Светът се намира в състояние на несигурност поради изменението на климата. Не е изненадващо, че компаниите са изправени пред огромен натиск от страна на инвеститори и клиенти да подобрят прозрачността и резултатите си по въпросите на ESG, а много от тях получават положителни отзиви за успеха си. Но сегашното състояние на програмите за околната среда, социалната сфера и управлението (ESG) не допринася достатъчно за нужната промяна.
Поставянето на амбициозни цели в областта на ESG е началото на промяната, но разработването, наблюдението и постигането на напредък по тях, е сред най-големите предизвикателства, пред които са изправени глобалните предприятия днес. Постъпващите източници на данни са сложни и хаотични, което води до непоследователно отчитане и неизпълнени обещания. Точно тук AI може да промени правилата за управлението на ESG и в крайна сметка за справяне с изменението на климата. Изкуственият интелект може да помогне като предоставя цялостни решения за ESG управлението, възможности за докладване за емисиите дори на най-голямото предприятие.
Правилните инструменти за измерване на ESG
През последните две години повече правителствени органи по света приеха закони, изискващи от корпорациите да докладват за ESG метриките. През 2021 г. Европейската комисия прие предложение, което ще изисква от дружествата да докладват за социалните и екологичните въздействия от 2024 г. нататък. Обединеното кралство, Хонконг, Сингапур и Китай актуализираха своите насоки за оповестяване на информация за околната и социалната среда. А през 2022 г. Комисията по ценни книжа и фондови борси на САЩ предложи разпоредби за подобряване и стандартизиране на оповестяванията, свързани с климата.
В момента повечето корпорации все още не са подготвени да изпълнят тези нови изисквания. Те се нуждаят от автоматизирани решения, които интегрират данни и осигуряват пълния обхват на функциите за проследяване на емисиите и по-широко управление на ESG резултатите. AI е важна част от такова решение.
Изкуственият интелект, осигурява сливане на данни в почти реално време, валидиране и съпоставяне с действащите стандарти и рамки. За системите, използващи AI, докладването вече не е бреме и има гаранция, че се проследяват правилните показатели. Това включва емисии от обхвата 1, 2 и 3, като последният е известен с това, че е трудно да се проследява. Това наистина изисква по-голямо събиране и обработване на данни. Веднъж обучен обаче, AI работи и изисква минимални изчислителни ресурси.
А резултатите показват, че корпорациите могат да постигнат промяна просто като възприемат цялостна система за проследяване. Тези, които разполагат с автоматизирани решения за измерване на емисиите, е 2.2 пъти по-вероятно да измерват емисиите изчерпателно и 1.9 пъти по-вероятно да ги намалят в съответствие с амбициите си.
Подобрена отчетност
Потребителите и инвеститорите добре познават “зеленото измиване” и фалшивите обещания, докато организациите все още се борят да прилагат решения за устойчивост. Те осигуряват значими действия по отношение на климата. Необходимостта да се направи това е спешна, както за планетата, така и за удовлетворяване на заинтересованите страни. В проучване на PwC почти половината от анкетираните инвеститори изразяват готовност да се оттеглят от компании, които не предприемат достатъчно действия по въпросите на ESG. Специалистите по подбор на персонал също са забелязали, че все повече служители предпочитат компании с ясни ангажименти по отношение на ESG.
Инициативите, които осигуряват сериозно подобрение за стандартизиране и изпълнение на показателите за ESG, могат да бъдат осъществени чрез решения с изкуствен интелект. Това се простира от текущите операции чак до отчитането на ESG резултатите. Например, базираната на AI прогнозна поддръжка е начинът, по който компании като Shell доставят по-чиста, по-безопасна и по-устойчива енергия от съществуващите активи, както и от нови възобновяеми активи като вятърни паркове. Инвестициите на Shell подобряват крайните резултати и влиянието на компанията върху изменението на климата.
Инвестирането в тези видове решения с изкуствен интелект не е само за проследяване на показателите на ESG спрямо целите. Става дума и за подобряване на цялостната ефективност в рамките на бизнеса, включително подобряване на логистиката на веригата за доставки, прогнозиране на търсенето и оптимизиране на работните процеси за снабдяване и планиране. Всички те могат да намалят емисиите и въздействието на корпорацията върху климата.
Използване на AI за поставяне и постигане на по-добри цели
Успехът при постигането на всяка цел е ограничен от целта. Отминал е моментът, в който компаниите могат да определят постепенни цели в отговор на нарастващия глобален натиск от страна на ESG. Твърде дълго време организациите си поставят цели, свързани с ESG, без да приемат сериозно значението и предизвикателството да постигнат истински, устойчив напредък.
Почти три четвърти от лицата, вземащи решения в глобални предприятия, заявяват, че се нуждаят от решение, което им позволява да разберат по-добре къде могат да подобрят своите резултати в областта на ESG. В доклада се отбелязва също: “Фирмите трябва да подобрят практиките си за вътрешни данни и да намерят начини да придадат по-голяма цялостност на своите данни за ESG, за да могат да ги използват по-удобно за вземане на решения.”
Точно тук AI може да помогне. Изкуственият интелект може да поглъща огромни количества данни, да предоставя на компаниите реалистична пътна карта и насоки за постигане на ESG целите.
AI позволява да се интегрират и съгласуват разделени преди това потоци от данни и да се информират за определянето на цели, които отчитат цялостната картина. Когато показателите за ESG и финансовите данни са разделени, компаниите не успяват да постигнат целите за емисиите. Най-голяма полза ще имат корпорациите, които свързват всички свои релевантни данни в рамките на единна платформа с AI. Когато корпорациите могат да видят цялата картина и да разберат всички ESG метрики, само тогава ще изготвим цели, които осигуряват значима промяна.
Във второто издание на форума ESG&Friends: Transformation in Action ще говорим за приложениията на Изкуствения интелект за създаване и прилагане на устойчиви бизнес модели – кога AI помага и в кои случаи трябва да се ограничи? Темата ще дискутираме с Кристина Ескенази, председател на Биотехнологичен и Здравен Клъстер, член на УС на Клъстер Изкуствен Интелект България.
Повече за събитието прочетете тук:
