Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen zur Erfüllung der EU-Taxonomie-Berichtsanforderungen in großem Umfang
Nachdem Sie den Nachweis erbracht haben, dass Ihre Investition Tätigkeiten umfasst, die unter die technischen Kriterien der EU-Taxonomieverordnung fallen, richten wir unsere Aufmerksamkeit auf den Nachweis, dass die Tätigkeiten "keinen nennenswerten Schaden anrichten" und die "sozialen Garantien" durch Kontroversen erfüllen.
Clarity AI hat einen einzigartigen Ansatz für diesen Prozess, indem es natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen einsetzt, um zu erkennen, welche Kontroversen im Spiel sein könnten, welche Art von Kontroverse und wie schwerwiegend sie sind. Zu diesem Zweck haben wir einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt. Dieser Ansatz hat vor allem zwei Vorteile: Skalierbarkeit und Minimierung von Verzerrungen. Wir sind in der Lage, riesige Informationsmengen zu verarbeiten, mehr als 100.000 Artikel pro Tag aus über 30.000 Quellen. Der Umfang, in dem wir Daten verarbeiten können, ist größer, als wir es auf herkömmliche Weise je hätten tun können. In der Vergangenheit mussten Teams von Mitarbeitern Artikel lesen, analysieren und auf Kontroversen hin bewerten.
Der zweite Vorteil ist die Minimierung von Voreingenommenheit, indem das menschliche Element bei der Datenanalyse sorgfältig genutzt wird. Der Einsatz von Technologie hilft uns dabei, Verzerrungen aufgrund des persönlichen Hintergrunds und der Fähigkeiten der Menschen zu reduzieren. Auch wenn wir ein Technologieunternehmen sind, ist es wichtig zu betonen, dass wir das menschliche Element nicht aus der Gleichung herausgenommen haben.
Wir stellen sicher, dass alle Lösungen und Produkte im Nachhaltigkeitsprozess auf menschlichem Fachwissen beruhen. Mit Hilfe dieser Experten kodieren wir unsere Algorithmusregeln und bereiten die Datensätze für die Algorithmeneingabe vor. Ein wichtiger Teil unseres menschlichen Fachwissens wird zur Validierung des Systems und zur Überwachung seiner Leistung eingesetzt. Insgesamt bedeutet dieser Prozess, dass wir Datenmengen effizienter handhaben und gleichzeitig unser Humankapital effizienter nutzen können.
