《綠色金融與數(shù)字金融解碼》

陳德勝 博士/教授 

課程背景：

2023年10月30日至31日中央金融工作會議明確提出金融五大篇章，其中包括綠色金融與數(shù)字金融。

在《京都議定書》、《赤道原則》等國際協(xié)議的指引下，總書記在2020年9月22日第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上鄭重宣布：“中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和?！边@意味著中國作為世界上最大的發(fā)展中國家，將完成全球最高碳排放強度降幅，用全球歷史上最短的時間實現(xiàn)從碳達峰到碳中和。在《綠色信貸指引》、《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》、《能效信貸指引》、《關于構(gòu)建綠色金融體系的指導意見》等指引下，我國綠色金融高速規(guī)?；鲩L。

2023年11月17日，國家主席在亞太經(jīng)合組織第三十次領導人非正式會議上指出，“加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，縮小數(shù)字鴻溝，支持大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、量子計算等新技術(shù)應用，不斷塑造亞太發(fā)展新動能新優(yōu)勢?！敝醒虢鹑诠ぷ鲿h提出，“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章”?！皵?shù)字金融”首次被寫入中央文件，其重要性日益凸顯。金融業(yè)正在經(jīng)歷一場前所未有的變革，在大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)推動下，數(shù)字金融正在顛覆傳統(tǒng)金融形態(tài)。

為此，本課程對綠色金融與數(shù)字金融進行深入分析和解讀，為綠色金融與數(shù)字金融工作開展進一步指明方向。

授課老師近30年的經(jīng)濟理論學習研究和金融實踐工作經(jīng)驗，特別是在綠色金融與數(shù)字金融領域，有著較為深刻的理論積淀和實務理解，邏輯嚴謹，思路清晰；通過深入淺出的理論與案例分析相結(jié)合，通俗易懂。

課程收益：

1、學習了知全球化背景下的綠色金融與數(shù)字金融的技術(shù)和制度背景、發(fā)展現(xiàn)狀和態(tài)勢。

2、為各級政府、金融機構(gòu)、企業(yè)、居民等各類主體在綠色金融與數(shù)字金融經(jīng)營管理活動指明關鍵要素、方向和發(fā)展路徑。

課程對象：

各級政府官員和公務人員；各類金融機構(gòu)的各層級人員；企業(yè)董事會成員與高級管理人員，包括董事長、總裁、首席執(zhí)行官（總經(jīng)理）、董事會秘書，首席運營官（COO）、首席財務官（財務總監(jiān)）等；財富精英和居民。

課程時間：

1天，6小時/天

課程方式：

主題講授+視頻欣賞+情景模擬+案例研討+學員分享+落地工具+頭腦風暴

課程大綱：

第一部分  綠色金融

一、基本理念：綠色金融的起源與內(nèi)涵

（一）綠色金融的理論和應用概況

（二）綠色金融體系的重要意義

二、中國綠色金融政策發(fā)展歷程

（一）萌芽期：以環(huán)境治理為抓手

（二）探索期：以綠色金融為土壤

（三）加速期：以雙碳目標為引領

（四）以國際綠色金融共性指標為普適性框架

（五）中國特色綠色金融指標

三、中國綠色金融的主要相關行業(yè)與發(fā)展態(tài)勢

（一）醫(yī)療保健

（二）交通運輸

（三）新能源

（四）互聯(lián)網(wǎng)

（五）日常消費

（六）房地產(chǎn)

四、綠色金融的相關政策

（一）綠色金融

（二）綠色金融相關的若干國際協(xié)議

（三）《G20轉(zhuǎn)型金融框架》

（四）《關于貫徹信貸政策與加強環(huán)境保護工作有關問題的通知》

（五）《節(jié)能減排授信工作指導意見》

（六）《關于落實環(huán)境保護政策法規(guī)防范信貸風險的意見》

（七）《綠色信貸指引》

（八）《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》

（九）《能效信貸指引》

（十）《關于構(gòu)建綠色金融體系的指導意見》

1.構(gòu)建支持綠色信貸的政策體系

2.推動銀行業(yè)自律組織逐步建立銀行綠色評價機制

3.推動綠色信貸資產(chǎn)證券化

4.研究明確貸款人環(huán)境法律責任

5.建立符合綠色企業(yè)和項目特點的信貸管理制度

6.將環(huán)境和社會風險作為壓力測試的重要影響因素

7.將環(huán)境信息納入金融信用信息基礎數(shù)據(jù)庫

（十一）《銀行業(yè)金融機構(gòu)綠色金融評價方案》

五、綠色金融對商業(yè)銀行公司業(yè)務拓展的導向趨勢

（一）“商行+投行”模式，以綜合化融資切入綜合化金融服務體系

1.綠色信貸ABS

2.綠色按揭貸和消費貸

3.碳匯貸和林票質(zhì)押貸

(二）以綜合化融資切入企業(yè)，持續(xù)推進綠色金融生態(tài)圈建設

案例：“綠色信貸+綠色債券+夾層+股權(quán)”的綜合化融資方案

（三）多維度參與碳市場建設，深度布局碳金融業(yè)務

案例：碳排放配額和碳匯質(zhì)押融資

（四）深耕新能源各行業(yè)龍頭，打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈條

（五）綠色金融綜合服務方案

1.環(huán)保貸

2.節(jié)水貸

3.排污權(quán)抵押融資

4.特許經(jīng)營收費權(quán)質(zhì)押融資

5.綠票通

6.綠創(chuàng)貸

（六）綠色債券

六、綠色金融對商業(yè)銀行公司業(yè)務拓展的保障

（一）統(tǒng)一理念

1.綠色金融已成為金融投資發(fā)展新趨勢

2.綠色金融提升銀行客戶財務表現(xiàn)的現(xiàn)實路徑

3.經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展時期綠色金融理念促進商業(yè)銀行發(fā)展的實現(xiàn)方式

