一、项目背景及目标

中国“双碳”战略目标的提出，蕴含着巨大的经济增长潜力和技术创新活力，为绿色金融和金融科技的快速发展带来历史性机遇。国家金融监管总局和人民银行都明确肯定了金融科技推动绿色金融发展的不可或缺的作用。然而，当前绿色金融科技发展仍然存在一定程度的阻力。当前，绿色金融领域数据基础较为薄弱，绿色金融项目评估所需数据涉及多个领域和环节，包括环境评估、能源利用、碳排放等，数据采集和整合的难度较大；绿色认定识别的业务范围也不断扩大，相应的金融科技实施应用标准也水涨船高；ESG风险与金融机构熟悉的各类传统风险差异性较大，传统的风险评估模型难以适用，需要单独构建ESG风险管理体系，并纳入全面风险管理体系。

“苏银绿金”系统是一款围绕绿色金融业务搭建的综合性管理平台，凭借自然语言处理、机器学习等技术手段，结合数据挖掘、多维分析等大数据技术，赋能企业碳资信、客户ESG评级、前瞻性社环风险管理体系建设，实现绿色金融业务全流程数智化管理，更好地服务“双碳”战略，促进社会持续健康发展。

二、创新点

2.1绿色智能认定模型

“苏银绿金”系统基于国家绿色金融标准，开发了绿色金融业务智能认定模型。在材料分析阶段，采用基于自注意力神经网络的大语言模型技术，通过大量的绿色金融业务相关的语料库进行训练，对客户可研报告、营业执照等海量文本材料进行信息提取，形成经营情况分析和调查意见归纳。在认定阶段，该模型将企业、项目、资金流动等相关数据进行汇总分类，基于NLP算法、层次分析法、项目内容特征提取等技术，将文本转化为结构化的表示形式，赋予相应的语法和语义标签，自动识别文本中的人名、地名、组织机构等实体，并将其关联到特定的语义类别中，持续迭代更新绿色信贷智能认定和项目环境与社会风险自动识别两大专家规则库，调用相应的判定逻辑自动判定是否为绿色业务，并根据对应国家标准实现业务的行业归类。

2.2环境效益测算模型

根据客户所属国标行业及业务经营范围，提供支持超过50个细分产业目录下的环境减排量测算模型，实现全行绿色资产产生环境效益的理论化评估核算。在数据获取阶段，系统同样基于大语言模型，依托大量的知识库、语料库和专家经验，通过持续训练和优化，使得模型具备较强的自然语言理解和提取能力。基于模型对客户可研报告等材料中绿色指标的提取，如标准煤、碳排放等相关数据指标，并自动进行单位转换，获取测算模型所需输入参数，减轻了业务人员在客户材料信息整合工作上的负担。在测算阶段，系统结合企业生产经营模式、主营业务收入、主要产出物、项目资金规模、贷款资金规模等衡量要素，给出折合碳减排量、标准煤减排量、节水量、节省化学需氧量、氮氧化物等具体指标结果，精确测算绿色金融业务产生的环境效益，简化了业务减排数据的计算过程，极大提升业务人员操作效率。

2.3 ESG评级模型

围绕客户环境、社会及公司治理三个维度的表现，共计60项议题搭建ESG指标体系，使用客户画像方法提取客户特征，通过数学模型实现量化评价，将客户特征评分参数对照环境、社会和公司治理三个方面进行映射，完成信贷客户的ESG评级模型构建。在评分阶段，根据指标属性不同（定性、定量、布尔型）差异化赋分逻辑，再根据客户所属行业分类，动态调整各项指标的评价权重，最终基于所有客户的相对评分情况划定评级。在信息录入阶段，采用大数据采集辅以客户经理尽调的方式开展，同时系统内搭建审核流程，对数据真实性进行把关。在日常维护阶段，支持包括历史评级变化趋势、ESG三维表现雷达图分析、分支行客户录入情况汇总等全方位数据可视化分析功能，并按季度更新评级体系涉及的所有外部数据，有效提高了信息的时效性。同时引入大数据采集技术和人工智能算法对数据进行处理，保证了评级数据的时效性和准确性，精准定位客户企业。

2.4客户绿色画像构建

系统依托典型客户分类方法和机器学习算法，利用行内外多源数据，收集和分析大量的客户数据，建立绿色客户分类指标和多层次客户数据体系，通过将客户的绿色相关特征向量输入到模型中，对客户进行绿色“画像”，量化评价企业绿色表现，自动识别“深绿”“浅绿”客户并将客户划分到相应的群体中；在洞察客户需求基础上，精准匹配高响应率绿色金融产品，满足客户绿色融资需求，更精准的服务绿色实体产业发展。该模型能够有效避免“漂绿”“洗绿”等违规风险，为货币信贷政策和财政支持政策的精准滴灌、绿色金融产品创新提供了有力支撑。

