中国人民银行研究局副局长张蓓日前在2025·青岛创投风投大会上表示，数字赋能有助于解决生物多样性金融标准落地所面临的难题，通过数字赋能突破数据采集、分析、信任及融资效率等瓶颈，可以为自然和生物多样性金融发展提供重要支撑。
张蓓指出，加强金融支持自然和生物多样性保护和可持续利用意义重大，可以发挥资源配置功能，引导资金从自然有害转向自然友好领域，实现生态价值向经济价值转化；可以弥补该领域巨大的资金缺口；可以扩大投资、就业，促进经济增长；可以促进自然相关风险管理。
2024年以来，央行在广泛征求相关部委、国际机构、研究机构以及金融机构意见建议的基础上，牵头制定了生物多样性金融标准，近期在有能力、有意愿的部分地区启动试用。
对于正在部分地方试用的《生物多样性金融目录》，据张蓓介绍，该目录充分对标国际和考虑中国实际。在对标国际方面，广泛吸收国际生物多样性金融标准现有内容。在结合中国实际方面，目录充分体现了生物多样性治理的中国特色。
张蓓指出，《生物多样性金融目录》注重与现有绿色金融标准衔接。生物多样性金融是广义绿色金融的子集，为加强标准衔接和降低标准落地成本，目录直接吸纳现有绿色金融标准中针对性强的生物多样性活动，同时适当扩充，提升生物多样性金融标准全面性。
张蓓还指出，《生物多样性金融目录》是目录式和原则式相结合，辅以负面清单明确禁止性活动，形成“目录列示+原则引导+负面约束”的立体化标准体系，同时建立“漂绿”“洗绿”惩戒机制，既确保实操性，又守住生态保护的底线。
“生物多样性金融标准真正落地，也面临一些挑战，数字赋能有助于解决面临的难题。”张蓓表示，生态系统存在临界点突变、服务功能连锁丧失等复杂动态，监测复杂，数据搜集成本高，融资主体风险量化评估困难。通过数字赋能突破数据采集、分析、信任及融资效率等瓶颈，形成“数据支撑—分析赋能—信任构建—价值转化”的完整闭环，可以为自然和生物多样性金融发展提供重要支撑。
张蓓同时指出，数字技术赋能自然和生物多样性金融也面临现实挑战。首先，面临数据基础与算法模型制约。当前，自然和生物多样性可靠数据稀缺，可供人工智能分析和金融决策的“数字足迹”较少。此外，一些先进深度学习模型如同“黑箱”，其内部决策逻辑复杂且不透明，使得金融机构和监管部门难以对其输出结果进行审查和验证，增加了模型的信任风险和被滥用可能性。
其次，商业模式不成熟与配套措施不完善。由于对该领域商业模式缺乏了解，投资回报周期过长，单个项目规模较小以及交易成本高等因素，私营部门投资者对参与生物多样性项目普遍持谨慎态度。在缺乏配套措施和激励机制情况下，数字技术在促进资金流向和项目匹配方面作用也会受限。
张蓓还表示，数字技术赋能自然和生物多样性金融面临社会包容挑战和伦理问题。通过人工智能驱动的市场实现生物多样性的商品化，可能引发深刻的伦理问题。将复杂生态系统简化为可交易的信用，有可能过度简化自然的内在价值，可能将市场效率置于真正的生态完整性之上。
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