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

采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对 金融行业的特殊需求，DeepSeek 特别优化了时间序列分析模型， 能够对股票价格、汇率变动等金融市场数据进行精准预测。 在自然语言处理领域，DeepSeek 集成了最新的 Transformer 架构，支持多语言、多维度的文本分析，能够自动识别银行业务中 的关键信息，如合同条款、客户反馈等，并进行情感分析与风险预 在图像识别技术上也具有显著优势，特别是 在支票识别、签名验证等场景中，通过卷积神经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大数据处 通过整合多源数据并运用先进的机器学习算法，能 够对市场风险进行精准预测，帮助银行及时识别潜在风险并采取相 应的应对措施。具体而言，DeepSeek 的市场风险预测方案可以从 以下几个关键方面展开： 首先，系统通过实时监测全球金融市场数据，包括股票、债 券、外汇、大宗商品等资产的价格波动、流动性变化以及宏观经济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场

的任何投资，气候债券倡议组织均不承担任何形式的责任。 目录 报告摘要 3 1 引言 4 1.1 中国钢铁行业低碳转型： 减排重担与融资挑战 4 1.2 中国转型金融市场： 发展迅速但仍需释放潜力 7 2 促进钢铁行业转型金融发展的有效激励 机制 9 2.1 健全识别框架 9 2.2 实施财务激励 14 2.3 加强多方协同 并围绕超低排放改造、节能升级等领域等提供了资金 成本激励，构建了良好的钢铁行业转型金融生态圈。 同时河北钢铁转型金融工具落地规模不断增长，部分 企业已率先制定了转型计划，表明激励正逐步传导至 企业与金融市场。 3. 当前激励机制对钢铁企业、金融机构、下游低碳钢 铁采购方等关键参与方缺乏针对性的精准激励。当前 激励机制尚未针对钢铁企业、金融机构和下游采购方 的核心诉求提供精准支持，导致钢铁企业缺乏转型内 CO2 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative 5 1.2 中国转型金融市场：发展 迅速但仍需释放潜力 由于能源、钢铁、化工、油气等高碳行业 在进行低碳转型时面临类似的挑战，市 场利益相关方普遍期待快速发展的可 持续金融市场能够提供有力支持。相关 的市场激励可包括协调政策支持、明确 转型路径、提供转型资金、降低资金成 本、缓解转型风险等，提高钢铁行业转型的意愿。

展，也面 临着诸多新的挑战与机遇。从全球视野来看，不同国家和地区的供应链金融发展 呈现出差异化特征，技术创新、商业模式迭代、监管框架调整等因素相互交织， 深刻影响着行业格局。聚焦中国，供应链金融市场虽已初具规模，但在信用传导 的“最后一公里”、跨区域跨行业协同、风险的穿透式管控、数字化基础设施的 完善以及法律法规的适用性等方面仍存在显著的提升空间。如何准确把握国内外 发展大势，正视并系 一、国际供应链金融发展现状 （一）北美：多种模式并存，市场高度成熟 北美地区，尤其是美国，作为供应链金融的发源地之一，其市场成熟度高， 发展路径清晰，呈现出多种模式并存的格局。 初期，美国的供应链金融市场以银行主导模式为主。大型商业银行如摩根大 通、花旗银行等，凭借其强大的资金实力、完善的信用评级体系和全球网络，为 大型跨国公司的供应链体系提供标准化的融资服务，如应收账款融资、存货融资 等。 将企业的环境绩效、社会责任和治理结构纳入授信评估 体系，推出“绿色贷款”、“可持续挂钩融资”等产品，激励供应链向更可持续 的方向转型。 （三）亚洲新兴市场：科技驱动，跨越式发展 亚洲的供应链金融市场近年来发展迅猛，以中国、印度、东南亚等为代表的 新兴经济体尤为活跃，其发展路径清晰地体现出科技驱动和平台赋能的本质特征。 在亚洲，大型科技公司和产业互联网平台成为推动供应链金融发展的重要力

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

战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局限性。为应对这些问题，引入基于人工智能和大数据技术 的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 结果的 偏差；此外，传统评分模型对复杂特征的处理能力有限，难以捕捉 多维度的风险信息，导致评估精度不足。这些问题不仅增加了金融 机构的运营成本，还影响了客户体验和风险管理效果。 与此同时，金融市场的竞争日益激烈，金融机构亟需通过技术 创新提升贷款评估的效率与准确性。DeepSeek 作为一种基于深度 学习和大数据分析的智能化解决方案，为解决上述问题提供了新的 思路。通过引入 Deep 响应市场变化和突发风险事件。在贷款审批过程中，系统可以在几 秒钟内完成对借款人数据的分析与评估，显著缩短审批周期，提升 客户体验。同时，DeepSeek 的自我学习机制使其能够随着数据的 积累不断优化模型，适应金融市场的动态变化，降低模型过时或偏 差的风险。 在实际应用中，DeepSeek 技术已在多家金融机构的贷款评估 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了

积分或奖励 机制推动绿色消费习惯，打造“低碳旅游示范岛”。 3.2.3 迪拜自贸港：ESG 与绿色金融创新深度融合实践 3.2.3.1 案例介绍 制定 ESG 信披要求：迪拜金融市场推出（DFM）《迪拜金融市场 ESG 披 露指南》，涵盖 32 个环境、社会和治理指标，要求在 DFM 上市的企业必须 提交 ESG 报告，不仅要符合全球报告倡议标准，还需阐述其长期战略，并评 估其在环境、社会和治理方面的影响，促进企业将 续发展实践，提升整体的可持续发展水平。 完善金融激励政策。设立绿色基金、出台利率优惠、调整存款准备金率等 激励政策，引导金融机构和社会资本加大对绿色项目的投入，拓宽可持续发展 项目的融资渠道。 打造特色金融市场。海南可依托自身“全国首个省级生态文明试验区”“海 洋经济强省”的优势，集中资源打造某一特色绿色金融赛道，形成差异化竞争 优势。 3.2.4 鹿特丹港：打造绿色港口与绿色航道 3.2.4.1