文 / 薛小飞

高级经济师，

数字中国研究院（福建）数据要素研究中心高级顾问，

福建省政府引导基金协会专家委员会委员

数字赋能为银行ESG发展注入新动能，使其得以在更低风险、更高效率框架下，实现对可持续发展实体经济的精准滴灌与创新支持，从而在履行社会责任的同时，夯实银行自身的长期韧性与竞争优势。在当前“碳达峰、碳中和”目标的引领下，应对气候变化与推动可持续发展已成为全球共同的核心议题。ESG理念与这一历史进程深度契合，其内涵也从最初聚焦环境责任，扩展至社会治理与长期经济价值的有机协同。银行作为现代金融体系的核心主体，既肩负着通过资金配置引导产业低碳转型的使命，亦需在自身运营中践行ESG原则以提升长期韧性。随着数字中国建设的深入推进，数据要素与ESG实践的融合正成为一个关键的新发展方向，为培育符合我国国情的新质生产力提供了创新的思路与路径。在此背景下，如何依托数据要素赋能银行ESG实践，成为推动ESG发展从规模扩张向质效提升转型的核心命题。

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银行ESG的数字时代新命题

（一）ESG的起源与发展

环境、社会和治理（ESG）理念正式形成于2004年联合国全球契约组织（UNGC）发布的《在乎者赢》（Who Cares Wins）报告，旨在将环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）因素纳入投资决策与企业运营，推动可持续发展，是衡量企业可持续发展能力与长期价值的框架。它超越了传统的企业社会责任，更强调系统性风险管理、长期价值创造以及与所有利益相关方的双向影响管理，目前已成为推动全球可持续发展和企业社会责任实践的重要框架。银行业ESG实践与全球进程同步，并具有鲜明的金融特色。早期，ESG主要作为投资伦理标准，银行开始关注绿色信贷与社会责任投资，绿色金融逐渐得到重视。随后，ESG逐步走向主流，银行实践从自身运营扩展至通过信贷、债券等工具影响客户，形成金融ESG体系，监管也随之强化。当前，ESG理念在数字技术的赋能下与业务融合程度更深，得到更快速的发展，但同时出现了区域化、政治化倾向，面临“反ESG”运动等挑战。尽管ESG理念的战略价值已获得广泛认同，但其落地实践长期受困于数据缺失、标准不一、评价复杂及管理成本高等现实瓶颈。

在此背景下，数字技术的深度渗透正成为破局关键，通过构建以大数据、人工智能、区块链为核心支撑的ESG新基建，银行得以将理念融入转化为科技赋能与主动价值创造，持续夯实数据要素贯通运营全流程的能力底座，重塑可持续发展根基。然而，数字赋能ESG的实践仍面临多重挑战，既需要应对传统经营管理弊端向ESG领域的延伸影响，更要直面数字化引发的基础性、结构性和系统性的重构压力。解决这些挑战需立足战略全局，以体系化思维规划数字化、数智化发展路径，并将这一框架深度嵌入ESG实践的全生命周期，才能实现可持续转型的长远目标。

（二）我国ESG政策演进

我国政策体系为银行ESG发展构建了清晰且不断深化的数字赋能路径，从最初奠定绿色金融基础，逐步转向明确要求利用数字技术解决实践难题，最终形成了覆盖ESG三大维度、贯穿业务全流程的数字化操作框架。

在环境（E）维度，绿色金融的数字化赋能是政策的核心焦点。自2016年8月份出台的《关于构建绿色金融体系的指导意见》奠定基础后，政策持续推动数字技术与绿色金融深度融合。2021年5月，人民银行修订《银行业金融机构绿色金融评价方案》，首次将绿色贷款和债券的数字化管理纳入评价指标。2024年3月，人民银行等七部门联合印发《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意见》，鼓励金融机构和企业运用大数据、金融科技等技术手段为碳核算工作提供技术支撑。同年10月，人民银行等四部门印发《关于发挥绿色金融作用服务美丽中国建设的意见》，提出了构建“数字技术+绿色金融”的协同机制。2025年3月，国务院办公厅印发《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》，更旗帜鲜明地指出了我国绿色金融未来的发展方向。同年6月，人民银行等三部门联合印发《绿色金融支持项目目录（2025年版）》，为银行运用数字技术进行精准识别和分类提供了标准化依据。

在社会（S）维度，政策强调以数字化转型破解普惠金融的可持续性难题。2023年10月，国务院印发《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》，明确未来五年推进普惠金融高质量发展的政策举措，包括优化产品服务、创新金融工具、推进数字化转型等，旨在提升金融服务的覆盖率、可得性和满意度，尤其面向小微企业、农民、城镇低收入人群等特殊群体。2025年6月，金融监管总局、人民银行印发《银行业保险业普惠金融高质量发展实施方案》，提出未来五年基本建成高质量综合普惠金融体系，优化普惠金融服务体系，明确提出支持金融机构通过数字化、智能化手段优化服务模式、降低服务成本、提高风控水平等要求。

