人工智能如何加強ESG報告？

人工智能如何加強ESG報告？

可持續(xù)發(fā)展報告是一項復雜的任務。人工智能工具有可能在簡化這一過程方面發(fā)揮重要作用。

ESG報告的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

ESG報告，也稱為可持續(xù)發(fā)展報告，已成為企業(yè)責任和監(jiān)管合規(guī)的基石。傳統(tǒng)的報告方法高度依賴于從孤立系統(tǒng)中手動收集數(shù)據(jù)，無法處理ESG數(shù)據(jù)標準和報告要求日益增長的復雜性。

盡管企業(yè)領導者的努力，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、手動報告的低效率、不可靠的外部輸入和綠色洗牌風險。簡而言之，從數(shù)據(jù)收集和報告到驗證和保證，整個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

準確的可持續(xù)發(fā)展報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，或者分散在多個業(yè)務部門，技術(shù)債務來自遺留IT系統(tǒng)，以及多個地理區(qū)域。

雖然其他領域的數(shù)據(jù)也出現(xiàn)了碎片化，如客戶數(shù)據(jù)或財務報告數(shù)據(jù)，但由于監(jiān)管要求或業(yè)務需求，企業(yè)和服務于IT的領導已經(jīng)努力整合或建立集中的報告系統(tǒng)。

相比之下，許多國家的ESG報告仍然是自愿行為。即使在有報告要求的地區(qū)，可持續(xù)發(fā)展報告倡議也相對新穎，因此企業(yè)仍在努力改進其工作，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)，例如供應商數(shù)據(jù)和披露，以及第三方報告。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. 手動報告和錯誤

傳統(tǒng)的ESG報告通常由人工編寫，這種方法不僅容易出錯，而且耗時較長。手動報告的低效率使得企業(yè)難以及時、準確地完成復雜的ESG報告，也難以滿足利益相關(guān)者對高質(zhì)量報告的需求。

4. 資源約束和瓶頸

ESG團隊通常規(guī)模較小，卻要負責為多個利益相關(guān)者編纂復雜的報告，并且可能面臨各種資源瓶頸。有限的資源使得ESG團隊在數(shù)據(jù)收集、分析和報告生成等方面面臨巨大壓力，難以有效提升報告質(zhì)量。

人工智能在ESG報告中的應用

人工智能的優(yōu)勢和能力與解決ESG報告挑戰(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報告提供有力支持，盡管在應用過程中需要平衡其環(huán)境成本。

傳統(tǒng)人工智能的應用

傳統(tǒng)人工智能專注于模式識別、自動化和預測分析，在ESG報告中具有以下四個主要用例：

生成式人工智能的應用

生成式人工智能（GenAI）通過創(chuàng)建類似人類的文本、總結(jié)見解和生成報告，進一步擴展了傳統(tǒng)人工智能在ESG報告中的應用范圍。其主要用例包括：

簡而言之，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現(xiàn)了自動報告生成，并可用于上下文和個性化洞察，兩者相輔相成，共同推動ESG報告的優(yōu)化和創(chuàng)新。

在ESG報告中使用人工智能

為了充分發(fā)揮人工智能在ESG報告中的作用，IT和可持續(xù)發(fā)展團隊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)

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

2. 提高數(shù)據(jù)標準化以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

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

3. 部署人工智能進行欺詐檢測和風險識別

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

4. 自動化合規(guī)性和報告

當基礎——如建筑、標準化和檢測模型——到位后，自動化報告的空間就會更大。團隊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。人類需要驗證GenAI的輸出，因為GenAI可能會產(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)報告的一致性。

5. 將洞察整合到商業(yè)決策中

除了報告之外，現(xiàn)在有了更高質(zhì)量的ESG數(shù)據(jù)，人工智能可以執(zhí)行與氣候風險和供應鏈中斷相關(guān)的場景分析，并作為CXO決策的重要輸入，以幫助企業(yè)更好地應對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)，實現(xiàn)長期戰(zhàn)略目標。

總結(jié)

人工智能技術(shù)為ESG報告帶來了前所未有的機遇，能夠有效解決傳統(tǒng)方法中的諸多痛點。通過數(shù)據(jù)清洗、自動化收集、預測分析以及生成式報告等功能，AI不僅提高了ESG報告的效率和質(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)在應用AI技術(shù)時也需要關(guān)注其環(huán)境成本和潛在風險，確保技術(shù)應用的可持續(xù)性。通過制定明確的策略和最佳實踐，企業(yè)能夠充分發(fā)揮人工智能在ESG報告中的優(yōu)勢，推動可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn)。

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