（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 彭越

辽宁省“十五五”规划建议将海洋经济确立为打造东北振兴“蓝色引擎”的战略支点，明确以“提质、扩能、挖潜”为核心构建现代海洋产业体系。作为沿海省份，辽宁省“老原新”海洋产业集群的发展已经成为落实省级部署的前沿阵地，传统产业亟待升级，优势产业需巩固壮大，新兴产业正快速崛起。省级金融政策亦聚焦科技、绿色、数字金融等重点领域，引导资源集聚。然而，在政策与金融双重驱动下，不同产业因其技术、资产与市场特性的差异，正叠加形成复杂多元的金融风险谱系。因此，在可持续发展视角下，如何运用人工智能等创新技术，构建与“老原新”产业精准适配的智能金融风险防范体系，既是辽宁省海洋经济行稳致远的内在要求，更是保障省级重大战略安全实施、防范系统性风险的关键保障。

风险内涵的拓展：可持续发展视角下的三维审视

高质量发展要求辽宁省拓展对海洋产业金融风险的认知范围，必须从单一的经济维度，拓展至环境、社会与治理的复合维度，非财务风险最终会显性化为金融损失。

首先，“老”字号产业的风险与生态环境深度绑定。例如，过度近海养殖可能引发生态退化，导致海域使用许可被收紧或取消，直接威胁相关养殖企业的经营合法性与资产价值。高能耗、高排放的旧式船舶，其资产价值会因日益严格的国际环保规则而加速贬损。其次，“原”字号产业的核心风险在于转型的紧迫性与不确定性。在“双碳”目标下，石化、海工装备等产业的绿色技术改造需要巨额投入，技术路线选择失误或转型进度滞后，可能导致大量生产设备成为“搁浅资产”，造成银行信贷的重大损失。此外，“新”字号产业的风险则源于其技术前沿性和社会敏感性。新兴海洋项目的选址、建设与运营，若未能充分考虑社区影响、渔业补偿等社会因素，可能引发社会争议，导致项目延期、成本超支，影响投资回报与偿债能力。

人工智能的应用：构建智能化风险防控的三大支柱

面对多维、动态、复杂的风险，传统风控手段显得力不从心。人工智能技术通过其强大的数据处理、模式识别和预测能力，能够在以下三个层面构建起更为精准、前瞻的智能金融风控体系。

基于多源数据融合的智能监测与预警体系。传统的风控数据主要来自企业财务报表，视角相对狭窄。人工智能能够系统整合物联网传感器、卫星遥感、港口物流、环境监测、舆情信息等多维实时数据，构建覆盖海洋产业链的“数字全景图”。例如，通过分析特定海域的遥感影像、水质传感器数据和船舶AIS轨迹，人工智能可以动态评估一片海洋牧场的生态负荷和潜在污染风险，并对可能引发养殖损失的赤潮、病原等进行早期预警。对于船舶制造企业，人工智能可以分析全球航运市场指数、新燃料技术专利趋势、碳排放政策文本等，预判其手持订单的未来市场风险与技术淘汰风险。这种从“看报表”到“看生态”的转变，使风险预警得以提前，为风险缓释留出宝贵时间。

驱动可持续金融产品的精准定价与创新。金融产品的有效性建立在风险可准确衡量的基础上。人工智能能够处理海量的非结构化数据，构建出更为精细和动态的企业ESG（Environment，SocialandGovernance，即环境、社会与公司治理）风险画像。基于此，金融机构可以实现贷款、保险产品的差异化精准定价，对采用生态养殖模式、进行绿色船型研发的企业给予更优惠的融资条件；对环保表现差、转型滞后的企业提高风险溢价或限制授信。人工智能使得许多过去难以量化的风险变得可建模、可管理，从而催生新的金融产品。例如，基于人工智能对海浪、台风历史及预测数据的学习，可以设计出理赔触发更精准、定价更合理的“海水养殖气象指数保险”。通过分析海洋生态系统固碳能力的监测数据，可以探索开发“蓝碳质押贷款”等新型工具。

实现风险管理与合规流程的自动化增效。可持续发展金融涉及大量环境与社会信息的披露、验证与合规审查，工作繁杂。人工智能的自然语言处理技术可以自动读取、核验企业项目报告中的关键ESG信息，比对监管要求，大幅提升合规审核的效率与准确性。在供应链金融场景中，结合物联网和区块链技术，人工智能可以实现对抵押动产的即时、可信监控，有效防范重复质押、货权丢失等操作风险。通过将可持续绩效指标转化为智能合约的触发条件，可以实现金融资源的“条件式投放”，即仅当企业达到约定的绿色目标时，才可获得下一阶段贷款或利率优惠，确保金融资源能够真正引导实体经济的绿色转型。

生态体系的共建：推动技术落地与协同治理

将人工智能深度应用于海洋产业金融风控，并确保其服务于可持续发展目标，非一日之功，也非单一机构可为，需要构建多方参与、协同共治的支撑生态。

首要任务是夯实数据基础。依托辽宁省正在构建的海洋产业数智金融公共服务平台，由政府牵头，联合产业协会、科研机构与重点企业，共同制定海洋产业关键ESG数据的采集、披露与交换标准。在确保数据安全与商业隐私的前提下，利用隐私计算等技术，推动跨部门、跨主体的数据可信融合与有序共享，破解“数据孤岛”，为人工智能模型提供高质量的“燃料”。

核心路径是深化跨界协同。鼓励金融机构、科技公司、海洋科研院所及产业龙头企业共建联合实验室或创新中心。聚焦“近海生态健康评估”“船舶资产绿色溢价”“海洋科创企业信用评价”等具体场景，共同开发专用的人工智能风控模型与解决方案。同时，加强复合型人才培养，培养深谙海洋产业规律并能融通可持续发展理念的专业人才，又掌握数据科学与人工智能技术的专业队伍。

关键保障是创新监管与引导机制。金融管理部门应积极采用监管科技，利用人工智能手段加强对海洋相关金融产品与社会风险的穿透式监测。可以通过设立“监管沙盒”，积极探索人工智能在海洋绿色金融领域的创新应用试点，在实践中检验其有效性并逐步完善规则。通过政策激励与标准引领，推动人工智能在海洋金融领域的应用始终沿着负责任、向好的方向发展。

【作者系辽宁对外经贸学院经济学院讲师；本文系2024年度辽宁省教育厅高校基本科研项目“可持续发展视域下辽宁省海洋金融风险防范研究”（编号：LJ132410841009）研究成果】