引言
近日，有机数受邀参加上海商业银行首届ESG嘉年华（ESG Carnival），并围绕“从合规到价值：面向银行的人工智能驱动气候风险解决方案 (From Compliance to Value: AI-Powered Climate Risk Solutions for Banks)”开展了两次专项培训。本次活动聚焦气候风险监管趋势、银行管理实践及AI创新应用，双方就ESG如何赋能银行经营决策进行了深入探讨——这也是有机数在银行气候风险管理领域的一次重要实践落地。
本文将结合本次交流，探讨银行为何需要重新认识气候风险、当前面临的核心挑战，以及AI如何助力金融机构实现从“合规驱动”向“价值驱动”的气候风险管理升级。
有机数走进上海商业银行，共探 AI赋能气候风险管理
随着气候风险逐步成为影响金融稳定和银行经营管理的重要因素，越来越多银行开始将气候风险管理纳入战略规划和全面风险管理体系。监管要求也正从原则性披露逐步延伸至情景分析、压力测试及经营应用，推动金融机构不断提升气候风险识别、量化评估与决策支持能力。
近日，有机数参加了由上海商业银行举办的首届ESG嘉年华（ESG Carnival）活动，并开展了两次专项培训。作为活动的重要组成部分，培训以 “从合规到价值：面向银行的人工智能驱动气候风险解决方案（From Compliance to Value: AI-Powered Climate Risk Solutions for Banks）”为主题，围绕国际气候风险监管趋势、银行气候风险管理实践及AI创新应用展开分享。
培训现场，有机数结合国际可持续金融发展趋势，系统介绍了香港监管框架下的气候压力测试、物理风险与转型风险一体化管理、投资组合气候风险分析等内容，并结合银行实际业务场景，分享了气候风险识别、风险量化分析、压力测试及ESG管理实践，帮助金融机构进一步提升气候风险管理能力，完善可持续金融体系建设，更好地应对监管要求，把握绿色金融发展机遇。
本次培训不仅是有机数在银行气候风险管理领域专业能力的集中展示，也是与上海商业银行在可持续金融方向上的深度碰撞。未来，双方将继续围绕气候风险量化、投资组合分析与ESG管理实践展开更深入的合作，共同探索AI技术赋能银行经营管理的新路径。
除专题培训外，本次“ESG嘉年华”活动还设置了互动展位、环保回收等丰富多元的活动环节，帮助银行员工提升对ESG与可持续金融的理解，进一步推动可持续发展理念融入银行经营管理，为绿色金融发展和长期价值创造提供支撑。
为什么银行越来越重视气候风险？
近年来，气候风险已从ESG议题逐步演变为影响银行资产质量和经营管理的重要风险因素。
一方面，极端天气事件愈发频繁。根据慕尼黑再保险（Munich Re）统计，2025年全球自然灾害造成经济损失约2240亿美元，持续攀升的灾害损失不断加大金融体系面临的风险敞口。
另一方面，监管要求也正持续升级。香港金融管理局（HKMA）、香港证监会（SFC）、欧洲央行（ECB）等监管机构陆续将气候风险纳入银行风险管理框架，要求金融机构开展气候情景分析、压力测试及风险量化评估。
欧洲央行研究显示（图1），在高排放、高升温（Hot House World）情景下，到2050年，高物理风险企业违约概率预计较当前水平提升近25%，涉及约43万亿欧元资产暴露，气候相关资产组合的违约风险可能达到2020年的五倍。
图1：按行业划分的受气候风险影响企业占比
来源：ECB Occasional Paper Series No 281 / September 2021
对银行而言，气候风险正通过抵押品价值波动、客户经营恶化、区域集中度上升及信用风险传导等路径，逐步影响核心资产质量。
从监管要求到业务落地，银行面临哪些挑战？
随着气候风险管理逐步进入银行治理与风险管理框架，越来越多机构已经启动情景分析、压力测试及风险评估工作，但在实际落地过程中仍面临多个难点：
一、相比传统风险管理，气候风险分析需要更强的定制化能力。
不同银行在资产结构、区域布局及客户行业分布上存在显著差异，传统统一模型难以满足监管要求，需要构建与自身业务特征匹配的风险假设与分析框架。
二、区域差异决定了风险分析不能停留在粗颗粒度结果。
气候风险具有明显区域差异，同一气候情景在不同地区、行业及资产位置上可能产生截然不同的影响，仅依赖行政区划或行业平均数据难以真实反映资产暴露情况。
三、监管要求也正在从原则性披露逐步走向量化评估与业务应用。
以气候压力测试为代表，监管要求已从原则性披露逐步延伸至情景分析、资本影响评估及经营应用，要求银行将气候风险纳入信用、市场及操作风险管理体系。气候风险管理正逐步从”满足监管要求”，迈向”支撑经营决策”。
从合规到价值：AI驱动的银行气候风险解决方案
面对精细化管理需求，银行需要建立能够穿透底层资产、支持动态分析并服务业务决策的气候风险能力。有机数气候风险模型（YoujiCRMS）基于真实资产位置，构建覆盖物理风险与转型风险的综合分析框架，帮助银行实现从监管响应向业务决策与价值创造的能力升级。
01｜资产级高精度风险识别
通过卫星遥感技术与AI降尺度模型，实现最高达5m × 5m空间分辨率的风险分析能力。该能力可覆盖城市、农村及沿海等多种资产类型，实现对全球范围内抵押物与底层资产的精细化定位与风险识别。
02｜多灾种 × 多情景综合评估
覆盖洪水、台风、热浪、海平面上升等物理风险，以及政策、市场与技术驱动的转型风险，并支持短中长期情景分析与压力测试。
03｜组合层风险聚合能力
支持从单项资产到全组合的风险聚合分析，识别行业与区域集中暴露，实现表内外资产统一评估。
通过上述能力，气候风险分析不再仅服务于监管报告与压力测试，而是逐步嵌入银行核心经营流程，包括授信审批、风险定价、资本管理及资产组合优化，真正实现从“合规驱动”向“价值驱动”的转变。在这一体系下，银行能够建立对全资产类别气候风险的统一认知，从而提升风险前瞻管理能力、优化风险定价精度，并增强整体投资组合韧性。
结语
未来，随着监管要求不断深化，银行关注的重点将逐渐从“如何满足监管要求”，转向”如何建立持续支撑业务发展的风险管理能力”。
有机数将持续依托AI、大数据及气候风险量化模型，不断完善银行气候风险解决方案，推动风险识别、压力测试、授信管理、投资组合分析及资本配置等场景的落地应用，与更多金融机构共同探索AI赋能可持续金融发展的实践路径。