數字技術驅動下的碳金融產品創新與風險管控機制研究

在全球碳中和目標加速推進的背景下，數字技術正重構碳金融市場運行范式。本文系統研究區塊鏈、物聯網、人工智能等技術在碳金融產品創新中的應用機理，揭示數字技術對碳資產確權、交易定價及風險管控的變革效應。研究表明：區塊鏈技術通過構建分布式賬本實現碳配額全生命周期溯源，物聯網設備賦能碳排放數據的實時核證，智能合約技術推動碳金融衍生品自動化清算。同時，數字技術應用衍生出數據安全、算法偏見、監管滯后等新型風險。為此，提出構建“技術-制度-生態”三位一體的風險治理框架，建議建立穿透式監管科技（RegTech）系統、完善數字碳金融標準體系、強化多方協同治理機制，為健全我國碳金融市場提供理論支撐與實踐參考。

伴隨著《巴黎協定》細則落地與我國“雙碳”目標的縱深推進，碳金融市場成為了推動全球綠色經濟向好發展的主戰場；而傳統產業碳金融產品由于存在交易成本高、信息不對稱以及缺乏流動性的特點，導致了這些產品很難適應現階段產業的發展需要。但是，通過數字技術方式對其改造則能夠顛覆產業的發展格局[1]。截止到2023年6月，全球碳金融市場達到8600億美元規模，數字技術驅動類創新產品占比達到32%。與此同時，隨著數字經濟快速發展及數字技術的廣泛應用，在數字經濟發展與綠色經濟轉型過程中也暴露出相應的系統性風險。本文從以下三個方面展開論述：一是數字技術對于碳金融產品創新路徑有何影響？二是新型技術風險是如何產生并傳導？三是如何建立數字時代下碳金融風險管控體系。以期為政策制定者和市場參與者的正確決策提供參考。

一、數字技術驅動的碳金融產品創新路徑

（一）區塊鏈技術重塑碳資產底層架構

區塊鏈的分布式賬本技術給碳資產的確權和流轉帶來了革命性的改變，把碳配額、減排項目等碳資產都做成通證放到區塊鏈平臺上，形成整個碳資產登記賬本。同時，使用ERC-3588的升級版智能合約來管理碳資產的整個生命周期：從項目的碳匯量核證開始，到進入流轉環節，經過拆單、自動清算、最終清退完成的全過程都是記錄在案的[2]。新的跨鏈互操作協議使VCS、GS和其他種類的碳信用能夠在統一平臺進行價值轉換，打破由于碳市場的碎片化所造成的流通障礙，擴大碳市場的交易規模；在資產證券化層面，利用區塊鏈能夠支持碳收益權拆分的技術，將大額減排項目的長久期碳信用拆分成期限短的金融產品，降低小規模投資者進入市場的門檻。這類技術能夠有效提高市場的運行效率，通過鏈上數據增強了市場對于碳資產真實性的信賴基礎。

（二）物聯網賦能碳數據可信采集

物聯網技術的發展讓碳排放監測逐漸由采樣核查走向了全量實時核證。以邊緣計算節點、智能傳感器以及云端分析平臺為主要環節，組成多層級立體式監測網絡對工業設施、能源系統、森林碳匯等場景開展了連續的數據采集工作，包括了我國部署的六代NB-IoT窄帶物聯網技術在2024年實現在1 km2的范圍內接入上百萬個設備，以此實現了對于鋼鐵企業的數百上千個排放點位開展最小單位為分鐘級的監測[3]。通過數據傳輸過程中所采取的基于格密碼學同態加密技術，能夠在保證數據隱私安全的同時完成對各類各批次數據的計算和分析處理，并且可向企業提供數據保護方面的安全保證；同時，也可以為監管方提供具有真實可靠性的減排數據。此外，還可以將林業碳匯監測環節中所用到的通過多種方式搭載有多種類型傳感器、具有智能化組網能力的無人機群、以及衛星遙感信息結合起來建立起完整的“空天地”碳儲量動態測算體系，實現人工林碳匯測算時誤差不超過1.5%的目的。其支撐的高精度、高時效性數據基礎架構，為碳金融產品價格評估和風險管理體系奠定了基礎。

（三）人工智能優化產品定價模型

隨著人工智能技術的應用，碳金融產品價值發現機制正在不斷變革。在2024年涌現出大量突破性應用的大語言模型（LLM），例如多模態大語言模型是將一些宏觀經濟發展指標、地緣政治事件或社交網絡的非結構化信息放到一起，實現碳價預測上的時空分辨能力的巨大提高。而在CBAM2.0下，利用深度強化學習的動態博弈模型能夠模擬跨國企業面對碳關稅的不同策略，為碳配額期貨的跨市場套利提供指導；利用生成式人工智能，對歷史交易數據及市場參與者的各種行為習慣進行挖掘，并自動生成針對不同的風險偏好者群體，有著不同的風險和收益特征的碳金融衍生品合約（如前述的基于可再生能源項目的天氣指數的掛鉤期權）。其中的AI算法根據長期天氣預報大數據的統計結果可以非常準確地刻畫出光照強度和風速的變化情況對于發電量造成的影響，之后再利用能源短缺算法設計出針對一些發電量波動度非常大的客戶，配置有針對性的增強抵御極端氣候風險的產品。這些智能的價格發現模式，一方面可以有效提升市場的價格發現能力，另一方面又能充分發揮自身精準的風險切割功能優勢來充分激發長尾用戶投資熱情。

