、绿色信贷政策实施效应评估等功能。

在人民银行示范下，中国银行、建设银行、北京银行、成都银行、重庆银行、江苏银行、重庆农商行等多家商业银行亦以助推绿色发展为切入点，积极探索ESG新基建。

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我国商业银行ESG新基建进展如何？

基于公开资料，本文对中国59家上市商业银行基于ESG开展的具体实践和相关行为进行梳理和盘点。结果发现，约29%的上市商业银行披露了其ESG新基建的建设工作。国有大型银行已基本实现ESG新基建布局， 上市城商行、农商行同样锐意进取，建设比例达到23%。

表1: 商业银行ESG新基建总览

数据来源：零壹智库

图1: 上市商业银行ESG新基建统计

数据来源：零壹智库

从功能需求来看，这些商业银行的ESG新基建通常具有绿色客户管理、绿色业务识别、环境效益测算、环境风险监测等功能。但由于不同商业银行在目标客群、风险偏好、业务战略等方面存在一定差异，在系统建设上各有侧重，大体可以划分为3类：

第一类为完善绿色信贷管理，其核心在于通过与业务系统数据实时交互，实现绿色信贷业务全流程管理。这也是大多数商业银行系统建设的主要方向，其中代表性机构有重庆银行、湖州银行等；

第二类为助力绿色金融拓客，其核心在于通过ESG信用画像、可视化大数据分析为客户识别提供辅助，其代表性机构有中国建设银行苏州分行、江苏银行等；

第三类为加强风险预警，其核心在于挖掘分析环境、气候、社会等数据，提升对授信企业环境社会风险的管控能力，其代表性机构有邮储行、华夏银行等。

表2：商业银行ESG新基建进展及简介

数据来源：零壹智库，各银行ESG报告、年报、招标公告等

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我国商业银行ESG新基建如何服务于绿色金融发展？

综合我国上市商业银行ESG新基建披露情况，我们可以从系统架构和运行过程两个方面了解其如何赋能绿色金融发展。

（一）系统架构：三层结构

ESG新基建可分为数据层、模型层和应用层，三层的主要功能分别如下。

图2: 绿色金融管理系统基础架构及运行流程

资料来源：零壹智库

数据层的主要功能是数据采集及处理。多来源多维度数据在接入系统后即刻被清洗和过滤，去除冗余、无效、异常部分，以保障入模数据的质量。

模型层的主要功能是基于模型挖掘数据价值。可应用的模型主要包括绿色客户识别模型，绿色信贷业务认定模型、ESG评级模型和绿色信贷风险评估模型四类。

（1）绿色客户识别模型：结合入库企业信息，比对绿色产业指导目录、绿色融资试点条目、绿色项目清单等，对客户进行分类识别。

（2）绿色信贷业务认定模型：根据系统设定的绿色标准，对入库项目进行智能绿色贴标，并定期收集项目环境效益数据，对绿色贴标结果进行定期复核。

（3）ESG评级模型：从环境保护、社会责任、人力资本、治理绩效等诸多维度对客户进行评分，通过对ESG指标赋值与以及加权计算得到客户ESG评级结果。

（4）绿色信贷风险评估模型：设置多项绿色指标，囊括资源利用、环境风险、污染排放、生态保护、行政处罚等，动态监测客户绿色征信情况变化。

模型层主要负责结果呈现。数据挖掘的价值在应用层体现，满足实际应用需求。从上市商业银行ESG新基建功能统计情况来看，基本可支持绿色业务识别、绿色客户管理、环境风险监测以及环境效益测算，驱动商业银行ESG价值创造。

图3: 上市商业银行ESG新基建功能统计

数据来源：德勤，零壹智库

（二）运行逻辑：贷前、贷中、贷后全流程管理

在信贷流程上，商业银行ESG新基建可为贷前、贷中、贷后环节管理提供支持和帮助。

贷前：采集环境保护、社会责任、公司治理三大维度下指标数据，如能效水平、污染排放等，主要以绿色客户识别模型、ESG评级模型结果作为授信审批的重要依据，帮助商业银行规避单一财务指标评价模式带来的授信风险问题。

贷中：商业银行ESG新基建通常具有实时数据抓取和及时更新等特点，可实现对客户ESG表现情况的动态监测，可解决因指标时效性滞后对业务评价的不利问题。

贷后：对于已授信项目，参考绿色信贷业务认定模型结果和绿色信贷风险评估模型结果，商业银行可密切关注内外部环境对客户经营状况和行业发展的影响，进行全面风险监控预警，助力其及时调整重大隐患信贷管理措施。

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典型案例介绍

从开展适合自身ESG新基建的角度，中国银行的持续差异化探索具有典型意义，江苏银行 “小步快跑”渐进式创新的经验同样值得借鉴。我们在此略作分享。

（一）中国银行

1、建设进展

中国银行的ESG新基建具体名称是绿色金融管理系统，共分2期进行建设。第一期于2021年12月启动招标，投标总价约378万元；第二期于2023年3月启动招标，投标总价约98万元。两期的承建人均为北京寰宇普惠科技有限公司。一期绿色金融管理系统目前已投入使用。

