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Talks | EP.4 对话牛津大学 Spatial Finance 倡议主管: 地理空间数据、气候风险与金融决策

Talks | EP.4 对话牛津大学 Spatial Finance 倡议主管: 地理空间数据、气候风险与金融决策 绿财经
2023-11-16
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导读:本期 Talks 将探讨 Spatial Finance 如何在金融和企业决策中应对气候风险。

Spatial Finance 正在改变气候风险与可持续金融决策

地理空间数据如何重塑绿色金融未来?

在全球金融领域,Spatial Finance(空间金融)正日益成为气候风险评估与可持续发展投资的重要工具。通过高精度资产级数据、地理空间遥感技术及AI建模,金融机构能够构建比传统披露信息更精准的企业画像,辅助其在绿色金融中做出更具前瞻性的决策。

本期内容围绕牛津大学可持续金融组织 Spatial Finance 团队的研究视角,深入探讨空间金融的定义、应用场景及其对气候风险管理的影响,并采访了该领域的专家——牛津大学可持续金融组织 Spatial Finance 主管 Christophe Christiaen 和经济学家 Harris Rahman。

  1. Spatial Finance:绿色金融中的新视角与机遇
  2. 金融决策中的地理空间数据:构建可验证的企业侧写
  3. 不止于监管,资产级空间数据集的巨大商业潜力
  4. 从资产数据到模型数据,如何在供应链和气候风险分析中发挥作用
  5. 应对气候变化:全球合作与数据科学的力量

Christophe Christiaen 在访谈中指出:“如果你真的想理解可持续性问题,你必须了解位置数据。”他强调,在金融体系中,企业运营、投资布局和供应链管理都具有高度的地理依赖性,只有以地点为单位进行颗粒化建模,才能真正揭示环境风险和机会。

Christophe 曾在欧洲航天局及英国卫星应用机构工作多年,如今领导牛津大学可持续金融团队的空间金融研究组。他们致力于将地理空间遥感数据、气候科学与金融服务整合,提升全球金融机构识别气候相关风险与机遇的能力。

Harris Rahman 也提到,地理空间技术已在自然灾害保险、大宗商品交易等领域产生显著商业价值,而现在随着可持续发展目标(SDGs)和净零承诺的普及,这种数据正在向更广泛的金融场景渗透。

  • 风险评估:通过遥感、GIS和AI分析自然事件趋势,预测企业资产面临的物理风险。
  • 欺诈识别:利用远程传感监测非法采矿、毁林等行为,辅助金融机构合规尽调。
  • 绿色投资:计算碳汇价值、追踪能源效率,为可持续项目提供数据支撑。

值得关注的是,空间数据的价值不仅在于补充传统企业披露信息,还可以独立形成对企业行为的侧面刻画。特别是在缺乏信息披露的情况下,这些非结构化但真实的数据来源提供了可验证的风险评估视角。

目前,这一领域的挑战主要包括数据获取成本、处理能力要求以及跨学科知识融合。然而,随着人工智能、开放数据和标准化方法的发展,空间金融有望成为全球金融体系转型的重要驱动力。

应对气候变化:全球合作与数据科学的力量

资产级空间数据推动绿色金融创新,TNFD与Global Energy Monitor引领标准化探索

Christophe Christiaen指出当前空间数据在金融决策中的应用仍处于相对分散阶段。一方面,大型金融机构内部正在将空间数据整合进研发中,尤其是在可持续性和数据科学团队;另一方面,标准普尔、穆迪等数据提供商通过并购ESG及物理风险相关公司逐步拓展空间数据的应用。然而,市场对数据意义的深刻理解以及气候模型的不确定性仍是普及的主要障碍。

Karen提到,在“New Frontiers in Climate Finance”研讨会上,各方开始关注开源气候数据与资产级数据集的结合使用。她强调这些数据不仅可用于监管合规,还具备巨大的商业潜力,尤其在碳信用验证和绿色金融产品开发方面。 Christophe进一步从两个层面分析了当前的数据趋势:
  • 数据透明性:当存在清晰商业模式时,例如数字MRV(监测、报告、验证)初创公司与碳信用结合,可以自然推动数据采用。高质量碳信用因透明可验证而具有更高价值。
  • 数据获取与应用:尽管许多行业已有资产级数据,但这些数据通常为销售或营销目的收集,未针对金融分析进行优化。牛津大学正尝试建立面向关键高影响行业的开放数据库,以填补这一空白。

