公厅、国务院办公厅下发的《关于进一步加强矿山安 全生产工作的意见》，指出提高科技创新支撑能力，强 化矿山安全科技支撑体系建设；健全矿山安全管理体 系，严格开展风险辨识评估并实施分级管控，提升风 险监测预警处置能力；加强矿山多灾种和灾害链综合 监测、风险早期识别和预警预报能力建设。 各地方矿山监管部门需持续增强监测预警能力。 当前监管部门的监督管理工作存在诸多问题，如难以 关键词： 矿山安全；人工智能；监测预警；矿山监管部门 析当前矿山安全监管现状，梳理了矿山安全监管监察数字化转型存在的问题。 结合人工智能、大数据等新一代技术，提出了关于矿山监管部门的矿山安全风 险智能监测预警系统。介绍了安全风险一张图、视频智能检测、风险智能识别、 风险闭环管理及应急通信调度等系统功能，阐述了视频智能分析平台和大数据 分析平台等系统功能的实现基础，为提高矿山安全监管执法水平、推进智能化 矿山建设、保障矿山安全生产提供参考。 safety；Artificial intelligence；Monitoring and early warning；Mine safety supervision department 矿山安全风险智能监测 预警系统研究 Research on Intelligent Monitoring and Early Warning System for Mine Safety Risks 王竑达

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 产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 从学术研究的角度看，ESG数据资产化是一个典型的交叉学科命题，它横跨 金融学、计算机科学、法学与环境科学等多个领域。其核心在于解决两大难题： 一是“价值量化”，即如何科学、公允地评估ESG数据所蕴含的经济与社会价值， 避免“洗绿”风险与估值泡沫；二是“可信流通”，即如何构建一个兼顾数据主权 国际可持续准则理事会（ISSB）的全球基准，力图为中国构建与国际接轨的披露 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

美国研究报告 2025数据中心市场 平衡前所未有的机会与战略风险 目录表 2025数据中心市场报告 引言. ............................................................................................................................................. ..................................................................................22 在兼顾前所未有的机遇与战略风险之间寻求平衡.....................................................................4 行业概述与趋势 ............. 降至历史最低水平，加剧了对空间和电力的竞争， 并要求在土地、开发和基础设施方面进行重大投资 。 投资者渴望参与到该行业的发展，但成功需要不只 是可用的资本。在基础设施需求、确保电力资源和 及时果断的承诺方面具有关键作用。在风险极高的 环境中，上市时间的长短已成为关键竞争优势。 未来几年将考验行业的适应能力，因为技术进步、 能源限制和不断变化的需求模式继续塑造着这一领 域的格局。 当我们在编译这份报告时，中国宣布推出的颠覆性人

理的核心命题。这一转型背景下，传统监管模式面临多重挑战：国企业务跨区域、跨层 级、跨行业特征显著，股权结构复杂；国有资本运作呈现多元化趋势，风险传导路径隐 蔽；国家战略任务对资本配置效率提出更高要求。 如何穿透复杂层级精准追踪资本流向？如何实时监控风险传导链条？如何确保国 有资本在服务国家战略中实现保值增值？ 国务院国资委自 2024 年 9 月首次提出“探索推进穿透式监管”以来，通过印发专 构建全景视角下穿透式监管体系 ........................................................................... 16 3.1 风险驱动的智能治理 ....................................................................................... 16 现全级次、全链条、全过程、全要素穿透。穿透式监管与从“管资产”到“管资本”的 转变存在着紧密的联系，是实现从“管资产”到“管资本”转变的重要保障。实践中， 各级国资委（办）作为国有资产的监管主体，基于风险穿透管理要求，统筹规划国资穿 透式监管体系的构建。国企作为国有资产的重要运营主体，根据穿透式监管体系的统一 规划，结合数智化转型的大背景，构建与各级国资委（办）协同的，符合企业自身的穿 透式监管要求的监管体系。

新，是一场深刻的价值重构。其 核心要义，在于将金融服务从对单一企业“点”的信用评估，转向对整个供应链 “链”的价值认可与“面”的生态赋能。它不再仅仅是资金的融通，更是信用的 传导、数据的链接、风险的共担与价值的共创。当核心企业的信用能够像涓涓细 流般渗透至产业链上下游的广大中小微企业——这些国民经济的“毛细血管”时， 整个产业生态的活力便被彻底激发。 同时，供应链金融更是深化“改革”的催化剂与黏合剂。它以金融为纽带， 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行 业的数据协同机制尚待建立，复合型专业人才缺口巨大，以及在复杂交易结构下 风险的识别与管控难度也在增加。这些挑战，恰恰是未来改革与创新的着力点。 解决这些问题，需要政府、产业、金融、科技等多方力量的协同共进，更需要我 们以更大的智慧和勇气，去推动制度创新与模式探索。 本 基于单一主体信用的风险评估模式，正被基于全链条数据、多维交叉验证的智能 化风控所取代。这无疑是巨大的进步，但同时也催生了新型的、更为复杂隐蔽的 风险形态。这些风险不再是孤立的点，而是相互关联、能够瞬时传导的面，对我 们的安全防线提出了前所未有的挑战。 首先，信用风险的“链式传导”与“风险共振”现象愈发突出。 传统信贷 风险多集中于单一借款人，而供应链金融的风险则天然具有网络化特征。链条上

