大模型在綠色債券環境效益信息披露質量評估工具中的創新實踐

摘要：綠色債券環境效益信息披露的質量直接關乎市場的透明度與高質量發展。當前，環境效益信息披露存在披露文件標準化不足、綠色項目動態追蹤難等痛點。本文基于大模型技術，設計了智能化信息披露質量評估工具，構建綠色項目追蹤、動態指標計算及評估報告生成三大模塊，并通過提示詞、幻覺檢測技術等，確保輸出結果的科學性與可靠性。經測試，該評估工具性能較好。

關鍵詞：綠色債券 信息披露 環境效益 大模型 幻覺檢測

環境效益信息披露質量評價的意義與挑戰

（一）主要意義

作為綠色金融體系中的核心直接融資工具，綠色債券通過定向支持符合標準的綠色項目，既讓投資者獲得財務回報，又具有顯著的正外部性。這種雙重價值屬性要求建立嚴格的環境效益信息披露機制，以滿足投資者對環境效益的評估需求，保障公眾的知情權。綠色債券的環境效益信息披露應當貫穿發行、存續及到期全流程，其中發行階段的預期效益披露與存續期的實際效益驗證構成關鍵閉環。這一機制既是綠色溢價的價值錨定基礎，也是防范“洗綠”風險的核心環節。

既有研究表明，基于信息不對稱理論，完整的綠色債券環境效益信息披露可以有效降低綠色債券融資成本（張錦濤等，2024）。然而，針對國內外綠色信用債信息披露的縱向追蹤顯示，部分綠色債券在不同階段所披露環境效益信息的可比性較低，主要表現為信息維度不一致和環境效益差距較大等方面（劉茜等，2022）。這種信息斷層現象導致市場難以有效驗證環境效益的真實性，進而削弱了綠色金融工具的定價效率。

（二）政策支持及實踐中面臨的挑戰

2023年，綠色債券標準委員會出臺《綠色債券存續期信息披露指南》（以下簡稱《指南》），首次統一了我國綠色債券存續期信息披露標準。《指南》規定，對于定量環境效益，綠色債券發行方須在存續期內按年度節點開展信息披露；若存續期環境效益與注冊發行時披露效益發生重大變化（變動幅度超15%），需說明原因。

然而，部分綠色債券的信息披露文件在披露顆粒度和時間維度的指標設置上存在不一致，這導致傳統手段難以準確量化綠色項目環境效益的波動幅度。目前較多采用的抽樣和人工檢驗等方式效率偏低（張萌等，2024），難以實現對環境效益指標的動態、精準監測，削弱了《指南》的政策效力。因此，亟須構建科學、系統的綠色債券環境效益信息披露質量評估工具（以下簡稱“評估工具”），推動披露實踐從形式合規向實質有效轉變，實現綠色債券市場的高質量發展。

對環境效益信息披露質量進行有效評估的基礎在于對綠色項目的逐年追蹤。評估工具必須具備識別綠色項目全生命周期的能力，才能有效支持跨年度環境效益表現的連續性分析。本研究從中債-綠色低碳轉型債券數據庫收集了2016—2024年3544只綠色債券的信息披露文件。經深入分析發現，環境效益信息在項目名稱、披露方式及項目追蹤等方面呈現復雜且標準不統一的特征（見表1）。這種多維度的非標準化特征給綠色項目的準確識別與持續追蹤帶來了實質性障礙。

傳統的名稱識別技術主要基于固定模板格式從名稱中提取要素，或通過字符差異度判斷項目同一性。然而，這類方法在處理上述復雜場景時存在明顯局限：一是模式覆蓋不足，易在非標準的項目名稱上失效；二是缺乏語義理解，難以準確衡量項目名稱在語義理解方面的差異。因此，其項目識別能力較難有效泛化至未知的特殊項目名稱。為應對這一挑戰，筆者創新性地引入基于海量訓練數據和億級參數量構建而成的大模型技術，以提升評估工具對未知的特殊綠色項目名稱的處理效能。

大模型環境效益信息披露質量評估工具的構建

（一）設計思路

針對綠色債券環境效益披露的項目名稱語義復雜、指標波動量化困難、環保專業知識門檻高等核心問題，筆者設計并構建了一套基于大模型的評估工具。該工具基于大模型強大的語言理解與邏輯判斷能力，能夠對綠色項目名稱進行糾錯與精準識別，并為每個項目賦予唯一性編碼。借助這一編碼，工具可追蹤項目環境效益指標的時序變化，并據此生成評估報告。

