كيف يمكن لعلم البيانات تمكين SFDR تقريري

تقديم SFDR حل الإبلاغ الذي يتغلب SFDR فجوات تغطية PAIs ببيانات موثوقة

لائحة الإفصاح عن التمويل المستدام للاتحاد الأوروبي (SFDR) يمكن أن تحدث ثورة في تقارير الاستدامة - وبالتالي إعادة تحديد نطاق البيانات التي تتبعها الشركات لقياس أداء ESG الخاص بها.

الغرض من SFDR هو تحسين شفافية إفصاحات ESG من قبل مقدمي المنتجات والخدمات المالية. نظرا لعدم توفر كل جزء من البيانات ذات الصلة على نطاق واسع حتى الآن ، فإن الامتثال ل SFDR يتطلب أيضا من المشاركين في السوق المالية الركض بطريقة ما قبل المشي. في المرحلة الوسيطة ، عندما يكون مقدمو البيانات في طور تكثيف عروضهم ، قد يؤدي ذلك إلى نتائج عكسية ويؤدي إلى سوء الإبلاغ أو سوء الإبلاغ. يمكن أن يساعد علم البيانات.

يتطلب توفير البيانات الصحيحة على نطاق واسع التغلب على عقبتين رئيسيتين:

• موثوقية منخفضة للبيانات المبلغ عنها. يمكن أن يحدث هذا لأن بيانات الشركة المبلغ عنها مجزأة وغير موحدة ، وتوجد قيم متضاربة أو غير موثوقة عبر موفري خدمات مختلفين.
• تغطية البيانات غير المكتملة للمقاييس والقطاعات الصناعية. يحدث هذا بسبب التقارير الجزئية أو غير الموجودة.

يوضح الشكل 1 SFDR فجوات تغطية الآثار السلبية الرئيسية (PAI) حسب الجغرافيا والحجم والمؤشرات المختارة بناء على Clarity AI تحليل مدعوم بعلوم البيانات ل 29000 شركة. ¹ على الصعيد العالمي ، أبلغت 3٪ فقط من الشركات التي تم تحليلها عن أكثر من 70٪ من 14 PAI إلزامية. وتقود أوروبا الطريق مع 10٪ من الشركات التي تلبي عتبة التغطية هذه، في حين أن 3٪ فقط من الشركات الأمريكية و 1٪ من شركات آسيا والمحيط الهادئ أبلغت عن الشيء نفسه. استوفت واحدة من كل خمس شركات ذات رؤوس أموال كبيرة العتبة، لكن واحدة فقط من كل 50 شركة ذات رؤوس أموال صغيرة فعلت ذلك. كما تختلف التغطية على نطاق واسع حسب المؤشر: 20٪ من 29000 شركة تكشف عن بيانات انبعاثات الكربون ، لكن 3٪ فقط تفعل الشيء نفسه فيما يتعلق ببيانات فجوة الأجور بين الجنسين.

الشكل 1
يشير تحليلنا إلى وجود فجوات كبيرة في التغطية في SFDR الآثار السلبية الرئيسية (PAIs).

الشركات التي تبلغ عن أكثر من 70٪ من PAIs (n = 29,000 شركة) ، ٪

بالإضافة إلى تلبية PAIs ، SFDR يتطلب دليلا على إدراج ممارسات الحوكمة الرشيدة وأن الشركات تأخذ في الاعتبار اختبار عدم حدوث ضرر كبير (DNSH) - كل منها يأتي مع تحديات تغطية البيانات الخاصة به. سيساعد تنفيذ توجيه الإبلاغ عن استدامة الشركات (CSRD) الصادر عن المفوضية الأوروبية في سد الفجوة ، مما يجبر في النهاية ما يقرب من 50,000 شركة على الإبلاغ عن أداء الاستدامة على مجموعة شاملة من المقاييس. سيتم تنفيذ CSRD بالكامل بحلول عام 2025 ، ومن المرجح أن تتخلف الولايات القضائية غير الأوروبية عن الركب.

