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大数据对于降低银行和企业间的信息不对称、提升环境气候风险管理能力具有重要意义。碳中和目标约束下，商业银行应更加重视环境气候风险，顺应数字化转型方向，大力应用大数据技术，提升环境气候风险管理能力。
环境气候风险是指气候变化所导致的，以及非气候领域（如空气污染、水污染、土壤污染等）的环境因素所导致的风险。碳中和目标约束下，环境气候风险管理成为未来商业银行面临的重大挑战之一。近年来，中国人民银行将环境气候风险管理纳入绿色金融“三大支柱”之一，欧洲中央银行、新加坡金融管理局、法国审慎监管局等境外监管部门也高度重视环境气候风险对金融稳定的影响，并指导金融机构开展环境气候风险评估和管理。
数据是基础性的国家战略资源，也是企业关键的生产要素。当前国家实施大数据战略，推动大数据和实体经济深度融合，各级政府、社会组织、商业银行等高度重视大数据在生态文明建设和环境气候风险管理中的应用。2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》提出深化大数据在各行业创新应用。2016年原环境保护部发布《生态环境大数据建设总体方案》提出推进数据资源全面整合共享，综合利用环保、安监、气象等部门的数据，支撑环境风险监测预警等领域的应用。中国人民银行等七部委发布的《关于构建绿色金融体系的指导意见》也明确提到将企业环境违法违规信息等企业环境信息纳入金融信用信息基础数据库，建立企业环境信息的共享机制。
数据采集。从信息来源分析，既包括来自各级生态环境、安监、水利、住建、发改、工信、国土、气象等部门的政策动态、监管记录、行政处罚以及各级政府信用信息披露公开等数据，也包括企业自行在线监测数据、已官方核实的公众举报数据、或者企业主动自愿披露或配合银行提供的数据信息。
从环境气候数据采集的范围看，主要包括：客户排放污染物种类和数量，环评批复、排污许可证是否齐全，是否纳入重点监控行业，是否被各级环保督察点名，是否符合环保、能耗、质量、安全等标准，是否受到当地行政处罚，是否被责令停产、停业，是否整改，是否纳入当地环保安全“黑名单”企业等，是否属于“小乱散污”企业，温室气体排放量等等。
从信息获取途径看，商业银行主要通过拜访政府、走访客户、搜索网站、购买外部合规数据等各种方式，获取客户环境气候相关数据信息。
数据加工。环境气候风险信息的数据加工主要包括，深度分析挖掘采集到的环境气候数据，从中发现有价值、有规律的数据信息，开发、迭代和调优风险预警模型，分析环境气候风险数据和企业违约风险之间的关系，对客户环境气候风险进行打分或评级。比如，浙江湖州市建立绿色企业（项目）认定评价服务平台“绿信通”，与浙江省大数据管理局、湖州市大数据中心对接，整合环保行政处罚、环境行为信用等级评定等数据，通过ESG评价模型对企业客户进行打分评价分级，分为非绿、普绿（深绿、中绿、浅绿），为商业银行风险管理提供重要参考。公众环境研究中心（IPE）建立了企业动态环境信用风险评价（DECRA）模型，对企业的环境表现开展动态评估，将环境信用风险划分为四个等级，由低到高分别用绿牌、蓝牌、黄牌和红牌标示。邮储银行将企业环境气候数据接入“金睛”信用风险监控系统，形成环境风险数据仓库和企业环境知识图谱，运用“邮储大脑”、数据创新实验室等技术和平台，研发环境气候风险预警模型和规则，将客户环境气候风险等级从高到低依次分为红色、黄色和蓝色预警。
