践行绿色AI理念，推动金融业可持续发展

绿色AI是一种融合了环保性、高效性和可持续性的新型人工智能发展理念。随着技术的不断进步和全球对可持续发展议题的日益关注，绿色理念正逐渐成为推动各行各业转型升级的重要力量。2023年10月，工业和信息化部联合多个部门发布了《算力基础设施高质量发展行动计划》，强调加速算力的创新应用，以提供更加精确和高效的算力支持，推动金融业务的高质量发展。同期，中央金融工作会议进一步明确了金融工作的五大方向，包括科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融，为金融行业提供了明确的发展指引。在实际操作中，金融行业的快速发展对数据处理能力提出了更高要求。为了保持市场敏感度、精准对接客户需求，并有效推动数字化转型，金融机构必须依赖强大的算力进行深度数据分析。因此，构建高效且环保的绿色算力体系，已成为金融行业实现可持续发展的关键所在，对于提升金融服务质量和风险管理水平具有重要意义。

绿色AI是金融业数字化转型的重要方向

近年来，人工智能技术取得了跨越式发展，并在金融领域得到广泛应用。从客户服务到风险管理，从产品创新到投资决策，AI正在全方位重塑金融业态。然而，AI技术的快速发展也带来了日益突出的能源消耗问题。以当前最为前沿的AI大模型为例，其训练需要消耗海量的算力资源，由此带来了能源消耗总量的快速攀升；谷歌公司称，由于人工智能服务需要更为持久的电力支持、更为强大的计算机能力，其碳排放量在过去5年猛增48%。在“双碳”目标背景下，高能耗问题已成为制约AI技术发展的重要瓶颈。

金融业作为AI应用的重点领域，更需要积极顺应绿色发展理念，加快绿色AI技术创新和应用。

一方面，这是金融业自身高质量发展的内在要求。金融业是数据和算力高度密集的行业，传统的AI应用模式已难以满足行业发展需求。如此庞大的数据规模背后，是对算力资源的巨大需求。而当前，受制于算法模型、软硬件系统能效不足等因素，AI应用的能源效率普遍偏低。部分机构为追求高性能，在算力选型时盲目追求尖端芯片，却忽视了能耗成本与实际收益的平衡。《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，到2025年我国数据存储总量将超过1800艾字节（EB），金融等重点行业的核心数据、重要数据灾备覆盖率须达到100%。可见，从长远来看，绿色AI不仅是金融业数字化转型的应有之义，更事关行业竞争力的根本。唯有加快绿色AI技术创新应用，打造节能高效的AI算力体系，金融业才能在数字时代焕发新的生机与活力。

另一方面，发展绿色AI是金融业践行社会责任，服务国家“双碳”战略的必然要求。近年来，绿色金融已上升为国家战略，成为金融业服务实体经济、支持可持续发展的重要抓手。作为金融体系的“大脑”，AI技术应当成为绿色金融的重要赋能工具。首先，运用绿色AI技术加强环境风险分析、气候压力测试等，可为绿色信贷、绿色债券等业务创新提供决策支持，引导更多资金流向绿色低碳产业，构建全周期绿色金融解决方案。其次，依托绿色AI开发智能投顾、环境与社会风险预警、客户ESG（Environmental， Social and Governance，即环境、社会和公司治理）评价、云计算技术等应用，可更好地引导投资者将可持续发展理念转化为具体的投资行为，撬动更多社会资本支持绿色发展。可以预见，随着金融业绿色AI创新的深入推进，必将为绿色金融的发展提供更加坚实的技术支撑，推动绿色发展方式和生活方式的加快形成。

金融机构加快布局绿色AI势在必行

随着数字经济的蓬勃发展和全社会环保意识的普遍提升，加快布局绿色AI已成为金融业把握发展新机遇、抢占未来竞争制高点的关键策略。当前，发展绿色AI已成为全球产业界的共识，国际主流金融机构纷纷加大在节能算法、绿色算力基础设施等领域的投入，积极开展绿色AI应用创新。从行业内部来看，一些知名金融机构成立了专门的ESG或可持续发展部门，不仅在投资策略上注重绿色投资，更将这一理念深度融入AI系统的设计和开发全流程中，确保AI技术的运用与绿色发展目标相一致。我国金融业也高度重视绿色AI的发展，并在实践中进行了积极有益的探索。对金融机构而言，加快布局绿色AI，需要做到以下三点。

