Clarity AIEU-Taxonomielösung hilft Anlegern, Lücken bei der Erfassung von Nachhaltigkeitsdaten zu schließen
Auf dem Markt gibt es eine offensichtliche Diskrepanz zwischen dem, was Anleger in Bezug auf die EU-Taxonomie berichten müssen, und der Art der Daten, die für diese Berichterstattung zur Verfügung stehen. Die Frage, die sich den Anlegern stellt, lautet: Wie können wir den Erfassungsbereich der uns zur Verfügung stehenden Daten erweitern und gleichzeitig die Qualität beibehalten und die regulatorischen Anforderungen erfüllen?
Clarity AI verwendet Modelle, um aus den verfügbaren Informationen unsere Best-Effort-Analyse zu erstellen, die als Grundlage für die Berichtsanforderungen dient. Um diese Modellierung mit Leben zu füllen, haben wir ein Beispiel dafür erstellt, wie wir die EU-Taxonomieaktivitäten bewerten (siehe Abbildung unten). Wir werden ein Beispiel für die technischen Kriterien verwenden, um festzustellen, ob Ihre Investition einen wesentlichen Beitrag leistet.
Das Beispiel bezieht sich auf die Eindämmung des Klimawandels, konkret auf die Übertragung und Verteilung von Strom. Es gibt drei verschiedene Kriterien, um zu beurteilen, ob die Tätigkeit nachhaltig ist oder nicht. Das erste Kriterium in der Verordnung ist die Frage, ob es sich um ein europäisches Verbundnetz handelt, d. h. in welchen Gebieten und in welchen Netzen der Verkauf stattfindet. Wenn die Antwort nein lautet, d. h. wenn sie außerhalb des europäischen Verbundnetzes verkaufen, gehen wir zum zweiten Kriterium des Verordnungstextes über, den Emissionsfaktoren. Wir analysieren die durchschnittlichen Emissionen für das Land, in dem das Unternehmen tätig ist, und prüfen dann, ob diese unter 100 g CO2 pro KWh liegen. Wenn der durchschnittliche Emissionsfaktor nicht unter diesem Wert liegt, gehen wir zum dritten Kriterium über, der Erzeugungskapazität. Wir betrachten gemäß der Verordnung einen rollierenden Fünfjahreszeitraum und bewerten, welche Kapazitäten in diesem Zeitraum installiert wurden und ob sie die technischen Kriterien von unter 100 g CO2 pro KWh erfüllen. Wenn sie die Kriterien erfüllt, dann erfüllen Sie sie, wenn nicht, dann trägt sie nicht zur Taxonomie bei.
Dies ist ein überzeugendes Beispiel aus der Praxis, wie man die begrenzten verfügbaren Daten systematisch und methodisch nutzen kann, um Ergebnisse zu erzielen. Wir haben verschiedene Informationen zusammengetragen, um eine Bewertung vorzunehmen, Aktivität für Aktivität, und dabei die verfügbaren Daten genutzt. Der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung macht dies bei vielen verschiedenen spezifischen Vorschriften möglich, wenn es darum geht zu bewerten, ob ein Unternehmen die Anforderungen der Vorschriften erfüllt oder nicht.
