面對Covid-19疫情全球肆虐，CSRone永續智庫如期於3月26日透過全球線上視訊會議方式，成功達陣「2020 第六屆台灣永續報告分析全球線上發表會」。這場論壇共吸引近1千人報名，共超過500位CSR專業人員全程參與，並針對未來臺灣能夠如何加速推展SDGs、在不確定的世界中站穩腳步展開熱烈討論，顯現CSR專業人員積極追求新知的學習性格。

這場論壇邀請到重量級講者美國Global A.I.公司執行合夥人Madelyn Antoncic博士，該公司正致力於利用大數據Big Data與AI科技，以優化ESG投資決策，達成聯合國永續全球發展目標SDGs。Antoncic博士於2019年底剛卸任美國永續會計準則委員會（SASB）執行長職務，她亦曾經擔任世界銀行World Bank副行長。

非財務ESG議題風險  呈現逐年上升趨勢

Antoncic博士首先向臺灣聽眾問候疫情平安。接著開宗明義指出，有別於傳統的經濟議題風險，近10年來企業於ESG（環境、社會、治理）議題風險有逐年升高的趨勢，嗅覺敏銳的投資人早已覺察非財務ESG議題的風險，深切地影響到企業營運。加上「信託資本主義」(Fiduciary Capitalism) 理念的興起，更促使投資機構放棄短期獲利，改以長期社會影響力為投資標的之考量，這些都將會塑造新一代的金融市場與經濟。

（近10年企業議題風險由經濟轉移為環境與科技風險／資料來源：Madelyn Antoncic）

信託資本主義興起 長期導向投資機構塑造新一代經濟

Antoncic博士表示，「信託資本主義｣正反映下列趨勢：

1. 對政府決策者而言，已經將極端氣候事件、自然災害、水資源危機、減緩或因應氣候變遷等，視為優先決策標的；
2. 對投資者而言，已經將ESG風險納入投資組合的考量，並藉此篩選值得投資的對象；
3. 對千禧世代而言，針對企業在重大性永續議題上是否「doing good」的定義日趨嚴苛，甚至超越ESG的狹窄定義，並期望企業營運決策能以SDGs為2030年期程為目標。

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。

蒐集非財務數據的困難：多頭組織、多重標準、漂綠

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）

ESG／SDG評分適用於：股市篩選、盡職調查、完整性分析

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。

SDG足跡評估：投資組合與標竿樣本分數比較

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：

1. 投資方：能據以識別出企業是否透明地揭露其負面問題，藉以改善投資流程與策略。
2. 企業：可透過監看這些潛藏的訊息，了解負面分數對其整體評級的影響，從而提高其ESG／SDG評級。

（投資組合與標竿企業於SDGs正負分評比圖／資料來源：Madelyn Antoncic）

多元評估：提供國家級別的SDG風險評分

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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