三、项目技术方案

3.1系统应用架构

系统应用架构主要分为渠道层、业务层、数据层、通信层、交互层。数据层主要由关系型数据库和Hadoop负责大数据的存储和定时任务的管理；通信层则是依靠EFTP和ESB两大内网通信平台实现快速可靠的接口调用以及批量传输；交互层主要与内部其他系统进行交互以实时传输数据；上述技术基础支撑了绿色金融的各项业务功能，包括业务流程管理、报表查询、产品管理、ESG策略管理等功能。此外为了提升系统运行的稳定性，系统还提供了对交互层、通信层以及数据层的对应监控，包括对各项指标、日志、批量文件等的定时、实时监控，保障“苏银绿金”系统安全平稳运行。

图1. “苏银绿金”系统应用架构

3.2系统技术架构

“苏银绿金”系统的技术架构采用微服务架构，便于快速扩展服务，总体可分为系统层、持久层、服务层和视图层。其中系统层可搭载于Linux系统以及国产操作系统麒麟V10；持久层则使用关系型数据库和Hadoop框架，从而实现分布式存储数据，提升系统的可靠性、可扩展性和容错性；服务层使用了标准的SSM框架，用于构建独立的、可重用的、基于 Spring 的应用程序；前端则采用了Thymeleaf框架支持多种模板处理器和渲染器，可以用来创建动态 web 页面。

功能主要使用IDEA开发平台，利用了先进的SOA体系架构和标准规范，实现了业务层面逻辑的解耦和服务的复用，技术层面的标准化架构和管理层面的规范化框架，能够更高质量、更快速和更灵活地实现业务服务。

图2. “苏银绿金”系统技术架构

3.3系统数据架构

“苏银绿金”系统数据建基于监管部门的绿色金融业务分类标准，通过接入信贷管理系统、风险集市和决策系统等客户数据以及外部环保评级、安全生产、企业征信等多维度大数据，做到数据打通，汇同业务数据共同构建全行绿色金融数据底舱；数据处理层运用逻辑回归、决策树等机器学习算法，以及自然语言处理、机器学习等技术算法，进行数据处理与模型训练，最终完成海量数据的筛选、清洗、归一化处理，标准化非结构化数据，实现绿色数据的可追溯、可验证、可比较；系统采用Hadoop分布式存储技术，可轻松处理从TB到PB级别的海量数据，并通过水平扩展适应不同的业务需求，同时，Hadoop还具备高效性，通过并行处理和优化算法，显著提升数据处理速度，极大地提升了用户体验；数据接口层则采用多维度实时分析以及数据挖掘技术，自动化处理和分析数据，提高数据处理效率，节省人力成本，同时能够帮助预测市场趋势和消费者行为，制定更精准的策略，为绿色产品营销、业务管理、监管报送、对外信息披露等应用提供数据支持。

图3. “苏银绿金”系统数据架构

3.4系统安全架构

在安全风控方面，“苏银绿金”系统在传统的安全防护基础上，前置动态应用保护机制，基于Shiro安全框架，提供了许多内置的过滤器，如预定义的 ACL 映射、IP 地址过滤、角色和访问控制等，结合终端管控、数据安全管控等技术，通过威胁建模、预设场景实施自适应的安全防御策略，切实有效保证应用安全；在虚拟设施层面，采用堡垒机隔离SSL网关等技术，通过加密传输的数据，确保信息的机密性和完整性，有效防止数据在传输过程中被窃取或篡改。此外，系统搭载于麒麟V10操作系统，支持核内核外一体化安全体系、安全审计、安全加固、国密算法组件等多重安全联防机制，并支持通用安全和可信计算，系统性地增强HostOS底层安全；在基础设施安全层面，服务器采用了监控系统和入侵报警系统以防止未经授权的访问和破坏，同时积极制定应急预案并予以落实，做到全方位多维度安全防护，构建主动多维的防控体系。

图4. “苏银绿金”系统安全架构

3.5系统业务架构

近年来，“苏银绿金”系统不断改进和完善，形成了以客户信息平台、系统管理为基础，行内多系统联动，业务流程管理贯穿始终，公司、金融市场、零售三大业务板块并行发展的绿色金融集团化产品体系，构建了灵活的管理机制、优质的客户基础、多元的业务结构、丰富的渠道和专业的服务团队，打造全方位“江苏银行可持续金融产品服务体系”，为金融机构服务实体经济与“双碳”战略提供模范样本，形成了良好的带头示范效应。