一是可有效降低自身运营成本，提升盈利能力。通过采用知识蒸馏、参数量化、剪枝优化等绿色AI技术，在算法层面可提升能效；通过选用液冷、分布式构架、异构计算等节能方案，在硬件层面能够降低功耗，从而实现金融机构在保证业务连续性和系统性能的前提下，有效控制能源成本，提升盈利水平。

二是发展绿色AI也有利于金融机构树立积极践行可持续发展理念的品牌形象，赢得市场青睐。随着环保概念的深入人心，节能减排已成为企业参与市场竞争的“通行证”。对金融机构而言，绿色运营水平已成为ESG评级的重要考量因素，直接关系到企业的市场形象和品牌美誉度。通过采用绿色AI技术，开发节能环保的金融产品与服务，并将环保理念贯穿经营管理各环节，金融机构可更好地向市场传递绿色价值理念，展现负责任的企业公民形象，进而赢得投资者、消费者的认可与信赖。

三是发展绿色AI，不仅是金融机构自身转型发展的需要，也是服务实体经济、支持国家“双碳”战略的重要举措。科技金融是五篇大文章之首，其本质是新质生产力赋能金融发展，这不仅是金融机构服务政策的需求，也有望为金融机构提供新的增长机遇。长期以来，金融业与实体经济的脱实向虚问题备受诟病。而通过加快绿色AI布局，加大对绿色产业的资金和技术支持力度，引导更多社会资源配置于节能环保、清洁能源等绿色产业，金融业方能更好地发挥资源配置的枢纽功能，促进金融与实体经济良性循环、协调发展。事实上，近年来，人民银行、原银保监会等金融管理部门已多次发文，推动资本市场服务实体经济，鼓励金融机构加大绿色信贷投放，创新绿色金融产品和服务模式。可以预见，随着金融供给侧结构性改革的持续推进，绿色AI必将成为金融业服务实体经济、助力“双碳”目标实现的重要着力点。

算法优化与算力升级是绿色AI的关键支撑

绿色AI的实现，既需要从算法模型层面入手，优化资源利用效率，也需要在算力基础设施层面发力，打造绿色算力支撑体系。当前，深度学习已成为AI技术创新和应用的主流范式。然而，深度学习模型存在参数规模庞大、计算量巨大等问题，导致训练和推理过程消耗大量能源。因此，在算法层面，亟须探索模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证性能的前提下最小化模型复杂度，从而降低算力消耗。

以知识蒸馏技术为例，其核心思路是利用教师模型（复杂模型）学习到的知识，训练出参数量更少、结构更简单的学生模型。通过这种由复杂到简单的转化，学生模型可在教师模型知识的指导下，用更少的参数实现与之相近的性能，大幅降低计算资源需求。在实际应用中可以通过该技术将模型的参数规模大幅压缩，进而使得训练时间缩短，算力成本降低。

除了前述软件层面的优化，加快绿色算力基础设施建设，也是提升AI系统能效的关键抓手。传统AI基础设施存在架构封闭、柔性不足等问题，难以适应绿色节能需求。为此，有必要加快算力基础设施的绿色化升级改造，从多层面提升系统能效。一方面，积极采用液冷、分布式等节能技术，降低能源损耗。如采用分布式架构，通过负载均衡实现多节点协同，可显著降低单节点功耗。另一方面，加快绿色芯片、高能效服务器等硬件的研发应用，可以为绿色AI提供高性能算力保障。

值得一提的是，推进绿色算力基础设施建设，需要产业链各方携手发力、协同攻关。从芯片、整机、数据中心到行业应用，绿色化理念须贯穿算力基础设施全生命周期。为此，加强产业链上下游协同，建立资源共享、优势互补的跨界合作机制至关重要。金融机构应积极与算力供应商开展战略合作，探索软硬一体的绿色解决方案。同时，发挥行业龙头示范引领作用，通过开源社区等形式带动产业链整体绿色升级，形成协同高效、互利共赢的绿色发展格局。

推动金融业绿色AI发展的对策建议

面向“双碳”目标，推动金融业绿色AI创新发展，需要政策、市场、技术等多方合力，共同营造开放共享、协同高效的发展生态。本文从出台配套政策、加大研发投入、强化资源整合、创新应用场景、加强国际合作、加强人才培养等方面对推动金融行业绿色AI发展提出了政策建议。