二、數字技術應用衍生的新型風險圖譜

（一）數據安全風險的多維呈現

碳金融全數字化產生新型數據安全問題。伴隨工業物聯網設備數量呈指數級增長，攻擊面已經由原來的IT系統擴展到生產控制網絡之中。例如，在2024年發生的供應鏈APT攻擊事件中，黑客入侵智能電表固件，并且有計劃性、成規模地冒充企業，偽造企業的能耗數據，碳配額超發[4]。全球化時代，跨境傳輸數據過程中，不同國家和地區對于數據主權的訴求存在沖突。如歐盟《碳數據治理法案》和東盟《數字經濟框架協議》都是出于讓各個企業不能將碳排放的數據放在域外。一方面是在政府層面強調數據保護主權；另一方面也帶來了企業跨境經營的實際困難以及跨國企業增加了大量的合規成本[5]。量子計算的發展有可能讓現在的公鑰密碼體系遭受破解，但由于區塊鏈有長久的存儲備份，因此系統的安全會受到一定程度的威脅。去中心化存儲協議中存在女巫攻擊漏洞，可能造成核心碳核查數據被惡意篡改，危及整個碳市場的數據公信力。

（二）算法偏見引發的市場扭曲

依托人工智能在碳金融方面的深度應用，會使算法公平性成為一種新的系統性風險來源。由于大語言模型使用的訓練數據集歷史悠久，其中難免會帶有數據積累過程的歷史偏差，極有可能會導致對發展中國家的減排項目的價值判斷偏低的情況出現。比如大語言模型很可能過分傾向于歐美國家對于能源轉型的經驗范式，而忽視非洲地區的分布式光伏項目的本地化創新。對于AMM算法而言，流動性池權重的不足之處會讓碳配額的價格出現異常共振現象。2024年，有1個去中心化的交易平臺因為算法設置出錯，在48小時內導致區域碳價狂瀉40%。這也從側面說明了我國當前正面臨日益復雜的算法進程到來的挑戰。另外，還有一種較為隱秘的風險，那就是利用生成式的AI創造的虛擬碳抵消項目的內容描述文檔偽造第三方的核證報告和修改過的衛星圖像形成“漂綠”的欺詐行為[4]。這一類由算法帶來的風險也存在著速度快、隱匿性強、責任主體不易認定的特點。

（三）監管框架滯后于技術創新

碳金融創新的技術迭代速度遠超監管體系的適應能力，導致監管滯后問題日益突出。采用零知識證明技術保障隱私保護的交易協議使得監管機關無法確定碳配額的實際受讓方。一方面，碳金融領域的洗錢、恐怖融資仍存在較大操作空間；另一方面，在合成碳金融衍生品領域，智能合約自動生成的跨鏈復合型金融工具存在較高的風險傳染路徑。這會給目前以風險傳染路徑為出發點的風險分析方法帶來極大的挑戰。且由2024年DeFi平臺發生的大規模清算危機也能發現當碳質押借貸協議進入極端行情時，依靠算法強制清算的碳資產將有可能陷入死循環的境地[5]。目前全球碳市場監管碎片化的趨勢日益嚴重。美國《數字資產市場明確法案》和歐盟《加密資產市場監管法案》（MiCA）對碳通證法律性質的規定截然不同。這就導致跨境碳金融產品面臨合規不確定性風險，在監管滯后于技術的同時，各市場的風險也將在一定程度上產生共振效應。

三、數字碳金融風險管控機制的構建策略

（一）技術治理

利用數字技術的碳金融市場風險管控需要建立起全方位、智能化的監管科技基礎設施。一項重要工作就是研發出適合碳金融的風險監測系統，并且結合區塊鏈的數據解析引擎、機器學習算法庫和壓力測試沙箱這三大重點組成部分，打造碳金融市場完備的監測體系。區塊鏈數據解析引擎需要實現對不同的鏈數據的兼容支持，對分布式賬本有著定期的掃碼及追蹤功能，對于碳配額流通過程當中的異常結點具有發掘能力。機器學習算法庫則應該有專業的風險特征庫，可以根據碳市場里面獨有的價格操控、洗綠行為進行模型設計，運用到無監督的學習之中，不斷提高對于異常交易的準確度；壓力測試沙箱應模擬極端氣候下的政策改變、國際碳關稅的變化等外部沖擊，以評估碳金融市場產品的風險敞口以及系統脆弱性。

深化技術治理，就要建立動態學習機制。在監管系統內設置自適應優化模塊，隨市場變化動態調整風險權重參數，比如碳金融衍生品交易量超過閾值時，自動升級穿透監管工具；為監管規則制作可視化編程界面，通過拖拽自定義添加或者調整監測規則，實現監管規則定制化編程及調節規則敏捷迭代；從技術層面對接標準的技術規制，制定統一的監管數據接口規范來破除碳交易所、第三方核證機構以及監管部門之間存在的信息孤島，讓數據要素在必要范圍內實現合規有序地流動與協同共治。

