IIGF年会 | 乘数效应：AI驱动绿色金融创新与实体经济低碳转型

来源：市场资讯

（来源：中央财经大学绿色金融国际研究院）

9月12日，中央财经大学绿色金融国际研究院（简称“中财大绿金院”）2026年会在北京举办，期间举行了主题为“乘数效应：AI驱动绿色金融创新与实体经济低碳转型”的圆桌论坛。国家金融监督管理总局原一级巡视员叶燕斐、中诚信集团首席执行官马险峰、国网英大集团电e金服事业部副主任张江、京东云非银客户部总经理朱宝莹参与论坛讨论。中财大绿金院首席经济学家刘锋主持本场论坛。以下为论坛部分专家发言实录。

刘锋：以乘数效应释放 AI 红利，共探绿色金融创新边界

欢迎各位嘉宾莅临本场论坛。近年来，全球极端天气气候事件频发，从喜马拉雅冰湖溃决对尼泊尔及我国西藏吉隆口岸的冲击，到多地洪涝灾害的严峻考验，气候风险已从“温水煮青蛙”的远期隐忧变为迫在眉睫的现实挑战，如何有效治理气候风险、构建具备抗风险能力的韧性金融体系，意义重大而紧迫。今天有幸邀请到来自国际组织、政策研究机构、商业银行、保险机构及国际智库的多位专家，希望各位从各自领域出发，主要围绕两个方面展开对话：一是谈谈当前我们对气候风险的认识最需要发生怎样的转变，在风险识别、评估与适应项目开发中最需要补齐的短板是什么；二是从政府、金融机构、企业以及国际协作的多元视角出发，如何推进气候风险治理与韧性金融体系建设，包括气候风险压力测试结果如何转化为业务决策、保险如何从灾后赔付向风险减量延伸、以及跨部门协同与混合融资的可行路径。

叶燕斐：AI应用须兼顾成本精度与责任边界

叶燕斐指出，人工智能的能力边界正在快速拓展，通用人工智能（AGI）的奇点或已到来。以数学论证领域为例，新一代AI已能在数日内完成形式化证明，将孪生素数猜想的相邻间距从246缩小至180，远超大多数人类研究者的能力。然而，AI的高精度应用伴随着高昂的时间与算力成本，如何在成本与精度之间取得平衡，是金融机构应用AI面临的核心考量。

在绿色金融领域，不同业务场景对数据精度的要求存在显著差异，例如，绿色信贷、绿色债券以及碳交易对相关数据的要求精度就不尽相同。叶燕斐建议，可依托本地化部署的大模型建设绿色金融分类公共服务平台，由商业银行将分类数据集中输入平台进行统一识别，再经专家抽样验证后逐步推广。若平台通过国家审计署等第三方机构认证，则可作为行业公共基础设施交付使用。

在监管层面，叶燕斐强调“谁使用谁负责”的基本原则。金融机构使用AI工具产生的结果，其责任主体始终是金融机构本身，不能将问题推诿于AI。同时，监管部门应与被监管机构保持密切互动，监管认知需跟上科技发展步伐，被监管机构也应理解监管部门维护金融系统安全、保护消费者利益的公共立场，双方共同推动科技进步与风险防控的平衡。

对于青年学子，叶燕斐寄语：不必焦虑，保持乐观，放眼长远，未来充满无限可能。

马险峰：AI是提升效率的工具，拓展知识边界仍靠人

马险峰认为，人工智能本质上是一种现代化工具，目前仍处于发展的初级阶段，无论是大模型训练、应用场景拓展还是纳入生产决策环节，都在探索之中，但其巨大潜力已充分显现。中诚信集团作为我国最大的信用产业专业化综合性服务集团，从数年前就开始培育专业化应用大模型，已建立自有数据库并在员工中广泛使用，在提高工作效率、降低运营成本方面成效显著。

马险峰强调，工具背后永远是使用工具的人承担责任。无论是自然人还是法人，责任主体始终清晰可追溯，评级报告的签字权永远在人而非AI。在绿色金融与低碳转型领域，AI的应用潜力尤为突出：一是在碳排放核算（MRV）领域，数字化系统可将原本需要1500个工作日的央国企碳排放核算缩短至秒级完成；二是在节能降碳技术领域，稀土永磁电机可实现30%至50%的节能效果，AI技术在动力优化输出等环节具有广泛应用空间。

关于人才培养，马险峰指出，AI的核心能力在于对存量知识的整合与逻辑化使用，而拓展人类知识边界永远依赖人的原创性智慧。青年学生应学会熟练运用AI工具，同时注重培养人际沟通与服务能力——这一领域是AI难以替代的原创性空间。中诚信集团2026年面向应届生实施“百人计划”，新增岗位主要集中于客户服务方向，反映出AI时代就业结构的深刻调整。

本场圆桌论坛中，嘉宾们从监管、评级、产业数据、科技应用四个维度，共同勾勒出AI驱动绿色金融创新的现实路径。与会嘉宾一致认为：AI是提升绿色金融效率的强大工具，但其应用必须坚守“谁用谁负责”的责任底线；数据底座与规则体系是AI发挥效能的前提；决策层级应随技术成熟度循序渐进；人才培养需注重AI工具运用能力与人际沟通、原创思维的复合发展。