一是出台配套政策，制定相关标准和评估体系。建议有关部门将绿色AI纳入数字金融和绿色金融两篇大文章的具体发展蓝图中，制订专项绿色AI规划，明确绿色AI发展路线图。监管部门可在现有监管框架中，将能效比等指标纳入AI系统评估考核，引导金融机构加大绿色AI投入。建立绿色AI应用评价体系，综合考虑系统性能、能源效率、碳排放等因素，对标国际领先水平，树立绿色AI发展标杆。另外，为有效激励金融业绿色AI的创新发展，监管部门还可以着手制定绿色金融产品和服务的相关标准，明确绿色化要求，从而引导金融机构积极采用绿色AI技术，提升业务的绿色化水平。同时，充分利用市场机制的作用。监管部门还可以考虑建立一套绿色AI项目的评估体系，对表现突出的项目进行表彰和奖励，以此形成示范效应，进一步带动更多的金融机构积极投身于绿色AI的研发与应用之中。

二是加大研发投入，突破核心技术。建议金融机构加强与科研院所、技术企业的产学研合作，在绿色AI领域加大核心技术攻关。一方面，利用绿色AI技术攻坚克难。重点关注模型压缩、联邦学习、类脑计算等前沿方向，突破大模型训练和推理的效率瓶颈，实现性能与功耗的最优平衡。另一方面，应增加绿色AI的研发投入，并拓展其应用场景，鼓励建立绿色智能技术合作网络，这一网络旨在构建一个开源开放的创新生态环境，通过汇聚技术、数据、算力等多方创新资源，加速科技成果向实际应用的转化。

三是强化资源整合，促进多方协同发展。第一是加强产业链上下游之间的紧密联系与合作。为此，应充分发挥行业组织的引领作用，积极筹建诸如绿色AI技术创新联盟、产业发展联盟等跨界协作平台，旨在打通基础研究、技术开发至产业应用的全链条。第二是要积极鼓励金融机构与科技企业、芯片厂商等伙伴开展深度合作，携手探索软硬件协同优化的综合解决方案，以持续驱动绿色AI技术的创新与突破。

四是创新应用场景，打造商业范式。建议金融机构立足自身业务需求，充分发掘绿色AI技术的应用潜力，创新绿色AI应用场景，打造商业化绿色AI模式。一方面在风控合规、营销获客、智能客服等领域率先布局，打造高效节能的AI应用标杆；另一方面通过实践积累和模式创新，探索形成可复制、可推广的绿色AI商业范式，实现环境价值与商业价值的双丰收。

五是增进国际合作，促进交流互鉴。在绿色AI领域，应积极推动国际合作，加强经验分享与策略协同。我们可以主动参与绿色AI相关的国际标准制定工作，致力于形成广泛认可的评估规范与监管框架，以促进全球绿色AI技术的健康发展。同时，鼓励并支持有条件的金融机构“走出去”，传递绿色AI的先进经验，助推“一带一路”沿线国家的智慧金融发展。保持开放心态，积极吸纳国际先进理念与实践，与国内外杰出机构携手开展联合研究，比如在技术创新、人才发展、标准制定等领域深化合作，以提升我国绿色AI的国际影响力与话语权，鼓励金融行业在践行绿色发展理念、服务“碳达峰、碳中和”国家战略中发挥示范引领作用。

六是加强人才培养，营造发展生态。为此，我们需要支持高校设置绿色计算、绿色AI等交叉学科，加强复合型人才培养，为绿色AI领域输送更多高素质的专业人才。同时，也应当鼓励金融机构与科研院所共建联合实验室，促进产学研协同创新，推动绿色AI技术的研发与应用。针对行业发展需求，我们可以编制绿色AI人才培养规划，建立多层次、多类型的人才培养体系，以满足不同领域、不同层次的人才需求，为可持续发展提供源源不断的智力支撑。

当前绿色低碳已成为全球发展的主旋律。发展绿色AI是顺应技术革命浪潮、把握数字经济新蓝海的必由之路。站在新的历史起点，金融业应立足自身优势，积极拥抱绿色理念，加快绿色AI技术创新应用，在服务实体经济、支持可持续发展中彰显新担当、实现新作为，以智能化与绿色化深度融合的创新实践，助力经济社会发展全面绿色转型。

（朱广越为香港科技大学跨学科学院公共管理项目成员，温梦瑶为北京绿色金融与可持续发展研究院研究员，李艺轩为国泰君安证裕投资有限公司投资经理。责任编辑/王茅）