[发明专利]一种绿色金融产品评估与管理的方法及系统

权利要求书

1.一种绿色金融产品评估与管理的方法，其特征在于，应用于绿色金融产品评估与管理的系统，所述系统至少包括：多个参与机构对应的多个机构节点、应用服务层、区块链服务层和风险预测服务；所述方法包括：

机构节点向所述系统提交自身机构对金融产品的业务数据和证据数据；

所述风险预测服务针对所述机构节点的提交事件，至少基于人工智能处理对所述金融产品进行风险预测，并向所述机构节点反馈风险预测结果；

所述机构节点基于所述风险预测结果向所述区块链服务层对应的区块链录入对所述金融产品的相应风险评价数据；

所述区块链服务层对所述业务数据和所述证据数据进行区块链上链处理，以及上链后触发基于智能合约的各参与机构共识处理；

若达成共识，所述区块链服务层将所述金融产品认证为绿色金融产品；若未达成共识，将所述金融产品认证为非绿色金融产品；并将绿色认证结果进行区块链上链；

所述应用服务层基于上链数据及所述绿色认证结果，生成报告信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险预测包括环境、社会和公司治理ESG风险预测、环境效益风险预测、极端气候气象事件风险预测及转型风险预测中的至少一种；

其中，风险预测服务针对所述机构节点的提交事件，至少基于人工智能处理对所述金融产品进行ESG风险预测，包括：

针对所述金融产品对应的每一预测实体，通过统计每一预测实体的历史处罚信息，预测所述预测实体针对处罚类型集中的每一处罚类型在未来预定时间段的处罚情况，得到所述预测实体对应每一处罚类型的第一处罚预测子结果；

利用构建的ESG风险预测人工智能模型，预测每一预测实体针对处罚类型集中的每一处罚类型在未来预定时间段的处罚情况，得到所述预测实体对应每一处罚类型的第二处罚预测子结果；

根据预测实体对应于每一处罚类型的第一处罚预测子结果和第二处罚预测子结果，确定所述预测实体对应于每一处罚类型的处罚预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

基于预先构建的环境效益预测人工智能模型，预测所述金融产品的环境效益；所述环境效益预测人工智能模型采用多项式回归方法实现；

基于预先构建的极端气候气象事件风险预测人工智能模型，预测所述金融产品的极端气候气象事件风险；所述极端气候气象事件风险预测人工智能模型采用逻辑回归方法并通过转换为多个二分类问题实现；

基于预先构建的转型风险预测人工智能模型，预测所述金融产品的转型风险；所述转型风险预测人工智能模型采用多项式回归方法实现。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于共识机制对金融产品的认证包括以下各方面中的至少一种：

绿色属性的智能判断，环境效益智能评估和气候风险预测；

其中：

对金融产品的绿色属性的智能判断包括：

获取相应机构节点上传的金融产品的项目信息；识别所述项目信息中的项目内容；确定预定的绿色认证标准中是否存在与所述项目内容相匹配的条目；若存在，则判定所述金融产品具备绿色属性；

对金融产品的环境效益智能评估包括：

采用多维度数据智能模式计算金融产品对应的项目的环境效益；其中，采用多维度数据智能模式计算项目的环境效益的过程包括：在相应机构节点无法提供传统模式下的环境效益计算所需参数的情况下，利用以下备用计算式计算项目的环境效益：

P_CO2＝W×t×α

其中，P_CO2表示二氧化碳减排量，W表示装机容量，t表示项目所在区域风力发电可利用小时数，α表示项目所在区域适用的电力排放因子；所述系统通过对相应机构节点上传的金融产品的项目信息进行信息识别与提取得到W，通过对相应机构节点上传的金融产品的项目信息进行信息识别及提取，并基于提取结果与预先构建的相应数据库进行匹配得到t和α；

对金融产品的气候风险预测包括：

针对极端气候气象事件风险：对相应机构节点上传的金融产品的项目信息进行信息识别与提取得到项目所处区域；确定项目所处区域对应的各类型气象事件；通过对项目对所处区域中的不同类型气象事件的敏感度进行量化，得到项目的气候风险指数；

针对转型风险：计算项目或企业可能产生的碳成本；根据计算得到的碳成本评估转型风险。