（二）制度創新

數字碳金融的規范化發展需要構建涵蓋技術應用、業務流、合規管控制度的標準體系。在技術標準方面，需要明確區塊鏈底層技術的具體選型要求，規定碳資產上鏈所需的哈希強度、智能合約安全性的審計流程及物聯網采集設備的數據精度標準。例如：碳配額智能合約要經過形式化驗證，嚴格按照要求進行程序開發和相應的法律條款與代碼一一對應。也可以設置碳排放監測設備的計量誤差范圍，從源頭保障碳數據的準確無誤。

為了更好地做好碳金融產品全生命周期管理規范，在業務流程標準上要根據碳資產數字化確權、碳資產數字化購銷存操作過程、智能合約發行和產品結算交割等全過程制定操作指引；為充分發揮數字碳中臺效能，一方面要建立碳資產通證化發行的準入機制，所發項目應通過額外性（Additionality）及泄漏效應（Leakage ）評價；另一方面要設計智能合約容錯糾偏機制，提前預設極端條件下合同暫停以及人工參與控制。此外，要明確碳金融衍生品信息披露要求，比如披露所使用的碳金融衍生品對沖策略環境效益影響等。

合規管理標準需要實現監管要求的技術內嵌。“監管即代碼”（Regulations as Code），把反洗錢、投資者適當性管理等規則變成代碼邏輯，并以此為基礎落地到應用層面上；在碳配額跨境交易過程中，自動校驗買賣雙方是否符合各自司法轄區關于碳邊境調節機制（CBAM）的要求，予以攔截不符合碳邊境調節機制（CBAM）的交易指令。應當建立標準的動態更新機制，由多領域專業人員組成的標委會定期就技術發展對現有標準的影響進行分析，保證標準與時俱進。

（三）生態協同：建立多方共治機制

數字碳金融的風險管控效果取決于監管方、科技企業、金融機構及第三方服務商多方共同治理的結果。需要打造“主體責任明晰、信息共享暢通、治理工具互補”的生態治理網。其中監管方擔負著統籌牽引之責，要構建生態各方協同運作的頂層設計，厘清各方在數據供給、風險處置和合規督導等不同環節中的權利義務；科技企業應肩負起以“主體責任明晰、信息共享暢通、治理工具互補”的責任擔當，打造以開放化為特征的監管科技工具包、向生態各方提供標準API接口、開放鏈上數據分析SDK功能，進一步降低第三方機構對監管規則的理解難度和數據采集加工成本。

進一步深化生態協同需要從多角度、多層次建立對話機制。一方面應該舉辦長效化的行業治理論壇，組織有關方面圍繞具體問題進行討論，例如如何給去中心化金融（DeFi）碳產品尋找一個合適的歸口監管單位、如何劃定人工智能定價模型應用的法律邊界等問題。另一方面也要著手建立風險處置聯合響應機制，一旦監測發現系統性風險預警信息，啟動跨機構應急聯動程序，同步展開技術封堵、流動性接駁以及投資者保護措施的工作。

就治理工具而言，要開發生態共享的風險信息平臺。搭建包括風險事件數據庫、監管政策知識圖譜以及最佳實踐案例庫的平臺，并為各會員機構根據權限查詢風險處置措施以及獲取監管規則解釋等留出空間；內嵌智能匹配引擎，若出現某一機構發生新型風險事件，則向其推送此前同一領域中出現過的類似事件的處置方式及與之相對應的專家資源對接通道；完善生態成員能力認證體系，按一定標準對第三方審計機構的區塊鏈審計能力及科技企業監管科技產品的安全水平進行分級認證，并由市場擇優選擇，在此過程中促使生態治理水平得以同步升級。

四、結語

綜上所述，數字技術正在深刻重塑碳金融市場的運行邏輯，技術賦能和風險控制間的矛盾日益突出。在此背景下，本文構建了以技術創新為基礎、以制度創新為邊界、以生態創新為支撐的協同風險治理體系。為破解這一矛盾提供了理論解決方案。未來研究需重點關注量子計算會否沖擊碳加密體系、各國之間開展碳數據主權博弈等新的議題，以推動建立更加完善、安全、高效的全球碳金融市場。

參考文獻

[1]張文豪.基于大數據的供應鏈金融風險管控機制研究[J].中國集體經濟，2025（16）：113-116.

[2]王桂玲.論共享金融風險管控機制的創新構建[J].北京政法職業學院學報，2024（03）：63-73.

[3]肖劍濤.人工智能在金融風險管控中的應用與演進[J].金融文壇，2024（9）：100-102.

[4]邵若愚.論新常態下金融風險管控應對新舉措[J].金融文壇，2024（2）：7-9.

[5]何穎，王俊.基于知識圖譜技術進行金融風險管控的思考[J].焦作大學學報，2021，35（4）：77-80.

（作者單位：東北財經大學）