Clarity AI هي شركة ومنصة تكنولوجيا الاستدامة مع مهمة إحداث تأثير مجتمعي في الأسواق.

SFDR تضيف متطلبات إعداد التقارير طبقة أخرى من البيانات إلى 200 مقياس Clarity AI يوفر بالفعل أدلة الأداء بشأن مخاطر ESG وتأثيرها على العالم ، بالإضافة إلى التوافق مع الأهداف المناخية (بما في ذلك أهداف فريق العمل المعني بالإفصاحات المالية المتعلقة بالمناخ) ومواءمة أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs). كمتجر شامل ، Clarity AI كما يوفر للعملاء حلولا قوية وشاملة لتلبية احتياجاتهم SFDR متطلبات الإفصاح وتصميم المنتج ، والاستفادة من قدراتنا في علوم البيانات.

في هذه الورقة ، نقدم أمثلة محددة على مزايا نهج علم البيانات الخاص بنا ل SFDR
تقريري. نحن نتناول المتطلبات الأساسية لنمذجة الصوت والتوصيات حول كيفية استخدام البيانات. كما نسلط الضوء على القيود الحالية وكيف نعتزم مواصلة تطوير SFDR وحدة التحليل وإعداد التقارير في الأشهر المقبلة. تم تأطير الورقة حول ثلاث حالات استخدام محددة تستفيد من تقنيات علم البيانات المختلفة ، موضحة من خلال SFDR المتطلبات:

1. كيف يمكن لعلم البيانات تحسين موثوقية البيانات المبلغ عنها
2. كيف يمكن للتعلم الآلي توسيع نطاق تغطية البيانات
3. كيف يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية أن تفيد في تطوير المقاييس

بينما SFDR يغطي العديد من فئات الأصول ، بما في ذلك السندات السيادية والعقارات ، وسنركز على الشركات.

الشكل 2
Clarity AI يحقق نتائج محسنة بفضل ثلاثة عوامل تمييز رئيسية.

مصادر البيانات
تجميع أكبر مجموعة من المصادر المنظمة وغير المنظمة لتغطية جميع الموضوعات الرئيسية وقطاعات الصناعة

الخبرة الفنية في مجال البيانات
تجميع وتنظيف وتوحيد قاعدة البيانات المجمعة لتحسين جودة البيانات، والتحسين المستمر للنماذج من خلال الخبرة الداخلية والخارجية (الشراكات مع الأوساط الأكاديمية والشركات الاستشارية)

الذكاء الاصطناعي
تنفيذ أحدث تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات مع وضع قابلية التوسع في الاعتبار لاختيار أفضل مصدر تلقائيا والحصول على تقديرات دقيقة للبيانات غير المبلغ عنها ، مما يزيد من الموثوقية والتغطية

إلى أي مدى يمكن استخدام البيانات النموذجية في SFDR تقريري؟

كان السؤال الأول في رحلتنا هو معرفة إلى أي مدى SFDR يسمح للمشاركين في السوق المالية باستخدام البيانات النموذجية. للإجابة على هذا السؤال الأساسي ، تواصلنا مع مستشارنا الخارجي للتنظيم المستدام وشريكنا Eco: Fact.

أحد الأهداف الرئيسية ل SFDR، وغيرها من لوائح التمويل المستدام، للحد من عدم تناسق المعلومات بين المشاركين في الأسواق المالية والمستثمرين. وبالتالي ، من المتوقع أن يدعم المشاركون في الأسواق المالية تقاريرهم ويتخذون قرارات بناء على البيانات التي قد لا تكون غير متوفرة. على سبيل المثال ، يمكن ملاحظة ذلك عندما أدخلت لوائح التمويل المستدام المبتكرة في الاتحاد الأوروبي متطلبات للإبلاغ عن مخاطر الاستدامة والآثار السلبية على عوامل الاستدامة.

