曾刚:发展绿色金融,亟须解决碳核算难题

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2025月04月24日

(原标题:曾刚:发展绿色金融,亟须解决碳核算难题)

曾刚:发展绿色金融,亟须解决碳核算难题
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曾刚,上海金融与发展实验室首席专家、主任

曾刚:发展绿色金融,亟须解决碳核算难题
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近日,生态环境部发布全国碳排放权交易市场工作方案,覆盖钢铁、水泥、铝冶炼行业,标志着全国碳排放权交易市场首次扩围工作进入操作实施阶段。这是推动实现我国“双碳”目标和国家应对气候变化自主贡献目标的重要政策工具。其中,金融作为资源配置的重要工具,在推动经济社会绿色低碳转型中扮演着关键角色。也正因此,2023年中央金融工作会议将“绿色金融”列入“五篇大文章”,成为我国金融高质量发展的重点方向之一。

今年初,国家金融监督管理总局和中国人民银行联合发布了《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》(以下简称《实施方案》),旨在推动银行业和保险业加速绿色低碳转型,支持国家碳达峰、碳中和目标的实现。

绿色金融的核心在于推动金融资源向绿色产业倾斜,支持传统行业的绿色低碳转型和战略性新兴产业的发展。《实施方案》明确的重点支持领域包括传统高耗能、高排放行业的绿色转型,能源体系的低碳化,生态环境质量改善和生物多样性保护,以及支持碳市场建设。

不仅要加大对实体经济绿色转型的支持力度,《实施方案》也强调金融机构自身资产组合和运营的低碳化,重点工作包括:一是开展碳核算工作。《实施方案》要求银行保险机构做好碳排放数据收集和积累,探索重点行业企业和产品的碳排放测算。这将为绿色金融产品的开发和风险管理提供数据支持,同时提升绿色金融环境效益数据的规范性和准确性。二是降低资产组合碳排放。《实施方案》要求银行保险机构优化资产结构,逐步降低高碳资产比重,探索基于碳表现的投融资评价和动态管理。这种以碳排放强度为导向的资产组合优化策略,将推动金融机构在支持绿色发展的同时实现自身的可持续发展。三是推进自身绿色低碳运营。通过实施绿色办公、绿色采购、绿色出行等措施,银行保险机构可以降低自身运营的碳排放强度。同时,《实施方案》鼓励有条件的机构探索碳中和网点建设,为行业树立绿色运营的标杆。

总体上看,《实施方案》为推动我国绿色金融体系建设提供了清晰路径,但在实施过程中仍需关注绿色金融标准体系的完善、金融资源的精准配置、风险防控与业务创新的平衡以及碳核算与信息披露的落实,等等。

首先,绿色金融标准体系的完善。当前,绿色金融标准尚未完全统一,部分领域存在标准不清、执行不一的问题。《实施方案》提出要健全绿色金融标准和信息披露要求,但在实际操作中,如何协调不同机构间的标准差异,确保绿色金融业务的规范性和一致性,是关键问题。

其次,金融资源的精准配置。《实施方案》强调支持重点领域和行业的绿色转型,但如何在传统高碳行业与新兴绿色产业之间实现资源的合理分配,既满足经济发展需求,又推动低碳转型,是一大挑战。特别是在能源保供与低碳转型之间,需要平衡短期经济稳定与长期绿色发展的关系。

第三,风险防控与业务创新的平衡。绿色金融业务的快速发展伴随着环境、社会和治理(ESG)风险的增加。《实施方案》提出要强化全流程风险管理,但在实践中,如何在风险可控的前提下推动绿色金融产品和服务的创新,避免因过度追求规模而忽视风险,也是需要重点关注的问题。

四是碳核算与信息披露的落实。碳核算和信息披露是绿色金融发展的基础,但目前碳排放数据的收集、核算和披露仍存在技术难点和数据不透明的问题。如何推动金融机构和企业建立完善的碳核算体系,并确保信息披露的真实性和规范性,是实施中的重要任务。

从长期来看,银行业保险业的绿色低碳转型将推动我国绿色金融体系更加成熟,助力实现“双碳”目标。一方面,随着绿色金融标准的完善和政策工具的丰富,金融机构的绿色服务能力将显著提升;另一方面,绿色金融的国际合作将进一步深化,为我国在全球绿色金融领域争取更多话语权。同时,随着技术手段的进步,碳核算和信息披露的难题有望逐步解决,为绿色金融的高质量发展提供坚实基础。

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人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

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国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...