数据应用。一方面，将环境气候风险数据分析结果融入商业银行授信业务全流程中，从贷前准入、贷中审查、贷后管理等方面严格管控相关风险；另一方面，帮助客户整改，改进环境气候表现，助力客户环境信用修复和绿色低碳发展。比如，工商银行上线了“环境和社会风险智能化管理”系统，搜集、整理、分发和传递环境风险信息，有效防范和化解风险信息。邮储银行开发“金睛”信用风险监控系统，将环境气候风险预警信息通过微信、手机等方式，实时推送给客户经理、审查审批、贷后管理等人员，大幅度减少检索、追踪和确认工作的人力消耗，快速高效识别企业的环境气候信用风险，提升环境气候风险管理质效；同时，也帮助客户改善环境气候表现，截至2021年9月末，邮储银行已经帮助266家企业完成环境信用修复。
棕色产业是商业银行环境气候风险数据的重点领域，但是行业范围缺乏明确定义或权威界定。和绿色低碳产业相对而言，棕色产业一般指高污染、高耗能、高排放、产能过剩等“两高一剩”“两高”或“高碳”传统行业，但是行业范围缺乏较为权威一致的界定。比如，随着技术进步和行业形势变化，“两高一剩”范围是动态变化的，原银监会早期发布了“两高一剩”29个行业的参考目录，但后续没有更新和调整。生态环境部“两高”（高耗能、高排放）行业范围包括煤电、石化、化工、钢铁、有色金属冶炼、建材等六个行业，各个地方结合当地产业结构特点出台了不同的行业范围，比如，浙江省高碳行业包括纺织、造纸、石化、化工、化纤、建材、钢铁等七大行业。由于棕色产业的行业范围缺乏统一标准，商业银行对于环境气候风险管理的重点行业范围各不相同，且数据缺少可比性。兴业银行等个别银行披露了“两高一剩”贷款余额和不良率等数据，其他银行和行业协会尚未公开披露。
企业温室气体排放数据采集、加工和应用尚处于起步阶段。在未来碳交易市场改革、碳价变化、碳市场免费配额降低等影响下，温室气体排放数据将成为客户违约风险及商业银行环境气候风险的重要影响因素。当前各级生态环境部门组织对电力等重点排放单位的温室气体排放数据报告和核查、监督，但是并未对外公开相关数据；企业对于温室气体排放数据核算和披露可能存在顾虑，担心影响经营发展和银企合作前景，缺乏主动披露的动力和意愿，且上报数据也可能存在真实性偏差；商业银行缺少获得客户温室气体排放相关数据的有效渠道，也就难以摸清客户家底，量化投融资资产的碳风险敞口。2021年5月以来，邮储银行和公众环境研究中心（IPE）合作开展碳核算试点和推广，应用国家24个重点行业温室气体核算方法，对客户温室气体排放量进行核算，帮助客户摸清家底，制定碳减排目标和行动方案，也为未来绿色金融产品创新和环境气候风险管理探索经验。
环境气候数据分布碎片化，数据源不足，数据加工和应用处于起步阶段。比如，环保、安全等行政处罚、监管记录分布于不同政府部门或各地大数据平台，不同地区、不同部门之间存在数据孤岛现象，和金融机构等其他行业缺乏数据共享。又如，中国人民银行宁波中心支行指导建立了普惠金融信用信息服务平台2.0版本，集中了环保处罚、环保评色、排污许可证等各项数据来源，免费提供给各家银行使用，但是中国人民银行征信系统尚未包括环境气候相关数据信息。此外，许多商业银行缺乏专业人才，对环境气候风险认识尚不到位，投入资源有限，系统应用不足，数据清洗和模型方法仍然处于起步阶段。
环境气候风险数据的合规应用和安全保护有待进一步加强。2021年以来，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规正式实施，环境气候数据信息量大、涉及主体多、更新频率快，如果应用管理不当造成数据泄露或滥用，将可能引发法律风险。另外，《征信业务管理办法》即将于2022年实施，如果商业银行和没有获取征信备案的第三方市场机构开展商业合作，获取环境气候风险相关数据信息，则可能存在合规风险。商业银行应该严格执行法律法规，加强环境气候数据在数据来源、信息质量、信息主体授权、隐私保护、网络安全、系统安全等方面的管理，切实防范法律风险、技术风险等隐患。
