严防“绿天鹅”，毕马威为金融机构气候风险管理保驾护航
一、背景
气候变化是人类在21世纪面临的最大挑战之一，通过物理风险和转型风险两种形式，对实体经济带来的冲击和损失愈发明显，并进一步传导至金融体系。国际清算银行（BIS）在《绿天鹅》报告中提出：气候变化导致的“绿色天鹅”事件可能成为下一次系统性金融危机的原因。因此，将气候因素纳入金融风险管理框架成为必然的趋势。
目前，全球范围内的央行和监管机构开始积极探索建立应对气候风险的工作机制，2021年，金融稳定理事会（FSB）发布了《气候相关金融风险路线图》，提出将气候风险纳入金融风险管理整体框架；英国气候金融风险讨论组（CFRF）发布了第二套气候风险管理指引；美国金融稳定监督委员会（FSOC）发布气候相关金融风险报告和建议；澳大利亚审慎监管局（APRA）发布了气候风险管理指南。在此背景下，我国的金融监管机构也在积极行动，人民银行于2021年8月组织全国23家主要银行开展第一阶段气候风险压力测试，并公开了压力测试结果，为进一步开展气候风险管理工作做好准备，香港金融管理局也于2021年底正式发布了气候风险管理指引文件。
二、挑战
由于目前我国银行业的气候风险管理仍处于起步阶段，在数据、模型、资源投入等方面仍面临较大挑战，具体表现如下：
数据
关键数据不足
我国气候风险管理工作尚不成熟，其涉及的数据与传统风险管理数据区别较大，部分关键数据无法通过现有数据加工得到。对于转型风险而言，需要获取企业生产信息数据、碳排放数据等信息，国内监管机构在气候信息披露方面亦处于起步阶段，公开渠道获取难度较大；对于物理风险而言，外部历史损失数据及灾害数据不足，一方面因为国内气象损失数据和灾害数据积累不足，一方面由于灾害本身的极端性，实际上发生统计损失的事件次数也较少，不利于数据积累。
内部数据精细度不足
例如在抵押品方面，银行内部缺乏气候风险特征数据（物业的地理坐标、区域气候等），难以支持气候风险的精细化分析。
数据源分散且未结构化
公开可获得的气候风险相关数据源较为分散，难以短时间内整合出高质量的数据库。同时，各个来源的数据结构化程度较低，部分数据缺失程度较高，需要大量的数据加工处理，但仍无法保证数据质量。
模型
情景构建方法较为单一
当下国际主流情景（如NGFS情景）主要基于全球数据，对于特定地区的本土化设置不多，导致应用时出现与特定地区的实际情况可能有较大的出入。此外，现有情景构建的方法忽略技术进步等因素给企业转型带来的影响。
模型难以区分不同地区的气候风险差异
我国各地区之间气候风险特征差异较大，在情景设置和计量模型构建过程中需充分考虑区域性因素，但目前已有的模型在下钻至特定区域分析方面，缺乏成熟的模型计量经验。
预测结果高度依赖于实证研究的准确性
目前气候相关的金融风险管理领域模型经验较为缺乏，基础数据难以支撑。气候风险分析需将传统的情景生成、风险传导与宏观经济政策相结合，考虑宏观经济、气候变化、行业政策和企业转型之间的动态交叉影响，这对模型建设提出了很高的要求。因此，预测结果既受基础数据准确性影响，又受限于模型本身，整体实证研究环节面临的不确定性较高，预测结果高度依赖于实证研究的准确性。
传导路径有待进一步探索
气候风险分析需要银行从成本、收益等维度分析气候风险的影响，然而气候与环境因素不直接作用于企业的收入和成本，而往往通过影响宏观经济、地区经济、产业的供求和定价等来影响企业。因此气候风险如何传导至银行业务层面，需要进一步探索。
资源投入
对人员专业能力要求较高
气候风险分析是一项系统性和持续性的工作，通常要求管理人员掌握气候学、环境科学和传统风险建模能力，且同时涉及跨多个学科，涉及全部高碳行业的行业分析，对风险管理人员的专业要求较高。
信息系统投入需持续加大
气候风险分析通常需要对全部高碳行业进行研究，收集数据及分析工作量较大，时间周期较长，银行需要在数据采购、信息系统建设等方面加大投入。
三、建议
考虑国际国内监管环境的变化，银行应及早在有限的资源条件下，分阶段、有计划地落实气候风险管理，掌握变革过程中的主动权。毕马威的改进建议如下：
管理体系
治理架构方面
明确气候与环境风险相关的治理结构和管理职责。董事会和高级管理层应对全球、区域和地方发展有足够的知识和理解，以整体方式考虑与气候相关的风险和机遇，并确保业务决策与气候风险的严重程度相称。
总体风险管理和框架方面
气候与环境风险应作为一个既定的风险类别，应纳入银行的全面风险管理框架内，并制定相应管理制度，建立识别、评估、管理和控制气候相关风险的流程。
风险关联性方面
在银行的实质性风险（如信用风险、操作风险、市场风险以及流动性风险）的管理中，应该纳入气候与环境风险的因素，考虑不同风险间的传导关系。
数据和系统
气候风险相对是一种新型风险，其评估过程涉及高碳企业的碳排放、地理位置等方面的基础数据，了解客户这类情况不属于银行常规信息收集范畴。然而，缺乏数据将阻碍风险识别和管理工作的开展。短期内，建议通过内部调查问卷和外部数据采购相结合的方式进行补充，综合评估银行客户面临的气候风险以及抵御能力；长期而言，我国监管机构已开始完善气候风险相关信息披露要求，待企业公开披露信息积累完善之后，可以过渡至该部分数据开展分析。同时，银行应构建科学有效的管理系统，对相关数据进行管理，为气候风险定量分析提供数据基础。
计量方法
银行应积极探索开展气候风险情景分析和压力测试，促进相关风险建模方法的不断优化，使其能够真正为各金融机构业务的长期可持续发展提供前瞻性、实质性的参考和指导。根据自身信贷组合特点，优先选择信贷占比高且是高风险的行业进行试点评估；借助气候环境专家及行业专家的经验判断，识别关键的风险因子和指标、描绘风险传导路径并量化财务影响。
管理应用
银行还应将气候风险分析的结果应用至银行日常管理中，包括但不限于以下方面：
设立气候风险偏好及限额
结合气候风险压力测试结果，在风险偏好指标中增加高碳行业的敞口占比、最受物理风险影响的抵押品总量、新增贷款的碳强度等风险偏好或风险限额指标。基于设定的气候风险偏好指标，进一步建立风险偏好向风险限额的传导机制。
设置气候风险预警管理流程
包括信息整理、数据整合、模型开发、配套流程制度制定等，最终实现气候风险预警的闭环管理。
完善气候风险信息披露体系
按照人民银行的《金融机构环境信息披露指南》主动进行环境信息披露，参考国际监管及同业实践中适用于中国商业银行的环境信息披露框架，并结合银行建设情况，分阶段逐步推进和完善环境信息披露工作。
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