气候风险已从新闻报道进入金融机构的资产负债表，成为继信用风险和市场波动后的下一个主要风险因素。气候风险不仅包括洪水、火灾和干旱等物理灾害，还通过供应链中断、原材料获取困难和生产延迟等下游效应，对金融机构的贷款组合造成增加的违约风险和降低的股本回报率。
气候风险建模的三个层级：
- 银行自身运营风险：银行自身的办公室、数据中心和分行等实体设施易受洪水、热浪或野火等气候灾害影响，可通过地理空间数据映射和监测进行风险管理。
- 投资组合整体风险：银行持有的多元化投资组合（如交易头寸、房地产、私募股权和公司贷款）往往分散管理，难以全面了解整体气候风险，需要整合地理空间数据、财务模型和情景分析能力进行综合评估。
- 可持续贷款风险：与借款人的业务模式转型直接相关的过渡融资和净零排放贷款，若借款人因气候灾害或转型失败而违约，银行将承担风险，需通过情景压力测试和风险偏好定义进行管理。
有效的气候风险建模应具备以下特征：
- 准确性：结合全球气候数据集和本地化数据，精准识别特定风险区域。
- 整合性：统一数据来源，避免跨部门重复工作和数据不一致。
- 速度：快速、可重复且灵活的情景测试，满足实时决策需求。
- 翻译能力：将气候科学指标（如“2°C升温情景”）转化为财务指标（如违约概率、投资组合风险价值）。
- 验证性：通过外部基准测试增强模型可信度。
当前气候风险建模的不足：
- 部门分割：风险、财务和可持续发展团队各自为政，数据分散且格式不一。
- 工具落后：内部模型往往不成熟、不一致且缺乏外部验证，导致信息披露滞后且难以满足监管要求。
- 分析局限：模型产生的数据难以转化为可执行的投资组合决策。
正确建模的收益：
- 成本降低：整合流程可降低风险建模成本达50%。
- 盈利提升：气候调整的贷款定价和压力测试保护利润率。
- 股东信心：透明、验证的披露增强监管和投资者信任。
- 投资组合韧性：提前识别脆弱借款人，减少违约风险和资本减记。
气候风险建模自检清单：
- 数据整合：跨部门数据共享情况。
- 速度：情景测试所需时间。
- 转化能力：模型将气候事件转化为财务指标的能力。
- 验证：模型是否经过外部基准测试。
- 覆盖范围：是否涵盖实体、贷款和投资组合三个层级风险。
现代混合模型的关键能力：
- 数据整合：整合API、地理空间数据和手动输入。
- 监管灵活性：支持多司法管辖区和模板。
- 情景管理：按需创建、取消和重放模拟。
- 沙盒与生产环境分离：实验不干扰实时操作。
- 可扩展分析：快速高效运行重计算。
- 协作功能：跨部门共享统一视图。
案例：2022年莱茵河干旱风险识别
- 事件：莱茵河水位下降导致运输受限，多个行业受影响，损失达数百万美元。
- 风险缺口：许多贷款机构未模拟内陆水道风险，供应链中断导致延迟收入和违约风险增加。
- 解决方案：通过模拟低水位情景识别瓶颈，压力测试标记依赖莱茵河航运的借款人，提前调整风险敞口或应急预案。
金融机构应对气候风险的路径：
- 需要超越碎片化表格或未经测试的内部模型，实现快速、验证且连接气候科学与财务指标的统一风险视图。
- Capgemini的“Business for Planet Modeling”（BfPM）平台可帮助机构快速运行气候情景、验证和强化现有模型、整合跨部门数据，并将气候风险转化为监管和董事会所需的财务语言。
