Top.Mail.Ru

Использование ИИ для улучшения данных ESG

Отчетность по экологическим, социальным и управленческим вопросам (ESG) никогда не была легкой, и в условиях растущего давления со стороны инвесторов, руководителей корпораций и правительства организации изо всех сил пытаются удовлетворить потребности всех заинтересованных сторон.

Управляющие объектами должны бороться с достижением и документированием прогресса в достижении целей ESG, которые соответствуют желаниям инвесторов, ориентированных на устойчивое развитие, в то время как советы директоров и корпоративные лидеры утверждают, что ESG дорого, неэффективно и не стоит затраченных усилий.

В то же время Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) усерднее, чем когда-либо, работает над обеспечением большей прозрачности в отчетности ESG с новыми правилами, которые требуют, чтобы для этой цели использовалось не менее 80% активов в фондах, помеченных как ESG.

Проблема с отчетами ESG

Несмотря на разногласия, которые вызывает ESG-отчетность, заинтересованные стороны могут привлечь организации к ответственности за поставленные ими цели в области устойчивого развития, особенно в условиях продолжающегося обострения климатического кризиса. Всемирный экономический форум поясняет, что отчеты ESG «свидетельствуют о приверженности целям и ценностям ESG, документируя углеродный след, энергоэффективность, загрязнение, права человека, а также разнообразие и инклюзивность внутри организации и по всей цепочке поставок». Тем не менее, данные ESG, как правило, не соответствуют тому, что они обещают, из-за препятствий, которые мешают компаниям создавать точные, целевые отчеты ESG.

Серьезной проблемой ESG-отчетности является несогласованность принципов ESG в разных организациях, поскольку такие термины, как устойчивость и разнообразие, могут означать что-то свое для каждой компании. Большое разнообразие структур в каждой отрасли усложняет процесс сравнения прогресса и установления общеотраслевых стандартов.

Помимо несовместимых фреймворков, отчетности ESG часто мешают ненадежные методы сбора данных. Несмотря на то, что электростанция может прилагать согласованные усилия для достижения своих целей в области устойчивого развития, нечеткая классификация данных может привести к тому, что эти усилия будут занижены. Избежать этой проблемы особенно важно в то время, когда все взоры сосредоточены на важности зеленой энергетики и усилий по обезуглероживанию.

Принимая во внимание препятствия для эффективной отчетности ESG, многие коммунальные предприятия ищут более рациональные способы фиксации своего прогресса, что указывает на потребность в новых решениях. К счастью, такие решения существуют и были оптимизированы, чтобы помочь компаниям определить наилучшие способы их использования для достижения организационных целей. Каждый менеджер объекта может внедрить технологии Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ), чтобы улучшить постановку целей и измерение ESG. Имея более качественные данные ESG, организации могут иметь четкое представление о том, что им нужно сделать, чтобы достичь нулевых показателей и оставаться в соответствии с потребностями заинтересованных сторон.

Где может помочь ИИ

Коммерческие и промышленные (C&I) организации все больше знакомятся с оцифровкой своих операций, но на этом они не останавливаются. Коммунальные предприятия могут оцифровать свои отчеты ESG, используя обширные функции искусственного интеллекта, чтобы ставить правильные цели, достигать их и делиться своим прогрессом с заинтересованными сторонами.

Существует множество способов, с помощью которых ИИ может облегчить отчетность ESG, но все они имеют одну общую черту: данные. Колоссальный рост объема данных за последнее десятилетие, с 6,5 зеттабайт в 2012 году до 97 зеттабайт в 2022 году, уступил место современным приложениям технологии ИИ, которые существуют сейчас. Сегодня технология искусственного интеллекта использует данные для предоставления интеллектуальных предложений посредством автоматизированного управления данными и их анализа. Поскольку тенденция к экспоненциальному росту данных продолжается, возможности ИИ выполнять трудоемкие задачи даже в самых ручных отраслях расширяются. Вместо того, чтобы заставлять людей прочесывать огромные массивы данных, ИИ может сортировать и выбирать важные части информации за долю времени, которое потребовалось бы человеку, чтобы сделать то же самое.

