摘要：自2016年以來綠色債券快速發(fā)展，至2022年發(fā)行額已經(jīng)突破萬億元。在此過程中，認(rèn)證評估體系規(guī)范不足、信息披露不夠全面等問題尚待解決，以充分釋放綠色債券發(fā)展?jié)摿?。本文提出基于區(qū)塊鏈的綠色債券風(fēng)險評估體系，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)與現(xiàn)有的綠色債券發(fā)行流程保護(hù)企業(yè)商業(yè)數(shù)據(jù)隱私、防止企業(yè)篡改經(jīng)營信息、防止評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)人工智能模型知識產(chǎn)權(quán)泄露。

關(guān)鍵詞：綠色債券 第三方認(rèn)證 信息披露 人工智能 隱私保護(hù)

引言

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)型時期，快速淘汰落后產(chǎn)能，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，加快綠色項目建設(shè)是走中國特色新型工業(yè)化道路的必然要求。2015年，中國人民銀行公告〔2015〕第39號定義了銀行間債券市場發(fā)行的綠色金融債券，對綠色債券支持的項目進(jìn)行了分類。隨著綠色環(huán)保項目得到越來越多國家層面的關(guān)注和政策傾斜，綠色債券也迎來了發(fā)展的機(jī)遇期。

萬得（Wind）數(shù)據(jù)顯示，2022年我國共發(fā)行綠色債券802只，發(fā)行金額達(dá)11333.2億元，相較于上年同期的757只8027.2億元的規(guī)模，發(fā)行金額增加41.2%。這也是2016年綠色債券誕生以來，年發(fā)行額首次突破萬億元，綠色債券市場正在持續(xù)高質(zhì)量擴(kuò)容。未來，隨著我國實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的路徑日漸清晰，相關(guān)企業(yè)的融資需求也必將同步增加。而綠色債券市場的迅速發(fā)展也帶來了發(fā)行主體的信用風(fēng)險，如何評估、化解發(fā)行主體的信用風(fēng)險，降低綠色債券違約可能性，成為當(dāng)下綠色債券市場面臨的重要課題。

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N獨特的數(shù)據(jù)庫機(jī)制，其將一系列數(shù)據(jù)區(qū)塊按照時間先后順序組合，以密碼學(xué)來保證其上信息的不可篡改和不可偽造。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，區(qū)塊鏈的去中心化分布式存儲使其更為公開透明，而不可篡改和可追溯降低了信息的不確定性。以上兩方面的優(yōu)勢使得基于區(qū)塊鏈展開的合作與信息交互比傳統(tǒng)方式更為安全、開放，能夠融合數(shù)據(jù)流、信息流、資金流，從而實現(xiàn)降本增效。

隱私計算是指在處理和分析數(shù)據(jù)的過程中，能保持?jǐn)?shù)據(jù)的不透明、不泄露、無法被惡意攻擊及被其他非授權(quán)方獲取，其中關(guān)鍵技術(shù)包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算、同態(tài)加密等。隨著《中國數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護(hù)法》的實施，數(shù)據(jù)安全正越來越受到重視，而在安全和合規(guī)要求尤為嚴(yán)格的金融領(lǐng)域，隱私計算更能幫助金融機(jī)構(gòu)在合規(guī)前提下充分挖掘數(shù)據(jù)價值。

本文嘗試提出基于區(qū)塊鏈和隱私計算的綠色債券風(fēng)險評估體系，構(gòu)建綠色債券風(fēng)險智能評估模型，突破企業(yè)風(fēng)險評估智能化規(guī)模化技術(shù)，推進(jìn)金融數(shù)字化發(fā)展，實現(xiàn)對企業(yè)綠色節(jié)能等多指標(biāo)的智能化風(fēng)險評估，評估通過的企業(yè)方可發(fā)行綠色債券。

基于區(qū)塊鏈和隱私計算的綠色債券風(fēng)險評估體系介紹

基于區(qū)塊鏈和隱私計算的綠色債券風(fēng)險評估體系如圖1所示。

參與綠色債券風(fēng)險評估的企業(yè)實體將其生產(chǎn)數(shù)據(jù)、固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)、稅務(wù)數(shù)據(jù)、碳排放數(shù)據(jù)等核心經(jīng)營數(shù)據(jù)經(jīng)同態(tài)加密之后存儲到云端，并將數(shù)據(jù)經(jīng)哈希函數(shù)處理得到的哈希值上傳到區(qū)塊鏈以保證數(shù)據(jù)完整性。與此同時，評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)將建立的人工智能評估模型進(jìn)行同態(tài)加密之后也存儲到云端，交由擁有充足算力的云平臺基于同態(tài)加密后的數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行計算，云平臺得到密態(tài)評估結(jié)果之后返回給評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)。評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)對密態(tài)評估結(jié)果進(jìn)行解密，得到評估結(jié)果之后決定是否發(fā)放綠色債券。

