人工智能如何加強(qiáng)ESG報(bào)告？

人工智能如何加強(qiáng)ESG報(bào)告？

可持續(xù)發(fā)展報(bào)告是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。人工智能工具有可能在簡(jiǎn)化這一過程方面發(fā)揮重要作用。

ESG報(bào)告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

ESG報(bào)告，也稱為可持續(xù)發(fā)展報(bào)告，已成為企業(yè)責(zé)任和監(jiān)管合規(guī)的基石。傳統(tǒng)的報(bào)告方法高度依賴于從孤立系統(tǒng)中手動(dòng)收集數(shù)據(jù)，無法處理ESG數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和報(bào)告要求日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性。

盡管企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的努力，持續(xù)的可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)仍然存在。這些包括碎片化的數(shù)據(jù)來源、手動(dòng)報(bào)告的低效率、不可靠的外部輸入和綠色洗牌風(fēng)險(xiǎn)。簡(jiǎn)而言之，從數(shù)據(jù)收集和報(bào)告到驗(yàn)證和保證，整個(gè)生命周期中都存在挑戰(zhàn)。

以下是有關(guān)可持續(xù)性數(shù)據(jù)收集挑戰(zhàn)的一些情況。

1. 數(shù)據(jù)孤島和空白

準(zhǔn)確的可持續(xù)發(fā)展報(bào)告依賴于獲取正確數(shù)據(jù)的途徑。然而，在大多數(shù)組織中，數(shù)據(jù)是碎片化的、缺失的，或者分散在多個(gè)業(yè)務(wù)部門，技術(shù)債務(wù)來自遺留IT系統(tǒng)，以及多個(gè)地理區(qū)域。

雖然其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了碎片化，如客戶數(shù)據(jù)或財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)，但由于監(jiān)管要求或業(yè)務(wù)需求，企業(yè)和服務(wù)于IT的領(lǐng)導(dǎo)已經(jīng)努力整合或建立集中的報(bào)告系統(tǒng)。

相比之下，許多國(guó)家的ESG報(bào)告仍然是自愿行為。即使在有報(bào)告要求的地區(qū)，可持續(xù)發(fā)展報(bào)告倡議也相對(duì)新穎，因此企業(yè)仍在努力改進(jìn)其工作，包括選擇合適的技術(shù)。

2. 不可靠的外部數(shù)據(jù)來源和綠色洗白

ESG數(shù)據(jù)包括不僅限于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，還包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù)，例如供應(yīng)商數(shù)據(jù)和披露，以及第三方報(bào)告。與內(nèi)部數(shù)據(jù)一樣，外部數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能不穩(wěn)定，不一致甚至缺失。合作伙伴或供應(yīng)商的綠色清洗或夸大的可持續(xù)性聲明也是一種可能性。

3. 手動(dòng)報(bào)告和錯(cuò)誤

傳統(tǒng)的ESG報(bào)告通常由人工編寫，這種方法不僅容易出錯(cuò)，而且耗時(shí)較長(zhǎng)。手動(dòng)報(bào)告的低效率使得企業(yè)難以及時(shí)、準(zhǔn)確地完成復(fù)雜的ESG報(bào)告，也難以滿足利益相關(guān)者對(duì)高質(zhì)量報(bào)告的需求。

4. 資源約束和瓶頸

ESG團(tuán)隊(duì)通常規(guī)模較小，卻要負(fù)責(zé)為多個(gè)利益相關(guān)者編纂復(fù)雜的報(bào)告，并且可能面臨各種資源瓶頸。有限的資源使得ESG團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)收集、分析和報(bào)告生成等方面面臨巨大壓力，難以有效提升報(bào)告質(zhì)量。

人工智能在ESG報(bào)告中的應(yīng)用

人工智能的優(yōu)勢(shì)和能力與解決ESG報(bào)告挑戰(zhàn)的需求高度契合。無論是傳統(tǒng)人工智能還是生成式人工智能（GenAI），都能為ESG報(bào)告提供有力支持，盡管在應(yīng)用過程中需要平衡其環(huán)境成本。

