当前ESG项目的状况未能充分、迅速地应对气候变化。
人工智能可以提供全面的ESG管理解决方案、报告能力和可操作的排放洞察。
人工智能可以处理海量数据，从噪声中提取有效信号，并为企业提供实现ESG目标的路线图，从而产生切实成效。
气候变化使世界处于岌岌可危的境地。毫不奇怪，企业正面临来自投资者和客户的巨大压力，要求其提高在ESG问题上的透明度和绩效，许多企业也因其成功而获得积极反馈。但当前环境、社会和治理（ESG）项目的状况，未能充分、迅速地应对气候变化。
尽管大多数企业怀有最良好的意图，但除非做出实质性且可证明的改进，否则这些意图最终无济于事。这首先需要设定积极且有影响力的ESG目标。然而，制定ESG目标并随后监测和推进目标的实现，是当今全球企业面临的最大挑战之一。所涉及的数据来源复杂且分散，导致分析不足、报告不一致，以及承诺无法兑现。
在这方面，人工智能（AI）可以成为管理ESG工作、最终应对气候变化的变革性力量。人工智能可以提供全面的ESG管理解决方案、报告能力和可操作的排放洞察，即使是最大型的企业也能受益，从而帮助推动局势朝正确方向发展。
用于ESG指标的合适工具
过去两年间，全球范围内越来越多的政府机构已颁布法律，要求企业报告ESG指标。2021年，欧盟委员会通过了一项提案，要求企业自2024年起报告社会和环境影响。英国、香港、新加坡和中国均已更新其环境和社会信息披露指引。2022年8月，美国证券交易委员会提出了相关规定，以加强和规范与气候相关的信息披露。
但目前，大多数企业尚未做好满足这些新要求的准备。它们需要能够整合数据、并提供排放追踪及更广泛ESG绩效管理全部功能的自动化解决方案。人工智能是此类解决方案的重要组成部分。
人工智能驱动的解决方案可提供近乎实时的数据融合、验证，并将数据映射至现行标准和框架。对于融入人工智能的系统而言，报告不再是负担，我们也能确保追踪正确的指标。这包括范围1、2和3排放，其中范围3排放历来难以追踪。这确实需要更大规模的数据收集和处理——主要用于追踪范围3排放——包括人工智能模型的初始训练。然而，一旦训练完成，人工智能便以推理方式运行，所需计算资源极少。
研究结果表明，企业仅需采用全面的追踪系统，便能产生实际成效。使用自动化排放计量解决方案的企业，全面计量排放的可能性高出2.2倍，并且按照其减排目标减少排放的可能性高出1.9倍。
提升问责性
越来越明显的是，消费者和投资者正日益识破“漂绿”行为及虚假承诺，而各组织仍在努力落实可切实推动气候行动的可持续发展解决方案。无论是为了地球，还是为了满足利益相关方的期望，这样做都刻不容缓。在普华永道的研究中，近半数受访投资者表示，愿意撤出那些在ESG问题上行动不足的企业。成功的压力不仅来自外部。招聘人员也注意到，越来越多的员工更青睐那些明确作出ESG承诺的企业。员工更青睐那些明确作出ESG承诺的企业。
人工智能解决方案可以推动切实改进，实现ESG指标的标准化并落实相关目标。这一范围涵盖从日常运营直至报告ESG成果的全过程。例如，基于人工智能的预测性维护，正是壳牌等公司从现有资产以及风电场等新建可再生能源资产中提供更清洁、更安全、更可持续能源的方式。壳牌的投资既改善了其底线，也提升了公司对气候变化的积极影响。
投资此类人工智能解决方案，不仅用于对照目标追踪ESG指标，还有助于提升企业整体运营效率，包括改善供应链物流、需求预测，以及优化采购和规划工作流程——所有这些都有助于减少排放，并降低企业对气候的影响。
借助人工智能设定并实现更好的目标
任何目标能否实现，都取决于目标本身。当该目标将受到投资者、客户和员工的审视，更不用说它还关系到我们星球的未来时，选择正确的目标至关重要。面对全球ESG压力日益增长，企业已不能仅设定渐进式目标。长期以来，各组织在设定ESG目标时，并未真正重视实现持续、实质性进展的重要性和挑战。
Forrester报告称，全球企业中近四分之三的决策者表示，他们需要一种能够帮助其更好地了解ESG绩效可在哪些方面改进的解决方案。该报告还指出：“企业必须改进内部数据实践，并寻找途径提升ESG数据的可信度，以便更放心地将其用于决策。”这正是人工智能可以发挥作用的地方。人工智能可以处理海量数据，从噪声中提取有效信号，并为企业提供切实可行的路线图和洞察，帮助其实现真正提升底线及对社会和地球产生积极影响的ESG目标。
人工智能能够整合并协调此前相互割裂的数据流，并在设定目标时纳入全局信息。当ESG指标与财务数据相互脱节时，企业便难以实现排放目标。将所有相关数据接入统一人工智能平台的企业——而不仅是ESG和财务数据流——将获益最多。只有当企业能够看清全貌并理解所有ESG指标时，我们才能制定出带来有意义变革、并避免气候变化最严重后果的目标。
