国务院日前发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，到2027年实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体应用普及率超70%。这一战略部署不仅标志着中国从“互联网+”向“人工智能+”的范式跃迁，更为环境、社会和治理（ESG）领域与技术融合开辟了全新战场。
在此背景下，“AI+ESG”的融合不仅成为技术驱动的必然趋势，更是实现高质量发展的重要路径。笔者认为，未来五年，AI将在ESG领域引发颠覆性的创新，并集中在数据革命、动态治理、价值链重塑三大方向。
首先，是数据革命方向。ESG披露报告与ESG评级依赖的都是数据。对于需要进行ESG披露的企业来说，可以利用AI（尤其是大规模自然语言理解、计算机视觉与传感技术）实现企业及其供应链、运营现场的实时监测与数据收集。例如：远程感知环境污染、碳排放、劳工条件，从而大幅提升数据的真实性、时效性和完整性。对于评级机构来说，研发透明、可解释的ESG人工智能评级模型，将外部数据和内部数据结合，形成一套更客观、动态、可追溯的评级体系，可大幅降低评级的主观性与不可解释性。由此可见ESG数据的重要性，未来的机遇将落在“ESG数据军火商”身上——不直接参与评级竞争，而是通过合法渠道收集各种类型ESG数据的提供方，以及通过AI工具和AI大模型等对ESG数据进行处理与验证的技术服务方。
建议企业根据自身特点与需求，针对使用AI工具进行ESG数据收集和处理，以及AI驱动的ESG评价模型等领域进行提前布局。AI工具不仅能够帮助企业高效、准确地收集各种环境和社会绩效数据，还可以对指标进行实时监测、趋势分析与风险预警，帮助企业提前制定应对策略，从而增强企业应对风险的能力。此外，AI大模型还可以不断优化企业的ESG策略，支持企业的ESG战略持续升级与可持续发展。
其次，是动态治理方向。ESG报告披露是每年都需要进行的持续性行为，揭露的是一个企业动态发展过程中，影响可持续发展的风险因素变化情况。因此，金融行业在控制风险的时候，ESG也是一个重要参考框架。ESG一直被称为“第二张财务报表”，ESG与财务指标进行挂钩的动态预测模型一直也在探索阶段。未来，ESG与财务报表的关系将会越来越紧密。不关注通用ESG评分，反而聚焦“动态实质性议题识别”，即用AI模型预警哪些ESG因素将影响企业现金流或财务报表的某项，将会迎来更多的市场机会。
建议提前布局ESG对财务指标动态影响的垂类模型，当ESG因素与指标可以通过AI模型进行精准的风险定价、动态信用评估与资产估值的时候，其价值与影响力是巨大的。反过来讲，企业可以根据ESG与财务指标的关联关系，有针对性地制定ESG策略与行动计划，指导企业提升自身实力、降低潜在风险。
最后，是价值重塑方向。当前的绿色金融市场以绿色债券、绿色信贷和绿色基金为主要工具。然而，这些传统的金融工具日益暴露出了绿色资产流动性不足、透明度缺失、融资门槛高等缺点。以金融科技为驱动的RWA的出现，为了绿色金融的进一步发展，发挥了桥梁的作用。RWA（现实世界资产代币化）的本质是将有形或无形的现实世界资产（如房地产、基础设施、未来收益权）的价值，通过区块链技术映射为数字代币（Token）。绿色资产价值的体现则需要在ESG的框架下，利用AI工具来进行范式的创新，这也是未来五年的AI+ESG在金融领域的机遇所在。AI+ESG+RWA其核心在于物联网（IoT）、区块链和人工智能（AI）三大技术的融合，形成一个可信赖且高效的MRV（动态监测、报告与核查）体系。IoT设备实时采集ESG数据，区块链即时记录并提供不可篡改的链上存证，AI 则自动化进行核查与分析，三位一体的技术矩阵，重塑了绿色资产的价值。
建议金融机构与投资者重点关注绿色金融领域中RWA+AI+ESG的新范式，通过动态数据的搜集与监测增强资产情况的透明度；通过RWA映射的Token化，拆分可投资数字资产的份额，降低投资门槛；通过AI工具与模型，来进行风险分析与价值评估。
综上所述，未来的AI+ESG颠覆者，绝非简单地利用AI优化现有流程，而是通过“重构数据生产关系”和“定义新的价值尺度”将ESG从成本中心变为战略资产。建议企业与投资者们，深刻地理解并把握住变革的核心因素，抓住机遇、提前布局，成为市场的引领者。
（作者系清华大学硕士、美国杜克大学访问学者、浙江省可持续发展研究会ESG专委会专家组专家）
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刘茗
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