2025-07-21 08:08:02
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◇作者：中债金科信息技术有限公司张津铭高兰兰唐华云贾晨许立凡
◇本文原载《债券》2025年6月刊
摘要
绿色债券环境效益信息披露的质量直接关乎市场的透明度与高质量发展。当前，环境效益信息披露存在披露文件标准化不足、绿色项目动态追踪难等痛点。本文基于大模型技术，设计了智能化信息披露质量评估工具，构建绿色项目追踪、动态指标计算及评估报告生成三大模块，并通过提示词、幻觉检测等技术，确保输出结果的科学性与可靠性。经测试，该评估工具性能较好。
关键词
绿色债券信息披露环境效益大模型幻觉检测
环境效益信息披露质量评价的意义与挑战
（一）主要意义
作为绿色金融体系中的核心直接融资工具，绿色债券通过定向支持符合标准的绿色项目，既让投资者获得财务回报，又具有显著的正外部性。这种双重价值属性要求建立严格的环境效益信息披露机制，以满足投资者对环境效益的评估需求，保障公众的知情权。绿色债券的环境效益信息披露应当贯穿发行、存续及到期全流程，其中发行阶段的预期效益披露与存续期的实际效益验证构成关键闭环。这一机制既是绿色溢价的价值锚定基础，也是防范“洗绿”风险的核心环节。
既有研究表明，基于信息不对称理论，完整的绿色债券环境效益信息披露可以有效降低绿色债券融资成本（张锦涛等，2024）。然而，针对国内外绿色信用债信息披露的纵向追踪显示，部分绿色债券在不同阶段所披露环境效益信息的可比性较低，主要表现为信息维度不一致和环境效益差距较大等方面（刘茜等，2022）。这种信息断层现象导致市场难以有效验证环境效益的真实性，进而削弱了绿色金融工具的定价效率。
（二）政策支持及实践中面临的挑战
2023年，绿色债券标准委员会出台《绿色债券存续期信息披露指南》（以下简称《指南》），首次统一了我国绿色债券存续期信息披露标准。《指南》规定，对于定量环境效益，绿色债券发行方须在存续期内按年度节点开展信息披露；若存续期环境效益与注册发行时披露效益发生重大变化（变动幅度超15%），需说明原因。
然而，部分绿色债券的信息披露文件在披露颗粒度和时间维度的指标设置上存在不一致，这导致传统手段难以准确量化绿色项目环境效益的波动幅度。目前较多采用的抽样和人工检验等方式效率偏低（张萌等，2024），难以实现对环境效益指标的动态、精准监测，削弱了《指南》的政策效力。因此，亟须构建科学、系统的绿色债券环境效益信息披露质量评估工具（以下简称“评估工具”），推动披露实践从形式合规向实质有效转变，实现绿色债券市场的高质量发展。
对环境效益信息披露质量进行有效评估的基础在于对绿色项目的逐年追踪。评估工具必须具备识别绿色项目全生命周期的能力，才能有效支持跨年度环境效益表现的连续性分析。本研究从中债-绿色低碳转型债券数据库收集了2016—2024年3544只绿色债券的信息披露文件。经深入分析发现，环境效益信息在项目名称、披露方式及项目追踪等方面呈现复杂且标准不统一的特征（见表1）。这种多维度的非标准化特征给绿色项目的准确识别与持续追踪带来了实质性障碍。
传统的名称识别技术主要基于固定模板格式从名称中提取要素，或通过字符差异度判断项目同一性。然而，这类方法在处理上述复杂场景时存在明显局限：一是模式覆盖不足，易在非标准的项目名称上失效；二是缺乏语义理解，难以准确衡量项目名称在语义理解方面的差异。因此，其项目识别能力较难有效泛化至未知的特殊项目名称。为应对这一挑战，笔者创新性地引入基于海量训练数据和亿级参数量构建而成的大模型技术，以提升评估工具对未知的特殊绿色项目名称的处理效能。
大模型环境效益信息披露质量评估工具的构建
（一）设计思路
针对绿色债券环境效益披露的项目名称语义复杂、指标波动量化困难、环保专业知识门槛高等核心问题，笔者设计并构建了一套基于大模型的评估工具。该工具基于大模型强大的语言理解与逻辑判断能力，能够对绿色项目名称进行纠错与精准识别，并为每个项目赋予唯一性编码。借助这一编码，工具可追踪项目环境效益指标的时序变化，并据此生成评估报告。
