В останні роки, екологічні, соціальні та управлінські стандарти (ESG) перестали бути просто “модним слівцем”, вони стали центральною темою в різних галузях і невід'ємною частиною демонстрації ключовими зацікавленими сторонами, цінностей, орієнтованих на клімат та роботу з ризиками.
Після пандемії, інвестиції в ESG різко зросли: з 5 мільярдів доларів у 2018 році, до більш ніж 50 мільярдів доларів у 2020 році та майже до 70 мільярдів доларів у 2021 році.
Як основа, призначена для інтеграції в стратегію організації зі створення вартості підприємства, ESG стає все більш важливим елементом у процесі інвестиційного аналізу.
З підвищеною глобальною увагою до питань ESG, ці фактори стали для інвесторів способом оцінки компаній у нефінансовій площині, особливо, для здійснення оцінки управління ризиками та можливостей зростання. Крім вуглецевого сліду організації, стандарти ESG забезпечують загальне розуміння бізнесу.
Чому організації піклуються про ESG?
У міру того, як все більше організацій, та їхніх інвесторів, визнають важливість включення ESG як центральний компонент загальної бізнес-стратегії, керівники повинні приділяти першочергову увагу задоволенню зростаючих очікувань зацікавлених сторін, управлінню ризиками, пов'язаними зі стійкістю, та використанню можливостей для бізнесу.
Навіть незважаючи на інфляцію та збої в ланцюжках поставок, спричинені пандемією, багато корпоративних досліджень продемонстрували позитивний зв'язок між ESG та фінансовими показниками, оскільки інвестори відчули необхідність відслідковувати свої стратегії управління ризиками.
Розкриття інформації про дії ESG підвищує залученість зацікавлених сторін, їх лояльність та конкурентну перевагу, зрештою, забезпечуючи довгострокову цінність, що виходить за межі фінансових показників.
Дослідження групи ESG-банкінгу NRC. показує, що 85% інвесторів враховували фактори ESG при формуванні своїх портфелів у 2020 році, демонструючи рівень важливості, який фінансово зацікавлені сторони почали надавати ESG. Згідно з дослідженням, ключовою причиною, через яку інвестори ставлять ESG на перше місце у списку пріоритетів, є зниження інвестиційних ризиків. Вони роблять це з огляду на безліч факторів, включаючи втручання регулюючих органів, конкурентне позиціонування, надійність ланцюжка поставок, корпоративну репутацію, переваги споживачів та ділову етику, серед іншого.
Однак залишається багато проблем, коли йдеться про кількісний вимір ESG, а також вплив бізнесу на суспільство та його зацікавлені сторони.
Наприклад, показники ESG не стандартизовані у всьому світі, що ускладнює об'єктивну оцінку. Жоден репозиторій даних ESG чи процес управління що неспроможні фільтрувати і аналізувати портфелі компаній, і видобувати корисну інформацію. Це створює проблеми якості даних, відстеження та доступності для компаній. Оскільки компанії розкривають дедалі більше даних ESG, до показників ESG, як і раніше, необхідно підходити з певною часткою скептицизму.
Рішення
Тут на допомогу приходить штучний інтелект (AI). AI може допомогти подолати проблеми, пов'язані з обробкою даних та неправильним розкриттям інформації, шляхом автоматизації збору даних та індикаторів для автоматичного обчислення ключових факторів з використанням комп'ютерного зору (CV) та обробки природної мови (NLP).
Потім, аналітика даних AІ може підвищити ступінь обліку даних компанії, допомагаючи інвесторам виявляти ризики та можливості, а також підвищувати рівень прозорості. Використовуючи алгоритми та знижуючи вплив людського фактора, ІІ та аналіз даних можуть створювати більш надійні та точні звіти про продуктивність ESG.
Ми все ще знаходимося на ранніх етапах застосування дата-аналітики стосовно даних ESG, і ми ще маємо зробити велику роботу, щоб зробити це рішення життєздатним, що, у свою чергу, підвищить рівень довіри до рейтингової системи ESG. У майбутньому автоматизація звітності та оцінки ESG надасть метод аналізу в реальному часі для розуміння соціального впливу компанії, чітко визначаючи фактори успіху, ризики та можливості.
Як виглядає прикладний штучний інтелект (AІ)?
Автоматизуйте збір даних. За допомогою комп'ютерного зору (CV) та обробки природної мови (NLP) ви можете перетворювати неструктуровані та безладні дані на цінні дані, класифікувати їх за темами, і далі, автоматично створювати ключові індикатори ESG.
Аналітика даних додасть певний ступінь учитуваності, якості та прозорості. Використання альтернативних даних, які можуть існувати за межами ESG-форми компанії, з використанням розширених опцій вилучення NLP, може допомогти організаціям у виявленні ризиків та можливостей для інвестицій у ESG. Використання NLP та машинного навчання для перетворення текстових даних у числові показники, та методів аналізу настроїв для отримання характеру статей у медіа-джерелах, дозволить отримати цінні потенційні прогностичні індикатори для оцінки довгострокових ризиків.
Прогнозування, оптимізація та можливості Інтернету речей. Використовуючи підключені датчики Інтернету речей та можливості потокової передачі даних, а також попереджень у реальному часі, можна контролювати та оптимізувати енергоспоживання активів організації.
Інтелектуальний моніторинг та стрес-тестування. Щоб забезпечити вплив вашого проекту на ваш бізнес, ІІ можна використовувати для створення внутрішньої моделі ESG. Щоб керувати процесом прийняття рішень, можна розробити наскрізний підхід, який допоможе системі оцінки, побудованої на основі ІІ, яка потенційно здатна враховувати всі важливі аспекти ESG: показники та цілі, стратегію, управління ризиками та менеджмент. Автоматизація звітів ESG в режимі реального часу може допомогти вам зрозуміти фактори, що впливають на ваш ESG, не чекаючи наступного звіту.
Увага до ESG тільки зростає, а AІ та аналітика даних як для компаній, так і для інвесторів є невід'ємною частиною їхнього шляху до сталого розвитку.