ESG数据资产化： 风险与治理白皮书（2025） 财联社 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 课题组简介 参与单位： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 财联社 课题组组长: 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 课题组成员： 赵毅波 财联社编委 周 京 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心总监 黄旌沛 清 体系提供参照。我们剖析了区块链、隐私计算、人工智能等前沿技术在数据确权、 估值、交易中的应用范式，并对其内在的技术风险与算法偏见进行了客观评估。 更重要的是，我们提出了一个多层次、多主体的协同治理框架。我们认为，有效 的治理并非单一维度的强监管，而是需要政府、市场、社会、企业之间形成良性 互动。这包括顶层的法律法规完善、中层的行业标准制定、以及微观的企业内控 机制建设。正如我们在研究中反复强调的，一个成功的ESG数据资产化市场， 时，以“双碳”目标为牵引的绿色发展理念，已成为决定国家与企业未来竞争力的 核心变量。当“数据要素”与“绿色转型”这两大时代洪流交汇，一个充满机遇与挑 战的新兴领域——ESG数据资产化——应运而生。 ESG（环境、社会与公司治理）数据不再仅仅是企业社会责任报告中程式 化披露的范畴，它已演变为衡量企业可持续发展能力、风险管理水平与长期投资 价值的关键指标。将这些蕴含巨大价值的数据，通过合规、可信、高效的路径转 化为可交

以 ESG 治理驱动上市公司绿色转型 2025 年 11 月 Accelerating the Green Transition of Listed Companies: the Role of ESG 联合出品 当前，全球气候变化已成为 21 世纪人类面临的最为严峻的共同挑战。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评 估报告以科学证据警示，若不能在本世纪中叶实现全球碳中和，全球气温较工业化时期上升超过 协同发展，也要深化国际合作，提升在全球绿色治理中的话语权与影响力。道阻且长，行则将至。 我们相信，只要坚持 " 先立后破、稳中求进 "，以 ESG 治理驱动企业内生变革，以绿色金融引导资源高效配置，以创新驱动 绿色技术突破，就一定能将绿色发展蓝图转化为美好现实。 本白皮书立足中国实践，系统梳理了我国绿色转型政策体系的演进脉络，深入分析了 A 股上市公司在环境治理、信息披露、 绿色创新及气候行动等 在政策与市场的双轮驱动下，我国绿色信贷与 债券规模已稳居全球首位，ESG 信息披露正从 " 自愿探索 " 迈向 " 规范统一 "，绿色基金、碳金融、转型金融等创新工具多 点开花，金融科技赋能绿色治理的效能持续释放，为经济社会全面绿色转型注入了强劲动能。 引言 2 领导寄语 在全面推进美丽中国建设、加快经济社会绿色转型的时代浪潮中，ESG 已从企业可持续发展的“加分项”，成为衡量核心竞

图 4 数据目录的运营运维管理要点...................................................................... 15 图 5 数据治理人员划分.......................................................................................... 17 图 尝试依托于政务云统一整合并存储各部门数据资源，并融合运用数据 库、大数据引擎推进数据初阶治理。随着跨区域、跨行业数据需求的 2 日益增长，国家层面亦推进国家数据共享交换平台及国家政务服务平 台数据交换通道建设，为各地区各部门与国家平台间政务、监管数据 的共享交换提供通道，为政策制定和决策提供数据支持。 从共享整合到一体化建设，开启了以政务数据为重要枢纽的现代 化协同治理新模式。伴随着各地方数据管理部门的陆续成立，政务数 枢纽建设，构 建起覆盖国务院部门、31 个省(区、市)和新疆生产建设兵团的数据共 享交换体系。随着政务数据平台承载数据量的不断增加、数据治理任 务复杂度不断增长，数据安全成为关切要点，各地方、各行业开始探 索运用人工智能、区块链等技术进一步降低数据治理难度、提高数据 安全性。各地方、行业建立健全政务数据管理制度体系建设，推进项 目、服务、算力、安全、标准等一体化建设管理，政务数据一体化建

