金融风控模型迁移到 ESG 风险评估，案例曝光，内行人都在偷抄作业

发布时间：2025-08-12 14:28:21浏览次数：

在当今复杂多变的商业环境中，企业面临的风险已不再局限于传统金融领域，ESG（环境、社会和治理）风险逐渐成为影响企业可持续发展的关键因素。金融风控模型因其在风险识别、评估与应对方面的成熟方法论，正被越来越多的机构尝试迁移至 ESG 风险评估领域，以提升对ESG 风险的管理能力。以下为您详细介绍相关改造案例。

案例一：湖州银行 —— 绿色信贷管理系统中的 ESG 风控模型构建

湖州银行在推动绿色金融发展过程中，借助金融科技手段开发了绿色信贷管理系统。该系统旨在从可持续发展及全流程管理角度提升绿色信贷业务管理能力，解决传统模式下能力不足、识别不准、核查困难等问题。

在构建 ESG 风控模型体系时，湖州银行结合银行内部客户信息以及外部平台数据信息，将企业的环境信用评级、碳排放管理水平、员工权益保障、安全生产、公司治理、经营管理等方面的 67 项四级指标纳入指标体系。这一做法类似于金融风控模型中对多维度数据的整合分析，只不过这里更侧重于 ESG 相关维度。然后，该行把这些 ESG 评价结果与财务指标一起纳入违约概率模型，从而自动化预测贷款质量。通过这一改造，该系统已完成对全行约 2/3 公司客户的 ESG 评价，有效提升了对信贷客户履约能力的预判和对绿色小微企业的融资支持效率，累计对 42000 多笔业务进行了绿色识别和全流程贴标、对约 700 笔项目贷款进行了环境效益测评。

案例二：光大银行 ——ESG 风险管理全流程体系中的量化工具开发

光大银行建立了 “识别 — 评估 — 转型” 全流程 ESG 风险管理体系。在风险识别环节，通过大数据精准识别绿色低碳经济活动，优化环境、社会和治理风险评价体系。在评估环节，光大银行开发了风控量化工具，用于八大高碳行业碳核算及压力测试，以应对不同气候情景下的流动性冲击。这类似于金融风控中的压力测试模型迁移应用，只不过测试对象变为高碳行业的碳相关风险以及由此可能引发的流动性风险。

同时，光大银行通过 AI 模型分析企业碳账户数据，动态调整绿色评级，如同金融风控模型根据企业财务数据动态调整信用评级。例如在贷前调查、审批、贷后各环节嵌入 ESG 风险评估模块，实现全流程嵌入式管理，设置 “高碳标签” 识别敏感行业，建立信贷客户碳排放数据库。这些措施有效将金融风控中的全流程管理理念融入 ESG 风险管理，为绿色金融可持续发展筑牢风险防线。

案例三：腾讯云天御金融风控大模型在 ESG 风险场景的潜在应用探索（概念性拓展）

腾讯云天御金融风控大模型，融合了腾讯安全大量风控建模专家经验以及过去超 15 年沉淀的海量欺诈知识与多场景风控模型能力。虽然目前主要应用于金融反欺诈领域，但从其技术特性来看，在 ESG 风险评估方面有潜在应用价值。

例如，ESG 风险中的社会议题部分，如企业员工权益保障问题，可能存在企业虚假披露相关信息的情况，类似于金融领域的欺诈行为。天御金融风控大模型可利用其强大的数据分析与模式识别能力，通过对企业披露的员工福利数据、劳动纠纷新闻报道、监管部门处罚信息等多源数据进行分析，识别出潜在的员工权益保障风险，如同识别金融欺诈风险一样。在环境议题上，对于企业碳排放数据真实性的核查，也可借助大模型对企业能源采购数据、生产数据以及外部环境监测数据等进行交叉分析，判断企业碳排放数据是否存在虚报等问题，从而为 ESG 风险评估提供新的技术手段。

这些案例展示了金融风控模型在 ESG 风险评估领域改造应用的可行性与价值。若您需报考 ESG 分析师、深入学习 ESG 投资策略、信息披露、评级、政策以及国内外实践与经验等相关理论知识，提升从业技能，或获取晋升路径的详细规划，可拨打咨询电话：010 - 59490973，联系林老师（微信同号：13691340873）获取定制化指导，开启您在 ESG 领域的职业进阶之路。

来源：碳云管理中心