具體而言，評估工具采取智能評估框架，涵蓋綠色項目追蹤、動態指標分析與評估報告生成三大核心模塊。在輸入綠色債券的信息披露報告后，工具可自動執行語義解析、代碼生成與文檔撰寫等關鍵流程，最終輸出一份結構化的質量評估報告，包含信息披露質量評價、環境效益指標異常波動預警及針對性改進建議等內容。

（二）關鍵技術

1.大模型

大模型憑借龐大的數據基礎和復雜的參數架構，能夠實現文本理解、邏輯推理、代碼生成等多元功能。大模型在金融領域具有廣泛的場景適應性與智能化潛力（高蘭蘭等，2023）。然而，在實際運行中，大模型可能會產生幻覺現象，即輸出與輸入文本無關的內容、編造答案或誤解輸入信息（趙月等，2024），需要算法優化等手段實現其可控發展。

2.提示詞技術

提示詞技術是一種通過精心設計輸入指令，引導大模型生成符合要求且高質量輸出內容的方法（秦濤等，2024）。其核心在于將用戶意圖精準轉化為大模型能夠理解的提示文本。為此，可采用優化任務描述、思維鏈引導及角色扮演等方法。這些方法不僅高效，而且成本低廉，同時能夠顯著提升輸出內容的相關性和準確性。

3.幻覺檢測技術

幻覺檢測技術旨在識別并糾正大模型生成內容中的錯誤信息。幻覺檢測技術能夠借助語義一致性分析、事實核查以及邏輯推理等手段，有效降低虛假信息風險。

（三）評估工具的工作流程

評估工具可通過分析某只綠色債券歷年的信息披露文件，生成質量評估報告，其流程如圖1所示。

1.綠色項目追蹤

綠色項目追蹤是評估的核心環節，直接影響環境效益指標偏離分析的精準度。如前所述，綠色債券信息披露存在項目名稱不規范等核心挑戰。為此，筆者構建三階段智能處理流程，利用大模型實現綠色項目的自動化識別。

第一階段，對于項目名稱不規范問題，筆者將信息披露中出現過的所有項目名稱作為一個集合，統一輸入大模型，要求其對項目集合進行名稱規范化。針對地理名稱、公司名稱錯誤等情況，輸入項目集合的方法能夠引導大模型發揮其上下文感知能力，識別并修復異常內容。

第二階段，針對披露方式不統一問題，筆者運用大模型技術，從語義和邏輯層面，對多個項目集合披露的總名稱進行精準拆分。對于項目間分隔符復雜的狀況，傳統規則方法難以有效應對。大模型能夠憑借其卓越的廣義理解能力，較好進行處理。

第三階段，針對項目追蹤困難問題，筆者將各年度處理后的綠色項目匯總，使用大模型對拆分后的單個項目進行同一項目識別。如果兩個項目名稱被大模型判定為同一項目，則為其賦予相同編碼；若被判定為不同項目，則賦予不同編碼。同時，將項目集合披露所對應的多個項目編碼進行合并。通過綠色項目編碼，評估工具可以追蹤特定綠色項目環境效益指標的歷次變化情況。

2.動態指標分析

傳統的指標計算通常依賴于技術專家預先設定的公式，由程序員編碼實現。由此得到的代碼雖然運行效率較高，但在公式更新時需要經歷重新編碼、測試和發版等繁瑣流程，難以快速響應業務需求。此外，對披露質量的衡量可能因側重點不同而需要采用不同計算公式，技術專家也可能根據實際需求新增分析方法。為此，筆者提出一種基于大模型的動態指標分析框架，利用大模型的代碼生成能力，實現計算公式的動態更新和實時代碼生成，從而提升業務靈活性和響應速度。

具體而言，筆者首先要求其能夠根據指定的公式和數據格式進行計算代碼生成。公式設定為環境效益變動幅度：

定量環境效益變動幅度=（存續期環境效益-發行時預期效益）/發行時預期效益

隨后，根據所有的綠色項目環境效益數據計算其變動幅度。當指標更新或新增時，可由大模型快速生成新公式代碼并自動運行，不需要重復傳統方式中的復雜流程。

需要注意的是，大模型的訓練數據可能存在噪聲或不準確信息，其生成的代碼有時會出現語法錯誤、邏輯錯誤或無法輸出結果等問題。為確保代碼的可靠性和準確性，評估工具引入幻覺檢測技術，對生成的代碼進行多層驗證。一是在運行環境中嘗試運行生成的代碼，檢查是否存在語法錯誤或其他導致代碼無法運行的問題。若運行環境報錯，則將錯誤信息反饋給大模型，要求其修正代碼。二是人工驗證代碼計算結果的準確性。如果生成代碼的計算結果與真實結果存在偏差，同樣要求大模型重新生成代碼。

