隨著2050淨零碳排成為各國政府與企業目標，氣候變遷成各產業重要課題。以金融業而言，國際清算銀行在2020年即提出「綠天鵝警告」，指出極端氣候可能對金融體系帶來大規模的影響。
金管會推動「綠色金融3.0」，測試業者極端氣候應變壓力
國內金管會則於去（2021）年訂定相關指引，要求銀行及保險業者應自2023年起在永續報告書或公司網站揭露前一年度氣候風險相關的財務資訊，更進一步發布「綠色金融行動方案3.0」推動金融業者辦理氣候變遷壓力測試，藉此評估在不同氣候風險情境下，金融業預期會造成的損失並擬定因應措施。
賽仕電腦軟體（SAS）台灣總經理陳愷新日前在SAS用戶交流年會表示，在傳統信用風險管理流程中，銀行是從企業的營運狀況、財務表現、外部徵信報告等數據評估該企業會否違約，因數據豐富且經驗充足，掌握度高。而在極端氣候災難頻繁的現今，體制健全的公司也可能因極端氣候衝擊而面臨重大危機，進而影響履約能力。
陳愷新指出，由於傳統風險管理流程中，並沒有與氣候風險相關的評估因子，也就無法掌握氣候風險可能造成的損失。一旦銀行客戶受到極端氣候影響，有可能間接衝擊銀行的營運。
在法規與外在環境不斷變化的情況下，AI成為金融業做好氣候風險管理的重要工具。這是因為AI不僅可協助業者識別風險，包括如何在之後做出正確決策達到有效管理，並進一步掌握由氣候風險衍生出來的市場機會，都有賴AI的幫助。
根據IDC（國際數據資訊有限公司）指出，2027年將有50%企業將AI運用在氣候風險管理上，包括氣候風險的識別、決策及機會，顯見AI應用之於氣候風險管理的重要性。不過，在金融業實際將AI應用在氣候風險管理時，經常會遇到以下4大挑戰，包括缺乏完善的數據管理、模型複雜且充滿不確定性、氣候風險影響範圍廣泛且深遠，及缺乏跟業務場景的整合。 （相關報導： 中信銀獲「香港綠色和可持續金融大奬2022」兩大獎 發揮綠色金融影響力 ｜ 更多文章 ）
為協助金融業者解決上述挑戰，在SAS提供市場的解決方案中，便涵蓋氣候風險數據收集及管理、自動建模、氣候風險計算、壓力測試、產出報告、設計永續產品等各面向，協助金融業克服上述挑戰，完善因應氣候風險管理的需求。