具体而言，评估工具采取智能评估框架，涵盖绿色项目追踪、动态指标分析与评估报告生成三大核心模块。在输入绿色债券的信息披露报告后，工具可自动执行语义解析、代码生成与文档撰写等关键流程，最终输出一份结构化的质量评估报告，包含信息披露质量评价、环境效益指标异常波动预警及针对性改进建议等内容。
（二）关键技术
1．大模型
大模型凭借庞大的数据基础和复杂的参数架构，能够实现文本理解、逻辑推理、代码生成等多元功能。大模型在金融领域具有广泛的场景适应性与智能化潜力（高兰兰等，2023）。然而，在实际运行中，大模型可能会产生幻觉现象，即输出与输入文本无关的内容、编造答案或误解输入信息（赵月等，2024），需要算法优化等手段实现其可控发展。
2．提示词技术
提示词技术是一种通过精心设计输入指令，引导大模型生成符合要求且高质量输出内容的方法（秦涛等，2024）。其核心在于将用户意图精准转化为大模型能够理解的提示文本。为此，可采用优化任务描述、思维链引导及角色扮演等方法。这些方法不仅高效，而且成本低廉，同时能够显著提升输出内容的相关性和准确性。
3．幻觉检测技术
幻觉检测技术旨在识别并纠正大模型生成内容中的错误信息。幻觉检测技术能够借助语义一致性分析、事实核查以及逻辑推理等手段，有效降低虚假信息风险。
（三）评估工具的工作流程
评估工具可通过分析某只绿色债券历年的信息披露文件，生成质量评估报告，其流程如图1所示。
1．绿色项目追踪
绿色项目追踪是评估的核心环节，直接影响环境效益指标偏离分析的精准度。如前所述，绿色债券信息披露存在项目名称不规范等核心挑战。为此，笔者构建三阶段智能处理流程，利用大模型实现绿色项目的自动化识别。
第一阶段，对于项目名称不规范问题，笔者将信息披露中出现过的所有项目名称作为一个集合，统一输入大模型，要求其对项目集合进行名称规范化。针对地理名称、公司名称错误等情况，输入项目集合的方法能够引导大模型发挥其上下文感知能力，识别并修复异常内容。
第二阶段，针对披露方式不统一问题，笔者运用大模型技术，从语义和逻辑层面，对多个项目集合披露的总名称进行精准拆分。对于项目间分隔符复杂的状况，传统规则方法难以有效应对。大模型能够凭借其卓越的广义理解能力，较好进行处理。
第三阶段，针对项目追踪困难问题，笔者将各年度处理后的绿色项目汇总，使用大模型对拆分后的单个项目进行同一项目识别。如果两个项目名称被大模型判定为同一项目，则为其赋予相同编码；若被判定为不同项目，则赋予不同编码。同时，将项目集合披露所对应的多个项目编码进行合并。通过绿色项目编码，评估工具可以追踪特定绿色项目环境效益指标的历次变化情况。
2．动态指标分析
传统的指标计算通常依赖于技术专家预先设定的公式，由程序员编码实现。由此得到的代码虽然运行效率较高，但在公式更新时需要经历重新编码、测试和发版等繁琐流程，难以快速响应业务需求。此外，对披露质量的衡量可能因侧重点不同而需要采用不同计算公式，技术专家也可能根据实际需求新增分析方法。为此，笔者提出一种基于大模型的动态指标分析框架，利用大模型的代码生成能力，实现计算公式的动态更新和实时代码生成，从而提升业务灵活性和响应速度。
具体而言，笔者首先要求其能够根据指定的公式和数据格式进行计算代码生成。公式设定为环境效益变动幅度：
定量环境效益变动幅度=（存续期环境效益-发行时预期效益）/发行时预期效益
随后，根据所有的绿色项目环境效益数据计算其变动幅度。当指标更新或新增时，可由大模型快速生成新公式代码并自动运行，无需重复传统方式中的复杂流程。
需要注意的是，大模型的训练数据可能存在噪声或不准确信息，其生成的代码有时会出现语法错误、逻辑错误或无法输出结果等问题。为确保代码的可靠性和准确性，评估工具引入幻觉检测技术，对生成的代码进行多层验证。一是在运行环境中尝试运行生成的代码，检查是否存在语法错误或其他导致代码无法运行的问题。若运行环境报错，则将错误信息反馈给大模型，要求其修正代码。二是人工验证代码计算结果的准确性。如果生成代码的计算结果与真实结果存在偏差，同样要求大模型重新生成代码。