图5. “苏银绿金”系统业务架构

四、项目过程管理

作为全国首家同时采纳“负责任银行原则”和“赤道原则”的城商行，江苏银行早在2013年便将绿色金融作为特色化经营的重要方向。近年来，江苏银行更是坚持从战略高度推进绿色金融集团化发展，致力打造“国内领先、国际有影响力”的绿色金融品牌。我行在2021年开始组织总行绿色金融部、信息科技部等单位，对大数据、人工智能技术进行学习和业务探讨，并创新的提出了“苏银绿金”系统开发需求，由此启动了本项目。

在江苏银行总行行领导的推动和指导下，本项目由总行绿色金融部牵头组织，公司业务部、风险管理部参与把关，信息科技部负责具体技术实施，设立专项工作组并制定了详细的项目实施方案，在两部门协同工作机制下完成项目的开发设计和上线推广工作。项目于2021年12月成功实现绿色业务的线上化，并在行内实际开展业务，进一步提升了绿色金融业务的流程管理水平，强化了该业务的可靠性和安全性。本项目主要经历了以下五个阶段：

4.1 需求分析和概要设计阶段

2021年02月至2021年03月，主要完成了对项目的需求分析和总体框架设计工作，形成了项目需求书、项目业务框架图等。

4.2 系统详细设计阶段

2021年03月至2021年05月，主要完成了对项目业务架构的分析以及系统架构的构建工作，形成了项目技术架构书，包括网络架构、数据架构、安全架构等。

4.3 需求开发测试阶段

2021年05月至2021年11月，主要完成了系统的代码编写、系统上线测试、项目投产评审等工作，形成了项目专项应急预案、项目架构评审表、业务投产申请表、项目上线测试报告等。

4.4 试点上线阶段

2021年12月至2022年04月，主要完成了项目的上线和试点工作，首先在总行部门内进行试点，收集各部门意见并进行完善。

4.5 推广应用阶段

2022年5月至今，主要上线了绿色信贷智能认定、深绿客户识别、项目环境与社会风险评估等业务流程，完成碳账户核算模型的搭建，上线ESG客户评级体系，实现对公客户的ESG评级测算功能，同时用户范围推广至全行员工。

五、运营情况

“苏银绿金”系统上线以来运行平稳，未出现重大系统故障，可承载在线用户数1000以上，平均并发数64，页面平均响应时间486ms，TPS约为150笔/秒；日均产生数据1000万条，达0.5TB，大数据处理任务日均500个，每天批量时长3小时；累计访问量达10万余次，累计业务交易量2万余笔，目前已推广至全行业务人员使用。

六、项目成效

“苏银绿金”系统以业务需求驱动系统建设，实现业务功能定制化和业务全流程数智化。经过近3年的研发工作，“苏银绿金”系统形成以“智能化为主体，数据舱与驾驶舱为两翼”的系统架构。2022年，“苏银绿金”系统被中国网评选为“年度中小银行数字化转型优秀案例”。

“苏银绿金”系统大幅提高绿色金融业务办理效率，提升了数据价值挖掘和分析能力，优化客户体验，切实提升金融服务质效。截至2023年末，累计完成3500余笔绿色信贷项目的成功识别与申报，1200余笔项目贷款社环风险等级的分类定性；完成对10类ESG行业累计1万4千余户对公授信客户的ESG表现评定；实现对2000余户深绿客户的识别，完成超过1000笔绿色金融特色产品的审批，产品投放金额达670亿元。按照人行统计口径，我行绿色信贷余额2870亿元，较年初新增856亿元，较年初增速达到42.5%，各项贷款占比15.3%，绿色信贷占各项贷款占比在人行直管21家商业银行中排名领先。

七、经验总结

“苏银绿金”系统自2021年2月以来，经历了需求分析和概要设计阶段、系统详细设计阶段、系统编码、测试和上线准备阶段、试点上线阶段、推广应用阶段。系统在研发过程中采用领先的微服务架构，搭配负载均衡和分布式数据库技术，解决了负载均衡、基于机器学习算法的数据处理、ESG评级模型算法等技术难题，建设了具备大数据处理能力和人工智能技术的综合性绿色金融管理平台，实现业务功能定制化和业务全流程数智化，体现了较高的专业性。

下一步，“苏银绿金”系统将不断深耕业务发展，优化系统功能和模型算法，同时积极推进与外部平台的对接并推广经验，扩大影响，推动政银、银银生态持续健康发展，更好地助力绿色金融发展。