Επενδύσεις στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης
Κανονιστική συμμόρφωσηΆρθρα

Πώς να ικανοποιήσετε τις απαιτήσεις του κανονισμού για την ταξινομία της ΕΕ με περιορισμένα δεδομένα

Δημοσιεύθηκε: Νοέμβριος 18, 2021
Τροποποιήθηκε: Νοέμβριος 18, 2021
Βασικά συμπεράσματα

Clarity AIΗ λύση EU Taxonomy βοηθά τους επενδυτές να αντιμετωπίσουν τα κενά στην κάλυψη των δεδομένων βιωσιμότητας

Υπάρχει προφανής αποσύνδεση στην αγορά, μεταξύ του τι πρέπει να αναφέρουν οι επενδυτές σε σχέση με την ταξινομία της ΕΕ και του είδους των δεδομένων που είναι διαθέσιμα για την ενημέρωση της εν λόγω υποβολής εκθέσεων. Το επίμονο ερώτημα για τους επενδυτές είναι, πώς διευρύνουμε την κάλυψη των δεδομένων που έχουμε διατηρώντας παράλληλα την ποιότητα και ικανοποιώντας τις κανονιστικές απαιτήσεις. 

Clarity AI χρησιμοποιεί μοντέλα για να λάβει τις διαθέσιμες πληροφορίες και να δημιουργήσει την ανάλυση της καλύτερης δυνατής προσπάθειας για να ενημερώσει την απαίτηση υποβολής εκθέσεων. Για να ζωντανέψουμε αυτή τη μοντελοποίηση, δημιουργήσαμε ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο αξιολογούμε την ταξινομική δραστηριότητα της ΕΕ (βλ. εικόνα παρακάτω). Θα χρησιμοποιήσουμε ένα παράδειγμα των τεχνικών κριτηρίων για να καθορίσουμε αν η επένδυσή σας συμβάλλει ουσιαστικά.

Το παράδειγμα αφορά τον μετριασμό της κλιματικής αλλαγής, συγκεκριμένα τη μεταφορά και διανομή ηλεκτρικής ενέργειας. Υπάρχουν 3 διαφορετικά κριτήρια για την αξιολόγηση του κατά πόσον η δραστηριότητα είναι βιώσιμη ή όχι. Το πρώτο κριτήριο στον κανονισμό είναι εάν το σύστημα είναι ένα διασυνδεδεμένο ευρωπαϊκό σύστημα, καθορίζοντας σε ποιες περιοχές πωλούν και σε ποια συστήματα λειτουργούν. Εάν η απάντηση είναι όχι, πωλούν πέρα από το διασυνδεδεμένο ευρωπαϊκό σύστημα, τότε περνάμε στο δεύτερο κριτήριο του ρυθμιστικού κειμένου, τους συντελεστές εκπομπών. Αναλύουμε τις μέσες εκπομπές για τη χώρα στην οποία δραστηριοποιείται η εταιρεία και στη συνέχεια εξετάζουμε αν αυτή είναι κάτω από 100gCO2 ανά KWh. Εάν ο μέσος συντελεστής εκπομπών δεν είναι χαμηλότερος από αυτό το ποσοστό, τότε θα περάσουμε στο τρίτο κριτήριο, την ικανότητα παραγωγής. Εξετάζουμε μια κυλιόμενη περίοδο πέντε ετών, σύμφωνα με τον κανονισμό, και αξιολογούμε ποια ισχύς έχει εγκατασταθεί κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, πληροί τα τεχνικά κριτήρια κάτω από 100gCO2 ανά KWh. Εάν πληροί τα κριτήρια, τότε συμμορφώνεστε, αν όχι, τότε δεν συμβάλλει στην Ταξινόμηση.

Αυτό είναι ένα ισχυρό πραγματικό παράδειγμα για το πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα περιορισμένα διαθέσιμα δεδομένα με συστηματικό και μεθοδικό τρόπο για να επιτύχετε αποτελέσματα. Συγκεντρώσαμε διαφορετικές πληροφορίες για να κάνουμε μια αξιολόγηση, ανά δραστηριότητα, αξιοποιώντας τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα. Η χρήση προηγμένης τεχνολογίας όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας καθιστά αυτό δυνατό με πολλούς διαφορετικούς ειδικούς κανονισμούς κατά την αξιολόγηση του κατά πόσον μια εταιρεία πληροί ή όχι τις απαιτήσεις του κανονισμού.

Έρευνα και Πληροφορίες

Τελευταία νέα και άρθρα

.AI

Από τι αποτελούνται πραγματικά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης: Επεξήγηση της αρχιτεκτονικής

Τα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μονολιθικά. Η κατανόηση των τεσσάρων επιπέδων από τα οποία αποτελούνται και του ρόλου του καθενός είναι ο τρόπος με τον οποίο μπορείτε να αξιολογήσετε τα εργαλεία που αποδεικνύονται πραγματικά αξιόπιστα σε περιβάλλον παραγωγής.

Κλίμα

Η αλήθεια πίσω από τον προϋπολογισμό: Τι αποκαλύπτουν οι πράσινες επενδύσεις για την κλιματική μετάβαση

Η μετάβαση σε μια οικονομία χαμηλών εκπομπών άνθρακα συχνά διαμορφώνεται μέσω δεσμεύσεων: στόχοι μηδενικού ισοζυγίου εκπομπών, σχέδια μετάβασης και μακροπρόθεσμες στρατηγικές. Ωστόσο, ο ρυθμός και η αξιοπιστία αυτής της μετάβασης εξαρτώνται τελικά από τον τρόπο κατανομής του κεφαλαίου. Οι κεφαλαιουχικές δαπάνες (CapEx) αποτελούν έναν από τους πιο απτούς δείκτες της προόδου της εταιρικής μετάβασης. Σε αντίθεση με τους κλιματικούς στόχους ή τα σχέδια μετάβασης, οι κεφαλαιουχικές δαπάνες αντανακλούν…

.AI

Γιατί οι περισσότερες παρουσιάσεις για την τεχνητή νοημοσύνη χάνουν το νόημα

Δεν έχουν σχεδιαστεί όλα τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για ρυθμιζόμενα περιβάλλοντα. Μάθετε τι διακρίνει την υποδομή τεχνητής νοημοσύνης από τις λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και τις έξι ερωτήσεις που πρέπει να θέτετε σε κάθε προμηθευτή.