2、一期的功能

中国银行绿色金融管理系统一期可实现智能识别及环境效益精准测算，具体包含如下工作：（1）绿色客户管理（2）绿色业务识别（3）ESG风险监测（4）环境效益测算。

图4: 中国银行绿色管理系统一期概况

数据来源：零壹智库、公开资料整理

绿色客户管理：系统根据《中国银行关于对公司客户环境与社会风险分类实施系统标签标注的通知》，对客户进行环境与社会风险 A、B、C 分类标签标注和分层管理，对其中高风险的 A 类客户采取更严格的评估和审核措施。

绿色业务识别：对照《中国银行绿色产业指导目录分类规范》和《中国银行绿色信贷统计表操作规程》，对绿色贷款进行标识维护。

ESG风险监测：中国银行在内部评价模型相关模块中加入了ESG 风险相关因子，构建了覆盖四个层级的 ESG 指标体系，以便综合考虑企业的环境表现、社会责任、公司治理等因素，以“企业 ESG 得分（百分制）”呈现，表征不同行业借款人的 ESG 风险。

环境效益测算：试图精准地核算绿色信贷投向绿色项目所产生的环境效益数值，真实准确地反映全行节能实施成效。

表3：中国银行环境效益测算

数据来源：零壹智库，公开资料整理

3、二期的优化

中国银行通过开展ESG基建将ESG理念融入经营管理，对内加速无纸化变革赋能自身运营“碳中和”实现，对外引导金融资源投向绿色发展领域促进投融资碳中和。碳足迹核算对商业银行进行全生命周期降碳具有重要意义，但可以看到，就一期绿色金融管理系统可实现的功能而言，在碳数据核算与披露方面似乎有所欠缺。

鉴于此，中国银行计划对目前使用的绿色金融管理系统进行升级。从两次招标要求对比看，二期在一期基础上增加了碳排核算、碳排评价、碳排预警、降碳调控等功能，力求弥补了一期的欠缺。这点对其他商业银行或许有所启示。

（二）江苏银行

1、建设进展

自 2020 年起，江苏银行开始自主研发上线 “苏银绿金”绿色金融专业化系统、赤道原则项目智能认定系统、ESG评级系统，与中央财经大学绿色金融国际研究院合作开发赤道原则项目环境与社会风险自动识别系统。多系统相互配合，经过近 3 年的研发升级，基本能够实现ESG风险管理多层级覆盖。

2、多系统对接实施方案

江苏银行内部各系统之间存在协同的内循环，可实现数据资产的高度治理。赤道原则项目智能认定系统、ESG评级系统以及赤道原则项目环境与社会风险自动识别系统可视作绿色金融专业化系统的功能子模块，其输出的内容可满足绿色客户分层分类、绿色业务智能认定、社环风险监测、环境效益测算等方面功能需求。

图5: 江苏银行多系统对接的实现方案

数据来源：零壹智库、公开资料整理

3、多系统整合颇具优势

作为城商行中首家也是唯一一家进行绿色金融信息专项披露的银行机构，我们可以从江苏银行发布的最新《2022年度绿色金融发展报告》中窥见其如何通过多系统整合在项目、客户、行业等层级构筑风控堡垒从而 提升ESG风险管理能力。

项目端ESG风险管理：赤道原则项目智能认定系统通过实现项目自动识别判定及风险自动分类，实时提示项目潜在风险点，预先制定风险缓释措施。

客户端ESG风险管理：2022年，江苏银行计划打造ESG评级系统2.0版本。在1.0版本基础上，2.0版本聚焦核心业务行业分布，结合近2000个企业客户样本、超60个ESG指标测算结果，对ESG评级模型进行优化升级。客户ESG评级结果将作为授信决策重要参考依据，从源头管控信贷风险。

行业层面环境风险管理：通过开展环境与气候风险压力测试，针对环境和气候敏感型行业，江苏银行可研究敞口与资产组合的环境与气候风险传导机制，评估行业资产质量在特定环境与气候风险场景下承压韧性与承压能力，强化行业层面环境风险的前瞻性防控。

不同于中国银行着眼于丰富单一系统功能配置，江苏银行这种采用多系统相互辅助的做法可为同业机构的ESG新基建提供新的思路。

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展望

对于商业银行而言，发力绿色金融、开展ESG实践，是顺应国家政策要求、实现可持续发展的必要选择。

在ESG新基建风潮之下，多家商业银行绿金业务的数字化管理能力正在大幅提升，但如何进一步完善ESG信息披露、加强ESG投资的监管力度，从而降低“洗绿”和“漂绿”的风险，或将成为后续各家商业银行需要面对的关键命题。