中经记者 郭建杭 北京报道

在可持续金融正迈向标准林立的深水区，金融机构正面临一道棘手的必答题：当绿色、蓝色、生物多样性等多套标准交叉并存，一笔业务动辄需要耗费数日进行人工识别与贴标，如何从“重复劳动”中突围？

2026年，银行在绿色信贷、ESG项目评估等可持续金融领域应用AI智能体的探索正在逐步落地。近日，多家银行都在探索AI智能体在可持续金融领域的应用，未来AI智能体能否成为解决可持续金融信贷审核的基础设施？

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉向记者指出：“AI智能体是破解标准碎片化困局的关键技术路径，绿色金融、蓝色金融、生物多样性金融等标准交叉重叠问题，本质上是语义异构与边界模糊的双重挑战。理论上来讲，AI智能体具备标准语义对齐与动态映射；多智能体协同的交叉验证机制以及从合规审核到实质影响评估的跃迁等优势。”

多标准并行之下的审核之困

众所周知，当前我国可持续金融已形成包括绿色金融、蓝色金融、生物多样性金融等多维度标准体系，各类标准各有侧重又交叉互通，同一产业活动往往可同时适配多项标准范畴。在应用中，传统人工研判模式大多单次归类、单一贴标，难以一次性完成多标准并行认定，重复评审较多，研判成本高、效率低、精准度不足。

对于一线信贷人员而言，这意味着在面对一笔具有蓝色经济特征或生物多样性保护效益的项目时，往往需要在不同的标准目录间反复横跳，逐一比对，效率与准确率难以两全。

为规范开展可持续金融系列标准试点工作，有效破解多标准并行应用中的交叉识别难题，近日，在中国人民银行天津市分行、天津市地方金融管理局指导下，天津农商银行“可持续金融智能助手”（以下简称“智能平台”）正式上线运行，该系统实现多标准融合智能识别。

无独有偶，华夏银行也在近期与百融智能完成绿色金融信息化二阶段项目签约，该项目则围绕绿色金融业务体系建设，落地绿色金融智能体与ESG报告智能体，推动绿金业务流程智能化升级；建行辽宁省分行此前也上线“绿贷判断智能辅助助手”，通过文本抓取分析存量贷款的“绿色属性”，提升审批效率；同时构建ESG红黄灯预警模型监控信贷风险。

从具体落地的实践来看，天津农商银行方面的信息显示，智能平台可针对实践痛点，依托知识图谱与语言智能识别技术，对接多套标准知识库同步比对校验，实现一次智能识别、多标准同步研判、多标签批量贴注，整体实现精准识别、提升效率以及延展功能。天津农商行方面指出，该系统的应用可减少漏判、误判，认定结果更加严谨规范；此外由逐一标准、逐条对照目录转变为系统自动批量比对，大幅压缩评审耗时，从1—3天压缩至分钟级，有效解决多标准交叉重复评审的痛点。营销端则搭建绿色商机管理模块，通过整合外部商机数据、统筹内部任务派发形成管理闭环，拓宽了绿色客群拓展渠道。

央行天津市分行发布的信息显示，该系统是全国首个多标准集成认证应用智能平台，为全国可持续金融标准集成提供了全新科技范式。

截至目前，天津农商银行已运用该智能平台完成超150笔业务认定。其中，通过多标准智能识别匹配，成功助力天津港保税区粮食物流示范园区港口水上多式联运二期工程项目完成绿色金融、蓝色金融双重属性认定。通过绿色商机管理模块，收录天津区域涉农等行业2600余家潜在绿色营销企业名单。

应用AI智能体挑战

众所周知，当前银行在可持续金融审批中应用AI智能体，核心价值在于将过去依赖人工经验、耗时数天的项目识别与认定工作，转变为自动化、标准化的分钟级流程。AI未来能否成为银行识别绿色资产、管理ESG风险，解决可持续金融多维度标准的不可或缺的基础设施？

欧阳日辉认为，基于当前技术成熟度与监管演进趋势，未来可持续金融数字化转型具有较大想象空间。首先，构建“可持续金融标准互操作系统”。由监管部门或行业协会牵头，建立基于AI的标准互操作平台，可降低银行的合规成本，也为监管沙盒提供技术底座。其次，气候与环境风险的嵌入式定价。将AI智能体直接嵌入信贷审批流程，实现环境风险的内生化定价。智能体不仅判断项目是否“绿色”，更通过气候情景分析测算项目在不同升温路径下的违约概率变化，自动调整风险权重和利率定价。这是从“合规驱动”转向“风险—收益”双轮驱动的关键。再次，生物多样性金融的“数字孪生”审核。生物多样性金融是当前最前沿也最难量化的领域。AI智能体可结合遥感影像、生态模型和基因测序数据，为项目选址区域构建生态数字孪生。在信贷审核阶段，模拟项目开发对当地物种丰富度、生态系统服务价值（ESV）的影响，将“无形”的生态价值转化为“有形”的财务参数，解决生物多样性金融“难识别、难计量、难验证”的痛点。最后，供应链全链条的可持续穿透式监管。单一企业的绿色资质审核已不足够。AI智能体可对借款企业的上下游供应链进行ESG风险穿透分析，识别“漂绿”风险。例如，某新能源车企申请绿色贷款，智能体追溯其电池供应链，发现上游锂矿开采存在水资源破坏争议，即可自动触发风险预警。这要求智能体具备跨企业、跨行业的数据整合与推理能力。

值得注意的是，AI智能体成为银行可持续金融业务不可或缺的基础设施仍有较长的路要走。

欧阳日辉认为，当前主要面临数据、人机协同的责任边界、标准的持续变化以及跨境监管协同等挑战。并进一步解释道：“可持续发展金融中的环境数据存在测不准、测不到、测不全的问题，特别是中小企业和生物多样性数据尤其重要；而信贷审批过程中AI的决策也难以满足监管可解释性要求，需要发展‘可解释AI’，并明确‘人机协同’中的责任边界；此外，可持续金融中的标准不是静态的，AI智能体需要具备持续学习能力，及时跟进ISSB准则、TNFD框架等新规的动态更新；最后绿色金融具有强跨境属性，AI智能体在处理涉及多国标准的项目时，需解决数据跨境流动、监管规则冲突等制度性问题。”

（编辑：杨井鑫 审核：何莎莎 校对：颜京宁）