加强环境气候风险数据应用的顶层设计。建议行业主管部门牵头，研究制定“两高一剩”“两高”或高碳等棕色行业的明确定义，为商业银行量化棕色产业风险敞口、环境气候风险管理提供指导。推进碳排放权交易市场改革，将钢铁、水泥、有色、石化、化工、造纸、民航等其他行业和金融机构参与碳市场，扩大参加交易主体范围，鼓励披露温室气体排放数据。逐步建立环境气候信息强制披露制度，统一信息披露标准，增加绿色资产、节能减排、棕色资产、环境气候风险压力测试结果等信息披露。金融监管部门鼓励商业银行开展碳核算、环境气候大数据应用试点，以监管沙箱模式积极探索环境气候数据共享模式。
将环境气候大数据纳入金融基础设施建设体系。建议加大绿色低碳宣传教育，倡导生态环保、绿色低碳的生产方式、生活方式和消费理念，鼓励社会大众通过“随手拍”“匿名举报”等方式，对企业环保不达标、废物排放等行为进行举报，丰富环境气候大数据平台的来源渠道；引导企业主动适应绿色低碳发展要求，积极履行社会责任，加强环境保护和碳排放核算管理，全面披露环境气候相关数据信息。鼓励各地政府积极探索试点，打破数据孤岛和部门壁垒，加强生态环保、自然资源、工商、税务、电力等领域数据共享，丰富大数据平台的数据来源，推动政府数据向社会开放；建议中国人民银行牵头将环境气候数据纳入征信系统中，建立全国统一、开放、共享的金融基础设施信用平台，为商业银行环境气候风险管理提供指导。
商业银行应主动积极拥抱大数据，提升环境气候风险管理能力。一是从公司治理层面，高度重视环境气候风险，加强对环境气候风险的学习、了解和认识，将环境气候风险作为单独的风险类别，纳入全面风险管理体系。二是将环境气候数据应用纳入“十四五”金融科技规划，加强与政府、企业、同业和市场的沟通合作，积极探索开展碳核算试点工作，主动接入地方政府大数据平台、征信公司等环境气候数据，多维度提升企业环境气候信息的可得性和精准度，建立环境气候大数据库。三是从信贷管理方面，将环境气候数据应用融入评级准入、贷前调查、贷中审查、合同管理、放款审核、贷后管理等授信业务全流程，深入研究环境气候风险向信用风险、声誉风险、法律风险等各类金融风险的关联和传导路径，将环境气候数据接入信贷管理系统，持续开发、迭代和调优数据模型，提升对客户环境气候风险的实时识别、计量、监测、预警和控制能力。四是坚持合法合规底线，建立数据共享和安全机制，加强环境气候大数据保护，防止大数据的不当使用。五是积极探索转型金融，大力支持传统行业绿色低碳转型发展，推进环境气候信用修复，帮助传统行业改善环境表现，降低风险敞口；持续优化资产结构，前瞻性增加绿色资产配置，逐步压缩棕色资产比例。
建立环境气候风险管理大数据生态圈，加大多方协作和资源共享。加强商业银行、第三方征信公司、金融科技公司、学术机构、NGO等机构合作，建立健全环境气候风险管理大数据应用生态圈，发挥各自优势，加强资源共享，共同提升环境气候风险管理能力。第三方征信公司、金融科技公司要发挥大数据技术的专业优势，重点研发区块链、人工智能等技术，开发数据模型，提升数据挖掘价值，向商业银行提供优质的专业服务。学术机构发挥专业研究优势，深化大数据分析方法和工具的研究，加强对国家能源政策、产业政策、绿色低碳技术路径等领域前瞻性研究。NGO等民间机构利用机制灵活优势，克服数据获得性差、搜寻成本高等困难，建立全面、开放、共享、动态的环境气候风险数据库平台，供商业银行和其他机构免费使用。行业协会发挥沟通交流平台，组织开展培训、研讨交流、数据建模、案例分享、宣传推广等活动。商业银行利用应用场景优势，学习借鉴外部机构数据优势，加强银行同业交流，及时获取环境气候风险数据信息，提升环境气候风险管理能力。
载于《中国银行业》杂志2021年第12期
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