دور الذكاء الاصطناعي في جعل بيانات ESG أكثر موثوقية

يحتاج المستثمرون إلى بيانات ESG عالية الجودة والأتمتة على نطاق واسع لتعزيز عملية صنع القرار الحاسمة

يكتشف مديرو الأصول الصغيرة والكبيرة على حد سواء كيف يمكنهم تسخير الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية صنع القرار الاستثماري أثناء إدارة وقياس أداء ESG. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي الرابط الحيوي في ربط النقاط على الطريق إلى مستقبل أكثر استدامة. يمكنه حل تحديات البيانات التي لن يتمكن المستثمرون والشركات من حلها بدون التكنولوجيا.

"عندما نفكر في بيانات ESG ، فإننا نستخدم هذه البيانات بالفعل بعدة طرق ، كل شيء بدءا من تقييم المخاطر والتأثير من أسفل إلى أعلى إلى تقارير العملاء التنظيمية وغيرها ، إلى فرض شاشات الامتثال لدينا" ، قال ديفيد كلاوسنر ، أخصائي ESG في PGIM Fixed Income ، في ندوة عبر الإنترنت للمستثمر المسؤول برعاية Clarity AI. "أعتقد أن هذا هو سبب أهمية الذكاء الاصطناعي في هذه العملية. ليس لدينا القدرة على التعامل مع كل هذه البيانات. لم نتمكن ببساطة من القيام بعمليات ESG الخاصة بنا على نطاق واسع كمستثمر مؤسسي كبير ".

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على المساعدة في أتمتة وظائف بيانات ESG وتوسيع نطاقها عبر محافظ عملاء المستثمرين تعني أن مديري الأصول يمكنهم قضاء المزيد من الوقت في التركيز على أدوارهم الأساسية بدلا من تنقية البيانات. الذكاء الاصطناعي أيضا يمكن مديري الأصول الأصغر من الوصول إلى البيانات التي قد لا يكون لديهم هيكل داخلي للبحث فيها.  

على سبيل المثال ، قد لا تتعرض شركتان مقرهما في فلوريدا لنفس المستوى من مخاطر المناخ المادي (مثل زيادة احتمال حدوث فيضانات) عندما تتخذ إحداهما تدابير فعالة للتكيف عن طريق نقل الأنظمة الكهربائية إلى طابق أعلى ، والثانية لم تفعل ذلك. هذا السياق ، عندما يتم دمجه في نماذج الاستثمار ، يمكن أن يعزز عملية صنع القرار. قال ديفيد: "أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورا مهما للغاية في المساعدة في جمع هذه المعلومات معا".

قيمة بيانات ESG الموثوقة

توفر قدرة الذكاء الاصطناعي على التركيز على جودة البيانات حلا لتحدي البيانات الموثوقة. حتى البيانات التي أبلغت عنها الشركات يمكن أن تكون عرضة للخطأ إما بسبب الحوادث البشرية أو التفسيرات غير الدقيقة. "لقد تمكنا من تحديد جميع البيانات المبلغ عنها ، ما هي البيانات الموثوقة ، وبالتالي يمكن الوثوق بها ، وما هي البيانات التي قد تكون عرضة للأخطاء" ، قال بورخا كاديناتو ، مدير منتجات ESG في Clarity AI. "إن استخدام نماذج التعلم الآلي الإحصائية لمقارنة بيانات شركة ببيانات من السنوات السابقة ، أو مع بيانات من شركات أخرى في نفس الصناعة ، يساعدنا على تحديد نقاط البيانات هذه التي قد تكون خاطئة."

وإلى جانب البيانات المبلغ عنها، أشار إلى "فجوة كبيرة" يجب سدها عن طريق تمشيط جميع البيانات المتاحة. "الذكاء الاصطناعي أيضا إحداث فرق هناك." على سبيل المثال Clarity AI يستفيد من نماذج التعلم الآلي لتقدير بيانات الانبعاثات لأكثر من 30000 شركة، لتزويد المستثمرين برؤية أكثر قابلية للمقارنة وشمولية للانبعاثات.

ما الذي يجعل نموذج بيانات ESG جديرا بالثقة؟

يعد بناء الثقة بين مزود البيانات ومستخدم البيانات خطوة أولى لأي تقنية في أي صناعة ، كما أشار بيلوسي ، المدير المساعد للمشاركة في Federated Hermes ، في الندوة عبر الإنترنت. مع الذكاء الاصطناعي ، تبدأ هذه الثقة بالقوى العاملة والتأكد من خلو البيانات من التحيز.  

"من المهم جدا أن تكون قادرا على شرح النماذج للناس للثقة في الأرقام وبالتالي دمجها في قراراتهم الاستثمارية" ، قال روبرت سميث ، مدير هندسة التعلم الآلي في Clarity AI. قال روبرت: "بالنسبة لي ، تعد نماذج التعلم الآلي طريقة للمقارنة المنهجية لعدد لا حصر له من الأساليب المختلفة ، ما نسميه الميزات ، والتي ستدفع في النهاية القيمة المقدرة ، مع وظيفة موضوعية تختار بينها ، وتختار الأفضل". هناك نتيجة إحصائية توفر فاصل ثقة (مستوى معين من النسبة المئوية لمعرفة أن البيانات دقيقة قدر الإمكان) تقدم طبقة إضافية من الشفافية لتعزيز ثقة مستخدمينا.

"الفكرة ليست التخلص من البشر ولكن جعلهم يتحققون من صحة النماذج وعدد أقل بكثير من النتائج. هذه هي الجوانب الرئيسية لبناء الثقة في النماذج التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي. وقد يتطلب جزء منه أيضا تغييرا في العقلية في بعض القطاعات".

العديد من الطرق للاستفادة من الذكاء الاصطناعي للحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات

لا يوجد نهج واحد الذكاء الاصطناعي. في حين أن ChatGPT و الذكاء الاصطناعي التوليدية مألوفة أكثر للناس في الوقت الحاضر ، أشار روبرت إلى أنها تتصفح فقط سطح جميع الأساليب الذكاء الاصطناعي المتاحة للمستثمرين والشركات لحل تحديات بيانات ESG. 

مع توفر المزيد من البيانات ، سيسمح الذكاء الاصطناعي بمزيد من التجميع ، وقدرة أكبر على إجراء التحليل والرؤى السطحية لإبلاغ القرارات. "لدينا نماذج معالجة اللغة الطبيعية التي تقرأ مئات الآلاف من المقالات الإخبارية على أساس يومي وقادرة على تصنيفها في واحدة من 40 فئة مختلفة وتعيين الخطورة لها. تمكنا من إظهار أن الشركات التي لديها مستوى معين من الجدل أدت إلى ضعف الأداء بنسبة 2 إلى 5٪ بعد ستة أشهر."

من تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) إلى التصوير بالأقمار الصناعية لتتبع الانبعاثات إلى التنوع البيولوجي الذكاء الاصطناعي لحساب أعداد الأنواع المهددة بالانقراض ، يمكن الذكاء الاصطناعي توسيع أو فتح الباب أمام تحسين بيانات ESG التي تسترشد بها قرارات العمل.

اتصل بنا لمعرفة المزيد حول كيفية القيام بذلك Clarity AI يستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم أي حاجة متعلقة بالاستدامة.