I2 大数据能力建设项目交付物一览 资料来源：分析 整体报告 交付物类别 具体交付物 大数据愿景及战略 A1 规划 大数据的整体实施 A4 路线图 大数据关键能力提 A2 升整体方案 大数据治理机制及 运营模式方案 A3 大数据能力现状诊 B1 断报告 大数据体系整体设 B2 计原则 国内外同业大数据 B3 应用案例集 总体数据 战略 大数据业务用例需 B4 求分析框架 大数据业务用例整 构设计方案 B9 大数据战略相关数 据组织规划实施路 线图 B13 数据人才 与组织 大数据数据质量提 B6 升规划方案 大数据相关数据治 理体系设计方案 B8 大数据战略相关数 据治理规划实施路 线图 B12 数据治理 大数据数据平台规 划设计方案 B7 大数据战略相关数 据平台建设实施路 线图 B11 数据系统 与工具 子 项 分 析 报 告 x 本文件 3| 大数据体系整体指导 数据 人才与组织 数据治理 数据 系统与工具 1. “ 战略聚焦”：的大数据战略应服务于全行整体规划，因而“凤凰计划”应成为未 来三年全行级业务用例的主要输入 2. “ 抓大放小”：考虑到未来三年能力建设与业务用例推进并行，实施难度和资源 投入都较大，全行应聚焦于影响力最大的 ~20 个用例，贵精不贵多 3. “ 长短兼顾”：业务用例应依照同类技术能力和数据域的治理分批次推进 4. 建

合规运行。同时，要着力排除错误数据和恶意干扰，保障AI大模型推 理结果的稳定性和可靠性，这对于维系用户信任、保障业务连续性至 关重要。 本白皮书深入剖析了“AI Ready”的数据中心在计算、网络、存储及 相关治理组件等关键要素，并前瞻性地提出了AI变革就绪度评估体系。 我们希望，这不仅能为企业决策者提供清晰的指引，更能为技术管理 者提供具体可落地的行动方案。我们相信，通过构建面向未来的AI基 础设施， 向 “成本效益革命”，由此带来了“基础模型开源化 +垂直领域私有化定制”加速AI普惠化、生成式AI 加速渗透至千行百业等趋势。 从治理环境来看，中国内地在AI领域已形成以政策 战略、专项法规、标准建设和技术赋能为核心的多 维度治理体系，港澳AI治理体系则注重国际化和本 地特色产业的融合，整体上有助于打造健康安全发 展的AI生态。 从企业变革来看，大模型技术迭代升级使得企业对 于 计为起点，采取混合部署方式推进大模型落地 应用，并统筹考虑云端风险应对、私域安全防 护、模型幻觉应对等问题，以重构技术底座， 适应创新之变； • 在数据语料侧，企业着眼于数据治理框架搭建 和数据质量提升，推进数据语料的深度治理， 并且已初步形成数据标准化体系、智能清洗工 具等共性选择； • 在基础设施侧，企业兼顾创新与务实，充分权 衡AI基础能力建设与业务需求满足，通过混合 部署和协作管理措施等实现协同优化；

全过程人民民主深入发展，全面依法治国有效实施；文化事业和文化产业蓬勃发展，精神文化产 品丰富多彩；民生保障扎实稳固，脱贫攻坚成果巩固拓展；绿色低碳转型步伐加快，生态环境质 量持续改善；国家安全能力有效提升，社会治理效能增强，社会大局保持稳定；国防和军队建设 取得重大进展；“一国两制”实践深入推进；中国特色大国外交全面拓展；全面从严治党成效显著， 反腐败斗争纵深推进，党的创造力、凝聚力、战斗力明显提高。我国经济实力、科技实力、综合 平衡不充分 问题仍然突出；有效需求不足，国内大循环存在卡点堵点；新旧动能转换任务艰巨；农业农村现 代化相对滞后；就业和居民收入增长压力较大，民生保障存在短板弱项；人口结构变化给经济发 展、社会治理等提出新课题；重点领域还有风险隐患。 变局蕴含机遇，挑战激发斗志。全党要深刻领悟“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚 定“四个自信”、做到“两个维护”，保持战略定力，增强必胜信心，积极识变应变求变，敢于斗争、 化升级，做优增量、盘活存量，推动经济持续健康发展和社会全面进步。 ——坚持全面深化改革。聚焦制约高质量发展的体制机制障碍，推进深层次改革，扩大高水平开 放，推动生产关系和生产力、上层建筑和经济基础、国家治理和社会发展更好相适应，持续增强 发展动力和社会活力。 ——坚持有效市场和有为政府相结合。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府 作用，构建统一、开放、竞争、有序的市场体系，建设法治经济、信用经济，打造市场化法治化

