中国的金融科技在绿色金融中的运用
清华绿色金融发展研究中心近期牵头完成的一项问卷调查显示，目前中国已有60余家机构应用金融科技的技术手段服务于绿色金融场景。这些机构包括金融企业、研究机构、金融技术服务提供商等，主要集聚在
北京、上海、广东、浙江地区。
此项调研还表明，创新性应用场景驱动不同学科的交叉与融合，通过采用或集成大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网等新兴技术，将其应用在ESG分析、环境风险管理、环境效益测算、绿色信贷、
碳金融、绿色债券等十余个绿色金融的业务场景中。
绿色科技在绿色金融运用过程中面临的挑战
我们从案例分析和问卷调查中发现，金融科技在绿色金融领域可以有很多应用场景，包括数据统计、监测和报送、资产登记、用户画像、交易、供应链管理、风险管理等，所涉及的潜在用户包括金融监管机构、地方政府、银行、保险公司和资产管理机构等。这些运用可以为金融机构带来成本、效率、安全和数据真实性等方面的改善，也可以为金融监管在标准推广、统计、审计与反洗绿等方面提供更加准确高效的服务。但是，金融科技在运用到绿色金融的过程中也遇到许多挑战。这些挑战包括：
标准不统一或缺失
许多与绿色金融业务相关的标准，如环境数据信息标准、环境效益计算标准以及绿色金融产品、绿色项目的认定方法标准等，还面临着标准之间不统一或标准缺失的问题。比如，各部门发布的环境相关数据，其定义和格式没有统一标准，时效性也不统一。这就对环境数据获取造成困难，环境数据有效性、统一性很难得到保障。再以环境效益测算为例，也缺乏统一的计算公式，各机构所采用的公式和
方法学所得出的结果不一。
另外，绿色金融产品、绿色项目的认定方法不统一，使得许多地方、机构对结果各自表述，不同机构、不同产品间缺乏可比性。这些问题导致识别和认证资产和经济活动是否为绿色较为困难，识别认证的成本较高。最后，在小微企业和消费等领域，对绿色经济活动定义和标准还处于空白状态。
环境数据质量有待提升
环境数据是展开环境风险分析的基础，环境数据的质量直接影响环境风险分析的准确性和有效性。当前中国的环境数据在准确性和完整性方面还存在不同程度的问题。
比如，污染排放数据的准确性不足，公开信息中披露的部分污染排放数据不能准确反映企业的污染排放情况。全国排污许可证管理信息
平台公开的企业污染排放数据，存在填报不规范的问题，执行报告中的污染排放量存在异常值或空值。部分中小企业提供的环境数据质量较差。
再如，环境数据完整性不高，具体表现在环境数据的披露率横向覆盖率较低，历史数据覆盖范围较短。环境数据的公开披露信息当中，环境行政处罚数据相对披露率较高，历史数据覆盖范围较长，但总体披露率仍表现较低；上市公司能源消耗数据披露率极低；污染排放数据、空气质量数据等环境数据大多从2017年起才开始有所披露。 内-容-来-自；中_国_碳_0排放￥交-易=网 t an pa i fa ng . c om
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