本项目运用大数据、人工智能等技术，构建涵盖贷前、贷中、贷后的全流程ESG风险评级体系，辅助银行对客户绿色信贷风险进行监测和评估，提升湖州银行风险管理能力，为绿色企业提供更加便捷、精准的绿色信贷服务，纾解融资难题。
方案背景
近年来企业因环境和社会问题而发生信用违约的事件层出不穷，尤其是小微企业相对更不重视这类风险。ESG不仅能反映企业对社会、环境的贡献，更能代表企业信用品质，可以有效弥补单一财务评价体系的局限性，通过将ESG纳入授信全流程，对企业进行ESG评估，可以有效提高金融机构和监管机构的风险辨别能力和预警能力，强化内部风险管理体系，进而产生实际经济效益。
金融机构纳入企业的ESG信息，符合当今的国际市场经验。清华大学绿金中心总结了ESG管理在国际市场的理论和实证研究，结果表明良好的ESG管理能够有效降低企业的债券市场风险、降低企业银行贷款违约风险。同时，基于在中国上市公司的实证研究发现，良好的ESG表现与股票风险负相关，与债券市场违约率负相关。
2020年1月3日，中国银保监会发布《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》，其中明确指出“银行业金融机构要建立健全环境与社会风险管理体系，将环境、社会、治理要求纳入授信全流程。”所以，金融机构将ESG纳入授信机制，是对相关政策的落地实践，符合当前的新型监管要求。
在此背景下，湖州银行开展本项目将率先打造我国第一个商业银行绿色ESG风险评级及定价体系，即从非财务角度对小微客群进行环境、社会、公司治理三大维度评价，将评级结果深度嵌入信贷全生命周期管理，提升湖州银行全面风险管理能力；同时将评级结果传导至客户端，对具备良好ESG表现的客户给予科学量化的优惠利率，引导和推动企业与经济社会共同实现可持续发展，稳步促进和提升湖州银行整体绩效改善。
方案目标
提高湖州银行信贷全流程风险管理能力及绿色金融服务效率，助力绿色低碳产业发展，增强企业融资服务可获得性，纾解融资难题。
方案特点
1、风险管理模式创新方面，通过大数据、机器学习等技术搭建ESG风险评级体系，对行内外企业风险数据进行持续监控、识别和分析，生成贷款全流程ESG风险评级结果，相较于传统的风险指标数据模式，通过从环境影响、社会责任、公司治理三个指标维度来计算企业的风险评分，增加行内常规信贷风险评估维度，使银行更加全面、客观地对企业绿色贷款进行风险评估和贷款审批。
2、数据融合应用方面，通过引入企业环境表现数据、企业用能（水电气煤等）数据、行政处罚信息、正面企业清单（涵盖绿色工厂、亩产效益、绿色融资企业、林业重点龙头企业、绿色建筑等）等数据，丰富企业的风险评价维度，提升银行信贷风险评估准确度。
3、系统运维效率方面，采用高可用、松耦合的分布式微服务架构，在不影响其它功能运行使用的前提下，可以实现对不同模块功能的快速维护部署，有效降低系统升级维护带来的影响。
方案业务流程图
实现功能展示
将ESG因素嵌入信贷全生命周期管理，充分纳入贷前、贷中与贷后三个环节中，提高湖州银行整体信贷风险识别、计量及管理能力。在贷前阶段，运用人工智能技术进行企业绿色智能识别，充分了解不同行业借款人的ESG风险，形成内部ESG评级报告；在贷中阶段，测量ESG风险对整体信贷风险的影响程度，对ESG高风险领域设置行业限额；在贷后阶段，依托大数据技术，实时监控ESG风险。进而通过ESG因素纳入风险预警机制，达到提升信贷资产质量的目的。
展示企业本期ESG评分、评级结果及往期趋势图，如历史评分、违约概率情况图；同时展示本期ESG评价指标具体情况及本期ESG评价结果雷达图。
实现ESG评级报告的生成、历史报告的查询和下载。
ESG模型作为整个信用管理流程的一个环节，所有的数据来自政务数据平台，客户经理只需要一键操作就能自动获得完整的ESG评级报告。
评分卡引擎管理：实现指标权重的动态可视化调整功能，可根据实际场景调整模型指标权重，系统同时支持多套模型并发运算。
规则引擎管理：实现各类规则的可视化、动态管理功能，包括规则树、规则表进行规则的配置。由变量、表达式（条件）、条件值、决策结果（变量赋值）构成。
方案案例及效果
目前系统已完成对湖州银行全行约2/3公司客户的ESG评价，并且湖州银行将企业的ESG表现与信贷利率挂钩进行产品设计。结合ESG评级中的企业碳效等级和能效提升等指标表现，给予碳效表现好的企业不同程度的贷款利率优惠，从10个BP（利率基点Basis Point，1BP=0.01%）至50个BP不等，目前帮助企业节约利息支出已超千万元。
方案未来展望
1、按照风险可控原则合理确定用户范围和服务规模，预计年服务企业超2千户，授信金额约50亿元。基于模型开放性、延展性和可配置性等的特征，进一步做好模型的扩展运用和优化迭代升级。
2、开发与信贷客户ESG评级相融合的标准化信贷产品，用于信贷核额和绿色信贷业务的推广上。
3、通过一定的数据积累和不同行业企业的ESG表现特征，更加深化ESG评级体系对预评价、贷后、风险预警等其他场景的应用，使行内的管理更加精细化。
