グリーンバンキング5.0：インドの持続可能な銀行業のためのAI駆動型ESG・気候リスクフレームワーク

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

🔬研究者:AIとESG評価を統合した銀行向けフレームワークの実証的基盤を提供。

🏢実務担当者:グリーン融資や気候リスク管理にAIを活用する際の参考モデルとなる。

🏛政策担当者:持続可能な金融政策の設計において、AI活用の可能性と課題を示す。

持続可能な金融への移行は、気候変動リスクの増大、より厳格な環境規制、そして責任ある投資慣行に対する需要の高まりにより、世界の銀行業界にとって戦略的な優先事項となっている。インドでは、銀行はデジタル技術と環境的に持続可能な金融サービスを漸進的に採用しているが、人工知能（AI）、ESG分析、気候リスク評価、および炭素を意識した融資を統合した意思決定フレームワークへの統合は依然として限定的である(1)。既存の研究は主にデジタルバンキングとペーパーレス業務に焦点を当てており、AIを活用したサステナビリティ・インテリジェンスと予測的な環境リスク管理には比較的あまり注意が払われていない(2)。本研究は、インドの銀行部門における持続可能な金融意思決定を支援するために、AI駆動型分析、ESG評価、気候リスク評価、および炭素を意識した融資を統合したGreen Banking 5.0フレームワークを提案する。本研究は、構造化質問票を通じて収集された120人の銀行顧客からの一次データと、公表された文献、銀行報告書、政府刊行物、およびサステナビリティ文書から得られた二次データの両方を用いた、記述的かつ分析的な研究デザインを採用している(3)。統計分析には、顧客の認識、グリーンバンキングサービスの採用、および持続可能な銀行イニシアチブに関する認識を評価するための、パーセンテージ分析、比較解釈、および図表表現が含まれる(4)。

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 transition toward sustainable finance has become a strategic priority for the global banking industry due to increasing climate change risks, stricter environmental regulations, and the growing demand for responsible investment practices. In India, banks are progressively adopting digital technologies and environmentally sustainable financial services; however, the integration of Artificial Intelligence (AI), Environmental, Social and Governance (ESG) analytics, climate risk assessment, and carbon-aware lending into a unified decision-making framework remains limited (1). Existing studies primarily focus on digital banking and paperless operations, with comparatively less attention given to AI-enabled sustainability intelligence and predictive environmental risk management (2). The present study proposes a Green Banking 5.0 framework that integrates AI-driven analytics, ESG evaluation, climate-risk assessment, and carbon-conscious lending to support sustainable financial decision-making in the Indian banking sector. The study employs a descriptive and analytical research design using both primary data collected from 120 banking customers through a structured questionnaire and secondary data obtained from published literature, banking reports, government publications, and sustainability documents (3). Statistical analysis includes percentage analysis, comparative interpretation, and graphical representation to evaluate customer awareness, adoption of green banking services, and perceptions regarding sustainable banking initiatives (4).

• openaire https://doi.org/10.5281/zenodo.21305609first seen 2026-08-04 04:44:44 · last seen 2026-09-21 04:29:41