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AI於ESG領域之應用與課題

AI於ESG領域之應用與課題

 

隨著淨零排放意識高漲,全球渴望企業資訊透明度提升,並提高對企業之監管,目前永續揭露標準更趨一致化、法制化,如企業永續發展報告指令(CSRD)、國際財務報導準則(IFRSs)與GRI 準則(GRI Standards)等,對全球企業供應鏈造成巨大壓力;在此背景下,撰寫ESG報告書與數據蒐集分析成為企業面臨之一大挑戰,根據路透社的「2024年永續報告與數據管理調查(Reuters Events’Sustainability Reporting and Data Management, 2024 )」,3,000多位企業受訪者表示於過去一年內,主要投資於利用AI等新工具,進行內部數據分析、排放量計算、供應商調查等,以撰寫合規且準確之ESG報告書。

 

AI如何賦能ESG

企業撰寫ESG報告書時,由於資料來自於供應鏈多個環節,甚至可能來自第三方報告,龐大且種類繁雜之資料實在不易處理,而且常常因為資料量分散且零碎,以人力進行比對分析,相當耗時費力,而使用AI即可自動分類、找出資料之共通性與趨勢、識別潛在影響因子,以及減少人為出錯之機率。另外,AI除了量化資料以外,亦可處理質性資料,如分析員工意見與利害關係人評論等,讓企業更有效地回應員工與利害關係人,提升ESG績效。簡言之,AI之好處在於能即時蒐集、分析大量數據,還可以簡化數據之複雜性,對數據進行模擬、預測,協助人類提出解決方案。

AI於ESG之應用,包含在環境(E)方面,可利用AI研究生物多樣性、氣候變遷、能耗與碳排間之關係等,亦可透過AI探索塑膠微粒對土壤和農業之影響;塑膠微粒與土壤皆具異質性,兩者之交互作用非常複雜,透過AI可從大量數據中進行學習並進行準確預測,故能協助塑膠廢棄物管理者制定決策;此外,在社會(S)方面,AI能增進人類賦能 (human augmentation)、進行利害關係人(如投資者、員工)分析等,而在治理(G)方面,AI可偵測詐欺、進行績效與風險分析等。

 

AI於ESG領域之發展:潛力與風險並存

AI多透過以往之數據進行分析與預測,但永續議題多為動態、多樣化且難以預測,甚至摻雜主觀意識,故未來人們在運用AI時,不僅要學習如何使用,更要知其局限性,秉持謙遜、謹慎之心態來使用它,方可發揮AI最大之價值,克服一個又一個複雜之永續挑戰。

 

參考資料: 

  1. https://www.esgtoday.com/guest-post-three-ways-ai-can-transform-esg-reporting/
  2. https://www.greenqueen.com.hk/ai-machine-learning-microplastics-in-soil-pollution-food/
  3. https://www.reuters.com/sustainability/sustainable-finance-reporting/sustainability-professionals-turning-ai-help-with-materiality-assessments-2024-05-10/
  4. https://www.reuters.com/sustainability/sustainable-finance-reporting/comment-ai-could-supercharge-esg-only-if-people-remain-charge-2024-04-10/
  5. https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_ca/topics/ai/ey-artificial-intelligence-esg-stakes-discussion-paper.pdf

 

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