Antoncic博士表示,「信託資本主義」正反映下列趨勢:
以及,由於ESG的數據是基於企業對社會影響力的全面評估,檢視企業的層面包括:環境、人權、社區、消費者與隱私權、供應鏈管理、員工聘僱健康與福祉、多元融合和商業道德等。投資人正就是藉這些因素,篩選出適當的投資標的。
Antoncic博士說明,據她瞭解臺灣政府已經強制規定,企業必須出版永續報告書揭露ESG相關資訊。然而,至今美國企業仍是自主性揭露ESG相關數據。由於發行ESG指標組織甚多、缺少ESG可參考指標和標準,以及企業常自我美化嚴重「漂綠」,將造成蒐集非財務資訊ESG數據的困難。此外,ESG指標更新的速度過慢,幾乎以「年」為單位,這不僅造成企業和其供應商之間ESG資訊落差,進而影響企業的ESG評分與評級,更重要的是將造成投資人也無法據以作出正確的投資決策。
面對這些困境,Antoncic博士認為,藉由Big Data大數據和AI的科技,能夠進一步優化ESG非結構性的數據,並協助評估企業的ESG與SDGs評分。其包括:增強透明度、完整性評比、凸顯標竿企業分析等。
目前全球超過130個國家擁有1萬多家企業會員聯合國全球盟約(UN Global Compact)與Global A.I.公司合作的方案中,根據 UNGC於ESG/SDG相關之人權、勞工、環境、反貪腐等10項原則,擬定出30項子指標給予這些公司ESG/SDG 評分,以真實呈現企業的透明程度。
(永續議題透明度分析表,橘色:企業提及且有指標;黑色:企業提及但無指標,藍色:企業未提及/資料來源:Madelyn Antoncic)
同時,透過AI科技結合企業自我揭露的報告,以及非結構化的數據,包括:從150多個國家地區的10萬多種資料來源 (新聞、社群媒體、政府報告、Blog、Twitter、NGO分析報告等)和60種語言的分析途徑。Global A.I.公司可以過濾篩除掉企業自我標榜、自賣自誇的「雜訊(噪音)」,找到更貼近實況的另類標竿評分與解析之參考。而這些數據都非常適用於股市篩選、盡職調查和完整性分析。
(左圖企業自我呈報的完美永續資料;右圖透過大數據AI數據蒐集到的資料/資料來源:Madelyn Antoncic)
Antoncic博士同時強調,企業的ESG數據必須整合SDG目標,才能真正發揮影響力。目前Global A.I.公司以SDG足跡為數據蒐集來源,可以顯示出全球何處最需要SDGs投資。這些AI數據也透過與聯合國的合作方案,首度應用於國家與全球層級的決策,並提供國家級別的SDG風險評分。
Global A.I. 結合AI科技和SDGs研擬出一套不同的方案,利用AI更及時地量化和追蹤數千個SDGs因素和事件,整合線上和線下,克服ESG目前的缺陷,在衡量企業永續足跡上,更全面、更即時、更具標準化。
Global A.I.對於企業SDGs相關議題的觸及,以及企業於ESG的表現,經過正面或負面評價增減之後,推算出來的「SDGs淨值足跡」皆具透明化且全面性的特點,將有助於:
(投資組合與標竿企業於SDGs正負分評比圖/資料來源:Madelyn Antoncic)
Global A.I.大數據和AI科技,可以提供多元用途。首先,對投資機構而言,AI科技可以協助整合新聞、社交媒體和第三方來源的數據以識別潛在風險,並提高信託責任。國家級別及分類別的風險評估,可使投資者快速掌握市場趨勢及投資風險。
其次,對企業而言,可藉此科技在市場的通盤數據蒐集納入競爭者分析,了解自身企業、子公司以及供應鏈的永續指標,凸顯企業永續性政策優良獨眾之處,並彌補不足的永續性指標,藉由掌握非財務風險的資訊,優化企業政策上永續性的KPI。
第三,對政府而言,這項科技可藉由提高國家風險透明度,吸引投資流動,得以使國家SDGs量化並擁有一致性的發展。通過對永續發展目標的取捨、情景分析、風險評估進行數據驅動的分析,進一步改善政策制定。
最後,Antoncic博士強調,所有的數據Data都已經放在我們眼前。以往需要無數年代、無數資源才得以解決的人類社會問題,如今AI不被地域限縮的特性,可以善用科技來瞭解全球、國家、地方、企業可以投入資源改善與重點救援處。例如,World Bank推動的「照亮非洲計畫」(Lighting Africa Program) 以及當下全球正面臨的新冠肺炎Covid-19蔓延問題,都將得以凸顯重點。
核稿編輯:倪上筑
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資料來源:Global A.I.+Madelyn + CSRone
圖片來源:CSRone
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