在治理（G）维度，政策通过强化信息披露和评估标准，驱动银行提升ESG管理的规范性与透明度。一系列准则和标准的出台，为银行评估自身及客户ESG表现提供了统一标尺。例如，2024年11月发布的《企业可持续披露准则——基本准则（试行）》要求企业从治理、战略、风险管理等多方面进行披露。2025年12月，国家标准《债券发行人环境、社会和治理评价框架》发布，成为我国金融领域首部以ESG命名的国家标准，并已于2026年4月1日起实施，为ESG评价提供了统一标准和流程。此外，2025年6月由金融监管总局出台的《银行保险机构公司治理监管评估办法》，也推动银行将ESG因素纳入全面的数字化风险管理体系之中。

在专项金融数字化政策推动下，随着数据资源开发利用的深化，政策正系统性地将数字技术融入银行ESG实践的各个环节。2024年11月，人民银行、国家数据局等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，更将绿色金融数字化首次纳入国家数字金融发展框架。2025年5月，国家数据局印发的《数字中国建设2025年行动方案》提出，要加强交通、医疗、金融等重点领域数据标注，建设行业高质量数据集。10月，国家“十五五”规划建议明确提出加快建设金融强国，要大力发展数字金融，并在数字中国建设规划中提出全面实施“人工智能+”行动的政策要求。这一系列政策的出台不仅提供了操作依据，更标志着“数字技术+ESG”已从倡导方向转变为银行提升核心竞争力、履行社会责任的实践刚需。未来，随着“人工智能+”行动、数据要素价值释放等国家战略的深入推进，数字技术对银行ESG发展的赋能作用将更加深入和广泛。

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数字赋能银行ESG的作用机理

（一）数字赋能银行ESG发展的核心价值

当前，数字赋能银行ESG发展已广泛渗透至风险与合规管理、信息披露质量提升与经济价值挖掘、资源配置优化与产品创新，以及供应链协同与穿透式监管等多个领域。

通过数字技术赋能银行ESG发展已从可选动作变为必选课题，意义重大。于国家发展而言，推动数字赋能银行ESG发展，是金融领域助力金融强国建设进而支撑数字中国建设的主动担当与关键举措。从生产力革新维度看，此举亦是银行借助数字技术丰富金融服务内涵、践行ESG理念以驱动生产力实现新质跃升的核心动能。于产业发展而言，金融与产业共生共荣，数智时代的金融服务可嵌入产业链的所有环节，金融ESG体系有助于改善企业一味追求经济回报的运行思维，能够引导企业关注长期价值与可持续发展，有助于提升产业链韧性。于银行自身发展而言，发展绿色金融是银行优化资产负债结构、实现发展模式转型升级、提升品牌价值和社会形象的重要机遇；同时，还能增强宏观政策协同与治理能力，既助力银行落实绿色金融等国家政策并实现精准传导，也为监管机构提供全面数据视图，构建更高效的ESG治理与风险防控体系。从构建国际竞争力的角度看，积极利用数字技术发展ESG，还有助于中国银行业在全球ESG标准区域化、博弈化的格局中提升话语权，为国际可持续金融规则构建贡献中国智慧。

（二）数字赋能银行ESG发展的作用机理

在“双碳”目标与可持续发展战略深入推进的背景下，银行将ESG理念融入经营管理已成为共识。然而，传统管理模式在数据、风控与治理等方面面临系统性瓶颈，制约了ESG从理念倡导向价值创造的深度转化。数字技术的兴起，为破解这些瓶颈提供了全新的方法论与工具，其赋能遵循着数据驱动、技术支撑、业务融合、治理重塑的协同演进逻辑。其中，人才作为关键能动性要素，其专业能力与创新活力贯穿于ESG数字化赋能的全生命周期。

1.作用机制

数据资源是构建统一底座、驱动精准决策的基础。数据要素是ESG管理的核心资源，其赋能体现在：一是多源数据整合与标准化。银行通过汇聚环境、社会、治理等多维度数据，构建覆盖全周期的ESG数据库，解决传统ESG管理中数据分散、来源单一、标准不统一的问题，为后续分析与决策提供统一口径的基础信息。二是量化风险与动态画像。基于多源数据，银行建立ESG风险量化模型，将抽象的ESG因素转化为可计算的指标，并通过实时更新数据动态绘制客户ESG风险画像，与信贷准入、贷后管理挂钩，从流程上筑牢风险防线。三是引导资源配置。通过积累和分析数据要素，银行得以精准识别ESG表现优异的主体。进而，将数据驱动的ESG评估结果与信贷定价、经济资本分配等核心机制相结合，并嵌入贷前、贷中、贷后全流程，可有效引导金融资源从高污染、高风险领域向低碳、高社会责任领域配置。四是支撑社会价值评估。数据要素的深度应用不仅关注风险规避，更通过量化企业的社会贡献和环境效益，将ESG表现与企业长期价值绑定，使金融服务的社会价值可衡量、可追溯。