业务创新转型 7 ……………………………………………………………………………………… 5. 4 新型能力 9 …………………………………………………………………………………………… 5. 5 治理体系 10 …………………………………………………………………………………………… 5. 6 系统性解决方案 11 …………………………………………………………………………………… 6 过程方法 业务创新转型过程联动方法 14 ……………………………………………………………………… 6. 4 新型能力过程联动方法 16 …………………………………………………………………………… 6. 5 治理体系过程联动方法 17 …………………………………………………………………………… 6. 6 系统性解决方案过程联动方法 18 …………………………………………………………………… 7 发展阶段与水平档次 阶 段与水平档次,系统阐释数字化转型的主要任务、过程联动方法和分步实施要求。 图 1 数字化转型参考架构的总体框架 主要视角给出数字化转型的任务体系,包括发展战略、业务创新转型、新型能力、治理体系和系统性 解决方案5个视角,明确数字化转型的主要任务,并给出任务间的关联关系。 过程方法提出数字化转型的方法体系,针对数字化转型的5个视角,分别给出其对应的过程联动方 法,并构建相关方法之间的相互作用关系。

前，大多数企业正处于IDC所定义的“AI转折”阶段⸺即在业务中发掘高投资回报率 (ROI) 的应 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。 全球ICT岗位需求将新增3600万，ICT技术人才短缺将影响数字化转型进程 AI、安全、数据科学、云计算等领域的技术人才严重短缺，阻碍了业务创新和发展。IDC调研显 示，超过 65% AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技 I应用场景，但尚未形成标准化实践。 随着组织逐步推进，35%的企业已开始“扩展复制”，在各业务职能领域规模化推广和协调AI技 术落地；另有7%的企业达到“运营管理”⸺该阶段的显著特征是具备完善的治理体系与协同化 转型机制。值得注意的是，仅有不到1%的企业属于“全面优化的AI驱动型组织”⸺在这类组织 中，AI已深度融入商业模式与工作流程的各个环节。 组织在成熟度模型上的分布，既凸显了AI应

技术挑战...................... 22 （三）加快规则供给，以高质量司法裁判稳定市场发展预期..................23 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力.......................... 23 1 一、司法观察背景 党的二十大报告与“十四五”规划纲要明确指出，要“推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”“加快发展数字经济”。在国 仅是一个产业方向，更是我国从“制造大国”迈向“制造强国”的主 攻方向，是保障产业链供应链安全、构筑国家长远竞争新优势的 战略核心。不仅为产业发展擘画了宏伟蓝图，也为包括人民法院 在内的国家治理参与者，指明了服务中心大局的方向。 作为国家治理体系的重要组成部分，人民法院如何有效护航 智能制造产业高质量发展，既是时代赋予的重大政治责任，也是 需要回应的核心实践课题。为此，2025 年 6 月至 8 月，广州互 特别是大模型的突破性进展，算法的应用正从辅助性工具向生产 核心系统的角色转变。这种转变在催生新质生产力的同时，其内 在的复杂性、决策过程的不透明性以及对生产经营活动的深度介 入，也带来了一系列需要审慎对待的法律问题，对现有治理体系 提出了新的要求。 1．产业反映 智能制造是先进制造技术、新一代信息技术与人工智能技术 的深度融合体，其目标在于推动我国制造业向数字化、网络化、 智能化的高阶形态转型升级，最终实现高质量发展。在此进程中，

商业模式创新：基于对用户偏好的精准洞察，企业可开发高附加值的软件订阅等 新型数字化服务，创造全新的收入来源。 一旦这个数据驱动的业务闭环成功运转，其所形成的竞争优势将难以被后来者轻 易复制。因此，构建强大的数据采集、治理、分析和应用能力，已成为所有汽车企业 数字化转型的重中之重。 （八）“系统性解法”：构建“数据驱动”的业务闭环 综合以上分析可以明确，当前中国汽车产业所面临的，并非单一环节的局部性挑 战，而 与“堵点”。因此，系统性的解决方案，必须从根源入手，从打通数据、重塑流程开 始。 图 14：打通研产供销服全链路 “袋鼠云多模态数据中台”在企业数字化转型中扮演“数据中枢”的角色，通过 提供一整套强大的数据整合、治理、开发与分析工具，从根本上打破各业务系统间的 “数据孤岛”。无论是来自研发系统的结构化数据，来自生产系统的实时数据，还是 来自用户触点的文本、语音、图像等海量非结构化数据，多模态数据中台都能将其高 。它能够在虚拟空 间中构建与物理世界实时同步、可交互、可推演的数字化模型。 因此，面对系统性的挑战，我们提出必须采用系统性的解决方案。该方案的核 心，是将袋鼠云多模态数据中台强大的“数据整合与治理”能力，与易知微的“空间 映射与仿真”能力进行深度融合。前者负责打通信息流，构建企业数字世界的“数据 底座”；后者负责连接物理世界与数字世界，构建企业的“虚实交互与决策推演”平 台。 袋鼠云