绿色金融是一种兼顾社会效益与经济效益的金融模式。其核心功能是高效配置资源，将资金精准导向具有生态效益与可持续发展潜力的绿色项目与企业，推动产业结构朝着绿色、低碳方向转型升级。2025年，金融监管总局与中国人民银行联合发布《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》，进一步强调优化金融资源配置逻辑，引导金融资源精准投向国家重大战略、重点领域与薄弱环节，着力缓解传统金融体系与可持续发展目标之间的结构性矛盾。作为经济社会发展的重要引擎，人工智能赋能可以通过多模态数据处理、自适应持续学习、多低秩注意力机制、全链路观测与生态兼容等途径，推动绿色金融高质量发展，为量化评估环境效益、智能优化投资决策、提升绿色金融监管水平等提供全新的技术路径与解决方案。
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
高水平决策响应取决于高质量数据输入和高性能逻辑推理。在人工智能技术提供了强大推理能力后，高质量数据成为关键性因素。驱动绿色金融高质量发展，需构建“制度—技术—生态”的标准化数据治理体系，为绿色金融决策提供高置信度的数据支撑。
深化制度牵引，构建全维度标准体系。依托现行统计制度框架，协同监管部门、行业协会、科研机构与头部金融机构组建绿色金融数据标准化委员会，重点围绕绿色项目分类、ESG信息披露、环境效益量化核算等关键领域制定细分行业标准和实施细则。建立绿色金融领域术语信息库与语义标注规范体系，明确环境报告等非结构化数据的结构化转换路径，确保跨期数据的可比性与多维数据融合的可行性。基于知识图谱技术开发政策智能解析系统，动态响应政策变化。
利用技术创新突破数据流通边界。深度融合人工智能大模型的时空语义解析能力与知识图谱推理技术，研发绿色金融多模态数据智能处理引擎，实现环境报告关键指标的自动提取、卫星影像碳汇特征智能识别等功能。以长三角绿色金融改革创新试验区为试点，搭建跨省域联盟链平台，通过智能合约技术实现碳排放数据上链存证、跨机构授权共享及全链路使用溯源，提升数据流通效率。
健全质量管控长效机制，激活数据要素价值潜能。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，创新绿色金融数据资产确权登记、质量认证、价值评估及收益分配机制，推动环境效益、碳足迹监测等高价值数据资源的合规流通与商业化应用，为数据要素价值释放疏通市场化通道。构建穿透式数据质量评价体系，设置覆盖完整性、准确性、时效性等维度的量化评估指标，采用监管科技工具实现金融机构数据报送质量的自动化核验，提高模型可靠性。
强化技术架构动态适配能力，增强多元场景深度应用效能
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。
针对绿色金融政策高频更新的特点，整合《可持续金融共同分类目录》、企业ESG数据库及碳市场实时成交数据等数据源，构建包含政策语义、行业规则、市场动态的绿色金融知识图谱，利用人工智能检索增强生成（RAG）技术，将政策更新库与模型参数空间建立向量映射，触发动态嵌入层更新，有效避免“政策幻觉”。并从模型业务适配度、算力效率、响应时效、监管合规覆盖率等维度构建指标评价体系，量化技术适配性。
通过金融机构的绿色金融业务反馈数据持续优化模型参数及动态调优，确保技术演进与监管要求、市场需求同步。借鉴江苏银行部署“DeepSeek-VL2主模型+R1场景子模型”的混合架构经验，推动DeepSeek模型的轻量化改造，研发适用于长尾场景的分布式训练与推理技术，平衡模型精度与成本投入。
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，破解中小金融机构算力资源约束。
构建多层监管体系，协同培育高质量绿色金融发展生态
我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了算法透明、数据合规等核心要求，但绿色金融领域的大模型应用仍面临专项法规缺位、技术风险防控体系不完善等挑战，急需技术创新与监管协同，夯实安全防线。
加快绿色金融大模型专项立法进程，完善制度约束框架。制定“绿色金融人工智能应用管理办法”，明确业务准入负面清单、数据分级分类管理、算法审计追溯等核心制度，通过专项法规建立风险防控有依据的制度环境。
构建覆盖采集、存储、传输等全生命周期数据安全技术防护体系，对供应链碳足迹、企业ESG报告等敏感信息进行脱敏处理，建立数据操作日志链并上链以实现数据调用行为的全链路审计溯源。在传输时强制实施国密算法加密协议，要求碳监测传感器、ESG数据填报系统等终端植入硬件级可信执行环境，实施固件数字签名验证，以防数据被篡改攻击。
推动建立国家标准、行业自治、智慧监管的协同治理框架。金融机构、科技企业与监管部门联合制定“绿色金融人工智能技术应用规范”，明确算法可解释性分级标准、跨机构数据共享安全标准、模型可靠性评估标准等细则，以弥合制度监管与技术演进的时序性失衡；成立绿色金融行业AI自律联盟，发布“安全公约”，建立安全实践共享平台，实施成员机构模型定期安全披露和自律认证制度；优化人工智能监管沙盒作用机制，建立绿色金融大模型专项测试模块，对人工智能输出进行交叉验证，确保模型输出符合现行监管规则。
构建多维人才培养体系，以高素质人才供给激发市场创新活力
高素质人才是人工智能驱动绿色金融高质量发展的核心要素。在全球绿色金融转型浪潮中，需要开展“AI+绿色金融”系统性培训，提升传统业务人员数智素养。开设基础算法原理、绿色金融场景应用等培训课程，配套AI操作手册，使业务人员掌握模型输入输出的映射关系。
科学设计跨学科课程。基础层开设人工智能、大数据、绿色金融理论与政策等通识课程；创新实践层围绕人工智能在绿色金融领域的核心技术应用，开设“碳金融AI工具开发”“ESG智能分析系统”“碳交易市场仿真系统”等专项实践课程，驱动前沿技术功能落地；应用层则立足行业发展，设置“ESG动态评级案例解析”“环境风险定价沙盘推演”等实战课程模块，通过环境科学、金融知识与机器学习三维知识深度嵌入，提升学生绿色金融分析和决策能力。
整合高校、金融机构与科研院所的优势资源，共建绿色金融AI创新实验室，围绕绿色金融领域前沿问题开展联合技术攻关。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。建设产学研成果孵化平台，设立专项孵化基金，加速科研成果向实际生产力转化，形成人才培养—技术创新—产业应用的良性循环生态。
（作者为金陵科技学院商学院副教授、硕士生导师）