数字技术是突破效率边界、催化场景创新的关键支撑。数字技术是赋能的核心工具，通过“技术—场景—价值”闭环推动管理升级。一是技术突破管理障碍。大数据、人工智能、区块链、物联网、遥感技术等新一代信息技术，解决了ESG管理中数据难获取、处理效率低、验证成本高的核心难题。二是深化场景融合。数字技术催生创新应用场景。其中，环境（E）维度，通过区块链、AI等技术可实现环境效益的资产化，创造出适用于多场景的绿色数字金融产品；社会（S）维度，数字技术让普惠金融、乡村金融的可得性大幅提升；治理（G）维度，数字技术助力实现合规与审计智能化。三是驱动价值升级。数字技术的应用推动银行ESG管理从被动应对监管转向主动创造价值。效率上，AI替代经验判断，缩短ESG评估周期，降低运营成本；决策上，动态评估体系实时更新客户ESG表现，辅助银行在经济资本分配、贷款定价中更科学地平衡收益与风险；生态构建方面，数字技术赋能产业链上下游企业提升ESG表现，形成绿色普惠金融生态闭环。

业务运营是创新产品服务、拓展价值边界的核心载体。银行数字化转型通过数据要素的深度整合与智能应用，系统性提升企业ESG表现并激活持续创新能力。银行通过大数据挖掘、机器学习算法与区块链存证技术，实现对ESG资产的精准识别、动态评估与风险量化，突破传统信贷依赖抵押品的信息不对称瓶颈，创新设计差异化金融产品和服务模式。ESG金融产品和服务的创新直接作用于企业ESG的实践优化。从环境（E）维度，企业通过获取绿色融资加大清洁技术投入、降低单位产值能耗，满足碳减排政策要求；从社会（S）维度，融资条款中的供应链责任、员工权益保障等约束，推动企业完善利益相关者管理，提升品牌声誉与市场信任度；从治理（G）维度，银行对企业ESG信息披露的刚性要求，倒逼其建立透明化治理体系，降低代理成本。企业ESG表现的全面提升，进一步通过资源再配置效应释放创新潜力。

组织治理是重塑决策模式、构建协同生态的综合保障。数据要素投入和数字技术应用的核心价值在于重塑银行内部的决策与协同机制，促进银行治理体系优化。一是构建统一数据治理中枢。通过设立跨职能数据治理组织与集成化中央数据平台，打破“数据孤岛”，确保ESG数据的完整性、一致性与可审计性，为决策奠定可信基石。二是重塑业务流程。将ESG数据与规则深度嵌入信贷审批、风险定价等核心业务流程，实现流程的自动化与智能化嵌入，使ESG要求从后端报告变为前端刚性约束。三是赋能科学决策。基于高质量数据池开发气候风险模型、ESG计分卡等高级分析工具，实现前瞻性风险评估、差异化定价与管理，并为管理层提供绿色资产趋势、行业风险集中度等战略洞察。四是构建开放生态。积极参与或连接绿色金融公共服务平台、企业碳账户等基础设施，通过安全合规的数据共享，更全面评估产业链风险，并将ESG标准传递给合作伙伴，放大银行治理影响力。

2.协同效应

数据资源与数字技术为基础驱动层，业务运营和组织治理为价值成果层。数据、技术、业务、治理四维度通过“数据整合→技术处理→业务创新→治理升级→反馈优化”的闭环形成“飞轮效应”。

首先，数据资源与数字技术形成基础支撑与能力引擎的互构关系。即，数据资源与数字技术构成数字赋能ESG的“原料—工具”双核。从数据资源对数字技术的影响看，多源异构的ESG数据为人工智能、区块链、物联网（IoT）等技术提供了训练样本与应用场景。反之，技术对数据的反哺体现为突破传统数据瓶颈，例如，区块链的分布式账本技术解决数据篡改风险，自然语言处理（NLP）解析非结构化ESG报告以提升数据提取效率。

其次，数字技术与业务运营促成场景创新与价值转化的牵引机制。技术维度与业务维度的互动遵循“技术孵化场景—场景牵引技术”的双向逻辑。一方面，数字技术通过重构业务流程催生ESG创新产品。例如，AI的动态评估模型实现客户ESG表现的实时量化，为差异化绿色信贷定价提供依据。另一方面，业务需求构成技术迭代的导向。例如，普惠金融场景下小微主体ESG数据缺失的痛点，推动卫星遥感与AI融合的无感化绿色评价技术落地。

再者，业务运营与组织治理构成规则落地与生态协同的传导路径。业务创新与治理优化的互动体现为“业务嵌入治理要求—治理赋能业务扩展”的传导链条。在业务端，ESG产品的设计需严格遵循治理框架中的标准。在治理端，银行通过完善ESG治理架构为业务创新提供制度保障，将绿色资产占比、高碳行业压降目标纳入绩效考核，引导分支机构主动开发低碳转型金融产品。这种互动使ESG从合规要求升级为新的业务空间，同时通过供应链金融、产业链协同等场景，将银行治理标准外溢至合作伙伴，形成绿色、普惠的生态协同网络。