其中，同態(tài)加密是一種基于數(shù)學(xué)難題的密碼學(xué)技術(shù)，對經(jīng)過同態(tài)加密的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到評估結(jié)果，再將評估結(jié)果進(jìn)行解密，與用同一方法處理未加密的原始數(shù)據(jù)得到的評估結(jié)果是一樣的（見圖2）。對評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)的人工智能模型參數(shù)進(jìn)行同態(tài)加密不僅能夠有效保護(hù)模型知識產(chǎn)權(quán)，還能防止模型在部署到云平臺的過程中遭到篡改。

哈希函數(shù)又稱散列函數(shù)。任意長度的數(shù)據(jù)通過散列算法處理后都能變換成固定長度的輸出，該輸出稱為哈希值或消息摘要。哈希函數(shù)的特殊之處在于原始數(shù)據(jù)哪怕只改動一個字符，其哈希值都會改變，且找到具有相同哈希值的數(shù)據(jù)在數(shù)學(xué)上是不可行的。因此，將企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)的哈希值上鏈可以確保企業(yè)無法在未來篡改這些數(shù)據(jù)。

相較于原有體系而言，基于區(qū)塊鏈和隱私計算的綠色債券風(fēng)險評估體系有效保護(hù)了各方的隱私和知識產(chǎn)權(quán)。

對于企業(yè)而言，只需對外提供同態(tài)加密后的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營數(shù)據(jù)的哈希值，從根源上杜絕了企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

對于評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)而言，將人工智能模型部署到云服務(wù)器上能夠有效減少評估過程中數(shù)據(jù)處理所需的時間。對人工智能模型的參數(shù)進(jìn)行同態(tài)加密，能夠防止模型在部署過程中面臨的模型篡改、參數(shù)竊取等安全問題，充分保護(hù)模型的機(jī)密性、完整性和可用性，維護(hù)評估權(quán)威。

本文將從企業(yè)隱私數(shù)據(jù)加密流轉(zhuǎn)、經(jīng)營信息可信存證及溯源、人工智能模型應(yīng)用三方面對該體系進(jìn)行介紹。

綠色債券評估中的企業(yè)隱私數(shù)據(jù)加密流轉(zhuǎn)體系

2017年10月16日，中國人民銀行、中國證券監(jiān)督管理委員會發(fā)布了《綠色債券評估認(rèn)證行為指引（暫行）》，對綠色債券評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)資質(zhì)與各環(huán)節(jié)執(zhí)行方式作出了規(guī)范。其中在評估認(rèn)證方式方面，《綠色債券評估認(rèn)證行為指引（暫行）》規(guī)定評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)可選擇的認(rèn)證方式包括訪談發(fā)行人和項目方相關(guān)人員，觀察發(fā)行人有關(guān)內(nèi)部管理制度的運行情況，檢查發(fā)行人有關(guān)制度文件以及核查信貸、會計、賬戶、內(nèi)審等檔案資料。

可以看出，評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)需要收集大量涉及商業(yè)秘密的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，用以完成發(fā)行前評估認(rèn)證。在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中，企業(yè)數(shù)據(jù)存在多方面隱私泄露風(fēng)險，數(shù)據(jù)傳輸、存儲、共享、評估的各個環(huán)節(jié)都有可能泄露企業(yè)的商業(yè)機(jī)密。這些數(shù)據(jù)一旦被競爭對手和第三方竊取，不僅會危害企業(yè)商業(yè)利益、降低其未來通過綠色債券融資的積極性，還有可能對評估機(jī)構(gòu)聲譽帶來不利影響。

保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)的安全與隱私是完善綠色債券認(rèn)證評估制度的核心要求，構(gòu)建綠色債券評估過程中的隱私數(shù)據(jù)加密流轉(zhuǎn)體系能夠有效保護(hù)企業(yè)商業(yè)機(jī)密。在隱私數(shù)據(jù)進(jìn)入流轉(zhuǎn)過程之前，企業(yè)對隱私數(shù)據(jù)先進(jìn)行同態(tài)加密，經(jīng)過同態(tài)加密的數(shù)據(jù)無法還原，因此企業(yè)無須將自身核心經(jīng)營數(shù)據(jù)提供給評估機(jī)構(gòu)，從技術(shù)上杜絕了企業(yè)機(jī)密泄露風(fēng)險。對于評估機(jī)構(gòu)，隱私計算使他們可以在不獲取數(shù)據(jù)明文信息，只擁有同態(tài)加密數(shù)據(jù)的條件下執(zhí)行綠色債券發(fā)行評估。