В соответствии с технологическими достижениями в области искусственного интеллекта объекты C&I накапливают больше данных, чем когда-либо, от устройств IoT, таких как датчики, которые постоянно передают информацию. Электростанции и другие коммунальные предприятия, которые оснащают свои заводы этими устройствами, сталкиваются с уникальной возможностью воспользоваться данными, поступающими от них. Однако эта возможность часто упускается впустую, поскольку операторы объектов сталкиваются с огромным количеством предупреждений, которые наводняют их внимание бесполезной информацией. ИИ может решить эту проблему, отфильтровывая нерелевантные оповещения, информируя операторов только о той информации, которая им важна.

Это особенно полезно для информирования руководителей объектов в режиме реального времени о вопросах, связанных с усилиями ESG, в том числе о том, есть ли утечка воды, увеличивающая потребление ресурсов на объекте. Использование ИИ для мониторинга объекта — это полезный способ для менеджеров добиться прогресса в достижении своих целей ESG, но ИИ также можно использовать для постановки этих целей и точного отчета о результатах ESG.

Постановка целей ESG и отчетность по ним с помощью ИИ

Разработка экологических, социальных и управленческих целей для организации — непростая задача. Есть много вещей, которые следует учитывать, включая прошлые результаты, текущие технологии и изменения рынка. Предприятиям часто трудно ставить цели, которые являются SMART — конкретными, измеримыми, достижимыми, актуальными и ограниченными во времени. При постановке целей ИИ может помочь, анализируя соответствующие данные компании и предлагая рекомендации относительно того, какие показатели являются SMART и реалистичными. Гибридная технология искусственного интеллекта особенно полезна для этой задачи, поскольку она сочетает в себе традиционную автоматизацию на основе данных с передовым человеческим мышлением. Эта технология может анализировать как данные, так и исторические знания — такие как рамки целей ESG, используемые другими организациями в отрасли, — для создания точных прогнозов того, чего может достичь электростанция. Выполняя функции автоматизированного советника по ESG, программное обеспечение для гибридного ИИ предоставляет организациям перспективную и актуальную информацию, помогающую создавать показатели SMART.

ИИ также может улучшить методы сбора данных, помогая коммунальным предприятиям вести документальный журнал всех действий ESG. Ведение реестра всех документов, связанных с деятельностью ESG, является наилучшей практикой для обеспечения того, чтобы организация могла доказать свое соответствие собственным стандартам и любым другим правовым требованиям, когда инвесторы и другие организации проводят расследование. Однако сортировать сотни страниц документов и сохранять только те, которые относятся к отчетности ESG, любой организации сложно справиться без помощи технологий. ИИ со встроенными возможностями метаданных может читать документы, анализировать ключевые слова и сохранять данные из соответствующих файлов, чтобы они были доступны, когда придет время для отчета о результатах. Автоматизация этого процесса экономит время и деньги, сохраняя при этом точность сообщаемых данных ESG.

Будущее измерения ESG

Такие технологии, как искусственный интеллект, устройства IoT и машинное обучение, могут изменить будущее отчетности ESG, дополнив утомительные задачи и помогая компаниям соблюдать требования заинтересованных сторон и Комиссии по ценным бумагам и биржам без чрезмерного финансового бремени. Проблемы с нестандартными структурами и неудовлетворительным сбором данных можно решить с помощью искусственного интеллектуального исторического анализа и отслеживания документов. Лучшие практики для создания целей, измерения результатов и обмена прогрессом в области ESG упрощаются благодаря сочетанию ИИ и оперативных данных организации. Коммунальные предприятия, которые позволяют ИИ выполнять рутинную работу по измерению ESG, улучшают общеотраслевые данные ESG и лучше понимают, на каком этапе они находятся на пути к устойчивой работе.Об авторе. Ричард Мартин — старший вице-президент компании Beyond Limits, разрабатывающей программное обеспечение для искусственного интеллекта. Мартин имеет более чем 30-летний опыт развития компаний-разработчиков программного обеспечения за счет создания ценности в обрабатывающей промышленности. Его обширный опыт в области продаж, развития бизнеса, маркетинга, стратегии компаний и решений, партнерских программ и операционной деятельности связан с его работой в ведущих компаниях, таких как Texas Instruments, AspenTech и Aveva. Он имеет степень в области химического машиностроения Университета Миссисипи. Оригинал — по ссылке.