最后，组织治理与数据资源生成信任基石与决策基础的互促逻辑。组织治理维度与数据资源维度的协同核心是“治理规范数据质量—数据优化治理决策”的互促关系。治理层面，通过构建跨职能数据治理组织与中央数据平台，可打破部门间数据孤岛，建立数据全生命周期管理标准。数据层面，高质量ESG数据库为治理决策提供量化依据。例如，基于ESG记分卡的行业风险热力图可指导经济资本分配，气候情景分析模型能预测高碳资产敞口，辅助管理层制定绿色转型战略。

综上分析，银行ESG的数字赋能本质是数据资源、数字技术、业务运营、组织治理四位一体的协同演进过程，数据是“燃料”，技术是“引擎”，业务是“车轮”，而治理是“方向盘”。作用机制如图1所示。

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数字赋能银行ESG的实践探索

（一）总体成效

我国ESG实践虽起步晚于国际，但发展迅速，从早期绿色金融的破冰到如今覆盖信息披露、责任投资等领域的制度框架不断完善，ESG已从企业的“道德加分项”演变为衡量其长期价值和核心竞争力的“硬标尺”。

目前，银行的ESG实践围绕环境（E）、社会（S）和治理（G）三个维度展开并不断深化。环境（E）维度，在绿色金融大文章的政策引导下，银行绿色信贷 业务实现显著突破，持续推动绿色金融高质量发展，绿色金融已成为银行业支持实体经济低碳转型的重要抓手。人民银行数据显示，2025年四季度末，我国本外币绿色贷款余额44.77万亿元，同比增长20.2%，全年增加7.72万亿元。社会（S）维度，普惠金融与社会责任履行呈现深化与多元化趋势。一方面，银行业持续加大对普惠领域的支持力度，普惠小微贷款与涉农贷款保持稳健增长。2025年四季度末，人民币普惠小微贷款余额36.57万亿元，同比增长11.1%（见图2）。另一方面，银行履行社会责任的方式更趋多元，部分银行通过连续多年的公益资助计划，强化对社会薄弱环节的支持。普惠金融的深度拓展与社会责任的精准落地，体现了银行业服务实体、助力共同富裕的社会价值。治理（G）维度，银行业ESG治理机制逐步完善，信息披露质量显著提升。在组织架构层面，多数银行已设立ESG专门委员会或工作小组，将ESG理念深度融入战略规划与绩效考核体系，推动ESG从理念到实践的转化。在信息披露层面，上市银行ESG报告披露率接近100%，ESG信息的披露规范性持续增强。

（二）实践模式

1.主要实践特征

数据正成为驱动银行ESG转型的核心动力，推动其从传统信息化迈向数字化、数智化，并引领行业实践从同质化、单一模式，向多维度、体系化的新格局演进。

第一，银行ESG风险管理模式正朝着数据驱动、量化评估与差异化管控深度融合的方向发展。风险管理实践的创新集中体现在风险量化与差异化管控的深度融合，常见的做法是将各类ESG指标嵌入客户分级管理，通过差异化管控策略实现风险精细化管控，如兴业银行。制定动态利率挂钩机制，将ESG目标达成度与贷款利率实时联动，通过“ESG表现挂钩贷款”实现环境效益与财务激励的有机统一，如中信银行。值得注意的是，部分银行在行业专项风控上形成特色，如兴业银行针对23个重点行业制定专项授信政策，通过工艺流程评估引导信贷资源向低碳领域倾斜，建行采用环境效益测算公式测算申贷企业的绿色效益。

第二，银行ESG产品服务模式呈现多元化、场景化创新，通过构建丰富的绿色金融产品矩阵与数字化平台，全面输出普惠型碳金融服务。ESG理念驱动了银行金融产品和服务的创新力度，整体创新呈现多元化发展趋势，覆盖了从普惠金融到碳金融的全场景需求。一些金融机构积极创新金融产品，将碳排放权、排污权、林权等多种环境权益纳入质押品范围，并创新推出跨履约期碳配额质押融资、碳中和债券、可持续发展挂钩债券、低碳转型挂钩债券、转型债券等绿色和转型金融产品。值得关注的是，19家民营银行在普惠金融与绿色金融融合方面创造出具有区域性特征的ESG发展模式。与此同时，全国已构建起涵盖政府主导型、金融机构主导型以及第三方服务商主导型在内的多层次的绿色金融服务平台体系，正日益成为服务ESG发展的重要载体。

第三，银行ESG治理与信息披露模式正从遵循国际框架的标准化报告，向注重互动传播与深度解析的创新化展示演进。信息披露进展体现出从标准化披露向创新化展示的演进趋势。其中，国有大行与股份制银行普遍遵循“气候相关财务信息披露工作组”（Task Force on Climate-related Financial Disclosures,TCFD）框架评估气候相关风险，并进行标准化披露。例如，中国银行通过TCFD和“央行与监管机构绿色金融网络”（Network for Greening the Financial System,NGFS）框架解析气候风险对信用风险、市场风险等领域的传导路径，展现风险管理的深度洞察。在创新披露形式方面，邮储银行“C邮记”平台通过可视化界面展示个人碳能量积累，并将绿色行为数据转化为公益捐赠等社会价值，显著提升信息披露的互动性与传播力。