TNFD(自然相关财务信息披露框架)正推动围绕资产定位、供应链及区域评估的新用例。TNFD不同于TCFD聚焦于气候问题,而是更广泛地涵盖与自然相关的风险与机遇,并围绕治理、战略、风险管理以及衡量标准四大支柱构建披露体系。 Harris Rahman指出当前缺乏直接反映企业制造能力位置的公开资产数据,收入地理分布往往只能作为替代指标。他认为解决这一缺口的关键在于资产级数据的开源。 Christophe补充称目前虽已基于行业绘制产能地图,但仍缺乏深度供应链可视化能力。他期待更多研究人员投身该领域。

Karen介绍Christophe团队提出的三层数据分类:第一层为资产数据,包含位置、所有权、生产信息;第二层为观察数据如遥感图像;第三层为气候与生物多样性模型数据。这一结构有助于系统化理解和应用环境数据。 Christophe认为资产级数据领域尚未形成统一标准,目前仅有一些NGO(如Global Energy Monitor)在推动数据整合与共享。他建议投资者利用第三方数据源构建独立分析模型,减少对公司自述信息的依赖。 Karen强调在测量排放等指标时,一致性与可比性往往比精度更重要,尤其是在跨企业或长期比较中。

在《Green Fintech for Green Finance: Turning Theory into Practice》中,作者指出绿色金融目前正陷入Gartner“幻灭低谷”,因为承诺远超实际行动。提出应超越“绿色标签”思维,转向真正支持实体经济转型的可信策略。 Global Energy Monitor(GEM)作为一家总部位于旧金山的非政府组织,由Ted Nace于2007年创立。最初专注于燃煤电厂的地图化工作,现扩大至钢铁、油气、煤矿等多个能源密集型行业,建立了丰富的开放数据库资源,被广泛应用于政策制定、学术研究与金融分析等领域。

对话实录:牛津气候研究、数据共享与可持续金融发展

嘉宾讨论了牛津研究团队的运作方式、气候风险研究路径及未来重点发展方向

Karen: 我想了解你们研究小组的工作模式以及公众如何参与你们的研究。此外,能否分享一下在牛津的生活体验,特别是作为研究机构成员的感受?

Christophe Christiaen: 在牛津的研究机构工作,和读博士的状态完全不同。我们所有的研究成果都在线开放获取,联系方式也公开透明,欢迎各方参与我们的活动。

我们非常重视研究的实际影响,而不仅限于发表论文。研究小组致力于推动有意义的应用型研究,并构建对政策制定和实践具有参考价值的数据资源和公共产品。我们也乐于与金融机构、数据供应商和技术公司合作,确保研究成果能在实际中发挥作用。

Karen: 很高兴听到这样的理念。我目前就职于联合国青年特使办公室,代表气候变化目标,并来自中国。过去几年,我在全球不同地区参与气候议题传播,看到信息和知识快速积累,也促使我思考如何更好地利用这些数据推动实际行动。

Harris Rahman: 感谢你的提问。这确实是一个充满活力的领域,相关文献资料丰富,尤其适合有金融背景并关注数据科学的人参与。能够投身初创公司的方法论开发,我感到非常荣幸。

Karen: 关于牛津团队的地理金融项目,请问Christophe在未来一年特别是在COP28即将召开之际的重点方向是什么?

Christophe Christiaen: 未来我们将重点建设更广泛的资产数据库,包括纸浆造纸、化工和废弃物管理等领域的全球数据集,并计划年内发布部分成果。同时加强自然金融和依赖性分析能力,推动地理金融发展。

Harris Rahman: 这些涉及有毒化学品和废物管理的数据将发布在哪里?

Christophe Christiaen: 数据会通过我们的地理金融网站公开提供,支持商业与非商业用途。我们也在考虑其他传播途径,例如开源气候平台。

Karen: 非常感谢大家收听今天的分享。我们将继续带来更多关于气候缓解与适应策略的深入见解,探索气候数据解决方案如何成为关键推动力。

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