持続可能な金融とグリーンバンキングにおける人工知能（AI）

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a conceptual model linking AI techniques to sustainable finance outcomes, offering a foundation for empirical studies.

🏢実務担当者:Demonstrates how AI can enhance ESG analytics, green loan allocation, and climate risk management for financial institutions.

🏛政策担当者:Emphasizes the need for ethical AI governance, harmonized ESG taxonomies, and regulatory coordination in sustainable finance.

世界の金融システムは、気候変動リスク、環境劣化、そして企業の説明責任に対する高まる要求によって推進される構造的変革を経験している。サステナブルファイナンスとグリーンバンキングは、自主的な倫理的イニシアティブから、資本の流れを長期的な環境・社会目標に整合させることを目的とした規制上およびシステム上の必須事項へと進化してきた。しかしながら、伝統的な金融リスク評価モデルは、断片的な環境・社会・ガバナンス（ESG）情報開示、将来を見据えた気候の不確実性、およびサステナビリティに関連するシステムリスクを統合するには依然として不十分である。人工知能（AI）は、高度なデータ分析、予測モデリング、自然言語処理、および自動化された意思決定を通じて、サステナブルな金融仲介を再定義できる変革的な技術触媒として登場した。本研究は、ESG統合、気候リスク分析、グリーンクレジット配分、およびサステナブルポートフォリオ管理を強化する上でのAIの構造的役割を批判的に検討する。二次データ、機関のサステナビリティ報告書、規制枠組み、および査読付き文献に基づく記述的分析研究デザインを用いて、本論文はAIの能力をサステナブルファイナンスの成果に結び付ける統合的概念モデルを開発する。調査結果は、AIが予測精度を向上させ、気候ストレステストを強化し、情報の非対称性を低減し、ESGスコアリングの透明性を高め、グリーンバンキングシステムにおける運用効率を増大させることを明らかにしている。それにもかかわらず、アルゴリズムのバイアス、モデルの不透明性、データ品質の限界、サイバーセキュリティリスク、および規制の断片化を含む、重大なガバナンス上の課題が残っている。本研究は、AI対応サステナブルファイナンスが単なる技術的強化ではなく、気候移行目標と長期的な経済的レジリエンスに整合した金融仲介のシステム的再構成を表すと結論付けている。政策的含意は、サステナブルファイナンスにおけるAI技術の責任ある、透明な、そして包摂的な展開を確保するための、倫理的AIガバナンス、調和のとれたESGタクソノミー、規制上の調整、および制度的キャパシティビルディングを強調している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The global financial system is experiencing a structural transformation driven by climate change risks, environmental degradation, and heightened demands for corporate accountability. Sustainable finance and green banking have evolved from voluntary ethical initiatives into regulatory and systemic necessities aimed at aligning capital flows with long-term environmental and social objectives. However, traditional financial risk assessment models remain ill-equipped to integrate fragmented Environmental, Social, and Governance (ESG) disclosures, forward-looking climate uncertainties, and sustainability-linked systemic risks. Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative technological catalyst capable of redefining sustainable financial intermediation through advanced data analytics, predictive modeling, natural language processing, and automated decision-making. This study critically examines the structural role of AI in enhancing ESG integration, climate risk analytics, green credit allocation, and sustainable portfolio management. Using a descriptive-analytical research design grounded in secondary data, institutional sustainability reports, regulatory frameworks, and peer-reviewed literature, the paper develops an integrated conceptual model linking AI capabilities to sustainable finance outcomes. The findings reveal that AI improves predictive precision, strengthens climate stress testing, reduces information asymmetry, enhances transparency in ESG scoring, and increases operational efficiency in green banking systems. Nevertheless, significant governance challenges remain, including algorithmic bias, model opacity, data quality limitations, cybersecurity risks, and regulatory fragmentation. The study concludes that AI-enabled sustainable finance represents not merely technological enhancement but a systemic reconfiguration of financial intermediation aligned with climate transition goals and long-term economic resilience. Policy implications emphasize ethical AI governance, harmonized ESG taxonomies, regulatory coordination, and institutional capacity building to ensure responsible, transparent, and inclusive deployment of AI technologies in sustainable finance.

• openalex https://doi.org/10.62656/sijss.v24i3.2420first seen 2026-07-25 04:58:43