2.典型案例分析

为深入剖析银行ESG数字化发展模式，选取兴业银行与平安银行作为典型案例。兴业银行作为国内首家采纳“赤道原则”的银行，早在2007年便布局碳金融领域，率先构建ESG管理体系并设立专营部门，其绿色融资余额连续多年居行业首位，体现了战略前瞻性与实践深度。与之互补，平安银行凭借强大的综合科技实力赋能ESG管理，产品创新与服务拓展能力居业内领先地位。2025年，两家银行同时入选标普全球（S&PGlobal）《可持续发展年鉴（中国版）2025》，成为国内银行业仅有的两家入选企业，展现了数字化与ESG深度融合的前沿探索。两家银行通过实施差异化的数字赋能ESG发展战略，全面覆盖ESG治理、环境与社会责任维度，为行业提供了极具参考价值的差异化实践范本。

从面临的数字化挑战来看，两家银行存在显著差异。平安银行的挑战核心在于从低起点快速构建系统化能力。2018—2019年间，平安银行业内的ESG评级较低，ESG发展滞后于其他金融机构，因此迫切需要一套高效的数字化工具，以快速弥补数据缺口、建立自动化评估体系并应用于业务决策。这一构建过程面临数据驱动不足、个人碳账户探索难，以及AI伦理安全等多重挑战。相比之下，兴业银行作为国内银行业ESG的长期领跑者，其挑战更侧重于将领先优势体系化与深化应用，其面临的主要难题在于如何将ESG更深层次地融入所有业务流程，并解决如投融资碳足迹核算等更复杂的数据完整性难题，以及持续强化复合型科技与ESG人才储备。总的来说，平安银行在数字化ESG发展上面临的挑战主要在于“从无到有、快速追赶”方面，兴业银行则主要在于“从有到优、持续领先”上。

为应对数字赋能ESG发展过程中存在的困难和挑战，两家银行依托自身的资源禀赋与战略重点，在资源投入、技术路径、业务流程重构与组织架构设计四个方面采取了不同的措施，构建了特色鲜明的实践体系。平安银行的核心逻辑是平台驱动、敏捷赋能，通过强大的统一AI平台和ESG评价模型，快速生成能力并外溢至业务与组织运营等各个层面。兴业银行则是内生重构、深度协同，将数字工具作为业务和管理流程的有机组成部分，从内部进行系统性改造和融合。

第一，在数据资源开发利用上，平安银行以社会议题为牵引，通过数据技术重构信用模型，主要贡献于ESG中的“S”维度，兴业银行以环境议题为核心，通过数据资产化重塑金融定价机制，主要贡献于“E”维度。平安银行基于数据的信用生成机制创新，运用数字技术降低交易成本与道德风险，拓展金融服务边界，缓解市场失灵导致的社会排斥。其数据开发利用的核心锚定于“物联网+卫星遥感”所捕获的实体资产与供应链行为数据，将物理世界的运营状态实时转化为可评估的信用资产，直接服务于普惠金融与乡村振兴等社会议题。兴业银行践行环境驱动型数据战略，以碳核算与碳足迹为核心环境绩效数据，自主研发“双碳”管理平台，将环境（E）外部性进行量化与内部化，将数据直接嵌入授信审批、风险定价与产品创新流程，引导金融资源投向低碳转型领域。在数据治理上，平安银行更侧重于构建跨组织边界的生态化数据协同治理框架，兴业银行则更侧重于构建内部严谨、标准统一且符合鉴证要求的环境信息披露体系。

第二，在数字技术创新应用上，平安银行侧重于全领域打造数字化系统和平台，兴业银行聚焦更为深入具体的技术研发，服务ESG管理深层次需求。平安银行通过构建集团级的“平安脑”智能引擎作为统一AI底座，并自2018年起开发AI-ESG评价系统，通过人工智能自动获取海量外部数据并建模，实现ESG自动打分，形成可对外输出的数据产品，已被BlackRock、富时罗素等国际机构采用。其推出“低碳家园”个人碳账户平台，通过记录绿色行为连接零售客户，以拓展个人零售业务范围。相比之下，兴业银行的数字化工具紧密服务于业务与管理流程的重构。在AI应用上，搭建“6+X”能力体系并在投资研究、智慧办公领域应用知识问答助手等功能。技术服务业务方面，搭建了专项的“技术流”与“种植流”评价模型，运用“技术流”将企业科技实力量化为授信依据，应用卫星遥感技术开发“种植流”模型，服务于涉农信贷。平台建设上，开发了“双碳”管理平台作为核心管理工具，强化碳资产识别、评估和应用的系统化开发。智能风控与运维上，进一步升级生物资产数字化监管平台，构建网络数字孪生系统进行变更仿真与故障主动定位。

