Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Verbesserung der Berichterstattung SFDR
SFDR Lösung für die Berichterstattung: Das kontroverse Bewertungssystem von Clarity AIermöglicht eine einheitliche Bewertung von Vorfällen.
Die meisten auf dem Markt erhältlichen Lösungen für die Analyse des Verhaltens von Unternehmen stützen sich in hohem Maße auf die manuelle Bewertung von Nachrichten oder auf die Stimmungsanalyse, was zu Schwächen wie subjektiver Bewertung, Volumenbeschränkung und begrenzter Fähigkeit zur Interpretation von Metriken führt. Diese Einschränkungen beeinträchtigen die Fähigkeit, zeitnahe und aussagekräftige Informationen auf konsistente und transparente Weise bereitzustellen.
Punktesystem für Kontroversen
Clarity AI begegnet diesen Schwächen und Einschränkungen mit einem kontroversen Bewertungssystem. Als Hauptdatenquelle dient ein globaler Nachrichtenüberwachungsdienst, der Zugang zu einem Universum von mehr als 8.500 Medienverlagen aus 200 Ländern bietet, zu dem täglich 100.000 neue Artikel aus mehr als 33.000 Quellen hinzukommen. Dies ergibt für die letzten drei Jahre etwa 70 Millionen Artikel, die sich auf das Unternehmensuniversum von Clarity AI beziehen.
Clarity AIDas System zur Bewertung von Kontroversen gliedert sich in 4 Hauptschritte:
1- Erkennung von Vorfällen
2- Klassifizierung von Vorfällen
3- Einstufung der Schwere des Vorfalls
4- Bewertung der Schwere des Ereignisses
Dieses System ermittelt die Entwicklung kontroverser Vorfälle über einen bestimmten Zeitraum - sowie deren Schweregrad - für ein bestimmtes Unternehmen in einer bestimmten Kategorie aus den 39 Kategorien, die es bewertet. Über ein Unternehmen wie Tesla wurden beispielsweise Tausende von Artikeln geschrieben (23.189 von Sommer 2017 bis Winter 2020). Davon sind 3.767 Artikel für die Kategorie Wirtschaftsethik relevant, aber sie unterscheiden sich erheblich in ihrer Schwere. Das KI-Modell berücksichtigt alle relevanten Artikel für jede Kategorie und verwendet dann den Schweregrad als einen wichtigen Indikator für die Verletzung des PAI.
Als "Ereignis" wird die gesamte Dreijahresreihe von Vorfällen betrachtet, die sich auf ein bestimmtes Unternehmen in einer ESG-Kontroversenkategorie beziehen. Die Ereignisbewertung wird dann durch die Kombination der sich ergebenden maximalen Schweregrade für die relevantesten Vorfälle innerhalb des Ereignisses berechnet. Als Ergebnis erhalten wir eine Gesamtbewertung auf der Ebene der Unternehmenskategorie.
Jeder dieser Schritte stützt sich auf die von Clarity AIentwickelten Modelle künstlicher Intelligenz, die gezielt darauf ausgelegt sind, Kontroversen zu erkennen, zu klassifizieren und den entsprechenden Schweregrad zuzuordnen. Diese Algorithmen sind der Schlüsselfaktor für unsere objektive Analyse. Sie wurden von Fachexperten in einem "Human-in-the-Loop"-Prozess mit einer Auswahl von mehr als 30.000 Artikeln trainiert, die alle Kontroversitätskategorien und Kontroversitätsstufen abdecken, so dass das Modell die relevanten Kriterien erlernen kann, die in jedem Schritt zu berücksichtigen sind.
Die Kombination dieser kontroversen Methodik und SFDR Regeln ist in der folgenden Abbildung dargestellt:
