北京中創碳投科技有限公司總經理 唐人虎 在國際金融論壇(IFF)第17屆全球年會金融科技峰會上的發言。

2030年前碳達峰和2060年前碳中和，對我們國家為什么是巨大的挑戰？分享兩個數據：第一，中國碳排放占到全世界第一，是美國、歐盟加日本的合計數。第二，每年全球新增的排放，中國占百分之六十多。

未來碳看不見摸不著，和金融能夠掛鉤。昨天小川主席會上分享的觀點，碳市場未來就是金融市場。數據方面，未來的數據發展，談得最多的是數據化；能源方面，談得最多的是能源轉型。二氧化碳排放問題，其實是化石能源的過度使用帶來的對整個地球的生態的重構。

能源轉型如何才能實現未來更好的發展，如何實現這個目標？第一，能效要提高。第二，能源結構要進行調整，要減少化石能源，增加可再生能源。第三，大家知道光合作用，要種樹種草。同時還要在能源消費側、能源供給側做決策，減少碳排放。能源項目本身會帶來25年到30年的作用，在后面的系統過程中到底起什么樣的作用？需要用科技的手段來進行分析和再平衡。

一個火電廠投資50億、60億，資本金20%，剩下的都是貸款，需要金融給予大量的支持。如果在信貸審批階段，只考慮一些初期的因素，不考慮它未來連續運行的因素，其實對于金融來說，信貸風險是非常大的。比如到了10年、15年，由于政策的轉變，或者整體外部環境的變化，項目停止，將給金融造成巨大的損失。在此過程中，剛才講如何實現達峰，如何實現碳中和的目標？金融科技是大有可為的，一個是目標，一個是對金融的參與。

剛才講了一個宏觀的場景，下面舉三個例子，其實是一個比較細化的場景的分析。第一多層次的生態權益市場；第二通過能源區塊鏈技術解決節能服務的問題；第三通過人工智能技術給企業進行氣候信用的畫像。

第一個例子，多層次的生態權益市場即碳市場。不管說什么事情都要落到實處，實處就是我要干什么，堅持需求導向原則。什么是需求導向？比如國家提的綠水青山就是金山銀山，綠和青是一個形容詞，金和銀是個量詞。不同地方的綠，比如廣州南沙的綠和蘭州西北的綠，可能不一樣。如何建立多層次的碳環境交易市場，其實就是擺在面前的問題，要通過數字化技術支撐信息流和資金流，這樣才能把真正的生態環境權益在市場激活。

如何能夠把主體角色結合碳排放數據？碳排放究竟是多少？上游排放從哪里來的？決策，排放和未來受到的約束如何形成一個耦合的過程？在這個過程中，政府會有什么樣的要求？政府約束對區域整體排放目標如何？整體目標是采取什么樣的手段？企業作為排放主體，需要納入哪些范圍？通過這樣一個圖就是給大家一個展示：把政府、企業，相應的支持服務方，放在多層次的碳市場這樣一個綜合性平臺。

第二個例子，通過能源區塊鏈技術解決節能服務的問題。大家都在講區塊鏈和多能源管理。我們也在做實踐性的研究，目前正在一家企業進行研究和應用。有三個問題：第一個，核能源管理公司和整體公司互信難，一個是大象，一個是螞蟻。第二，融資難。第三，作為一個主體，企業數據必須有自己的數據隱私，因為有可能會帶來其他的問題，它的數據如何去擴展和使用？其實是難的。我們針對三個問題，提出來用能源區塊鏈的方式為企業去進行重構。

第一，把企業自身的能源數據、能耗數據，通過一個平臺，用分布式、區塊鏈平臺進行整合，這樣一整合就解決數據隱私問題，第二，用高頻數據來解決企業與金融之間的信息不對稱問題。原來合同一年一結算，如果把結算搞到月、日，對于金融來講就不需要資產的抵押，需要的是數據運用的抵押，可以做到每日去結算，以每日實時數據做支撐，就能解決幾方互信的問題。

用好能源區塊鏈平臺的時候，能為國家節能減排，投資融資方面，因為有每日數據，點對點的共享，其他的人看不到，單獨開窗口同時解決隱私的問題，為幾方合作提供深度的信任問題。履約是靠機器履約，而非原用的合同履約。能源區塊鏈的方式重構企業帶來的好處：基礎信用和內容合約、數據模型，同時數據不可篡改，又點對點保護隱私，對政府和行業做評估起到很大的支撐，能夠讓政府政策做到科學決策。

最后一個案例，通過人工智能技術給企業進行氣候信用的畫像。既然氣候變化會影響到多個行業，而且碳會成為未來企業發展過程中一個非常重要的指標，就可以通過大數據和知識圖譜，去繪制企業氣候信用畫像，并應用氣候信用畫像進行金融服務和產品創新。

通過實時的大數據分析的建模，我們跟一個數據公司合作，通過AI從各種文本中把關鍵性要素提出來。我們只需要提供哪些是關鍵性要素，由AI去識別。文本包括行業報告、新聞報告、財務報告等，關鍵性要素抓取出來以后，形成對企業的氣候信用畫像。以此，方便金融機構判斷企業能效到底如何，再進行橫向對比。