第三，在业务运营创新发展上，平安银行侧重通过ESG嵌入实现工具化风控升级，兴业银行侧重通过ESG嵌入实现理念化全流程再造。平安银行以系统化建设推动风险管理升级，其投产的ESG风险评估分类认定系统实现了风险分类结果的线上化、动态化管理，并将评估结论深度嵌入客户信用评级体系，为精准风控提供数据支撑。积极布局绿色金融产品创新，成功落地碳挂钩银团贷款、可持续挂钩债券等工具，引导资金流向低碳领域。在普惠金融端，构建起“4+1”智能化产品矩阵，涵盖抵押贷、担保贷、信用贷、科创贷及场景贷，通过差异化服务满足小微企业多元融资需求，提升普惠金融可得性。兴业银行将ESG评估全面整合至对公、零售业务的尽职调查、审批决策及存续期管理全周期。在普惠金融领域，建立“兴业普惠”平台，为中小微客户提供“金融+非金融”综合服务，通过“3+N+X”风控模型体系和企业级智能反欺诈平台筑牢内外部风控。

第四，在组织治理规划设计上，平安银行采取动态调适型治理模式，兴业银行则遵循制度深化型治理路径。平安银行通过构建“1+5+3”AI伦理治理体系与普惠金融管理委员会等专项机制，实现治理结构对新兴业务需求的快速响应。这种阶段性调整组织架构的策略，本质上是通过动态能力重构打破科层制刚性约束，使组织边界具备情境敏感性。例如，普惠金融委员会的设立并非静态职能叠加，而是作为应对小微金融服务碎片化的制度安排，体现了结构追随战略的经典路径，其根本目标在于通过组织柔性捕捉市场机会窗口。兴业银行的架构设计建立在制度理论构建与资源基础配置的交叉框架上。通过将董事会战略委员会升格为战略与ESG委员会、设立专职ESG管理中心，完成ESG治理的制度同构，既满足监管合规要求，又通过“三维九向”体系构建差异化竞争优势。更关键的是，兴业创新设计的“BA（业务分析师）+SA（系统分析师）”协同机制将ESG要素深度嵌入信贷全流程，实质是非市场战略的制度化，使可持续发展从道德倡导转化为可量化的风控变量。

综上分析，数字赋能ESG发展上，平安银行是“广度融合型”创新者，兴业银行是“深度专业型”领跑者。通过对两家银行最新实践的综合提炼，可以概括出一个更具普适性的“五阶跃升数字化ESG发展阶段”，该阶段强调了从技术应用到价值创造的阶梯式演进。平安银行的实践清晰地展示了从第零阶到第三阶的快速推进路径，而兴业银行则更侧重于在第二阶至第四阶的深度上构建其持久优势。如图3所示。

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面临的主要挑战与对策建议

（一）主要挑战

尽管平安银行、兴业银行作为国内ESG数字化发展的领先代表，其“战略引领+绿色金融”“科技驱动+普惠生态”的实践为行业提供了标杆样本，但结合国内其他银行探索经验可见，银行ESG的数字化赋能总体上仍面临一系列深层次、结构性的挑战。

第一，治理机制失焦。一是战略协同与资源分配存在冲突。ESG的长期价值目标可能与短期财务绩效目标产生冲突，在资源分配、考核激励上难以获得持续、优先的保障，导致数字化ESG项目推进缓慢或流于表面。二是组织架构与流程重塑滞后。尽管许多银行建立了董事会层面的ESG治理委员会，但在执行层，风险、信贷、科技、运营等跨部门的协同机制不畅，ESG管理职责分散。将数字化的ESG评估工具强制、无缝地嵌入现有授信审批、投资决策、产品定价等核心业务流程，面临较大的组织惯性与流程再造阻力。三是ESG考核机制不科学。多数银行信贷业务仅看中短期经济效益而忽视长期发展价值，属于典型的“一锤子买卖”，不在乎绿色与否、普惠与否，这与我国的金融发展导向是存在严重背离的。为强化ESG考核，部分银行将ESG效益纳入金融业务考核指标体系中，但权重并不高，且考核存在流于形式、评价不科学等问题。

第二，数据基础困境。一方面，数据孤岛依旧是关键阻碍。银行内部ESG相关数据往往散落在不同业务系统中，形成“数据孤岛”，打通系统壁垒的根本困境在于缺乏业务统一、机制灵活的顶层框架从全局高度引导数据资源进行整合。依赖外部数据的ESG评价面临数据源匮乏、质量参差不齐、更新不及时的难题，尤其是对中小企业及供应链上下游的数据获取尤为困难。另一方面，核算标准与方法学不统一。绿色标准不统一引发统计偏差，无论是企业自身的运营碳排放，还是更具重大影响的投融资碳排放，目前均缺乏权威、统一且细化的核算标准与方法学。中国人民银行与国家金融监管总局绿色信贷统计口径存在显著差异，主要表现在统计范围和项目类型覆盖上的不同，导致机构披露数据可比性不足、跨部门监管协调成本攀升。个人碳减排行为计量同样面临此困境，导致碳资产难以准确量化、可比和市场化，制约了碳金融产品的创新与风险定价。此外，数据质量缺陷削弱信息可信度。环境绩效数据多依赖企业主动报送，环境信息披露质量参差不齐，“报喜不报忧”问题突出，甚至有些指标数据毫无价值，影响ESG评估准确性。许多 企业通过选择性披露有利环境信息，或者策略性表述环境事项，意图掩盖负面环境信息的方式进行“漂绿”。披露方式上，ESG数据的年度连续性差，关键指标时常缺失，损害了纵向可比性与趋势分析价值。