傳統(tǒng)人工智能的應(yīng)用

傳統(tǒng)人工智能專注于模式識(shí)別、自動(dòng)化和預(yù)測(cè)分析，在ESG報(bào)告中具有以下四個(gè)主要用例：

生成式人工智能的應(yīng)用

生成式人工智能（GenAI）通過創(chuàng)建類似人類的文本、總結(jié)見解和生成報(bào)告，進(jìn)一步擴(kuò)展了傳統(tǒng)人工智能在ESG報(bào)告中的應(yīng)用范圍。其主要用例包括：

簡(jiǎn)而言之，傳統(tǒng)人工智能提升了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析能力，而生成式人工智能則實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)報(bào)告生成，并可用于上下文和個(gè)性化洞察，兩者相輔相成，共同推動(dòng)ESG報(bào)告的優(yōu)化和創(chuàng)新。

在ESG報(bào)告中使用人工智能

為了充分發(fā)揮人工智能在ESG報(bào)告中的作用，IT和可持續(xù)發(fā)展團(tuán)隊(duì)需要提前思考并制定有效的策略。以下是五種關(guān)鍵策略：

1. 定義統(tǒng)一的ESG數(shù)據(jù)架構(gòu)

實(shí)施ESG數(shù)據(jù)湖，整合不同業(yè)務(wù)部門和系統(tǒng)中的信息。AI和自動(dòng)化數(shù)據(jù)攝入工具可以從各種數(shù)據(jù)源中提取ESG指標(biāo)，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享。

2. 提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

人工智能可以協(xié)調(diào)和對(duì)齊不同的ESG框架中的指標(biāo)，通過異常檢測(cè)模型識(shí)別錯(cuò)誤和不一致性，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

3. 部署人工智能進(jìn)行欺詐檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

IT可以開發(fā)模型，識(shí)別企業(yè)和供應(yīng)商披露中的不一致，并在公開申報(bào)前檢測(cè)ESG違規(guī)行為。

4. 自動(dòng)化合規(guī)性和報(bào)告

當(dāng)基礎(chǔ)——如建筑、標(biāo)準(zhǔn)化和檢測(cè)模型——到位后，自動(dòng)化報(bào)告的空間就會(huì)更大。團(tuán)隊(duì)可以使用生成式人工智能（GenAI）來生成符合不斷變化的法規(guī)的ESG披露。人類需要驗(yàn)證GenAI的輸出，因?yàn)镚enAI可能會(huì)產(chǎn)生幻覺。但即使有這種質(zhì)量檢查，人工智能也有潛力提高生產(chǎn)力。例如，人工智能可以幫助監(jiān)控不同地區(qū)報(bào)告的一致性。

5. 將洞察整合到商業(yè)決策中

除了報(bào)告之外，現(xiàn)在有了更高質(zhì)量的ESG數(shù)據(jù)，人工智能可以執(zhí)行與氣候風(fēng)險(xiǎn)和供應(yīng)鏈中斷相關(guān)的場(chǎng)景分析，并作為CXO決策的重要輸入，以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期戰(zhàn)略目標(biāo)。

總結(jié)

人工智能技術(shù)為ESG報(bào)告帶來了前所未有的機(jī)遇，能夠有效解決傳統(tǒng)方法中的諸多痛點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)清洗、自動(dòng)化收集、預(yù)測(cè)分析以及生成式報(bào)告等功能，AI不僅提高了ESG報(bào)告的效率和質(zhì)量，還為企業(yè)提供了更深入的洞察和戰(zhàn)略支持。然而，企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)也需要關(guān)注其環(huán)境成本和潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保技術(shù)應(yīng)用的可持續(xù)性。通過制定明確的策略和最佳實(shí)踐，企業(yè)能夠充分發(fā)揮人工智能在ESG報(bào)告中的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

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