最后，通過幻覺檢測的代碼可用于計算代碼執行環節，獲得所有綠色項目的環境效益信息披露質量指標。以上操作使得評估工具實現了指標分析的自動化和動態化，同時有效降低了大模型生成代碼的潛在風險。

3.評估報告生成

考慮到復雜指標體系可能導致理解困難，筆者設計出一種基于大模型的智能債券評估報告生成系統，其能夠將綠色債券的基本信息、逐年環境效益數據和各項指標的波動情況進行可視化，并配以專業的文字解讀，自動生成完整、專業且翔實的評估報告。具體過程分為以下三步。

第一步，設定綠色債券評估報告的模板，主要包括報告章節的組織結構、數據展示形式及評估結論選項等。其中，評估結論選項需清晰表示綠色債券整體環境效益的偏離程度（高或低），以及環境效益指標一致性的表現（好或差）。

第二步，由報告生成系統從綠色債券信息披露文件中自動采集評估所需基本信息，并通過指標計算模塊得到各項指標分析數據。

第三步，將設定好的報告模板與相應數據一同輸入大模型，生成綠色債券評估報告。

為確保報告的完整性、專業性及較高的可讀性，需要充分發揮大模型在文本生成與專業知識領域的強大能力。具體而言，大模型承擔兩項核心任務：其一，評估工具要求大模型對綠色債券的所有綠色項目及其環境效益指標進行全面分析，包括環境效益指標含義、環境效益數據趨勢、信息披露質量解讀等；其二，評估工具要求大模型基于預設模板中的結論選項，根據不同綠色債券環境效益信息披露質量選擇正確的結論。

為提高結論的準確性，筆者采用自一致性校驗技術，其流程如圖2所示。該技術要求大模型針對同一輸入內容生成多次輸出結果，然后評估結果之間的一致性。如果高度一致，則表明結論可靠；如果差異顯著，則提示結論可信度較低，需要進行人工復核。

大模型在完成文本和結論生成后，報告生成系統將自動把對應數據生成可視化圖表并完成排版，最終生成完整的報告。

（四）評估工具性能測試

為全面測試評估工具性能，筆者從前述3544只綠色債券中抽取131只債券的信息披露文件構成測試集。該測試集已由專家對項目編碼進行標注，并完成所有綠色項目的環境效益偏離指標計算。

筆者使用評估工具通過項目名稱糾錯、集合項目分解和同一項目識別，生成了綠色項目的唯一性編碼。經測試，131只債券樣本的項目維度準確率為96.3%1，債券維度準確率為77.1%2。尤其是在集合項目分解階段，面對由多個項目名稱組成的復雜披露名稱，大模型能夠有效進行分割（見表2），顯著提升了后續同一項目識別的準確率。

在動態指標分析模塊中，評估工具基于預設公式生成計算代碼，當公式發生變更需要重新生成計算代碼時，評估工具完成從代碼生成、幻覺檢測到代碼執行的全流程耗時約為4小時，其中主要時間消耗在生成代碼運行與測試集的驗證階段。相較于傳統的開發、測試、上線流程，該工具所需時間約縮短至1/3。

在報告生成模塊中，評估工具所生成文本的平均長度約為3000字。文本內容分為數據描述和結論判斷兩類，其中關于環境效益指標的數據分析文本內容準確率達到98.3%，環境效益信息披露質量結論判斷的準確率為96.4%。同時，對于錯誤的結論判斷，評估工具通過一致性校驗技術提供了“可信度較低，需人工復審”的警告提示。

結語

綠色債券作為推動經濟綠色轉型的重要工具，其環境效益信息的披露質量直接關乎市場的透明度與高質量發展。筆者聚焦綠色債券信息披露質量評估中的關鍵難點，探索并實踐了大模型技術應用路徑，構建了集綠色項目追蹤、動態指標分析、評估報告生成于一體的智能化評估工具。實踐表明，該工具能夠準確追蹤復雜綠色項目，對所有項目的識別準確率達96.3%，同時在動態指標計算和評估報告生成環節能夠顯著降低人工成本。

未來，隨著綠色金融標準的持續完善，大模型技術在環境效益核算、碳足跡追蹤等場景中的應用有望進一步深化。通過構建跨周期、多維度的智能監管體系，綠色債券市場將更高效地連接資本流動與環境效益，真正實現金融工具對綠色經濟轉型的精準賦能。

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