第三，技术赋能短板。一是ESG风险量化模型开发复杂。将非财务性的环境、社会和治理风险转化为可量化、可纳入传统风控模型的信用风险因子，存在模型构建复杂、历史数据沉淀不足、前瞻性情景假设依赖性强等挑战。模型的可解释性、稳健性在不同行业、区域的适用性均有待验证。二是技术赋能的管理渗透深度不足。虽然物联网、卫星遥感、AI大数据等技术已在特定场景应用，但将其系统化、规模化地嵌入全行级的客户ESG画像、授信全流程动态监控、资产组合碳足迹实时管理等方面，仍面临技术整合成本高、业务流程改造阻力大、专业复合型人才短缺等障碍。三是新兴技术伴生的伦理与安全风险。广泛应用AI/ML进行自动化ESG评级、智能审批时，可能潜藏算法偏见、模型黑箱、数据隐私泄露等科技伦理风险。同时，数字化转型本身加剧了网络安全、数据安全及第三方合作风险，对ESG管理的稳定性和可信度构成威胁，也对银行的数字治理能力提出更高要求。四是专门化系统支撑缺位。多数银行未建立统一的ESG数据平台，缺乏实时数据抓取、智能分析与风险预警功能，数据整合与价值转化效率低下。

第四，生态构建不足。ESG发展需构建多元主体协同推进的生态系统，仅靠银行单一机构发力难以突破瓶颈，亟需政府、监管部门、金融机构、产业端及科研机构形成合力。一是产业链与跨机构数据协同难。金融机构的投融资碳足迹核算高度依赖于客户、供应链企业的碳排放数据，推动全价值链的数据披露与共享需要构建复杂的跨行业协作生态，目前缺乏有效的激励与协同机制。二是监管标准与激励政策体系仍处于动态演进与完善阶段，产业发展与监管之间的良性互动机制及协同生态构建尚需进一步深化与巩固。GRI、ISSB、SASB、TCFD等国内外ESG披露标准仍在不断融合与演进，统一、强制的披露框架尚未完全定型。同时，针对金融机构数字化ESG创新的细化监管指引、财税激励或政策支持工具相对有限，增加了银行自主探索的不确定性与合规成本。

第五，人才储备缺失。专业人才供应不足制约ESG实践深度与专业性，复合型人才稀缺构成底层瓶颈，ESG融合环境科学、金融分析及数据技术，需跨领域专业能力，然而市场此类人才供给不足，尤其中小银行受资源限制更甚。人才缺位直接导致绿色信贷测算等技术性工作依赖经验判断，既扭曲“真绿”“假绿”甄别标准、造成资源错配，又削弱ESG风险定价的科学性。人才的缺失带来了ESG方法论建设上的滞后，并放大了应用短板。转型金融、生物多样性金融等新兴领域缺乏本土化评估工具，现有团队因知识结构局限难以开发适配模型，无法精准量化环境风险与机遇。人才与工具的双重不足最终反映于信息披露质量，上市银行虽实现披露全覆盖，但因缺乏长期专业积累，报告内容缺乏跨年度延续性与数据可比性，部分仅突击完成任务，暴露ESG能力建设的短期化倾向。

（二）对策建议

一是完善治理机制。构建“战略—治理—流程—能力”一体化的顶层驱动体系。战略规划上，将ESG数智化发展写入银行中长期战略规划中，构建顶层规划与任务书并行的战略体系。将战略分解为可量化的科技投入目标、系统建设里程碑和业务融合KPI。治理架构上，实施“一把手”工程，参考设立ESG金融委员会，统筹ESG战略制定和落地执行。在管理层建立跨部门的ESG联合办公室，配备专职产品经理、数据科学家和业务专家，职能涵盖数据治理、模型开发、产品设计等，负责具体项目的推进与跨部门协调。流程塑造上，发布全行级指令，根据业务特色，将数字化的ESG风险评估模块作为对公、零售及同业业务授信全流程的必选环节和硬性控制点，在信贷系统、投资管理系统中进行强制性的功能改造和权限设置。

二是夯实数据基础。要打造内聚外联、标准统一的智能数据底座。其一，建设企业级ESG数据中台。立项开发或采购统一的ESG数据中台，作为全行ESG内外部数据的权威来源。构建内部数据自动抽取能力，通过API接口从核心、信贷、运营等系统自动抓取相关数据，建立外部数据智能获取与清洗能力。持续完善数据治理体系，整合多源数据，建立形成标准化、可复用、可评估的绿色数据库。其二，主导或参与制定核算标准。联合科研机构、头部企业、行业协会共同研发并试点推广重点行业的投融资碳核算细分方法学。研究完善银行系个人绿色金融行为碳减排量化方法论体系，争取成为未来行业或国家标准的基础。其三，实施负面信息披露管理流程。建立制度化的ESG负面信息收集、评估与披露内部流程。明确由合规或风险部门牵头，制度化扫描内外部监管处罚、重大诉讼、环保事件等信息，将其纳入相关部门的考核。建立数据质量评估体系，对数据的准确性、完整性、及时性、一致性等进行评估和监控。

