AI行业察看|“前进主义运动” 时代，常识图谱若何赋能绿色金融？

过去*年时间，文因互联不断都在摸索若何用人工智能加速金融数字化转型和主动化历程。近两年我们也有幸参与到 ESG 项目中，从手艺角度来看，工做重心是常识建模，常识建模是人工智能的一个分收。

ESG 关乎企业价值评判，所以在那里我们思虑的第一个问题是 若何评估一家企业？

在ESG流行之前，传统的核心评估尺度基于两点：风险和价值。当我们提到企业价值时，有两个词会被提及，且容易混淆： “ value ”和 “ valuation ” 。

它们在中文里都叫“价值”，但意义完全纷歧样。在传统的阐发框架下，谈到企业价值时，更多地指向 valuation ，即，通过各类财政目标计算企业市值，好比杜邦阐发法。那种阐发办法，所涉及的数据是两三百个核心财政目标。我国现有金融末端的数据阐发根本上是基于财政数据来做的，201* 年，文因互联与交易所合做的企业价值评判系统的主动化项目，就是基于财政目标来做评估模子的。时隔*年，评估维度发作了很大变革，财政目标不再是独一目标。

01 绿色金融大布景：从镀金时代到前进运动

以传统价值尺度来权衡企业价值，常呈现财政造假情况，好比安然事务。

比来两年也起头呈现一系列新的问题，出格从 201* 年起头，涉及企业的非财政目标，从环保到碳减排、企业社会责任、互联网平台责任等多方面问题逐步显露。连续串的事务，冲击着我们的传统崇奉——好比国企处所债兑付风险，大型互联网平台的违约风险等等。因而，我们起头思虑，只看财政目标其实不能完全描绘一个企业。

不但是我国如斯，一百多年前的美国也履历了那个过程，史称为 Progressive Year ，前进时代。

举一个出名例子：

1*06 年，罗斯福推行《联邦肉类查抄法案》，原因是罗斯福在一次吃饭时看报纸，报纸上讲述芝加哥肉联厂的肉量问题，其时他正吃着该厂消费的肉，于是，他马上把肉全都扔到窗外，并在之后推行法案。

于是美国前进运动时代就此起头，该运动在后来陆续提出许多环保议题和国度公园建立主张等。

那种诉求是每个工业化国度开展的必经阶段。美国是在 1* 世纪末到 20 世纪初起头的，日本大要在 *0 、60 年代起头的。我们国度过去那几年，镀金时代已经完毕，正步入“前进运动”时代。

以上就是为什么要有“绿色金融”的大布景。

中国“前进运动时代”的表示

02ESG：成立中国“前进运动”时代企业价值系统

成立中国前进运动时代的企业价值系统，不克不及只看财政目标，需要兼顾情况、社会责任、公司治理等多个方面。一方面，我们国度以前的数据末端供给商，大部门的数据是手工消费的，主动化水平不达标，只是供给一些传统的数据办事。若是要把 ESG 目标全笼盖，整合上万个目标，需要几人来做那件工作？只是简单地加大人力投入是必定不敷的，必然要通过手艺手段来进步效率。

另一方面，从持久性、避险性和公共属性的视角来看， ESG 投资与养老金投资属性天然契合。从国际角度来看， ESG 投资最核心的标的目的是养老基金投资，不论是在美国、日本仍是英国，都是如斯。养老金天然地逃求稳健、可以持久可持续开展，那个过程涉及二三十年的回报周期。若是一个企业仅仅是财政好，但是在其他方面，出格是企业社会责任和环保方面理解不敷，或者对中央的政策跟进不敷，将形成十分庞大的投资风险，那些都是新形势带来的新要求。

本年 4 月份，中国刚刚成立了小我养老金轨制，也就是中国版的 IRA。就像美国股市的大幅增长，与 1*81 年提出 “ 401 K ”是分不开的。我国的养老基金如今固然只要十几万亿，将来必定还会有十分庞大的增漫空间，此中相当大的比例会投入到绿色投资。那就是我们为什么要用手艺手段来应对营业的原因，资金量变大，数据量随之变大。

从工程角度来说，一个系统要求增加一个数量级的时候，一定要求底层框架发作改动，需要我们从传统手工架构变到主动化的架构。评级那两年也在不竭提拔，一起头只是根底的信息披露，逐步监管机构要求对专项评级、单个评级不竭地加强办理，最初进步到交融各类目标，成立各类 ESG 征询、 ESG 开展、ESG 战略、 ESG 风险评判、ESG 评级等等差别的要求。

去年有 2*.4% 的上市公司发布了 ESG 陈述，目前还没有构成同一的标准。传统的通知布告比力益处理，是因为有格局扶引，有比力明白的标准。但是 ESG 做为一个新的披露内容，上市公司披露社会责任的形式较为多样。

0*ESG主动化面对挑战

ESG 内容主动化面对的问题：

一、信息披露的笼盖度不敷，数据量量不高。

目前A股市场 ESG 陈述以自愿披露为主，尚未成立系统性的 ESG 规则系统。上市公司办理层对 ESG 办理的重视水平也有待进步，企业自主披露 ESG 陈述意愿低，构建 ESG 指数贫乏强力的 ESG 评分数据库做支持。

二、 ESG 数据构造化水平不敷，评估时效性低。

之前参与过一个座谈会，有个大学发布了陈述，陈述上的数据是 20 多个学生做了一年的功效。如许的陈述有什么问题呢？一年时间，陈述里面相当多的数据都已经失效了。

所以手工处置数据必定是不克不及够满足投资者需求的。

第三、评估的数据维度浩瀚，各行业尺度纷歧。

那里枚举了各类差别的主题，好比天气、情况污染等等。每一个问题细分下去都长短常高的专业性问题。关于差别的行业，好比能源、工业、道路交通、汽车，目标又都不完全一样，所以三大目标合成下来就是上万个细颗粒度的目标。单单是目标的合成就是一个十分头疼的常识建模问题。那个问标题问题前还没有可以构成行业共识。

第四、语法层面的问题，各类陈述版式、语法用语纷歧样，给人工智能法式带来了十分庞大的挑战。

那两天采访了良多相关的机构和征询公司，发现目前数据收罗仍是以人工为主的。那些年来行业遍及都停止了各类手艺投入，但目前还没有完万能够实现主动化，或者主动化水平比力低。

04 让 ChatGPT 来为绿色金融收点招

ChatGPT 是比来出格火的对话系统，我测验考试问了他们一些问题，得到的谜底让人欣喜。

看看 ChatGPT 怎么说：

人工智能能为绿色金融做什么？

人工智能能写 ESG 陈述吗？

写一份上市公司的 ESG 陈述

写一份贵州茅台的 ESG 陈述

我十分看好人工智能助力绿色金融的将来开展。过去那几年我们用传统人工智能手艺，其实已经在提取和数据整合上做了良多工做。那么在主动化撰写方面，出格是操纵 ChatGPT 那种深条理人工智能手艺，帮忙我们简化工做，是将来可期的。

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