Die Rolle der KI bei der Verbesserung der Zuverlässigkeit von ESG-Daten

Anleger benötigen qualitativ hochwertige ESG-Daten und Automatisierung in großem Umfang, um wichtige Entscheidungen zu verbessern

Sowohl kleine als auch große Vermögensverwalter überlegen, wie sie KI nutzen können, um ihre Anlageentscheidungen zu verbessern und gleichzeitig die ESG-Leistung zu verwalten und zu messen. KI könnte das entscheidende Bindeglied auf dem Weg zu einer nachhaltigeren Zukunft sein. Sie kann Datenprobleme lösen, zu denen Investoren und Unternehmen ohne Technologie nicht in der Lage wären.

"Wenn wir über ESG-Daten nachdenken, nutzen wir diese Daten auf vielfältige Weise, von unserer Bottom-up-Risiko- und Folgenabschätzung über unsere aufsichtsrechtliche und andere Kundenberichterstattung bis hin zur Durchsetzung unserer Compliance-Screens", sagte David Klausner, ESG-Spezialist bei PGIM Fixed Income, auf einem Webinar für verantwortungsbewusste Investoren, das von Clarity AI. "Ich denke, deshalb ist KI in diesem Prozess so wichtig. Wir haben nicht die Kapazität, all diese Daten zu verarbeiten. Als großer institutioneller Anleger könnten wir unsere ESG-Prozesse einfach nicht in großem Umfang durchführen."

Die Fähigkeit der KI zur Automatisierung von ESG-Datenfunktionen und deren Skalierung auf die Portfolios der Kunden von Anlegern bedeutet, dass Vermögensverwalter mehr Zeit auf ihre Kernaufgaben verwenden können, anstatt sich durch Daten zu wühlen. KI ermöglicht es auch kleineren Vermögensverwaltern, auf Daten zuzugreifen, für deren Recherche sie möglicherweise keine interne Struktur haben.

So sind beispielsweise zwei Unternehmen in Florida möglicherweise nicht dem gleichen physischen Klimarisiko ausgesetzt (z. B. durch die erhöhte Wahrscheinlichkeit von Überschwemmungen), wenn das eine Unternehmen aktive Anpassungsmaßnahmen ergriffen hat, indem es elektrische Anlagen in ein höheres Stockwerk verlegt hat, und das andere nicht. Dieser Kontext kann, wenn er in Investitionsmodelle eingebaut wird, die Entscheidungsfindung verbessern. "Ich denke, dass KI eine sehr wichtige Rolle dabei spielt, diese Informationen zusammenzubringen", so David. sagte David.

Der Wert zuverlässiger ESG-Daten

Die Fähigkeit der KI, sich auf die Datenqualität zu konzentrieren, bietet eine Lösung für das Problem der zuverlässigen Daten. Selbst die von Unternehmen gemeldeten Daten können fehleranfällig sein, entweder aufgrund menschlicher Fehler oder ungenauer Interpretationen. "Wir waren in der Lage, aus allen gemeldeten Daten herauszufinden, welche Daten zuverlässig sind und somit als vertrauenswürdig eingestuft werden können und welche Daten möglicherweise mit Fehlern behaftet sind", erklärt Borja Cadenato, Director of ESG Products bei Clarity AI. "Der Einsatz von statistischen maschinellen Lernmodellen zum Vergleich der Daten eines Unternehmens mit Daten aus den Vorjahren oder mit Daten anderer Unternehmen derselben Branche hilft uns zu erkennen, welche dieser Datenpunkte falsch sein könnten."

Über die gemeldeten Daten hinaus wies er auf eine "riesige Lücke" hin, die durch das Durchkämmen aller verfügbaren Daten geschlossen werden muss. "KI kann auch hier einen Unterschied machen. Ein Beispiel, Clarity AI nutzt maschinelle Lernmodelle, um Emissionsdaten für mehr als 30.000 Unternehmen zu schätzenum Anlegern einen vergleichbareren und umfassenderen Überblick über Emissionen zu verschaffen.

Was macht ein vertrauenswürdiges ESG-Datenmodell aus?

Der Aufbau von Vertrauen zwischen dem Datenanbieter und dem Datennutzer ist der erste Schritt für jede Technologie in jeder Branche, betonte Nick Pelosi, Associate Director for Engagement bei Federated Hermes, auf dem Webinar. Bei der KI beginnt dieses Vertrauen mit den Mitarbeitern und der Sicherstellung, dass die Daten frei von Vorurteilen sind.  

"Es ist sehr wichtig, die Modelle erklären zu können, damit die Menschen den Zahlen vertrauen und sie in ihre Investitionsentscheidungen einbeziehen können", sagt Robert Smith, Director of Machine Learning Engineering bei Clarity AI. "Für mich sind Modelle des maschinellen Lernens eine Möglichkeit, systematisch eine unendliche Anzahl von verschiedenen Ansätzen zu vergleichen, die wir als Merkmale bezeichnen und die letztendlich den geschätzten Wert bestimmen, wobei eine Zielfunktion zwischen diesen Ansätzen wählt und den besten auswählt", so Robert Smith. Es gibt ein statistisches Ergebnis, das ein Konfidenzintervall angibt (einen bestimmten Prozentsatz, mit dem man sicher sein kann, dass die Daten so genau sind, wie sie sein könnten), das eine zusätzliche Ebene der Transparenz bietet, um das Vertrauen unserer Nutzer zu stärken.

"Die Idee ist nicht, Menschen loszuwerden, sondern sie die Modelle und eine viel geringere Anzahl von Ergebnissen validieren zu lassen. Dies sind Schlüsselaspekte, um Vertrauen in KI-gestützte Modelle aufzubauen. Ein Teil davon könnte auch ein Umdenken in einigen Sektoren erfordern.

Viele Möglichkeiten zur Nutzung von KI für ESG

Es gibt nicht den einen Ansatz für KI. Während ChatGPT und generative KI den meisten Menschen heutzutage vertraut sind, merkte Robert an, dass sie nur die Oberfläche aller KI-Ansätze abdecken, die Investoren und Unternehmen für die Lösung von ESG-Datenproblemen zur Verfügung stehen. 

Da immer mehr Daten zur Verfügung stehen, wird KI eine viel stärkere Aggregation ermöglichen und die Fähigkeit zur Analyse und zur Gewinnung von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung verbessern. "Wir haben Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Wir haben Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die täglich Hunderttausende von Nachrichtenartikeln lesen und in der Lage sind, sie in eine von 40 verschiedenen Kategorien einzuordnen und ihnen einen Schweregrad zuzuweisen. Wir konnten zeigen, dass Unternehmen, die ein bestimmtes Maß an Kontroverse hatten, nach sechs Monaten eine 2 bis 5 % schlechtere Performance nach sechs Monaten aufweisen."

Von NLP-Techniken (Natural Language Processing) über Satellitenbilder zur Verfolgung von Emissionen bis hin zu KI zur Berechnung der Anzahl gefährdeter Arten - KI kann die Tür zu verbesserten ESG-Daten öffnen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen.

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