對于企業(yè)，隱私數(shù)據(jù)加密流轉(zhuǎn)體系能夠保護(hù)核心經(jīng)營數(shù)據(jù)安全，提高其通過綠色債券融資的積極性；而對于評估機(jī)構(gòu)，體系能幫助其在滿足合規(guī)要求的同時挖掘數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)隱私性和可用性之間的平衡。

綠色債券發(fā)行前后的經(jīng)營信息可信存證及溯源體系

在綠色債券發(fā)行的全過程中，企業(yè)經(jīng)營信息在評估認(rèn)證和信息披露制度中均扮演著重要角色。

在評估認(rèn)證方面，在發(fā)行前評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)需要通過企業(yè)經(jīng)營信息了解綠色項目是否合格、項目是否已進(jìn)行合規(guī)的資金管理、項目環(huán)境效益預(yù)期目標(biāo)是否合理等內(nèi)容；而在綠色債券的存續(xù)期，評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)需要通過核查經(jīng)營信息保障已投資項目的持續(xù)綠色合格性、籌集資金的合規(guī)管理、項目環(huán)境效益預(yù)期目標(biāo)能否達(dá)標(biāo)等多方面?？梢?，倘若企業(yè)提供的經(jīng)營數(shù)據(jù)存在被篡改、隱瞞的情況，將會直接影響到綠色債券評估的可信度。

而在信息披露方面，綠色債券自帶的綠色屬性使得環(huán)境信息披露相當(dāng)重要且必要，披露內(nèi)容是否翔實、真實直接關(guān)系到投資者對綠色債券的接受度和信任度。目前在債券存續(xù)期內(nèi)，環(huán)境效益實現(xiàn)模塊的整體信息披露程度不高，缺乏企業(yè)經(jīng)營過程中的詳細(xì)信息介紹，披露的部分信息不翔實甚至不真實，這些都會影響投資者信心。同前述的評估認(rèn)證制度一樣，信息披露制度對于整個綠色債券市場的規(guī)范化、規(guī)?；l(fā)展發(fā)揮著重要作用。為提升信息披露透明度，中央結(jié)算公司基于中債綠色指標(biāo)體系，開發(fā)建設(shè)了中債綠色債券數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了綠色債券信息的公開查詢。

在綠色債券發(fā)行的全過程中確保企業(yè)經(jīng)營信息不被經(jīng)營者主觀篡改，能維護(hù)評估認(rèn)證可信度，提高綠色企業(yè)債券信息披露透明度，而構(gòu)建綠色債券發(fā)行前后的經(jīng)營信息可信存證及溯源體系能有效實現(xiàn)這一目標(biāo)。建立適用于企業(yè)數(shù)據(jù)上傳的區(qū)塊鏈平臺，要求企業(yè)將日常經(jīng)營過程中產(chǎn)生的生產(chǎn)、固定資產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)、稅務(wù)等文件對應(yīng)哈希值按照經(jīng)營流程及時間排序?qū)懭雲(yún)^(qū)塊鏈，進(jìn)行防篡改存儲。哈希值通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)短于原始輸入，沒有數(shù)學(xué)上實用的方法能夠從哈希值計算出原始文件，因此上鏈哈希值不會造成企業(yè)信息泄露。評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)在綠色債券評估認(rèn)證過程中可以基于哈希值對企業(yè)提供的經(jīng)營信息完整性進(jìn)行校驗，企業(yè)披露的信息也可以通過相同的方式進(jìn)行核查，實現(xiàn)企業(yè)日常經(jīng)營全過程信息可回溯、防篡改，保證綠色債券評估認(rèn)證和信息披露體系的公正、透明。

綠色債券評估中的人工智能模型應(yīng)用

在資產(chǎn)管理領(lǐng)域，債券信用風(fēng)險和交易風(fēng)險研究是較為重要的步驟。目前，越來越多的資產(chǎn)管理公司將科技手段應(yīng)用于債券風(fēng)險分析領(lǐng)域。有關(guān)部門于2021年啟動了一系列資本市場金融科技創(chuàng)新試點工作，其中就有不少將人工智能應(yīng)用于投研風(fēng)控領(lǐng)域的案例。例如，廣東省證監(jiān)局在2022年12月7日發(fā)布的易方達(dá)基金申報的“基于人工智能技術(shù)的債券風(fēng)險分析系統(tǒng)（Bond.AI）”將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用于債券風(fēng)險分析，構(gòu)建了集信用評價系統(tǒng)、財務(wù)造假識別系統(tǒng)、債券流動性分析系統(tǒng)、債券輿情分析系統(tǒng)于一體的綜合債券風(fēng)險分析平臺。