态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 风险 中图分类号：F832 文献标识码：A 一、大模型在金融行业的应用现状 大模型的出现给 AI 与金融的结合带来了更大 融服务方面，大模型目前已较能胜任常规的基础金 融对话，例如，金融资讯、业务办理等，但在专业 度高、个性化强、业务复杂且涉及严监管领域的金 融服务上，由于大模型能力有限、应用效果较差， 且存在监管合规风险，目前难以直接为客户提供专 业金融服务，仍需人工介入以满足服务质量和合 规要求。除金融专长仍有待提升之外，大模型亦 面临有时生成内容不可控（如“幻觉”问题）、可 解释性差等问题，应用大模型进行决策判断的可 银行业 智能对话 智能对话 IndexGPT 银行业 智能对话 Light GPT 交易策略分析 客户智能对话 虚拟助手 智能对话 社区内容生成 智能对话 客户助手 金融个人助手 舆情监控风险 评估CoPilot LTX债券信息对 话、可交易标的 知识检索 办公助手 上市公司信息检索 图文生成 分析新闻数据 生成投资策略 办公助手 Chat ABC 办公助手 查询语言、定制 化资讯生成

到的项目细节、技术原理以及方法对比与优化进行了详细的回答：本文系统 梳理了 AI 技术在策略优化、风险识别与决策闭环中的关键作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新 市场 突变场景。 AI 能将大盘择时与行业轮动相结合，提升策略解释力与前瞻性。多因子择时 输出的大盘风险暴露系数作为行业轮动的“顶层约束”，同时行业轮动结果 反哺择时因子，例如，让三标尺中的指标与多因子择时中的宏观因子形成交 叉验证，考虑大盘对行业影响的同时，修正宏观数据滞后问题。 在财务风险识别领域，AI 的优势在于开创性地融合多维度分析框架。通过 结构化财务指标与非结构化文本情感语调的协同分析，构建数值异常检测、 技术强化了风险控制，极大程度避免了虚构关联，并能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效

09-43 2.1 平台运维现代化 2.1.1 全链路运维监控构建从应用到云平台的全栈感知能力 2.1.2 基于故障模式库和云网一体化运维实现确定性故障恢复 2.1.3 基于一体化风险库和混沌工程进行预见性风险治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建应用可用性监控管理体系，实现业务故障实时感知定界 2 Level Agreement, 服 务水平协议）的达成还需要有相匹配的管理手段与工 具，如故障模式库、演练工具等资源作为支撑，不但 要能有效跟踪度量SLA的实际效果，还需要持续、 主动发现可用性风险的机制与工具，在可用性管理的 过程中实现数据积累和能力演进。 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何 有效进行全链路可视监控 随着主机上云和业务云化转型的持续深入，分布式数 据库、中间件、AI、大模型等各种云原生技术被广 下关键问题： 如何尽可能地少出问题 首先，需要有一个完善的运维规范和流程来保障运维 流程合规；其次，核心应用需要全局的高可用设计， 从架构层面避免单点故障；最后，企业还应具备完善 的风险管理体系，可以对识别到的风险举一反三快速 闭环，持续提升核心应用的韧性。 如何快速恢复故障 基于核心应用黄金指标的秒级故障感知是故障恢复的 前提；基于调用链分析、日志解析、云服务实例快速 诊断的分钟级故障定位是故障恢复的基础；基于应急

3 安全防御体系建设思路 安全运营及防护体系介绍 知攻更懂防，服务看得见 外部环境：攻击者越来越专业化，攻击手段向平台化、自动化演变 差距点：攻击方往往占据攻防主动权，开展 持续、深度的风险面管理，才能化被动为主动 攻击方 防守方 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 人员 武器 资金 情报 人员 武器 天时 地理 ü 大量0day漏洞储备 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） ✗ 防护手段以漏扫、配置检查为主，缺乏攻击者视角风险发现能力 ✗ 缺乏云服务、员工社工钓鱼风险发现能力 ü 持久战，随意选择攻击时间、以逸待劳 ✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 黑白交替、拉锯战容易导致身心俱疲 ✗ 仅了解已知资产，供应链、分子公司等风险覆盖不全 以前的攻防演练（14天高频对抗） 现在的攻防演练（持续且深入的较量） IM 告警 邮件告警 发送工单系统 威胁情报事件 … … … 安全事件来源 安全运营挑战 重复造轮子 人工易出错 过程难回溯 云安全挑战：云服务独有的安全风险挑战 Ø 云产品迭代快，按需接入即开即用，容易造成暴露面的风险敞开，安全团队难以快速感知。 Ø 云产品数量大，哪些产品在开通后能被公网访问或泄漏云凭证，对安全团队是盲盒，管理上有很大困难。 Ø 不同云厂商的不同安全管理工具、

3.1 企业画像：专精特新企业的核心经营特征 3.2 融资需求图谱与渠道偏好 3.3 融资困境的根源性剖析 第四章 风险罗盘 ：融资风险的识别、评估与防范 4.1 风险矩阵：专精特新企业融资的核心风险敞口 4.2 传统评估模型的“失焦”与“失效” 4.3 构建新型风险评估框架：从“看过去”到“评未来” 第五章 满足专精特新企业融资需求的路径 5.1 基石之路：内源融资与价值叙事能力建设 资本市场路径：迈向公众公司的阶梯 8 第六章 专精特新企业融资安全策略 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 6.2 企业视角：构建稳健的融资安全防线 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 第七章 总结与展望 7.1 研究结论 7.2 未来展望 7.3 政策建议 附录 1.相关政策文件汇编 2.术语表 8 品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传统信贷产品追求短期、稳定现金流的逻辑相悖。 为技术创新的先锋力量，专精特新"小巨人"企业展现出强劲的创新动能——