★ ESG 中的人工智慧：加快世界向 Net Zero 的轉移

 
人工智慧技術賦能淨零排放

Klacci 凱樂奇 iF-R 讀頭門禁系統可以這麼小。 iF-R 讀卡器越來越多地擴展了 iF 系列智能非接觸式鎖的適用性。

來源：STACS

隨著世界向低碳經濟過渡，數位和分析工具在幫助企業的永續旅程，以及確保環境、社會和治理（ESG）資料的有效性和可驗證方面發揮著關鍵作用。

人們較少談論的是，人工智慧（AI）是所有這些的關鍵因素 —— 驗證、從不同的來源捕獲、聚合和協調來自日常業務營運的所有資料。

世界以生成聊天機器人和影像建立（如 ChatGPT 和 Midjourney）的形式掛在人工智慧上 —— 這是理所當然的 —— 但實際上這只是普通消費者能夠玩的人工智慧技術的最新流行應用。

例如，當像蘋果這樣的大型環保公司使用人工智慧時，它的強大程度不亞於我們在每日新聞頭條新聞中，看到的生成人工智慧應用程式，但它正在消費者不一定看到的幕後應用。

當今，人工智慧在幫助世界向淨零轉移方面，發揮著重要作用也是如此，隨著技術公司建構 ESG 資料平台越來越多地利用這個強大的工具。

ESG 資料中的人工智慧革命

圖片由 Google DeepMind 在 Unsplash 上拍攝

在 ESG 資料環境中，人工智慧增強了收集、清理和協調資料的過程。它還提供了預測能力，可以幫助氣候風險評估和決策。 

人工智慧驅動的公司，如 STACS、Unravel Carbon、MioTech 和 Nexus FrontierTech，是技術公司在建構平台的前沿的例子，這些平台幫助企業、中小企業和金融機構為其營運、供應鏈，和投資組合的 ESG 績效帶來透明度和問責制。

STACS 利用專有人工智慧在 ESGpedia 上聚合永續性資料點，並在公司層面生成標準化的 ESG 配置檔案，透過：

1. 將不同資料標準中的不同資料集智慧匹配到正確的公司實體，以及
2. 從非結構化資料來源（如永續性報告）中智慧提取相關 ESG 資料點。

截至今天，ESGpedia 提供了最全面的全球公司覆蓋範圍之一，擁有 316,000 多家公司的永續性資料，其中 107,000 多家公司簡介由 STACS 的人工智慧引擎覆蓋和標準化了完整的企業資料。這使銀行和企業能夠輕鬆、自信地訪問一站式永續融資登記處的準確、一致和可比資料，對投資組合進行 ESG 風險監測，以及監測供應商的永續性表現。

隨著越來越多的監管和圍繞 ESG 報告的談判，Unravel Carbon 使企業能夠以速度和規模，對自己及其大型企業生態系統進行脫碳。透過人工智慧驅動的脫碳平台，在幾秒鐘內將任何公司的會計資料，轉換為完整的供應鏈碳資料，自動生成氣候解決方案，並自動填充監管披露報告。

除了資料提取和協調外，人工智慧現在越來越多地被用來研究複雜的氣候資料。這就是總部位於香港的綠色資料新創公司 MioTech，正在推動碳排放減排的原因。MioTech 利用自然語言處理（NLP）等人工智慧技術，來分析公開資料，包括公司自己的披露、其網站上的資訊、政府記錄或媒體報導，並根據基於文字的關鍵詞提取相關資訊。如果一家公司沒有披露與氣候相關的資料，或者在公共空間沒有記錄，MioTech 則會尋找指示其溫室氣體排放的代理預測器 —— 能源消耗或產品線的資料，應用機器學習進行估計。

為了實現有效的 ESG 投資，Nexus FrontierTech 利用人工智慧驅動的模型和分析，來幫助投資者和利益相關者更好地應用 ESG 資料和見解，為投資和參與決策提供資訊，並全面推動朝著更永持續的未來邁進。

權力越大，責任越大

道德上使用人工智慧必須是每家公司，利用這項強大的技術的首要考慮，這意味著確保它將應用於你的業務的方式是透明的，並且可以向你的合作伙伴、投資者、同事和客戶解釋。

人工智慧系統的決策過程，應該易於理解並接受審查，有助於防止隱藏的偏見和歧視性做法。

例如，能源或製造業等難以減少行業的公司，不應該僅僅因為其經營的行業而受到人工智慧演算法的偏見 —— 雖然這可能表明他們的 ESG 資格，但可能會採取積極行動，例如購買高品質的碳信用，以抵消其綠色過渡的早期階段的排放。

其次，人工智慧的佈署應牢記資料隱私和安全邊界。

人工智慧演算法依靠大量資料（在這種情況下是 ESG 資料）來學習和進行預測，這使得這些資料必須以嚴格的協議進行收集、儲存和處理，以確保隱私權得到尊重。

技術提供商還必須建立彈性的全系統保護措施，防止駭客攻擊或濫用不良行為者，他們可能希望竊取人工智慧使用的大量資料。

第三，在將人工智慧嵌入任何技術平台時，人類監督和問責非常重要。

雖然人工智慧系統可以從資料中學習並做出預測，但它們缺乏自行做出道德判斷的能力，因此人類確保人工智慧系統不會做出有害的決策非常重要。

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