可以預(yù)見的是，在綠色債券的認(rèn)證評估過程中，人工智能也將為企業(yè)風(fēng)險評估提供支持，促進(jìn)風(fēng)險評估規(guī)?；?、智能化發(fā)展。

同時，就機(jī)器學(xué)習(xí)本身而言，其在數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用層面面臨多種安全和隱私威脅，這些威脅相對隱蔽且隨技術(shù)迭代快速演化。攻擊者可能對模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和輸入樣本進(jìn)行惡意篡改或竊取模型參數(shù)，進(jìn)而破壞模型的機(jī)密性、可用性和完整性。此外，評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)的綠色債券認(rèn)證評估指標(biāo)和模型各項參數(shù)對企業(yè)風(fēng)險評估過程中的公平性有巨大影響。參數(shù)或評估指標(biāo)的權(quán)重占比若遭到惡意篡改，使得未達(dá)到綠色節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)通過模型評估，將對評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)聲譽造成重大影響，制約綠色債券行業(yè)的快速發(fā)展。

針對綠色債券人工智能評估模型部署至云平臺過程中面臨模型篡改、參數(shù)竊取，進(jìn)而威脅綠色債券評估權(quán)威性、可靠性的問題，可通過對人工智能評估模型的參數(shù)進(jìn)行同態(tài)加密，從而保護(hù)模型知識產(chǎn)權(quán)。模型經(jīng)過同態(tài)加密之后，云平臺可以訓(xùn)練、使用人工智能評估模型，但無法獲取其核心參數(shù)，實現(xiàn)人工智能模型對提供算力的云平臺方“可訓(xùn)不可見”“可用不可見”。同態(tài)加密能夠有效防止在外包計算過程中云平臺竊取人工智能模型的知識產(chǎn)權(quán)或者篡改模型參數(shù)，保護(hù)模型機(jī)密性、完整性和可用性，維護(hù)綠色債券評估的權(quán)威性。

上文提及可通過同態(tài)加密的方式來保護(hù)企業(yè)商業(yè)機(jī)密，但阻礙同態(tài)加密應(yīng)用的一個核心因素是其相較于明文計算要慢得多。如果不能通過技術(shù)手段降低運算成本及開銷，企業(yè)融資成本及時間成本會增加，企業(yè)在發(fā)債時選擇綠色債券品種的積極性或?qū)⒔档汀?/p>

云計算能夠?qū)⒕G色債券認(rèn)證評估中的同態(tài)加密數(shù)據(jù)計算轉(zhuǎn)移到云平臺的服務(wù)器上，通過云端的充足算力來減少運算時間，縮短評估周期，降低企業(yè)融資成本。

總結(jié)與建議

綠色認(rèn)證體系的不完善、市場監(jiān)管存在盲區(qū)等因素會導(dǎo)致不公平交易，阻礙綠色債券的健康發(fā)展。因此，建立權(quán)威、規(guī)范的綠色認(rèn)證評估體系，是綠色債券快速發(fā)展中面臨的重要問題。本文將區(qū)塊鏈技術(shù)與綠色債券的發(fā)行結(jié)合，提出了基于區(qū)塊鏈和隱私計算的綠色債券風(fēng)險評估體系，保護(hù)了企業(yè)、評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)和投資者的利益，也對參與各方提出了更高的要求。

對于企業(yè)而言，同態(tài)加密技術(shù)能夠有效保護(hù)其在綠色認(rèn)證評估過程中提供的各種企業(yè)核心經(jīng)營數(shù)據(jù)的安全，提高企業(yè)通過綠色債券融資的積極性，經(jīng)營信息可信存證及溯源可提高企業(yè)信息披露的透明度，從而提升投資者信心。然而，經(jīng)營信息可信存證及溯源也對企業(yè)的日常管理和信息處理提出了更高要求。

對于評估認(rèn)證機(jī)構(gòu)而言，企業(yè)經(jīng)營信息可信存證及溯源降低了機(jī)構(gòu)在評估認(rèn)證過程中的工作量，提高了認(rèn)證結(jié)果的可信度，人工智能模型保護(hù)使得機(jī)構(gòu)的知識產(chǎn)權(quán)更不易被竊取，評估更為權(quán)威。但與此同時，同態(tài)加密技術(shù)也使得機(jī)構(gòu)需要消耗更多的算力來處理企業(yè)提供的密文數(shù)據(jù)。

對于投資者而言，經(jīng)營信息可信存證及溯源能夠提升綠色債券存續(xù)期企業(yè)信息披露的可信度，降低信息不對稱所導(dǎo)致的投資風(fēng)險。

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