（二）前瞻性的頂層設計

（三）科學合理的組織架構(gòu)

（四）健全完善的制度體系

（五）專業(yè)盡責的服務團隊

（六）“點綠成金”的科技賦能

七、商業(yè)銀行綠色金融公司業(yè)務審批重點

（一）構(gòu)建綠色金融評審體系

1.綠色智能識別

2.環(huán)境效益測算

3.構(gòu)建評價體系

4.數(shù)據(jù)獲取及評分

（二）踐行綠色金融評價體系

1.優(yōu)化信貸管理流程

2.客戶分類管理及服務

3.貸款質(zhì)量預測

（三）清晰授信評審政策

（四）明晰授信評審指標和流程

（五）提升評審效率

（六）適度評審放權(quán)

第二部分  科技金融

一、金融科技的發(fā)展與應用概覽
二、區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展及其在金融領域的應用

1區(qū)塊鏈的概念及其發(fā)展沿革

2區(qū)塊鏈技術(shù)的特點

3區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領域的應用

三、大數(shù)據(jù)的發(fā)展及其在金融領域的應用

1大數(shù)據(jù)的概念及其發(fā)展沿革

2大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點

3大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領域的應用

四、云計算技術(shù)的發(fā)展及其在金融領域的應用

1云計算的概念及其發(fā)展沿革

2云計算技術(shù)的特點

3云計算技術(shù)在金融領域的應用

五、人工智能技術(shù)的發(fā)展及其在金融領域的應用

1人工智能的概念及其發(fā)展沿革

2人工智能技術(shù)的特點

3人工智能技術(shù)在金融領域的應用

六、ChatGPT技術(shù)的發(fā)展及其在金融領域的應用

1ChatGPT的概念及其發(fā)展沿革

2ChatGPT技術(shù)的特點

3ChatGPT技術(shù)在金融領域的應用

七、數(shù)字人民幣的關鍵技術(shù)應用

（一）數(shù)字人民幣APP

（二）數(shù)字人民幣軟硬錢包

（三）數(shù)字人民幣體系的密鑰對與私鑰

（四）數(shù)字人民幣加載智能合約

（五）數(shù)字人民幣對現(xiàn)有支付行業(yè)格局的影響

八、區(qū)塊鏈+信貸

（一）分布式數(shù)據(jù)庫，解決信息缺失和信息不對稱難題

（二）降低運營成本，提高運營效率

（三）基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能型信貸風控體系有效提升貸款不良清收率

案例1：民生銀行

案例2：招商銀行

案例3：光大銀行

（四）區(qū)塊鏈技術(shù)賦能普惠金融的技術(shù)邏輯特征

（五）智能合約的法律屬性

1去中心化

2共識信任

3共享共管

（六）區(qū)塊鏈技術(shù)在供應鏈業(yè)務中的應用

（七）邊緣物聯(lián)

案例1：網(wǎng)商銀行

案例2：平安銀行

九、大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)信貸

（一）全過程滲透

1貸款審批

2貸款額度和利率定價

3風險管理

4查詢

5信貸文檔

（二）體驗式審批

1. 實時審批

案例：實時審批中的大數(shù)據(jù)應用

2. 審批前置

案例：“獲客＋審批”的一體化

3. 零感知審批

4. 移動審批

（三）信貸風控

1. 欺詐監(jiān)測

2. 信用風險評估

3. 風險預警

4. 逾期客戶管理

5. 征信服務

十、人工智與信貸

（一）銀行信貸模型常用的AI算法

1邏輯回歸（Logistic Regression）

2決策樹（Decision Tree）

3支持向量機（Support Vector Machine，SVM）

4隨機森林（Random Forest）

5神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Networks）

6遺傳算法（Genetic Algorithms）

7自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）

（二）智能顧問、智能客服、智能坐席、智能外呼、智能催收以及服務型機器人

案例：

1說明：

2浦發(fā)銀行

3交通銀行

（三）融資授信

1貸前場景分析

2貸中審批

（1）合規(guī)性審查

（2）企業(yè)財務分析

（3）銀行同業(yè)授信比較

（4）審批初步結(jié)論

3貸后風險的自動化監(jiān)控

（四）金融預測與反欺詐

（五）安全監(jiān)控預警

（六）優(yōu)勢

十一、ChatGPT與信貸
十二、金融科技在信貸業(yè)務中應用的收益

1.提高風險控制能力

2.優(yōu)化用戶體驗

3.減少行內(nèi)資產(chǎn)損失

4.提高全行營銷效率

5.提高風險監(jiān)管合規(guī)性