能源转型项目联合编制 扩大可信的中国转 型金融市场规模 - 电力行业转型融资 机遇和要素 2 为应对不断增加的气候风险和实现《巴 黎协定》气候目标，所有经济活动和行业 都需加速脱碳行动，其中高碳排放行业 对于全球低碳进程至关重要。 资本需为 高碳排放行业提供融资支持，协助其快 速转向低碳的生产经营模式。一个灵活、 包容且可信的转型金融市场可有效支持 各类经济活动转型。 制订可信的转型计划（Transition 碳转型，并协助投资机构评估转型进度 和可信度。同时，转型计划中涵盖了发行 人将采取的具体内容和行动方案，能协 助维护市场诚信，减少或避免洗绿、碳锁 定和延迟气候行动相关的风险，也可促 进处于萌芽阶段的转型金融市场发展。 电力行业是最重要的温室气体排放源 之一。电力系统脱碳和通过电气化协助 其他行业脱碳是实现气候目标的关键 要素。 在日益严峻的气候风险的驱动 下，全球的电力企业都亟需减少对化石 能源的依赖，转向低碳的发电模式。 风险管理的作用。 本研究简报结合国内外转型金融市场现 阶段的特点，聚焦电力行业和双碳目标 背景，介绍了转型计划的角色和其关键 要素，为转型金融市场的进一步发展和 电力企业开展低碳融资提供指引。 本报 告主要讨论了以下几个方面： • 在进一步构建完善的转型金融体系工 作方面，转型计划的重要性已获得广 泛共识，进一步推动企业和金融机构 制定具体可信的转型计划也将成为转 型金融市场发展的下一步重点。 • 转型计划可协助电力企业吸引多元的

碳市场通过赋予碳排放权以商品属性，将环境成本转化为经济信号，为企业 减排提供持续动力，碳金融则通过金融工具的创新与资本力量的整合，为碳市场 注入流动性、效率与韧性。这本中国碳市场和碳金融发展报告，精心梳理了中国 碳金融市场从政策探索到机制创新的发展进程，通过多维视角还原其历史脉络与 系统演进。报告既立足历史维度，对碳市场建设阶段的制度成果与实践经验进行 系统性总结，又着眼未来趋势，结合成熟的国外市场经验提出了我国碳金融体系 ..........................................................................................12 5.我国碳金融市场的参与主体.......................................................................................15 （四）国内碳金融典型案例分享 22 （一） 欧盟碳市场推出创新基金和现代化基金................................................................22 （二） 我国碳金融市场最新进展........................................................................................23 1.全国碳排放权交易市场首次扩围

9 28.5 中国供应链金融市场规模 -供应链金融市场资产余额从2020年的25.2万亿元人民币快速增长到2024年的41.8万亿元人民币，年复合增长率为13.5%，预 计2029年将达到62.9万亿元人民币 应收账款 预付账款 库存 • 在不断扩大的贸易活动、较高 的融资渗透率和有利监管风向 的推动下，中国的供应链金融 市场近年来迅速增长。中国供 应链金融市场资产余额已经从 2020年的25 经营状况及拓展营运规模，进 而促进供应链金融市场规模进 一步扩张。 • LPR利率自2023年起呈现阶梯 式下降趋势。一年期LPR从 2023年1月的3.65%降至目前 2025年5月的3.00%。融资成本 的逐步下降，直接推动企业融 资需求的释放，带动供应链金 融资产余额增加。 • 随着AI技术范式突破与宽松货 币政策对供应链金融市场的双 重促进，预计2029年中国供应 链金融市场规模将达到62.9万 亿元人民币，2024年至2029年 亿元人民币，2024年至2029年 的年复合增长率为8.5%。 *注：某些金额和百分比数字已作了四舍五入的调整。 万亿人民币 关键分析 中国供应链金融市场规模*，按资产余额计算，2020-2029E 复合增长率 (2020-2024) 复合增长率 (2024-2029E) 15.6% 9.2% 9.7% 8.8% 10.7% 6.7% 13.5% 8.5% 总计 资料来源：国家统计局，灼识咨询

融领域的落地应用也在早期，需要动态、辩证地 看待大模型对金融体系的整体影响。聚焦效率、 普惠、安全三个方面来看：第一，在效率方面，大 模型有助于降低信息不对称和交易成本，有望推动 金融行业生产力变革进而提升金融市场有效性，提 升金融行业服务实体经济的质效；第二，在普惠方 面，大模型有助于进一步加强金融服务可得性，提 升社会公众金融素养和金融能力，为发展普惠金融 带来积极影响；第三，在安全方面，大模型自身存 一步打开金融行业潜在让利空间，提升金融行业服 务实体经济的能力；在需求侧，大模型有助于赋能 客户降低信息获取成本，提升金融认知能力和金融 素养，辅助优化金融决策质量，并倒逼金融市场主 体加强信息透明度和运行效率，提升金融市场有效 性，推动金融行业健康发展。 2. 产业 AI 化视角 ：金融行业适合大模型落 地应用，大模型有望全面赋能金融行业提升效率 金融行业具有信息数据密集、人才智力密集、业 对发展普惠金融产生积极影响。 图6 大模型有望降低金融行业信息不对称，降低交易成本并最终提升金融市场有效性 ︵百万美元︶ 资料来源：中金公司研究部 大模型 供给侧 金融机构 提供金融产品服务 提升服务实体经济能力 打开金融行业让利空间 倒逼金融市场主体提升运行效率与信息透明度 提升金融市场有效性、推动金融生态健康发展 获取金融产品服务 加强风险定价能力 提升金融服务效率 降低产品供给成本