最后，通过幻觉检测的代码可用于计算代码执行环节，获得所有绿色项目的环境效益信息披露质量指标。以上操作使得评估工具实现了指标分析的自动化和动态化，同时有效降低了大模型生成代码的潜在风险。
3．评估报告生成
考虑到复杂指标体系可能导致理解困难，笔者设计出一种基于大模型的智能债券评估报告生成系统，其能够将绿色债券的基本信息、逐年环境效益数据和各项指标的波动情况进行可视化，并配以专业的文字解读，自动生成完整、专业且翔实的评估报告。具体过程分为以下三步。
第一步，设定绿色债券评估报告的模板，主要包括报告章节的组织结构、数据展示形式及评估结论选项等。其中，评估结论选项需清晰表示绿色债券整体环境效益的偏离程度（高或低），以及环境效益指标一致性的表现（好或差）。
第二步，由报告生成系统从绿色债券信息披露文件中自动采集评估所需基本信息，并通过指标计算模块得到各项指标分析数据。
第三步，将设定好的报告模板与相应数据一同输入大模型，生成绿色债券评估报告。
为确保报告的完整性、专业性及较高的可读性，需要充分发挥大模型在文本生成与专业知识领域的强大能力。具体而言，大模型承担两项核心任务：其一，评估工具要求大模型对绿色债券的所有绿色项目及其环境效益指标进行全面分析，包括环境效益指标含义、环境效益数据趋势、信息披露质量解读等；其二，评估工具要求大模型基于预设模板中的结论选项，根据不同绿色债券环境效益信息披露质量选择正确的结论。
为提高结论的准确性，笔者采用自一致性校验技术，其流程如图2所示。该技术要求大模型针对同一输入内容生成多次输出结果，然后评估结果之间的一致性。如果高度一致，则表明结论可靠；如果差异显著，则提示结论可信度较低，需要进行人工复核。
大模型在完成文本和结论生成后，报告生成系统将自动把对应数据生成可视化图表并完成排版，最终生成完整的报告。
（四）评估工具性能测试
为全面测试评估工具性能，笔者从前述3544只绿色债券中抽取131只债券的信息披露文件构成测试集。该测试集已由专家对项目编码进行标注，并完成所有绿色项目的环境效益偏离指标计算。
笔者使用评估工具通过项目名称纠错、集合项目分解和同一项目识别，生成了绿色项目的唯一性编码。经测试，131只债券样本的项目维度准确率为96.3%1，债券维度准确率为77.1%2。尤其是在集合项目分解阶段，面对由多个项目名称组成的复杂披露名称，大模型能够有效进行分割（见表2），显著提升了后续同一项目识别的准确率。
在动态指标分析模块中，评估工具基于预设公式生成计算代码，当公式发生变更需要重新生成计算代码时，评估工具完成从代码生成、幻觉检测到代码执行的全流程耗时约为4小时，其中主要时间消耗在生成代码运行与测试集的验证阶段。相较于传统的开发、测试、上线流程，该工具所需时间约缩短至1/3。
在报告生成模块中，评估工具所生成文本的平均长度约为3000字。文本内容分为数据描述和结论判断两类，其中关于环境效益指标的数据分析文本内容准确率达到98.3%，环境效益信息披露质量结论判断的准确率为96.4%。同时，对于错误的结论判断，评估工具通过一致性校验技术提供了“可信度较低，需人工复审”的警告提示。
结语
绿色债券作为推动经济绿色转型的重要工具，其环境效益信息的披露质量直接关乎市场的透明度与高质量发展。笔者聚焦绿色债券信息披露质量评估中的关键难点，探索并实践了大模型技术应用路径，构建了集绿色项目追踪、动态指标分析、评估报告生成于一体的智能化评估工具。实践表明，该工具能够准确追踪复杂绿色项目，对所有项目的识别准确率达96.3%，同时在动态指标计算和评估报告生成环节能够显著降低人工成本。
未来，随着绿色金融标准的持续完善，大模型技术在环境效益核算、碳足迹追踪等场景中的应用有望进一步深化。通过构建跨周期、多维度的智能监管体系，绿色债券市场将更高效地连接资本流动与环境效益，真正实现金融工具对绿色经济转型的精准赋能。
注：
1．项目维度准确率=项目唯一性编码正确的项目数量÷项目总数量×100%。
2．债券维度准确率=项目唯一性编码全部正确的债券数量÷债券总数量×100%。
参考文献
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