三是强化技术赋能。开发模块化、可解释、深嵌入的技术应用矩阵。研发ESG风险量化模型工厂，设立专项研发团队，采用“通用基础模型+行业插件模块”的架构，分阶段开发ESG风险评分模型。优先选择数据基础较好的行业试点，模型输出应包括风险分数、主要驱动因子，以及与违约概率的关联度分析，确保模型可解释、可审计。推广轻量级、场景化技术工具箱，将卫星遥感、物联网监测、区块链存证等技术封装成标准化、低耦合的微服务或API组件。建立AI伦理与安全治理实操框架，制定并实施AI模型应用于ESG管理的伦理审查手册，明确所有用于自动化ESG评级、绿色客户识别的AI模型，必须经过偏见检测、对抗测试和结果人工抽样复核。同时，将ESG数据纳入企业数据安全分级分类保护的最高级别，部署隐私计算技术用于外部数据合作。此外，探索数字人民币叠加智能合约技术，实时监测绿色资金流向，确保资金精准触达预期项目。

四是推动生态协同。产品与服务生态体系构建方面，设计创新金融产品，对愿意提供并持续验证其碳排放数据的供应链企业，给予绿色数据挂钩贷款服务，提供更优惠的利率或更便捷的审批，以此激励产业链数据共享。将内部成熟的ESG评价工具、碳核算平台、环境压力测试模型进行标准化封装，作为ESG管理SaaS（服务化）解决方案，向企业客户提供付费或嵌入式的咨询与系统服务，实现中间业务创收和反向获取客户ESG数据的双赢效益。外部生态构建方面，强化政银企合作，深度参与碳市场建设，将银行政策需求前置化，强化与科技企业、数据服务商等机构的合作，建立数据融合开发利用的生态体系。监管生态构建方面，主动参与并塑造监管与标准环境，组建专业的政策研究团队，定期向监管机构提交关于数字化ESG实践的试点报告与政策建议；积极参与金融标准化委员会、行业协会的相关标准起草工作，争取将自身实践转化为行业规范，提升话语权并降低未来的合规转换成本。国际合作生态层面，探索加入TCFD、PCAF等国际倡议，吸收国际领先ESG理念和实践方式，构建独立自主的ESG发展框架体系，通过内外资源整合与经验互鉴，构建绿色金融发展共同体。

五是破除人才藩篱。需系统性构建“引育用留”一体化机制。首先，破除僵化人才壁垒，通过建立“能上能下、左右贯通”的动态流通体系，打破岗位垄断与层级固化，激活内部人才潜能，促进跨部门ESG复合型人才流动。其次，强化复合型能力建设，采取“内生+外引”双轨策略，对内常态化开展ESG专项培训及数据分析实战演练，打造学习型组织；对外精准引进具备金融科技、可持续发展交叉背景的高端人才，优化人才结构。同步深化激励机制改革，以效率为导向重构绩效考核体系，取消不合理薪酬倾斜，将ESG能力提升与职业发展直接挂钩，激发全员参与动能。此外，聚焦ESG专业能力升级，通过跨领域协作平台建设、ESG评级方法论内化及数据分析工具深度应用，持续提升银行在绿色金融评估、碳足迹追踪等关键领域的数字化服务能力，从根本上化解人才瓶颈对ESG战略落地的制约。

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结论与展望

综上所述，未来银行的角色将超越传统ESG践行者，进一步升级为以数字平台串联投资者、企业与监管方的可持续价值网络核心枢纽，成为驱动产业链绿色转型与多方协同的关键节点。对银行而言，ESG绝非边缘议题，而是服务“双碳”战略目标、对冲转型风险、构筑差异化竞争力的核心战略路径。其中，数据作为数智时代的关键生产要素，正为ESG风险管理精细化、产品创新场景化、价值创造可持续化提供底层支撑，从碳排放核算到气候风险建模，从ESG评级穿透到绿色资产定价，数据贯穿全流程，成为激活ESG效能的数字引擎。

面向未来，银行需以数据驱动为核心重构ESG发展体系。筑牢数据底座，打通产业链跨环节数据壁垒，建立覆盖环境足迹、社会责任、公司治理的全维度数据库；深化技术赋能，运用AI、区块链等技术提升碳监测计量精度与ESG风险量化能力；创新产品与服务矩阵，围绕绿色信贷、转型金融、ESG理财等场景打造差异化解决方案；健全制度保障，将ESG指标纳入绩效考核与资源配置，完善内外部协同机制。通过一系列举措，实现经济价值、社会价值与环境价值的有机统一，引领银行业迈向高质量可持续发展的新阶段。

 编辑 | 余健仪

（本文仅代表作者本人观点，与所在单位无关）

文献来源：薛小飞.数字赋能银行ESG价值创造的机理、困境与路径优化研究[J].科技与金融,2026(5):49-60.

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