وعلى الرغم من أن هاتين الفئتين مرتبطتان ارتباطا وثيقا، إلا أنهما تتطلبان من المشاركين في الأسواق المالية تقييم مواضيع الاستدامة، مثل تغير المناخ وانتهاكات حقوق الإنسان، من وجهات نظر مختلفة:

• يركز تحليل "مخاطر الاستدامة" على الآثار السلبية المادية المحتملة على قيمة الاستثمار التي تنبع من عوامل الاستدامة (مثل تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر على قيم الممتلكات).
• يركز النظر في "آثار الاستدامة الضارة" على الآثار السلبية للاستثمار على آثار الاستدامة (على سبيل المثال ، الاستثمار في الشركات شديدة التلوث التي تؤثر سلبا على النظم الإيكولوجية وصحة الأفراد).

وهناك حاجة إلى بيانات مناسبة لإجراء تقييمات مثل تلك الموصوفة أعلاه؛ يعد توافر البيانات وإمكانية الوصول إليها وموثوقيتها أمرا أساسيا لجهود المؤسسات المالية للإجابة على الأسئلة المتعلقة بمخاطر الاستدامة والآثار السلبية ، وبالتالي تلبية SFDRتوقعاته. يدرك المنظمون التحديات المتعلقة بالبيانات التي تواجهها المؤسسات ، وهم يقومون حاليا بتصميم حلول لسد فجوة البيانات هذه من خلال ، على سبيل المثال ، توجيه الإبلاغ عن استدامة الشركات المقترح (CSRD). في غضون ذلك ، يوفر منظم الاتحاد الأوروبي الأدوات التي يمكن للمشاركين في الأسواق المالية استخدامها لمعالجة مسألة توافر البيانات.

وترد إحدى الأدوات في المادة 7(2) من المعايير التقنية التنظيمية (RTS) (يشار إليها عادة بالمستوى 2). (RTS تحت SFDR من المتوقع أن تصبح قابلة للتطبيق في وقت ما في عام 2022.) وهذا الحكم مناسب للحالات التي يطلب فيها من المشاركين في الأسواق المالية الكشف عن بيانات عن المؤشرات الرئيسية للأثر السلبي ولكن هذه البيانات ليست متاحة بسهولة. وفي هذا السياق، يتوقع من المشاركين في الأسواق المالية أن يبذلوا "قصارى جهدهم" للحصول على المعلومات التي يحتاجون إليها، إما مباشرة من الشركات المستثمر فيها أو عن طريق إجراء بحوث إضافية. يمكنهم أيضا التعاون مع موفري البيانات الخارجيين أو الخبراء الخارجيين أو وضع افتراضات معقولة. وتجدر الإشارة إلى أنه يجب على المشاركين في الأسواق المالية أيضا الإبلاغ عما يشكل أفضل جهودهم.

في هذه الحالة، يعد استخدام المشاركين في السوق المالية للبيانات النموذجية أحد الحلول لمواجهة التحدي المتمثل في فجوات البيانات - حيث تفي هذه الاستراتيجية بمعايير التوقع لاستخدام أفضل الجهود. فعلى سبيل المثال، تمكن البيانات النموذجية المشاركين في الأسواق المالية من بناء إفصاحاتهم على نهج يمكن التحقق منه ويستخدمه مشاركون آخرون في السوق لوضع افتراضات معقولة بشأن التأثيرات على عوامل الاستدامة.

تنزيل التقرير الكامل

_______________
1. للمفتاح SFDR PAI ، سمحت لنا خبرتنا في علوم البيانات بمضاعفة تغطية البيانات بنحو خمس مرات ، في المتوسط. في بعض الحالات ، عندما لم تكن هناك بيانات متاحة ، قمنا بتطوير مجموعات بيانات جديدة بالكامل. إلى جانب قضايا التغطية ، يواجه المشاركون في السوق المالية أيضا مشكلات موثوقية البيانات المبلغ عنها ، وهو مجال آخر يوفر فيه نهج علم البيانات لدينا تحسينات كبيرة.