10 1.4 AI+ 金融市场规模 2019-2026 年中国 AI+ 金融市场 规模 2021 年 AI+ 金融产品市场规模占 比 u 技术能力不断翻新，金融行业数字化不断推进。 金融机构搭建机器学习、生物特征识别、智能语音语言、智能图像、知识图谱、智慧物联等平台，构建 增长。以国内银行与保险机构为前沿科技采购代表， 2022 年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到 170 亿元。 u 金融机构在科技领域投入的持续增长将为 AI 金融企业的长远发展带来源头活水，推动 AI+ 金融市场持续发展，促进金融业数字化转型升级提 质增效。 2.2 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞 台 资料来源：艾瑞咨询、华西证券研究所

金融的一个关键方面：评估风险和 潜力 金融机构在评估其客户时越来越多地考虑到环境、社会 和治理（ESG）风险，考虑哪些实际的和短暂的气候风 险会对客户当前和未来的商业模式产生负面影响，以及 由此可能产生的机会。此外，金融市场参与者（如金融 机构、资产管理公司）越来越多地将气候相关方面的影 响纳入其决策过程以及对公司和/或项目的评估。 风险主要有两种类型：物理气候风险和转型风险。物 理风险是由于气候模式的事件（急性）或长期变化（ 素的过程，从而导致对可持续经济活动和项目的更长期投资。 在欧盟的政策背景下，可持续金融被理解为支持经济增长的金融，同时减少对 环境的压力并考虑到社会和治理方面。(欧盟委员会OJ) 德国联邦政府 在金融市场上做决定时考虑到可持续性方面。除了气候和环境保护（绿 色金融），可持续性也被理解为包括经济和社会方面（ESG方法）。(Die Bundesregierung, 2021) 中国人民银行 绿色金 成四个条件（见表7）。如果该活动不满足一个 条件，它必须被归类为 “不符合分类标准”。 只有在所有四个条件都得到满足之后，一项经济 活动才被认为是符合欧盟分类法的。然而，不符 合标准并不意味着不能使用绿色金融产品。 金融市场参与者和大公司必须披露与环境可持续经济 活动相关的销售收入、资本支出（CAPEX）和运营支出 （OPEX）的比例。如果金融产品的广告具有环境特征和 特点，分销机构应根据欧盟的分类标准，说明金融产品

在金融行业数字化转型的过程中，数字孪生技术在风险 管理、客户体验改善和业务流程优化等方面显示出了巨大的 潜力。本节将讨论金融领域数字孪生技术的关键需求方向， 并详细阐述其应用及重要性。 1.风险管理与合规性提升 通过模拟各类金融市场风险情景，数字孪生技术能够帮 助金融机构对市场风险、信贷风险以及经营性风险进行较为 准确地评价。金融机构通过对数据的实时监视与分析，建立 及时地识别与应对潜在风险的动态风险监视体系，从而及时 的前提下，通过基于数字孪生技术的仿真业务数据生成模拟 数据，支持新业务场景报表敏捷开发及数据验证。 23 （四）智能运营 1.应用场景概述 将数字孪生技术应用于金融机构的智能运营，可以帮助 金融机构构建起业务流程及金融市场的孪生体，通过实时收 集和分析来自物理世界的市场动态、客户行为、交易记录、 业务环节等多维度信息，通过机器学习模型及大语言模型， 进行智能化的分析、预测与总结，构建高度仿真的业务模拟 环境

供支撑，促进教育公平，全面提升教育体系内在质量水平。 4.“算力+金融”。加快算力在金融领域的创新应用，构建 多节点并行的分布式算力资源架构，提供跨地域资源高效管理、 核心业务多地多活部署能力。围绕金融市场高频交易等低时延 业务场景开发部署智能边缘算力节点，实现金融业务边缘侧数 据的筛选、整合与处理，为金融业务发展提供更为精准、高效 的算力支持。 5.“算力+交通”。面向智慧交通需求，加快“中心-区域-

黑箱脆弱性 • 噪声数据敏感： 深度学习模型对噪声数据 的 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释： 决策逻辑缺乏透明 ， 隐蔽 未 知风险容易叠加。 挑战 2 ：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 OpenAI ：推理增强会明显减少幻觉！

动态管理方式 监督考核机制 业务风险防范 金融风险防范 文化建设 社会责任 战略回顾 战略制定 研 究 分析 战略保障 战略执行 战略评估 综合调研 诊断 零售业务 公司业务 金融市场 …… 人力资源 财务管理 资产运营 投融资 …… 一 二 三 四 五 六 七 八 九 展示页 11 “ 十五五”规划指导手册 详细的技术逻辑展开 如何操作？ ● 制造企业面临供应链安全、产能布局、技术合作 三重挑战，需构建 “本土 + 区域” 双供应链体系 金融市场高波动从融资、成本、汇率 三方面加剧企业财务风险，考验企业 资金管理与风险对冲能力，建议建立 动态汇率、成本监控机制 全球经济低速增长 + 贸易疲软，从 订单、投资、竞争三端压缩中国企业 海外业务盈利空间，倒逼企业优化市 场布局与 产 品结构。 绿色经济 金融市场 增长 产业链 绿色经济 转 型 加速 全球 “碳中和” 动态管理方式 监督考核机制 业务风险防范 金融风险防范 文化建设 社会责任 战略回顾 战略制定 研 究 分析 战略保障 战略执行 战略评估 综合调研 诊断 零售业务 公司业务 金融市场 …… 人力资源 财务管理 资产运营 投融资 …… 一 二 三 四 五 六 七 八 九 100 “ 十五五”规划指导手册 十五五规划通往世界五百强技术路径研 究 方法