2020-03-27|作者:Madelyn Antoncic/整理:CSRone Amy Lin、劉奕妏

【第六屆台灣永續報告分析發表會:精彩回顧】Madelyn Antoncic :AI科技=優化ESG投資+定錨SDGs

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. 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. 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. 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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